Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

29.06.2020

Suchintention & SERP Analyse – mit dem richtigen Content die User erreichen

Wie schafft es Google, immer die richtigen Ergebnisse zu liefern? Das Zauberwort dahinter heißt Suchintention. Hier erfahrt ihr, wie ihr diese für eure Website nutzen könnt.

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✨ AI Kontextualisierung

Ihr seid auf der Suche nach neuen Laufschuhen? Eine kurze Google-Suche genügt und eine Flut an Online Shops steht euch zur Verfügung. Ihr wollt wissen, was ein Rhomboidmuskel ist und Google gibt euch nicht nur eine Erklärung, sondern auch Tipps, wie ihr ihn trainiert. Wie kommt es eigentlich, dass Google in den meisten Fällen genau weiß, was wir gerade finden wollen? Das Zauberwort heißt Suchintention.

Die drei Arten der Suchintention

Google will uns immer die passenden Ergebnisse liefern. Dafür wird viel Zeit und Geld investiert, um unsere Suchen immer besser verstehen und User zufriedenstellen zu können. Denn nur die Keywords „lesen“ zu können reicht bei weitem nicht aus. Das Erkennen unserer Suchintention ist wesentlich. Und darin ist Google schon sehr gut geworden. Unterschieden wird zwischen diesen drei Arten:

Informationsorientierte Suche: Die Intention der Suchenden ist es, eine bestimmte Information zu bekommen.

Beispiele Suchanfragen:

Feiertage 2020
Einwohner Neuseeland
Richtig Kaffee kochen Mokkakanne

Navigationsorientierte Suche: Die Intention ist, zu einer ganz bestimmten Website oder Marke zu gelangen.

Beispiel Suchanfragen:

YouTube
Adidas
Bawag E-Banking

Transaktionsorientierte Suche: Die Intention ist etwas zu kaufen bzw. ein passendes Angebot zu finden.

Beispiel Suchanfragen:

Laptoptasche 15 Zoll
Waschmaschine kaufen
Wandern Funktionsshirt Damen

Die Grenzen zwischen den drei Typen sind allerdings nicht immer trennscharf. So können generische Suchen, wie z.B. „Spiegelreflexkamera“ als Informations-Suchen gesehen werden (User möchte wissen, was eine gute Kamera ausmacht), aber auch als Transaktions-Suchen (Kaufabsicht des Users).

Je nachdem, welche Suchintention Google erkennt oder vermutet, werden die Suchergebnisse zusammengesetzt. Einfach gesagt: User, die etwas kaufen wollen, sollen zu einem Onlineshop gebracht werden. User, die eine Information suchen, bekommen eine Schritt-für-Schritt Anleitung oder einen Ratgeber.

SERP Analyse – Wie suchen meine Kunden und was wollen sie überhaupt finden?

Um bei möglichst vielen Suchanfragen möglichst oft weit oben gefunden zu werden, sind zwei Dinge essentiell: Verstehen, welche Intention Google einer bestimmten Suche zuschreibt. Und darauf mit dem passenden Content-Format zu reagieren. Je nach Suchintention lassen sich dabei oft typische Elemente erkennen.

+++Wie man mit Content Traffic auf die eigene Website bringt+++

Bei Informationssuchen gibt es typischerweise kaum Anzeigen, dafür mehr organische Treffer. Das bedeutet gleichzeitig, dass hier die Chance größer ist, auch ohne bezahlte Platzierung vom User gesehen zu werden. In den Search Engine Result Pages (SERPs) tauchen, je nach Suche, häufig Ratgeber, Anleitungen und Problemlösungen bzw. Websites wie Wikipedia und Duden auf. Auch Knowledge Graphs werden oft angezeigt. Das sind Boxen am oberen oder seitlichen Rand der SERPs die den Usern direkt die passenden Informationen liefern, ohne dass zwingend eine Website besucht werden muss.

Bei Navigationssuchen rankt in der Regel die Website der gesuchten Marke selbst bzw. die etwaige Unterseite (Bsp. Bawag E-Banking). Bei Suchen mit einem bestimmten Markenbezug können auch Anzeigen auftauchen und Anbieter, die die Marke vertreiben. Zum Beispiel Zalando.at bei der Suche nach „Adidas“. In diesen Fällen können sich vor allem Kategorie-Seiten zur jeweiligen Marke auszahlen – https://www.zalando.at/adidas/.

Bei Transaktionssuchen sind die Suchergebnisse klassischerweise anders gestrickt. Da der User eine mehr oder weniger klare Kaufabsicht hat, werden hier entsprechend viele Anzeigen ausgespielt. Teilweise gibt es auch einen Karteneinschub mit Händlern in der Umgebung. Organische Rankings erzielen bei diesen Suchanfragen in der Regel Produkt-Seiten oder auch Kategorie Seiten für die jeweilige Produktkategorie („Sneaker weiß“) – je nachdem wie konkret die Suchanfrage gestellt wurde. Aber auch bei transaktionsorientierten Suchen, können Ausreißer dabei sein. So hat sich bei unserem Test bei der Suche „Waschmaschine kaufen“ auf Seite 1 auch ein Ratgeber gefunden, was man beim Kauf beachten muss.

Weitere Content-Arten die in den Suchergebnissen auftauchen können, sind zum Beispiel eine Leiste mit Bildern, Videos und auch sogenannte Featured Snippets. Featured Snippets sind die Boxen am Anfang der Suchergebnisse, die oft in Form von Listen oder Absätzen die Antwort auf die Suchanfrage geben.

Suchintention schön und gut – aber wie könnt ihr das nun für eure Seite nutzen?

SERP Analyse Schritt für Schritt – so klappt’s:

Schritt 1: Notiert euch alle potenziellen Suchbegriffe, die User zu eurer Seite bringen können. Was würden sie ganz konkret eintippen? Notiert euch auch unterschiedliche Varianten, Phrasen und Synonyme.

Schritt 2: Tippt alle notierten Suchbegriffe und -phrasen in Google ein. Welche Ergebnisse liefert Google jeweils? Welche Content-Arten und Inhalte fallen euch auf? Oft liegt das gar nicht so auf der Hand, wie man denkt. Vielleicht fallen euch auch ein, zwei inhaltliche Ausreißer auf, wie bei der Suche nach „Waschmaschine kaufen“.

Beispiel: Suche „Brettspiele“ – Google wirft hier eine Mischung aus Online Shops, Testberichten und Top-Listen aus. In dem Fall könnte für einen Online Shop in dem Bereich nicht nur die Produktseite interessant sein, sondern auch informationsorientierte Inhalte, wie z.B. „Die 5 besten Party-Brettspiele für 6 und mehr Spieler“.

Schritt 3: Macht euch zu jedem Suchbegriff eine Liste mit allen Elementen und Themen, die in den Suchergebnissen vorkommen. Besonderes Augenmerk solltet ihr natürlich auf die Top 10 bzw. Seite 1 legen. Je besser ihr die SERPs kennt, desto besser könnt ihr euren Content danach erstellen und optimieren.

Tipp: Regelmäßig testen und Notizen gegenchecken! Die Zusammensetzung der Suchergebnisse ist nichts Statisches. Google verändert hier immer wieder die SERPs und die Content-Arten, die ausgespielt werden.

Schritt 4: Markiert auch die Themen und Content-Arten in euren Notizen, die ihr sinnvoll auch auf eurer Website unterbringen könnt. Wiederkehrende Elemente solltet ihr bestenfalls abdecken!

Tipp: Tauchen besondere Content-Elemente, wie z.B. Bilder, Videos und Answerboxen auf? Habt vor allem darauf ein Auge, es sind oft noch immer gute Ranking-Möglichkeiten!

Je besser ihr die Suchergebnisse und die Suchintention eurer User versteht, desto genauer könnt ihr mit dem passenden Content darauf reagieren. Das Ziel ist natürlich, in den jeweiligen Suchergebnissen aufzutauchen. Noch wichtiger ist es aber, dass die User dann auch tatsächlich auf eure Seite klicken. Je relevanter ihr für die Suche seid, desto mehr Traffic werdet ihr bekommen können.

Weitere Tipps zur Suchmaschinenoptimierung bekommt ihr über den Sommer in der kostenlosen Webinarreihe Der Otago SEO-Dschungel.

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Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“

Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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