Die meisten Marketer, die "KI-Suchbegriff-Recherche" lesen, wissen nicht, wo sie anfangen sollen. Die Kategorie ist zwei Jahre alt. Die Terminologie ist unsicher (AEO, GEO, AI search optimisation, LLMO — dasselbe, vier Namen). Der Tool-Markt ist fragmentiert — kein einzelnes Produkt deckt den kompletten Workflow ab, so wie Ahrefs oder Semrush die traditionelle Recherche abdeckt. Das Ergebnis ist viel "Das sollte ich tun" und wenig "Das mache ich dienstagmorgen".
Hier ist das konkrete Playbook. Sieben Schritte, der Reihe nach ausgeführt, größtenteils mit Tools, die es bereits gibt. Der gesamte Zeiteinsatz für ein einzelnes Thema beträgt beim ersten Durchlauf zwei bis vier Stunden, fällt auf zwanzig Minuten pro Thema, sobald Sie die Routine entwickelt haben. Kosten in API-Gebühren: 0,20–0,50 Euro pro Thema, wenn Sie bezahlte Quellen nutzen, 0 Euro, wenn Sie bei kostenlosen bleiben.
Das ist die Version, die am Ende einen Content Brief produziert. Nicht "10 Fragen zum Schreiben" — ein echter Brief mit H2-Struktur, zitierwürdigen Datenpunkten, Schema-Typ und dem prognostizierten Zitat-Ergebnis.
Schritt 1 — Wählen Sie den Seed, nicht das Stichwort
Traditionelle Keyword-Recherche startet mit einem Keyword. KI-Suchbegriff-Recherche startet mit einem Thema — normalerweise eine 3–5-Wort-Phrase, die eine echte Kundenbedenken erfasst. "Laufschuhe für Flachfüße", nicht "beste Laufschuhe Flachfüße 2026". Der Seed sollte spezifisch genug sein, um eine Antwort zu haben, aber breit genug, um mehrere Unterfragen zu haben.
Die besten Seeds sind Momente in der Buyer Journey. „WordPress oder Webflow – welche Plattform ist richtig?", „eine Website mit 50.000 Seiten ohne SEO-Verluste umziehen", „worauf man bei einem B2B-Schmuckhändler achten sollte". Fragen-nah, Entscheidungs-nah. Nicht Single-Keyword, nicht gebrandmarkt.
Schritt 2 — Fragen aus fünf Quellen parallel ernten
Fünf Orte, nach Signal-Rausch-Verhältnis geordnet.
DataForSEO People Also Ask + autosuggest. Das kanonische Google-Signal für echte Fragen. Kosten: etwa 0,05 $ pro Seed-Expansion. Kostenlose Alternative: AlsoAsked Free Tier (3 Suchen/Tag).
Reddit-Suche über die Reddit API. Kostenlos, sehr wertvoll für Käuferfragen in ihrer natürlichen Form. Durchsuche die Subreddits, die zu deinem Thema passen – r/SEO, r/marketing, r/buildapcsales usw. Top 30 Threads nach Upvotes, letzte 12 Monate.
Stack Exchange API. Kostenlos, am besten für technische oder How-to-Themen. Filtere nach akzeptierten Antworten, um die Fragen zu sehen, die Menschen tatsächlich beantwortet bekommen haben.
Quora — manuell oder über SERP Scrape. Die Qualität ist seit 2020 gesunken, aber für B2C und Lifestyle-Themen immer noch nützlich. SerpAPI kostet 20 $/Monat für den Einstieg.
Tavily Semantic Search oder Claude mit web_search. Findet Fragen in Long-Form-Artikeln, Podcasts, YouTube-Beschreibungen, die das strukturierte PAA übersieht. Kosten: 0,005–0,01 $ pro Suche.
Kombiniere die fünf Outputs in eine Liste. Erwarte 80–150 rohe Fragen für einen typischen Seed.
Schritt 3 — Mit einem LLM clustern, nicht von Hand
Eine Liste von 100 Fragen ist nicht umsetzbar. Du brauchst 8-15 Fragen-Cluster, wobei jeder Cluster ein eigenes Unter-Thema darstellt. Das von Hand zu machen dauert eine Stunde und ist inkonsistent. Mit Claude oder GPT-4 dauert es 30 Sekunden und ist konsistenter.
Die Prompt-Vorlage, die funktioniert: „Gruppiere die folgenden 120 Fragen zu [Thema] in 8-15 semantische Cluster. Für jeden Cluster vergib ein kurzes Label, liste die einzelnen Fragen auf und identifiziere die kanonische Frage, die den Cluster am besten zusammenfasst." Pipe die Ausgabe in eine Markdown-Tabelle oder ein Google Sheet.
Kosten: etwa $0,02 in Claude-API-Aufrufen pro Thema.
Schritt 4 — Bewerte jeden Cluster mit drei Zahlen
Für jede kanonische Frage (eine pro Cluster) hole drei Metriken von DataForSEO.
Suchvolumen — wie viele monatliche Suchanfragen die kanonische Frage erhält. Kategorien unter 50 lohnen sich trotzdem, wenn sie sich um Kaufentscheidungsmomente clustern; Kategorien über 1000 sollten priorisiert werden.
Keyword-Schwierigkeit (KD) — Ahrefs/Semrush-äquivalente Bewertung von 0-100. Unter 30 ist realistisch für DR-15-Seiten; 30-50 ist in 6-12 Monaten Authority-Aufbau erreichbar; über 50 ist schwer für Nicht-Enterprise-Seiten.
AI-Overview-Präsenz — ja oder nein, wird derzeit in Google AI Overview für diese Frage angezeigt. DataForSEO gibt das direkt zurück. Mit „ja" gekennzeichnete Fragen haben höhere Priorität, weil dort die KI Traffic abfängt.
Schritt 5 — Befrage die KI-Engines für die Top-10-Cluster
Für deine Top-10-Cluster nach kombiniertem Score befragst du jede KI-Engine und erfasst die Antwort plus zitierte Quellen.
ChatGPT – am einfachsten über die OpenAI API mit GPT-4o-mini. Kosten: etwa $0.001 pro Abfrage. Liefert die Antwort; Sie müssen die zitierten Quellen aus dem Text selbst ableiten (oft ungenau).
Perplexity – die saubersten Quellenangaben. Nutzen Sie die Perplexity API. Kosten: etwa $0.005 pro Abfrage. Liefert Antwort plus eine Liste mit zitierten URLs ohne Interpretation erforderlich.
Claude mit web_search – Anthropic API mit aktiviertem web_search Tool. Kosten: etwa $0.01 pro Abfrage. Liefert Antwort plus inline Quellenangaben. Besonders gut beim Aufdecken von aktuellen und technischen Quellen.
Google AI Overview – DataForSEO erfasst dies in ihren SERP-Antworten. Keine zusätzlichen Kosten über die SERP-Abfrage hinaus.
Speichern Sie für jede der vier Engines den Antworttext und die zitierten Domains.
Schritt 6 – Erstellen Sie die Citation-Gap-Matrix
Sie haben nun für jeden Top-10-Cluster vier KI-Engine-Antworten und vier Listen mit zitierten Domains. Kombinieren Sie diese in einer Matrix.
Zeilen: Cluster. Spalten: zitierte Domains über alle vier Engines hinweg. Werte: Anzahl der Zitationen über die vier Engines.
Sortieren Sie die Spalten nach Gesamtzitationsanzahl absteigend. Die Top 10 Spalten sind die Domains, die derzeit die AI-Search-Sichtbarkeit für Ihr Thema gewinnen. Wenn Ihre Domain nicht in den Top 10 ist, das ist Ihre Konkurrenzkluft.
Identifizieren Sie für jeden Cluster die Domain mit der höchsten Zitationsanzahl und lesen Sie die Seite, von der aus sie zitiert wird. Die Muster, die Sie finden – H2-Struktur, Zitationsdichte, Schema-Nutzung, die spezifischen Datenpunkte, die zitiert werden – werden zur Vorlage für Ihre eigenen Inhalte.
Schritt 7 — Erstellen Sie das Content-Brief
Für jeden der Top 5-10 Cluster nach Score erstellen Sie einen Content-Brief, der folgende Elemente enthält: Seitentitel, URL-Slug, Primäres Keyword, Sekundäre Keywords, Zielwortanzahl, H2-Struktur (eine H2 pro Unterfrage im Cluster), zitierungswürdige Datenpunkte zum Einbeziehen, Schema-Markup-Typ, interne Links zum Hinzufügen und ein vorhergesagtes Zitationsergebnis (auf welche AI-Engines diese Inhalte ausgerichtet sind).
Von LLM generierte Briefs sparen 30-60 Minuten pro Brief gegenüber handschriftlich erstellten. Die richtige Prompt-Vorlage gibt die obige Struktur explizit vor.
So sieht der Arbeitsablauf in der Praxis aus
In der Praxis laufen die 7 Schritte wie folgt ab: 30 Minuten Harvesting (parallele API-Aufrufe), 10 Minuten Clustering (LLM), 20 Minuten Scoring (DataForSEO Bulk-Endpunkte), 30 Minuten Abfrage von Engines (parallel), 30 Minuten Citation-Gap-Analyse (Matrix-Arbeit), 60 Minuten Brief-Generierung (LLM-gestützt). Drei Stunden für ein Thema beim ersten Mal. Zwanzig Minuten pro Thema beim zehnten Mal.
Oder, wenn Sie das nicht alles manuell ausführen möchten, führt das kostenlose Tool unter /tools/ai-search-keyword-research/ die Schritte 1-6 end-to-end in 30 Sekunden aus und erzeugt die Brief-Ausgabe, die Schritt 7 benötigt. Das Tool wird unter der Haube von denselben APIs (DataForSEO, Reddit, Perplexity, Claude) gespeist.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich AI-Search-Keyword-Recherche nur mit kostenlosen Tools durchführen?
Größtenteils ja, teilweise nein. Der kostenlose Stack ist: AlsoAsked kostenlose Version + Reddit API + Stack Exchange API + ChatGPT kostenlose Version (manuelle Abfragen) + Perplexity kostenlose Version (manuelle Abfragen). Sie verlieren drei Dinge: DataForSEO Suchvolumen + KD pro Frage, programmgesteuerte Perplexity/Claude-Abfragen (manuell ist langsamer) und Automatisierung der Brief-Generierung. Für fünf Themen ist der kostenlose Stack ausreichend. Für laufende Recherche in größerem Maßstab sparen bezahlte APIs Stunden.
Wie oft sollte ich AI-Search-Keyword-Recherche für ein Thema auffrischen?
Die Abrufung durch KI-Engines ändert sich schneller als Google SERPs. Bei aktuellen Themen alle 4-8 Wochen aktualisieren. Bei immergrünen Themen alle 90 Tage. Das Signal, das eine Aktualisierung auslöst, ist, wenn sich die AI Overview-Antwort für deinen Top Cluster bedeutsam ändert — das bedeutet, die Engines haben ihren Abrufbestand aktualisiert.
Sollte ich AI-Search-Keyword-Research vor oder nach traditioneller SEO-Research durchführen?
Parallel. Die beiden Workflows teilen sich Datenquellen (DataForSEO, autosuggest) und können als ein kombinierter Prozess ausgeführt werden. Die meisten Teams, die beides zu unterschiedlichen Zeiten durchführen, duplizieren Arbeit; der integrierte Workflow ist der zukünftige Standard.
Wie sieht ein Content Brief am Ende davon aus?
Drei Seiten, strukturiert. Seite 1: Meta — Title, Slug, primäre/sekundäre Keywords, angestrebte Wortanzahl. Seite 2: Struktur — H2-Level-Outline mit einem H2 pro Unterfrage, vorgeschlagene H3s, zitierwürdige Datenpunkte zum Einbinden, benannte Entitäten, Schema-Typ. Seite 3: Zitierungsstrategie — welche KI-Engines dieser Inhalt anspricht, welche Competitor-Muster er übernimmt, vorhergesagtes Zitierungsergebnis.
Was ist der größte Fehler, den Teams dabei machen?
Es als Keyword-Übung zu behandeln. Der Output ist keine Keyword-Liste. Der Output ist eine Liste von Content Briefs mit vorhergesagten Zitierungsergebnissen, geschrieben für Passage Extraction, strukturiert für Abrufung. Teams, die am Ende dieses Workflows Keyword-Listen produzieren, haben ein Drittel der Arbeit geleistet.
Was kommt danach
Wenn du zuerst die übergeordnete Erklärung möchtest, lies den Pillar Post über AI-Search-Keyword-Research 2026.
Wenn du den Workflow auf dein eigenes Thema anwenden möchtest, führt das kostenlose Tool unter /tools/ai-search-keyword-research/ alle 7 Schritte in etwa 30 Sekunden aus.
Wenn du den Vergleich zwischen AEO, GEO und traditioneller SEO-Keyword-Recherche als Disziplinen möchtest, ist das der nächste Artikel in diesem Cluster.
Oder buche ein 30-minütiges Gespräch, wenn du durchgehen möchtest, wie das auf dein spezifisches Briefing angewendet aussieht.