Verwandte Keywords

Verwandte Keywords helfen dir zu verstehen, was Nutzer tatsächlich auf einer Seite erwarten – nicht nur, was sie bei Google eingegeben haben.

Wenn du verwandte Keywords ignorierst, wird dein Content als oberflächlich angesehen, selbst wenn du einen umfangreichen Artikel mit 4.000 Wörtern oder mehr geschrieben hast.

Was dir verwandte Keywords wirklich verraten

Viele SEO-Einsteiger glauben immer noch, dass verwandte Keywords lediglich Synonyme sind. Diese Vorstellung ist längst überholt.

Google gruppiert bereits seit Jahren Themen, Entitäten, Modifikatoren und Suchintentionen. Das bedeutet, dass von einer Seite über „Projektmanagement-Software“ erwartet wird, dass sie Workflows, Teamzusammenarbeit, Aufgabenverwaltung, Automatisierung, Integrationen, Reporting und wahrscheinlich auch Preismodelle erwähnt – selbst wenn diese Begriffe niemals in deiner primären Keyword-Liste vorkamen.

Und genau hier verlieren viele Websites unbemerkt ihre Rankings.

Ich sehe häufig Seiten, die auf starke kommerzielle Keywords abzielen, dabei aber den gesamten Wortschatz ignorieren, den Nutzer auf der Seite erwarten. Auf dem Papier wirkt die Seite optimiert, doch sowohl für Suchmaschinen als auch für echte Besucher fühlt sie sich leer an. Man liest sie und erkennt sofort das Problem: Jemand hat für ein Keyword-Tool geschrieben – nicht für ein echtes Suchergebnis.

So findest du verwandte Keywords, ohne deine Recherche in eine Spreadsheet-Hölle zu verwandeln

Die meisten machen diesen Prozess unnötig kompliziert.

Du brauchst weder 700 exportierte Spalten noch zwanzig geöffnete Browser-Tabs. Starte mit der Hauptsuchanfrage und analysiere die rankenden Seiten, wiederkehrende Begriffe, Unterthemen, Fragen und Modifikatoren, die bei deinen Wettbewerbern natürlich auftreten. Muster werden schnell sichtbar, sobald du aufhörst, dich auf exakte Übereinstimmungen zu versteifen.

Wenn du beispielsweise Seiten analysierst, die für „E-Mail-Marketing-Plattform“ ranken, wirst du immer wieder auf Begriffe stoßen wie:

• E-Mail-Automatisierung,
• Abonnentenlisten,
• Öffnungsraten,
• Vorlagen,
• Kampagnen-Builder,
• Analytics-Dashboard.

Ich erzähle dir eine kleine Geschichte.

Ein Freund kontaktierte mich, und ich analysierte seine Artikel über ein SaaS-Produkt, das auf ein starkes Keyword mit gutem Traffic-Potenzial ausgerichtet war.

Die Seite blieb monatelang auf den Positionen 18–20. Die Antwort war schmerzhaft einfach: Der Artikel konzentrierte sich ausschließlich auf die Software selbst und ignorierte alle anderen Aspekte. Es gab keine Informationen zum Implementierungsprozess, keine Integrationen, keine Preisgestaltung, keine Migrationsfragen und keine Reporting-Funktionen. Die Seite wirkte wie eine Landingpage, die sich als Expertenartikel ausgab.

Der Traffic blieb aus. Erst nachdem wir die Seite auf verwandte Suchanfragen statt auf ein einziges oberflächliches Keyword ausgerichtet hatten, änderte sich das.

Wie KeywordStat verwandte Keywords identifiziert

Als ich an KeywordStat gearbeitet habe, wollte ich, dass sich der Bereich „Related“ in echten SEO-Workflows wirklich nützlich anfühlt – und nicht wie ein weiterer zufälliger „People also search for“-Generator, der unzusammenhängende Begriffe in eine Tabelle wirft, nur weil sie zufällig ein gemeinsames Wort enthalten.

KeywordStat analysiert semantische Nähe, wiederkehrende thematische Zusammenhänge, SERP-Überschneidungen, Suchanfrage-Modifikatoren und kontextuelle Beziehungen zwischen Phrasen, die aus umfangreichen Keyword-Datensätzen gewonnen werden. KI- und LLM-Systeme helfen dabei, Cluster deutlich schneller zu klassifizieren, denn die manuelle Gruppierung wird zum Albtraum, sobald man mit Hunderttausenden von Suchbegriffen aus unterschiedlichen Branchen und Ländern arbeitet.

Dennoch reichen Rohdaten allein nicht aus. Manche verwandten Suchbegriffe sehen innerhalb von Keyword-Tools intelligent aus, bringen in der Praxis jedoch wertlosen Traffic. Das habe ich vor Jahren auf die harte Tour gelernt, als ich Content-Projekte mit riesigem Traffic, aber erschreckend schwachen Conversion-Raten analysierte. Große Zahlen. Miserables Geschäftsergebnis.

Deshalb ist das Filtern wichtiger als das Suchvolumen.

Verwandte Keywords im SEO nutzen, ohne deine Seiten mit Keywords zu überladen

Google versteht thematische Zusammenhänge heute deutlich besser, trotzdem schreiben viele ihre Inhalte noch immer so, als wäre es 2012 und jeder zweite Satz müsste exakt dieselbe Keyword-Phrase wiederholen.

Keine gute Idee. Verwandte Keywords sollten das Thema auf natürliche Weise erweitern – und deinen Artikel nicht in einen robotischen Text verwandeln, bei dem jeder Absatz klingt, als hätte ihn ein nervöser Praktikant zusammengeschraubt, der unbedingt eine Keyword-Dichte aus einem veralteten SEO-Kurs erfüllen möchte.

Ich nutze verwandte Keywords normalerweise zuerst, um die Struktur einer Seite aufzubauen, und verstärke anschließend jene Abschnitte, in denen die Suchintention unvollständig oder zu schwach abgedeckt ist. Manchmal reicht bereits ein einziges fehlendes Unterthema aus, um eine Seite aus den Top 10 herauszuhalten. Manchmal ergänzt man lediglich zwei Absätze über Preisvorstellungen oder den Implementierungsaufwand – und plötzlich steigen die Rankings wieder, nachdem sie ein halbes Jahr lang stillgestanden haben.

Heute entscheiden kleine Details über den Erfolg in wettbewerbsintensiven SERPs. Nicht Keyword Stuffing.

Worauf basiert das Verständnis verwandter Begriffe?

Im modernen SEO müssen wir verstehen, warum verwandte Keywords so entscheidend geworden sind.

Um diese Frage zu beantworten, müssen wir uns ansehen, wie Suchmaschinen heute funktionieren. Die Zeiten, in denen Google lediglich Zeichenfolgen auf einer Seite mit einer Suchanfrage abgeglichen hat, sind längst vorbei. Ich habe oft darüber gesprochen, wie wir früher Seiten mit einer großen Anzahl an Keywords vollgestopft haben. Zum Glück funktioniert das heute nicht mehr.

Worauf basiert das Ranking also heute? Es gibt drei grundlegende Technologien.

1. Vektor-Embeddings. Suchalgorithmen wandeln Wörter, Phrasen und sogar komplette Seiten in komplexe mathematische Vektoren innerhalb eines mehrdimensionalen Raums um. Sind zwei Konzepte semantisch miteinander verwandt – zum Beispiel „Kaffeemaschine“ und „Brühdruck“ –, liegen ihre Vektoren im KI-Raum sehr nahe beieinander, auch wenn sie keine Synonyme sind.
2. BERT- und MUM-Neuronale-Netze. Das sind die Sprachmodelle von Google. Sie analysieren den Kontext eines gesamten Textes statt einzelner Wörter. Dadurch können sie die eigentliche Suchintention des Nutzers verstehen. Selbst wenn deine Seite von Keyword-Recherche-Software oder Projektmanagement handelt, erwartet der MUM-Algorithmus, innerhalb des semantischen Vektors der Seite Begriffe wie Gantt-Diagramme oder Kanban-Boards zu finden, da diese Konzepte das Thema definieren.
3. Knowledge Graph und thematische Entitäten. Google betrachtet Informationen als Netzwerk miteinander verbundener Entitäten – Personen, Orte, Objekte, Konzepte und vieles mehr. Verwandte Keywords sind nicht einfach nur Phrasen in einer Datenbank. Sie bilden Beziehungen zwischen Entitäten im Knowledge Graph ab. Wenn du den thematisch relevanten Wortschatz ignorierst, erkennt die Suchmaschine fehlende semantische Zusammenhänge und kommt zu dem Schluss, dass deinem Content Fachkompetenz und thematische Autorität fehlen.

Ja, dafür kannst du LSI-Keywords verwenden – allerdings nicht so, wie viele den Begriff verstehen. Für mich sind LSI-Keywords einfach Wörter, die zum jeweiligen Thema gehören. Darüber habe ich einen eigenen Artikel geschrieben. Lies ihn, wenn dir das Konzept noch nicht vertraut ist.

Ein technischer Indikator für die Beziehung zwischen Keywords

Schauen wir uns genauer an, was SERP Overlap ist. Es handelt sich um eine äußerst zuverlässige Methode, um festzustellen, ob Google zwei verschiedene Suchanfragen als miteinander verwandt betrachtet.

Die SERP-Overlap-Analyse misst den Grad der Überschneidung zwischen den Suchergebnissen. Du solltest dich nicht auf Vermutungen oder Intuition verlassen, wenn du beurteilen willst, ob zwei Keywords miteinander verwandt sind. Die SERP-Overlap-Methode liefert eine präzise, datengestützte Analyse, indem sie prüft, ob dieselben URLs in den Top-10-Suchergebnissen für beide Suchanfragen erscheinen. Gibt es eine deutliche Überschneidung, bedeutet das, dass Google diese Suchanfragen derselben Suchintention zuordnet.

Wie funktioniert das? Ganz einfach. Gib die erste Suchanfrage ein und notiere dir die URLs, die dafür ranken. Gib anschließend die zweite Suchanfrage ein, vergleiche die rankenden URLs und analysiere, wie viele Ergebnisse sich überschneiden.

Es gibt zwei mögliche Ergebnisse:

1. Hohe Überschneidung. Das bedeutet, dass vier oder mehr Websites in den Top 10 für beide Suchanfragen erscheinen. Das ist ein starkes Signal dafür, dass diese verwandten Keywords auf derselben Seite behandelt werden sollten. Google erwartet, dass dieser Kontext gemeinsam dargestellt wird, und dein Content sollte das widerspiegeln.
2. Geringe Überschneidung. Das bedeutet, dass sich nur null bis zwei oder drei Websites in den Top-10-Ergebnissen überschneiden. Dies zeigt, dass die Suchanfragen trotz ihrer offensichtlichen semantischen Ähnlichkeit unterschiedliche Suchintentionen verfolgen. Werden sie auf einer einzigen Seite kombiniert, verwässert dies die Relevanz und erschwert gute Rankings für beide Keywords.

Es gibt Automatisierungstools, die diesen gesamten Prozess für dich übernehmen. Ihre Algorithmen analysieren Suchergebnisse für mehrere verwandte Suchanfragen in Echtzeit, berechnen den Überschneidungsgrad und gruppieren ausschließlich jene Keywords, die tatsächlich zusammengehören und dieselbe Seite stärken.

Unser Tool KeywordStat verfügt über eine Funktion zur Keyword-Clusterung, die genau das erledigt. Sie hilft dir dabei zu bestimmen, welche Keywords auf derselben Seite gruppiert werden sollten und wie viele Seiten aus deinem Keyword-Set entstehen sollten. Es gibt zwei Clustering-Methoden: Hard und Soft. Lies meinen Artikel über Keyword-Clusterung, wenn du eine ausführlichere Erklärung möchtest.

Arbeiten mit geringem SERP Overlap

Was solltest du also tun, wenn du einen niedrigen SERP-Overlap-Wert feststellst und nur ein oder zwei gemeinsame URLs findest? Solltest du diese Keywords einfach aus deiner Keyword-Liste entfernen?

Nein. Ein geringer SERP Overlap bedeutet lediglich, dass diese Suchanfragen nicht auf der aktuellen Seite behandelt werden sollten. Wenn sie jedoch ein solides Suchvolumen besitzen, sind sie weiterhin wertvoll für den Aufbau deiner thematischen Autorität.

Nutze sie als fertige Themen für neue Artikel – als eigenständige unterstützende Seiten innerhalb deines Content-Clusters. Dadurch deckst du den gesamten Themenkomplex aus Sicht von Google ab, ohne die Relevanz deiner Hauptseite zu verwässern.

Eine Seite für die Suchanfrage „Beste Fitness-Tracker“ gestalten

Der Fehler, der sich in SEO-Teams ständig wiederholt

Teams jagen Keywords mit hohem Suchvolumen, weil sie in Berichten beeindruckend aussehen. Gleichzeitig bringen kleinere verwandte Suchanfragen still und leise Käufer, Abonnenten und qualifizierte Leads – bei deutlich geringerer Konkurrenz und wesentlich klarerer Suchintention.

Dieses Ungleichgewicht führt zu einer merkwürdigen Situation: Unternehmen feiern steigenden Traffic, während der Umsatz kaum wächst. Das habe ich schon viel zu oft erlebt.

Das Suchvolumen allein kann täuschen. Verwandte Keywords zeigen die tatsächliche Suchintention hinter einer Suchanfrage – und genau dort steckt meist das eigentliche Potenzial.

Fazit

Verwandte Keywords sind eine hervorragende Möglichkeit, deine semantische Abdeckung zu erweitern. Sie sind jedoch keine Wunderlösung für schnelles Wachstum oder Top-Rankings. Es handelt sich nicht einfach um eine weitere Liste von Begriffen, die du in deinen Content einfügen solltest. Stattdessen sind sie ein strategisches Werkzeug, um zu verstehen, wie deine Zielgruppe denkt, wonach sie sucht und wie Suchmaschinen die Tiefe deiner Expertise bewerten.

Heute bewertet Google Websites anhand von Vektor-Embeddings, während AI Overviews Seiten sofort auf ihren tatsächlichen Nutzen prüfen. Oberflächlicher Content wird daher zwangsläufig Traffic verlieren. Gewinnen werden die Projekte, die die Suchintention der Nutzer vollständig erfüllen.

Die wichtigsten Erkenntnisse für deine SEO-Strategie:

Höre auf, endlose Listen bedeutungsloser Synonyme zu sammeln. Konzentriere dich stattdessen darauf, thematische Entitäten und verwandte Suchintentionen zu identifizieren.

Miss den SERP Overlap, um eine unbeabsichtigte Verwässerung der Seitenrelevanz oder Keyword-Kannibalisierung zu vermeiden.

Nutze verwandte Keywords als Grundlage für die Struktur deiner Website – sie eignen sich hervorragend als Ideen für H2- und H3-Überschriften –, anstatt sie lediglich zur Erhöhung der Keyword-Dichte oder zum künstlichen Einfügen zusätzlicher Keywords in deinen Content zu verwenden.

Maxim Pavlov

Co-founder & Product

Maxim Pavlov ist SEO-Spezialist und Product Marketer mit langjähriger Erfahrung in SEO und digitalem Marketing. Er verantwortet die Produktvision, SEO-Prozesse, das Marketing und das Wachstum von KeywordStat.

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