Werkzeug AT-W46REV. 2026-A
Keyword-Sortierer: Welche Suchbegriffe gehören auf eine Seite?
Begriffe, die sich nur in Wortform, Reihenfolge oder Ort unterscheiden, gehören auf eine Seite. Teilen zwei Begriffe das Thema, aber nicht die Absicht, braucht es zwei. Der Keyword-Sortierer bringt jede Zeile auf ihren Wortstamm, zerlegt deutsche Komposita und liest die Suchabsicht aus Signalwörtern. Daraus wird ein Seitenplan mit Hinweisen auf Kannibalisierung, den Sie als CSV weiterbearbeiten.
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01 / SORTIERER
Liste einfügen, Cluster und Seitenplan ablesen
Sortierer · Cluster, Suchabsicht und Seitenplan
Der Sortierer liest Wortlaut, Wortstamm und Signalwörter. Was Google zu einem Begriff wirklich zeigt, sieht er nicht; bei offenen und knappen Fällen entscheiden die Suchergebnisse.
Seitenplan je Cluster
Geordnet nach Volumen, ohne Volumen nach Zahl der Begriffe. Ein Klick auf einen Cluster zeigt Begriffe, Absicht und Grund.
Regeln und Wortlisten Stand 14. November 2026. Titel und Beschreibung für die Seiten prüfen Sie mit der Snippet-Vorschau; wenn Sie Seiten zusammenlegen, plant der Weiterleitungs-Planer die Umleitungen.
Sortiert in Ihrem Browser. Die Liste wird nicht gesendet oder gespeichert.
02 / VERFAHREN
Vom Suchbegriff zum Cluster
Eine Keyword-Liste aus dem Planer sieht ordentlich aus und ist es selten. Dieselbe Frage steht fünfmal drin, mal im Plural, mal mit Ort, mal als Kompositum. Wer daraus Seiten baut, schreibt am Ende drei Texte, die um denselben Platz bei Google konkurrieren. Der Sortierer räumt deshalb zuerst die Wörter auf und vergleicht erst dann.
Wortstamm statt Wortform
Jedes Wort kommt auf seinen Stamm: „Webdesigner" und „Webdesign" werden zu „webdesign", „Steuerberatung" und „Steuerberater" zu „steuerberat". Dafür nutzt der Sortierer den Snowball-Stemmer für Deutsch, der auf das Verfahren von Porter zurückgeht: Endungen werden schrittweise abgetrennt, je nach Länge des Rests Porter 1980. Unsere Umsetzung ergibt für alle 35.053 Wörter des veröffentlichten Testverzeichnisses denselben Stamm wie das Original. Dass sich das im Deutschen lohnt, ist gut belegt: Schon einfaches Stemming hilft der Suche, das Zerlegen von Komposita noch deutlich mehr Braschler und Ripplinger 2004, im Versuch rund 25 Prozent Monz und de Rijke 2002.
Komposita in Teile zerlegen
„Zahnarztpraxis", „Kinderzahnarzt", „Webdesignkosten": Das Deutsche klebt Wörter zusammen, und ein reiner Wortvergleich sähe darin drei fremde Begriffe. Der Sortierer zerlegt ein Kompositum in bekannte Wörter mit mindestens drei Buchstaben, mit „s" oder „es" als Fuge, und wählt die Zerlegung mit dem höchsten geometrischen Mittel der Häufigkeiten Koehn und Knight 2003. Bekannt ist, was in Ihrer Liste vorkommt, dazu eine Grundwortliste. Endet ein Kompositum auf ein Signalwort wie „-kosten" oder „-praxis", wird dieses abgetrennt: „Webdesignkosten" ist Webdesign mit einer Preisfrage.
Eine Zerlegung kann danebengehen, weil der Sortierer die Bedeutung nicht prüft; genau dafür braucht es sonst Sprachmodelle Riedl und Biemann 2016. Deshalb bleibt das ganze Wort immer erhalten, und die Teile zählen beim Vergleich nur mit 0,5. „Zahnarzt" und „Kinderzahnarzt" sind sich also halb ähnlich, nicht gleich.
Abb. 1 · Kern umrandet und gefüllt, Signal- und Fragewörter schraffiert, Orte gepunktet, Füllwörter gestrichelt. „Homepage" steht für Website, Webseite und Homepage.
Gleiches meinen, ohne gleiche Wörter
„Homepage" und „Webseite" teilen keinen Buchstaben, den ein Stemmer finden könnte. Für kurze Texte wie Suchanfragen ist das typisch, ein Wortvergleich ergibt dann null Sahami und Heilman 2006. Der Sortierer kennt deshalb eine kurze Liste von Gleichsetzungen, etwa website = webseite = homepage = internetseite = internetauftritt = webpräsenz; onlineshop = webshop = internetshop; email = mail; smartphone = handy. Was nicht in der Liste steht, erkennt er nicht; dafür sind die Hinweise auf nahe Cluster da.
Ähnlichkeit und Strenge
Übrig bleibt je Begriff der Kern, also das Thema ohne Füllwörter, Signalwörter und Orte. Zwei Kerne vergleicht der Sortierer Wort für Wort: Jedes Kernwort zählt mit seinem besten Treffer auf der anderen Seite, gleicher Stamm mit 1, nur als Kompositum-Teil mit 0,5. Die Summe geteilt durch die Zahl aller Kernwörter ergibt einen Wert zwischen 0 und 1. Die allgemeinsten Begriffe werden zuerst Leitbegriff eines Clusters; jeder weitere kommt zu dem Cluster, dessen Leitbegriff ihm am ähnlichsten ist, wenn die Schwelle erreicht ist. Reine Wortvergleiche haben bei so kurzen Texten Grenzen, Klickdaten der Suchmaschine verbessern sie Wen u. a. 2002. Die hat der Sortierer nicht. Er sagt Ihnen deshalb, wo zwei Cluster knapp nebeneinanderliegen, und dort entscheidet der Blick auf die Suchergebnisse.
| Strenge | Schwelle | Was zusammenkommt | Beispiel (Ähnlichkeit) | Cluster im Beispiel |
|---|---|---|---|---|
| eng | 1 | nur gleicher Kern (nach Wortstamm, Gleichsetzung und Kompositum) | „zahnarzt plauen" und „zahnarztpraxis plauen" (1) | 12 |
| mittel | 0,6 | Kern stimmt überwiegend überein | „webdesign" und „webdesign wordpress" (0,67) | 10 |
| weit | 0,4 | gemeinsames Hauptthema genügt | „wordpress hosting" und „wordpress theme" (0,5) | 9 |
Cluster im Beispiel: die Vorbelegung des Werkzeugs mit 23 Begriffen. Mittel ist voreingestellt.
03 / SUCHABSICHT
Was der Suchende will: fünf Absichten und ein offener Rest
Die übliche Einteilung stammt von 2002: Wer sucht, will etwas wissen, eine bestimmte Seite erreichen oder etwas tun, etwa kaufen oder herunterladen Broder 2002. Google nennt dieselben Klassen in seinen Richtlinien für Bewerter Know, Website und Do und ergänzt Visit-in-person, den Besuch vor Ort. Der Sortierer folgt dem und führt zwei Klassen eigens, weil sie für Betriebe den Seitentyp bestimmen. Kommerziell heißt: Jemand vergleicht vor einer Entscheidung, eine Absicht, die die Forschung eigens untersucht hat Ashkan u. a. 2009. Lokal heißt: Jemand sucht einen Anbieter in der Nähe.
| Absicht | Der Suchende … | Signalwörter (Auszug) | Beispiel | Seitentyp |
|---|---|---|---|---|
| Informativinformational · Google: Know | will etwas wissen oder lernen | Fragewort am Anfang, anleitung, tutorial, tipps, ratgeber, erklärung | „wie funktioniert seo" „wie" informativ, „funktioniert" informativ. | Ratgeber-Artikel |
| Navigationalnavigational · Google: Website | will zu einer bestimmten Website | Marke allein, Domain, login, einloggen, anmelden, anmeldung | „jimdo login" „login" navigational, „jimdo" nur Marke, navigational. | Vorhandene Seite stärken |
| Transaktionaltransactional · Google: Do | will etwas tun: kaufen, buchen, herunterladen | kaufen, bestellen, buchen, mieten, leihen, leasen | „vorlage kostenlos download" „vorlage" transaktional, „kostenlos" transaktional, „download" transaktional. | Angebots- oder Produktseite |
| Kommerziellcommercial investigation | vergleicht vor einer Entscheidung | test, testsieger, vergleich, vergleichen, vs, versus | „homepage baukasten vergleich" „vergleich" kommerziell. | Leistungs- oder Vergleichsseite |
| Lokallocal · Google: Visit-in-person | sucht einen Anbieter in der Nähe | Ortsname, Postleitzahl, nähe, umgebung, umkreis, öffnungszeiten, anfahrt | „seo agentur plauen" „agentur" kommerziell, „plauen" Ort. Ortsbezug geht vor kommerziell. | Leistungsseite mit Ortsbezug |
| Offenkein Signalwort | lässt sich am Wortlaut nicht ablesen | keins | „zahnarzt" Kein Signalwort. Ob Ratgeber oder Angebot gemeint ist, zeigen die Suchergebnisse. | Suchergebnisse entscheiden |
Beispiele und Begründungen rechnet dieselbe Logik wie das Werkzeug. Alle Signalwörter stehen im Abschnitt „Für KI-Assistenten" bzw. in der Datendatei des Werkzeugs.
So entscheidet der Sortierer
- Signalwörter zählen. Starke Signalwörter wie „kaufen", „Vergleich" oder „Anleitung" bringen 2 Punkte, schwache wie „kostenlos" oder „Agentur" 1. Ein Fragewort am Anfang zählt 2, eine Domain oder eine Marke ganz allein 3. Die Merkmale folgen einer großen Auswertung von Suchprotokollen Jansen u. a. 2008, übertragen ins Deutsche.
- Höchste Punktzahl gewinnt. Bei Gleichstand gilt: navigational vor transaktional vor kommerziell vor informativ. Bei „was kostet eine homepage" spricht „was" für informativ, „kostet" für kommerziell, es steht 2 zu 2. Die Preisfrage geht vor; das Ergebnis ist kommerziell und als „gemischt" markiert.
- Ort vor Kauf und Vergleich. Hat ein Begriff einen Ortsbezug und sonst eine Kauf- oder Vergleichsabsicht, gilt er als lokal; die Seite dafür ist eine Leistungsseite mit Ortsbezug. Informative Begriffe mit Ort bleiben informativ.
- Marke allein heißt navigational. Navigational ist nur, was eine einzige Website meint, etwa einen Firmennamen Rose und Levinson 2004. Mit einem Thema dazu ist die Marke Teil des Themas: „amazon" ist navigational, „amazon kindle preis" kommerziell.
- Ohne Signal bleibt es offen. „Zahnarzt" allein verrät nicht, ob jemand eine Praxis sucht oder Zahnschmerzen hat. In der Auswertung von Jansen landeten solche Begriffe automatisch bei „informativ". Wir lassen sie offen, weil viele scheinbar informative Anfragen in Wahrheit einen Anbieter suchen Rose und Levinson 2004.
- Fragen werden FAQ. Beginnt ein Begriff mit einem Fragewort, schlägt der Seitenplan ihn als Frage für die FAQ oder als Zwischenüberschrift vor. Fragen an Suchmaschinen lassen sich nach Absicht und Art des Frageworts recht zuverlässig einordnen Cambazoglu u. a. 2021.
Warum Wortlisten und kein Sprachmodell? Weil Regeln aus Schlüsselwörtern in neueren Vergleichen nicht schlechter abschnitten als gelernte Verfahren und sich für jede Anfrage schnell ausführen lassen Alexander u. a. 2022. Vor allem aber lässt sich jede Entscheidung nachlesen. Das ist nötig, denn ganz sicher ist die Absicht nie: In einer großen Studie mit rund 50.000 Anfragen trafen weder fremde Juroren noch die Suchenden selbst die Absicht zuverlässig Lewandowski u. a. 2012. Jansen kam mit seinen Regeln auf 74 Prozent Übereinstimmung mit der Einordnung von Hand Jansen u. a. 2008. Und wie sich die Absichten verteilen, hängt stark vom Thema ab, auch bei deutschen Suchmaschinen Lewandowski 2006. Ein fester Anteil „meistens informativ" wäre für eine Handwerkerliste also falsch.
Im Beispiel verteilen sich die 23 Begriffe so: informativ 3, navigational 2, transaktional 1, kommerziell 9, lokal 7, offen 1.
04 / ORTSBEZUG
Wann ein Ort als Ort zählt
Rund 13 Prozent der Suchanfragen verfolgen ein Ziel an einem bestimmten Ort. Gut ein Viertel enthält aber Ortswörter, ohne einen Ort zu meinen, etwa als Teil eines Firmennamens Gan u. a. 2008. Im Deutschen kommt dazu, dass manche Städte wie gewöhnliche Wörter heißen. Der Sortierer zählt „Essen", „Halle", „Hof", „Siegen", „Hagen" und ähnliche Namen deshalb nur nach „in", „bei", „aus" oder „Raum" als Ort.
Er kennt rund 80 größere Städte, die Bundesländer, das Vogtland und die Orte drumherum. Kleinere Orte Ihres Einzugsgebiets tragen Sie im Feld „Ihre Orte" ein. Und Achtung: Auch ohne Ortsnamen kann eine Suche lokal gemeint sein. Bei „Zahnarzt" oder „Heizungsbauer" zeigt Google meist Ergebnisse aus der Nähe, und solche Anfragen lassen sich aus Suchprotokollen gut erkennen Welch und Cho 2008. Am Wortlaut sieht der Sortierer das nicht; die Kartenbox in den Suchergebnissen verrät es.
| Begriff | Absicht | Grund |
|---|---|---|
| pizza bestellen in essen | Lokal | „bestellen" transaktional, „essen" Ort. Ortsbezug geht vor transaktional. |
| essen bestellen | Transaktional | „bestellen" transaktional. |
| feier in halle | Lokal | „halle" Ort. |
| halle mieten | Transaktional | „mieten" transaktional. |
| heizungsbauer 08228 | Lokal | „08228" Ort. |
Eine Seite je Ort?
Die Versuchung ist groß: „Webdesign Plauen", „Webdesign Zwickau", „Webdesign Auerbach", je eine Seite mit ausgetauschtem Ortsnamen. Google nennt das in seinen Spam-Richtlinien ausdrücklich als Beispiel für Brückenseiten. Der Sortierer legt Begriffe, die sich nur im Ort unterscheiden, deshalb in einen Cluster und weist darauf hin, wenn ein Cluster mehrere Orte nennt. Eine eigene Ortsseite lohnt, wenn Sie dort etwas Eigenes zu sagen haben: einen Standort, Projekte dort oder einen eigenen Ablauf. Wichtiger als jede Ortsseite ist ein vollständiges Google-Unternehmensprofil; was dort fehlt, zeigt der Unternehmensprofil-Check.
05 / SEITENPLAN
Ein Thema, eine Seite: Kannibalisierung erkennen
Kannibalisierung entsteht, wenn zwei Seiten derselben Website um denselben Begriff konkurrieren. Google zeigt dann mal die eine, mal die andere, und keine steht so weit oben, wie eine einzige starke Seite stünde. Meist passiert das schleichend: ein Blogartikel zum Thema, später eine Leistungsseite, dazu eine alte Aktionsseite, die nie gelöscht wurde. Der Sortierer findet drei Arten davon, in dieser Reihenfolge.
| Stufe | Was der Sortierer sieht | Was zu tun ist |
|---|---|---|
| Kannibalisierung | Ein Begriff steht mit zwei URLs in der Liste, oder ein Cluster verteilt sich auf mehrere URLs. | Eine Seite als Ziel festlegen, die anderen zusammenführen und per Weiterleitung abgeben oder klar abgrenzen. |
| Prüfen | Eine URL soll mehrere Cluster bedienen, oder zwei Cluster liegen knapp unter der Schwelle. | Für beide Hauptbegriffe die ersten zehn Treffer vergleichen. Sind es weitgehend dieselben, gehört es auf eine Seite. |
| Planung | Gleiches Thema in zwei Absichten, mehrere Orte in einem Cluster, Jahreszahlen. | Ratgeber und Leistungsseite trennen und verlinken; Ortsseiten nur mit echtem Bezug; Datum sichtbar pflegen. |
Die erste Stufe sieht der Sortierer nur, wenn Sie ihm die URLs mitgeben. Am einfachsten geht das mit der Search Console: Im Bericht „Leistung" nach einer Suchanfrage filtern und im Tab „Seiten" nachsehen, ob mehr als eine URL erscheint. Die Zeile sieht dann so aus: steuerberater rodewisch;300;https://beispiel.de/steuerberatung. Fürs Zusammenführen gilt, was Google zur kanonischen URL schreibt: Eine dauerhafte Weiterleitung ist das stärkste Signal, rel="canonical" das zweitbeste. Welche Weiterleitungen dabei nötig sind, plant der Weiterleitungs-Planer, die Titel der neuen Seiten prüft die Snippet-Vorschau.
Was im Seitenplan steht
- Hauptbegriff. Der Begriff mit dem höchsten Volumen; ohne Volumen der allgemeinste. Er gehört in Titel und Hauptüberschrift.
- Seitentyp. Aus der Absicht mit dem meisten Gewicht im Cluster: Ratgeber, Leistungsseite mit oder ohne Ort, Angebotsseite oder keine neue Seite für Markensuchen.
- URL-Vorschlag. Aus dem Kern gebildet, Ratgeber unter /ratgeber/. Steht in Ihrer Liste schon eine URL, nennt der Plan diese.
- Nebenbegriffe und Fragen. Die übrigen Begriffe des Clusters gehören in Zwischenüberschriften und Text, Fragen in die FAQ. Eigene Seiten brauchen sie nicht.
06 / VORGEHEN
So machen Sie aus der Liste einen Plan
- Begriffe sammeln. Aus dem Keyword-Planer, der Search Console, den Fragen Ihrer Kunden am Telefon. Gerade die letzten fehlen in jedem Werkzeug.
- Sortieren. Liste einfügen, Orte des Einzugsgebiets und Ihren Firmennamen eintragen. Mittel ist für die meisten Listen richtig; bei sehr ähnlichen Leistungen hilft „eng".
- Offene und nahe Fälle prüfen. Für jeden offenen Hauptbegriff und jedes nahe Paar einmal selbst suchen. Zehn Minuten, die oft eine überflüssige Seite sparen.
- Mit dem Bestand abgleichen. Welche Cluster haben schon eine Seite, welche nicht, wo konkurrieren zwei? Das CSV hat dafür die Spalte „URL in der Liste".
- Reihenfolge festlegen. Zuerst die Cluster mit Kannibalisierung, dann die mit viel Volumen und klarer Absicht. Lokale Leistungsseiten bringen kleinen Betrieben meist am schnellsten Anfragen.
Wo der Sortierer aufhört
- Nur der Wortlaut. Was Google zu einem Begriff zeigt, prüft er nicht. Teilen zwei Begriffe die ersten Treffer, gehören sie zusammen, auch wenn der Sortierer sie trennt.
- Deutsch zuerst. Stamm und Komposita sind für Deutsch gebaut; englische Signalwörter wie „best" oder „buy" liest er mit, englische Wortformen führt er nicht zusammen.
- Listen, keine Wörterbücher. Orte, Marken, Gleichsetzungen und Grundwörter sind Auswahllisten. Was dort fehlt, ergänzen Sie in den Feldern, oder es bleibt unerkannt.
- Volumen werden übernommen. Ermittelt wird keins. Ohne Zahlen ordnet der Plan nach der Zahl der Begriffe.
Wie wir Seiten für Suchbegriffe im Vogtland aufbauen, steht unter SEO in Rodewisch. Warum eine Website trotz guter Texte nicht erscheint, erklärt der Ratgeber Website bei Google nicht gefunden, und was sich mit KI-Suchen ändert, steht unter SEO, AEO und GEO. Ein Urteil über die ganze Website, mit Technik, Inhalten und Sichtbarkeit in KI-Assistenten, liefert der SpotLens-Check. Weitere Werkzeuge zur Auffindbarkeit stehen unter SEO und Sichtbarkeit.
07 / FORSCHUNG
Was die Forschung dazu sagt
Die Regeln im Sortierer sind keine Bauchentscheidungen. Sechs Befunde tragen die wichtigsten; die vollständige Liste mit Prüfvermerk steht weiter unten.
- Die meisten Anfragen sind informativ, aber nicht alle sind eindeutig. Über 80 Prozent informativ, je rund 10 Prozent navigational und transaktional, und ein Viertel blieb vage oder mehrdeutig Jansen u. a. 2008. Darum markiert der Sortierer gemischte Fälle.
- Absichten ablesen ist schwer, auch für Menschen. Weder Juroren noch die Suchenden selbst trafen sie zuverlässig Lewandowski u. a. 2012. Darum steht an jedem Begriff der Grund.
- Erklärbare Regeln reichen. Schlüsselwort-Regeln wurden von gelernten Modellen nicht übertroffen Alexander u. a. 2022.
- Deutsche Wörter brauchen Stamm und Zerlegung. Beides verbessert die Suche im Deutschen deutlich Braschler und Ripplinger 2004, Kompositum-Zerlegung nach Häufigkeiten ist einfach und wirksam Koehn und Knight 2003.
- Kurze Anfragen teilen wenige Wörter. Reine Wortvergleiche clustern Suchanfragen schlecht Wen u. a. 2002, Synonyme ohne gemeinsamen Wortteil fallen ganz durch Sahami und Heilman 2006. Darum Gleichsetzungen und Hinweise auf nahe Cluster.
- Ortswörter sind nicht immer Orte. Ein Viertel der Anfragen enthielt Ortswörter ohne Ortsabsicht Gan u. a. 2008.
08 / FÜR KI-ASSISTENTEN
Dieses Werkzeug aus einem KI-Assistenten nutzen
Assistenten wie Claude oder ChatGPT, die das Model Context Protocol (MCP) sprechen, können die Rechnung dieser Seite direkt aufrufen, statt sie nachzubauen. Der Server ist öffentlich, braucht keine Anmeldung und speichert nichts. Die Antwort enthält immer den Link auf diese Seite, den Stand der Daten und die Grenzen des Ergebnisses.
- Endpunkt
- https://aureum-tech.com/mcp
- Werkzeug
- werkzeug_keyword_sortierer
- Transport
- Streamable HTTP, nur lesend
| Name | Pflicht | Bedeutung |
|---|---|---|
| begriffe | ja | Die Begriffsliste, höchstens 1000 Einträge. Deutsch; englische Signalwörter (buy, best, how) werden mitgelesen. |
| strenge | nein | Wie eng Cluster gefasst werden: eng = nur gleicher Kern (nach Wortstamm, Gleichsetzung und Kompositum) (Schwelle 1); mittel = Kern stimmt überwiegend überein (Schwelle 0.6); weit = gemeinsames Hauptthema genügt (Schwelle 0.4). Ohne Angabe mittel. |
| orte | nein | Optional: eigene Orte des Einzugsgebiets, die als Ortsbezug zählen sollen, z. B. ["Treuen", "Lengenfeld"]. |
| marken | nein | Optional: eigene und fremde Markennamen. Steht eine Marke allein im Begriff, gilt er als navigational. |
Fragen, bei denen ein Assistent es aufrufen sollte
- „Welche dieser 200 Keywords gehören auf dieselbe Seite, und welche Seite brauche ich für jede Gruppe?"
- „Ist „webdesign kosten" eine kommerzielle oder eine informative Suchanfrage?"
- „Hier ist mein Search-Console-Export mit Suchanfrage und Seite: Wo machen sich meine Seiten gegenseitig Konkurrenz?"
- „Sortiere diese Suchbegriffe für einen Steuerberater in Plauen nach Suchabsicht und mach mir einen Seitenplan."
Wie die Anbindung funktioniert und was MCP im eigenen Betrieb leisten kann, steht auf der Seite zu MCP-Integrationen.
09 / HÄUFIGE FRAGEN
Häufige Fragen zu Keywords, Clustern und Suchabsicht
Was ist Keyword-Clustering?
Beim Clustern werden Suchbegriffe zu Gruppen zusammengefasst, die auf dieselbe Seite gehören. „Webdesign Plauen", „Webdesigner Plauen" und „Webdesign in der Nähe" sind ein Thema mit einer Absicht, also eine Seite. „Was ist SEO" und „SEO Agentur Plauen" teilen das Thema, wollen aber Verschiedenes: ein Ratgeber und eine Leistungsseite. Der Keyword-Sortierer gruppiert nach Wortstamm und Kompositum-Teilen, getrennt nach Absicht; im Beispiel auf der Seite werden aus 23 Begriffen 10 Cluster.
Was ist Keyword-Kannibalisierung?
Kannibalisierung heißt: Mehrere Seiten derselben Website zielen auf denselben Suchbegriff und nehmen sich gegenseitig die Position weg. Das sicherste Zeichen ist ein Begriff, zu dem in der Search Console abwechselnd zwei URLs erscheinen. Tragen Sie die URLs in die dritte Spalte ein, meldet der Sortierer solche Fälle zuerst. Die Lösung ist fast immer eine Zielseite, auf die die anderen weiterleiten oder verlinken.
Welche Suchabsichten gibt es?
Die Forschung unterscheidet seit 2002 informative, navigationale und transaktionale Suchen; Google nennt sie Know, Website und Do und ergänzt Visit-in-person für den Besuch vor Ort. In einer Auswertung von über 1,5 Millionen Anfragen waren über 80 Prozent informativ und je rund 10 Prozent navigational und transaktional. Der Sortierer ergänzt die kommerzielle Absicht (Vergleich vor dem Kauf) und die lokale.
Gehören Einzahl, Mehrzahl und andere Wortstellungen auf eine Seite?
Ja. Google versteht „Webseiten erstellen" und „Webseite erstellen" als dieselbe Frage, und zwei Texte dafür würden sich nur Konkurrenz machen. Der Sortierer bringt beide auf denselben Wortstamm („webseit") und führt sie im selben Cluster. Getrennt bleiben Begriffe erst, wenn sich die Absicht ändert, etwa von „Kosten" zu „Anleitung".
Brauche ich für jeden Ort eine eigene Seite?
Nur, wenn Sie dort wirklich etwas anzubieten haben, etwa einen Standort, Projekte oder einen eigenen Ablauf. Fast gleiche Seiten, die sich nur im Ortsnamen unterscheiden, wertet Google als Brückenseiten (doorway pages) und damit als Spam. Für ein Einzugsgebiet reicht meist eine Leistungsseite, die die Orte nennt, zusammen mit einem gepflegten Google-Unternehmensprofil.
Woher bekomme ich das Suchvolumen?
Der Keyword-Planer in Google Ads nennt monatliche Suchen in Spannen oder gerundet; für bestehende Seiten zeigt die Search Console die Impressionen je Suchanfrage. Beide Exporte lassen sich direkt einfügen, die Kopfzeile wird erkannt. Der Sortierer ermittelt selbst kein Volumen; ohne Zahlen ordnet er die Cluster nach der Zahl der Begriffe.
Wo hört der Keyword-Sortierer auf?
Er liest nur den Wortlaut: Wortstamm, Komposita, Signalwörter und Orte. Was Google zu einem Begriff tatsächlich zeigt, sieht er nicht, und Synonyme ohne gemeinsamen Wortteil kennt er nur aus einer kurzen Liste. Ob die Cluster an den echten Suchergebnissen halten, wie die Seiten aussehen und welche Weiterleitungen nötig sind, klären wir mit Ihnen; das Gesamturteil über Ihre Website liefert SpotLens.
10 / STUDIEN UND QUELLEN
Worauf sich das Werkzeug stützt
Die Richtwerte und Hinweise oben beruhen auf diesen 17 wissenschaftlichen Arbeiten. Jede ist über ihren DOI bzw. die Seite des Verlags geprüft (zuletzt am 14. November 2026): Es gibt sie, sie ist nicht zurückgezogen, und ihr Befund trägt für die Frage heute noch.
Broder, A. (2002): A taxonomy of web search. ACM SIGIR Forum 36 (2), S. 3–10
Befund Hinter einer Websuche steht oft kein Wissensbedarf. Wer sucht, will eine bestimmte Seite erreichen (navigational) oder etwas tun, etwa einkaufen oder eine Datei herunterladen (transactional).
Im Werkzeug Die drei Grundklassen des Sortierers: informativ, navigational, transaktional.
doi.org/10.1145/792550.792552 · Fachzeitschrift
Rose, D. E.; Levinson, D. (2004): Understanding user goals in web search. Proceedings of the 13th International Conference on World Wide Web (WWW 2004), S. 13–19
Befund Navigationale Suchen sind seltener als angenommen. Als navigational zählt nur, was eine einzige maßgebliche Website meint, etwa ein Firmenname. Ein großer Teil scheinbar informativer Anfragen will herausfinden, wo es ein Produkt oder eine Leistung gibt.
Im Werkzeug Eine Marke allein gilt als navigational, eine Marke mit Thema nicht. Begriffe ohne Signalwort gelten nicht automatisch als Ratgeber, sondern bleiben offen.
doi.org/10.1145/988672.988675 · Konferenzbeitrag
Jansen, B. J.; Booth, D. L.; Spink, A. (2008): Determining the informational, navigational, and transactional intent of Web queries. Information Processing & Management 44 (3), S. 1251–1266
Befund Ein Klassifikator mit festen Merkmalen (Fragewörter, Firmen- und Domainnamen, kurze Anfragen, Kauf- und Download-Wörter) ordnete über 1,5 Millionen Anfragen ein: über 80 Prozent informativ, je rund 10 Prozent navigational und transaktional. Mit der Einordnung von Hand stimmte er in 74 Prozent überein; der Rest war vage oder mehrdeutig.
Im Werkzeug Die Signalwortlisten folgen diesen Merkmalen. Mehrdeutige Begriffe kennzeichnet der Sortierer als „gemischt" statt sie zu verstecken.
doi.org/10.1016/j.ipm.2007.07.015 · Fachzeitschrift
Lewandowski, D. (2006): Query types and search topics of German Web search engine users. Information Services & Use 26 (4), S. 261–269
Befund 1.500 Anfragen aus den deutschen Suchmaschinen Fireball, Seekport und Metager, nach Broder eingeordnet: Alle drei Typen kommen in großem Umfang vor, und ihre Verteilung unterscheidet sich je Thema deutlich.
Im Werkzeug Kein fester Standard für alle Begriffe: Der Sortierer ordnet jeden Begriff nach seinen eigenen Signalwörtern ein.
doi.org/10.3233/ISU-2006-26401 · Fachzeitschrift
Lewandowski, D.; Drechsler, J.; von Mach, S. (2012): Deriving query intents from web search engine queries. Journal of the American Society for Information Science and Technology 63 (9), S. 1773–1788
Befund Rund 50.000 Anfragen, von Juroren eingeordnet und mit Klickdaten und einer Umfrage gegengeprüft: Weder fremde Juroren noch die Suchenden selbst gaben die Absicht zuverlässig an.
Im Werkzeug Jede Einordnung zeigt ihren Grund. Bei offenen und gemischten Begriffen verweist das Werkzeug auf die Suchergebnisse, statt Sicherheit vorzutäuschen.
doi.org/10.1002/asi.22706 · Fachzeitschrift
Alexander, D.; Kusa, W.; de Vries, A. P. (2022): ORCAS-I: Queries Annotated with Intent using Weak Supervision. Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference (SIGIR 2022), S. 3057–3066
Befund Suchanfragen wurden mit Regeln aus Schlüsselwörtern und Heuristiken nach Broder (informativ feiner unterteilt) gekennzeichnet. Gelernte Modelle übertrafen diese Regeln nicht, und Regeln lassen sich für jede Anfrage schnell ausführen.
Im Werkzeug Begründung für offene Wortlisten statt eines Modells: gleiche Güte, und jede Entscheidung lässt sich nachlesen.
doi.org/10.1145/3477495.3531737 · Konferenzbeitrag
Cambazoglu, B. B.; Tavakoli, L.; Scholer, F. u. a. (2021): An Intent Taxonomy for Questions Asked in Web Search. Proceedings of the 2021 Conference on Human Information Interaction and Retrieval (CHIIR 2021), S. 85–94
Befund Aus 1.000 echten Fragen an eine Suchmaschine entstand eine Einordnung nach Absicht, Art des Frageworts und erwarteter Antwort. Sie ist feiner als ältere Schemata und erreicht trotzdem eine höhere Übereinstimmung der Gutachter.
Im Werkzeug Fragewörter am Anfang machen einen Begriff zur Frage; der Seitenplan schlägt solche Begriffe als FAQ vor.
doi.org/10.1145/3406522.3446027 · Konferenzbeitrag
Ashkan, A.; Clarke, C. L. A.; Agichtein, E.; Guo, Q. (2009): Classifying and Characterizing Query Intent. Advances in Information Retrieval (ECIR 2009), Lecture Notes in Computer Science 5478, S. 578–586
Befund Untersucht wurde vor allem die kommerzielle Absicht. Anzeigenklicks, Merkmale der Anfrage und der Inhalt der Ergebnisseite erkannten sie zusammen gut.
Im Werkzeug Kommerziell ist eine eigene Klasse. Weil die Ergebnisseite die Absicht mitverrät, rät das Werkzeug bei Zweifeln zum Blick auf die Treffer.
doi.org/10.1007/978-3-642-00958-7_53 · Konferenzbeitrag
Gan, Q.; Attenberg, J.; Markowetz, A.; Suel, T. (2008): Analysis of geographic queries in a search engine log. Proceedings of the First International Workshop on Location and the Web (LocWeb 2008), S. 49–56
Befund Von 36 Millionen AOL-Anfragen verfolgten rund 13 Prozent ein geografisches Ziel. Weitere gut 24 Prozent enthielten Ortswörter, ohne einen Ort zu meinen, etwa in Firmennamen.
Im Werkzeug Ortsnamen, die zugleich Wörter sind („Essen", „Halle", „Hof"), zählen nur nach „in", „bei" und ähnlichen Wörtern als Ort.
doi.org/10.1145/1367798.1367806 · Konferenzbeitrag
Welch, M. J.; Cho, J. (2008): Automatically identifying localizable queries. Proceedings of the 31st Annual International ACM SIGIR Conference (SIGIR 2008), S. 507–514
Befund Manche Anfragen ohne Ortsangabe sind „lokalisierbar": Ergebnisse aus der Umgebung des Nutzers passen besser. Ein Klassifikator erkannte solche Anfragen aus dem Suchprotokoll mit 94 Prozent Genauigkeit.
Im Werkzeug Hinweis im Ergebnis: Ein offener Begriff wie „zahnarzt" kann trotzdem lokal gemeint sein; ob Google eine Karte zeigt, verrät es.
doi.org/10.1145/1390334.1390421 · Konferenzbeitrag
Wen, J.-R.; Nie, J.-Y.; Zhang, H.-J. (2002): Query clustering using user logs. ACM Transactions on Information Systems 20 (1), S. 59–81
Befund Weil Suchanfragen so kurz sind, taugt der reine Vergleich der Wörter schlecht zum Clustern. Welche Dokumente Nutzer zu einer Anfrage anklicken, hilft; am besten war die Kombination aus Wörtern und Klicks.
Im Werkzeug Der Sortierer vergleicht Wortstämme und Kompositum-Teile statt bloßer Wörter. Für nahe Cluster empfiehlt er den Vergleich der Treffer, weil ihm die Klickdaten fehlen.
doi.org/10.1145/503104.503108 · Fachzeitschrift
Sahami, M.; Heilman, T. D. (2006): A web-based kernel function for measuring the similarity of short text snippets. Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web (WWW 2006), S. 377–386
Befund Kurze Texte wie Suchanfragen teilen oft kein einziges Wort, obwohl sie dasselbe meinen, etwa „AI" und „Artificial Intelligence". Ein Wortvergleich ergibt dann null; Kontext aus Suchergebnissen schließt die Lücke.
Im Werkzeug Die Liste der Gleichsetzungen (Homepage, Webseite, Website …) und die Grenze, dass andere Synonyme nicht erkannt werden.
doi.org/10.1145/1135777.1135834 · Konferenzbeitrag
Braschler, M.; Ripplinger, B. (2004): How Effective is Stemming and Decompounding for German Text Retrieval?. Information Retrieval 7 (3–4), S. 291–316
Befund Für deutsche Texte hilft Stemming schon mit einfachen Verfahren. Sorgfältiges Zerlegen von Komposita verbessert die Suche deutlich.
Im Werkzeug Jeder Begriff wird auf Wortstämme gebracht, Komposita werden in ihre Teile zerlegt.
doi.org/10.1023/B:INRT.0000011208.60754.a1 · Fachzeitschrift
Monz, C.; de Rijke, M. (2002): Shallow Morphological Analysis in Monolingual Information Retrieval for Dutch, German, and Italian. Evaluation of Cross-Language Information Retrieval Systems (CLEF 2001), Lecture Notes in Computer Science 2406, S. 262–277
Befund Stemming und das Zerlegen von Komposita verbesserten die Suche im Deutschen um rund 25 Prozent, im Niederländischen um bis zu 69 Prozent.
Im Werkzeug Beleg dafür, dass sich der Aufwand für deutsche Komposita lohnt, gerade bei kurzen Suchbegriffen.
doi.org/10.1007/3-540-45691-0_24 · Konferenzbeitrag
Koehn, P.; Knight, K. (2003): Empirical methods for compound splitting. Proceedings of the 10th Conference of the European Chapter of the ACL (EACL 2003), S. 187–193
Befund Komposita werden in alle Folgen bekannter Wörter mit mindestens drei Buchstaben zerlegt, mit „s" oder „es" als Fuge. Gewählt wird die Zerlegung mit dem höchsten geometrischen Mittel der Worthäufigkeiten. Mit Wissen aus Paralleltexten erreichte das Verfahren 99,1 Prozent Genauigkeit.
Im Werkzeug Die Zerlegung im Sortierer folgt diesem Verfahren; die Häufigkeiten stammen aus Ihrer Liste und einer Grundwortliste.
doi.org/10.3115/1067807.1067833 · Konferenzbeitrag
Riedl, M.; Biemann, C. (2016): Unsupervised Compound Splitting With Distributional Semantics Rivals Supervised Methods. Proceedings of NAACL-HLT 2016, S. 617–622
Befund Die Teile eines Kompositums sind dem Ganzen meist bedeutungsähnlich; das schließt falsche Zerlegungen aus. Ohne Sprachwissen kommt das Verfahren im Deutschen an regelbasierte und überwachte Verfahren heran.
Im Werkzeug Der Sortierer prüft keine Bedeutung. Deshalb bleibt das ganze Wort erhalten und die Teile zählen nur halb; eine falsche Zerlegung kann so keine Cluster verschmelzen.
doi.org/10.18653/v1/N16-1075 · Konferenzbeitrag
Porter, M. F. (1980): An algorithm for suffix stripping. Program 14 (3), S. 130–137
Befund Endungen werden in mehreren Schritten abgetrennt, jeder abhängig von der Form des Wortrests. Das einfache Verfahren schnitt etwas besser ab als ein deutlich aufwendigeres System.
Im Werkzeug Grundlage des Snowball-Stemmers für Deutsch, mit dem der Sortierer Wortformen zusammenführt.
doi.org/10.1108/eb046814 · Fachzeitschrift
Normen, Behörden und Herstellerangaben
- German stemming algorithm (Regeln und Quelltext german.sbl), Snowball 3.2.0 vom 17.10.2026 · Snowball
- Testdaten Deutsch: voc.txt und output.txt (35.053 Wörter) · Snowball
- Stoppwortliste Deutsch · Snowball
- Search Quality Rater Guidelines, Fassung vom 11.09.2025: Understanding User Intent (Know, Do, Website, Visit-in-person) · Google
- Spam-Richtlinien: Brückenseiten (doorway abuse) · Google Search Central
- Kanonische URL angeben: Weiterleitung, rel="canonical", Sitemap · Google Search Central
11 / WEITERE WERKZEUGE
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