Mark Williams-Cook wurde von uns schon öfter im Newsletter erwähnt. In der Regel, weil er (aus unserer Sicht) schlaue Dinge sagt. Während Ausnahmen die Regel bestätigen können, baut er seine lange Serie an Regelfällen weiter aus. Im Kontext von Longtail-Suchanfragen sagt er in einem LinkedIn-Post sinngemäß, dass es wichtig sei, über Intent Volume anstelle von Suchvolumen nachzudenken.
Die Begründung dafür ist einleuchtend:
- Je ausführlicher die Beschreibung der Intention, desto mehr Formulierungsmöglichkeiten und somit weniger Suchvolumen auf einer einzelnen Suchanfrage.
- In Summe ergeben diese Suchanfragen aber wieder eine signifikante Nachfrage.
Darüber hinaus sind die Anfragen im Longtail für uns interessant, da eine ausführlich beschriebene Intention Conversions besser treiben kann als generische Terme, wenn wir genau das bieten, was gesucht wird. Wichtig dabei: Es sind nicht die klassischen Intentionen wie “Do” oder “Know” gemeint, sondern der thematische Intent hinter der Suchanfrage eines Nutzers. Außerdem dürfen wir nicht vergessen, dass es keine harten Grenzen gibt, sondern eher einen Verlauf vom Allgemeinen ins Konkrete. Google nennt das auch “messy middle” und weist darauf hin, dass die Vorstellung vom klassischen Funnel etwas zu kurz greift.
Im Thread unter dem Post sind ein paar weitere interessante Diskussionen. Am besten fand ich aber den Hinweis auf einen Google-Blogpost aus dem Jahr 2012 mit dem Titel “Introducing the Knowledge Graph: things, not strings”. Wie der Name verrät, werden darin der Knowledge Graph und die heute sogenannten Panels vorgestellt. Außerdem “magische” Features wie “People also asked”.
Eine schöne Zeitreise auch in das Look and Feel der Suche vor 13 Jahren. Hinweis: Wenn Du zu den Leuten gehörst, die innerlich zusammenzucken bei Meldungen wie: “Hello” von Adele wird dieses Jahr schon 10 Jahre alt! Dann klick den Link lieber nicht. :D
Zurück zum Thema: Der Google-Blogpost sagt vor allem eins: Für Google ist der Intent dahinter schon sehr lange wichtiger als die Suchanfrage davor. Der Haken aus der SEO-Perspektive: Praxistauglich ist das auf einer großen Skala nicht. Wir können uns der Sache zwar über Hilfsmittel annähern, wie beispielsweise eine Schnittmenge an Begriffen in den Suchanfragen, aber wasserdicht ist die Methode nicht.
Zum Beispiel wäre von…
- kopfschmerzen tabletten
- welche tabletten bei kopfschmerzen
- was hilft gegen kopfschmerzen ohne tabletten
- anhaltende kopfschmerzen trotz tabletten
… die erste Hälfte ein ähnlicher Intent, die zweite aber was ganz anderes. Plus sämtliche inhärenten Probleme, die die Arbeit mit Strings mit sich bringt. Beispielsweise Teekesselchen wie Essen (die Nahrung) und Essen (die Stadt). Weil wir eben versuchen, uns dem Thema über die Formulierung zu nähern und da sind die Möglichkeiten nun mal begrenzt.
Nicht umsonst steckt ein Milliardenunternehmen wie Google sehr viel Zeit und Geld in die Bemühungen, die Nutzer:innen zu verstehen. Leider können wir die Knowledge Graph Search API nicht ‘umgekehrt’ benutzen, um zu sehen, welche Suchanfragen mit einer gegebenen Entität in Verbindung stehen. Hier können wir einen Begriff eingeben und sehen, welche Entitäten mit diesem in Verbindung gebracht werden. Auch interessant, aber nicht, was wir suchen.
Wenn Du jetzt die Hände über dem Kopf zusammenschlägst, weil Du schon lange ein Tool hast, das genau das kann, dann sag uns bitte Bescheid.