Die meisten Marketer, die „AI search keyword research" lesen, wissen nicht, wo sie anfangen sollen. Die Kategorie ist zwei Jahre alt. Die Terminologie ist uneinheitlich (AEO, GEO, AI search optimisation, LLMO, das gleiche Konzept, vier Namen). Der Tool-Markt ist fragmentiert, kein einzelnes Produkt deckt den kompletten Workflow ab, wie Ahrefs oder Semrush das bei traditioneller Recherche tun. Das Ergebnis ist viel „Ich sollte das tun" und wenig „Das mache ich Dienstagmorgen".
Wichtigste Erkenntnis: KI-gestützte Keyword-Recherche folgt einem 7-Schritte-Workflow: echte Fragen sammeln, sie clustern, bewerten, Suchmaschinen benchmarken und antwortorientierte Briefs schreiben, die Zitierungen verdienen.
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, zitierbare Datenpunkte, Schema-Typ und das vorhergesagte Citation-Ergebnis.
Schritt 1, Wähle den Seed, nicht das Keyword
Traditionelle Keyword-Recherche beginnt mit einem Keyword. AI search Keyword-Recherche beginnt mit einem Thema, üblicherweise einer 3-5-Wort-Phrase, die ein echtes Kundenproblem erfasst. „running shoes for flat feet", nicht „best running shoes flat feet 2026". Der Seed sollte spezifisch genug sein, um eine Antwort zu haben, 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, Ernten Sie Fragen aus fünf Quellen parallel
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, zutiefst nützlich für Käuferfragen in ihrer natürlichen Form. Durchsuchen Sie die Subs, die zu deinem Thema passen, r/SEO, r/marketing, r/buildapcsales, etc. Die 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 via SERP Scraping. Die Qualität ist seit 2020 gesunken, aber immer noch nützlich für B2C und Lifestyle-Themen. SerpAPI kostet $20/mo Entry.
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, Clustere mit einem LLM, 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.
Search Volume, wie viele monatliche Suchanfragen die kanonische Frage erhält. Kategorien unter 50 sind trotzdem wertvoll, wenn sie sich um Kaufentscheidungsmomente clustern; Kategorien über 1000 sollten priorisiert werden.
Keyword Difficulty (KD), Ahrefs/Semrush-äquivalenter Score von 0–100. Unter 30 ist für DR-15-Seiten realistisch; 30–50 ist in 6–12 Monaten Autoritätsaufbau erreichbar; über 50 ist für nicht-unternehmensweite Seiten schwierig.
AI Overview-Präsenz, ja oder nein, wird derzeit in Google AI Overview für diese Frage angezeigt. DataForSEO gibt dies direkt zurück. Mit „Ja" gekennzeichnete Fragen haben höhere Priorität, da dort AI Traffic abfängt.
Schritt 5, Fragen Sie die AI-Engines nach den Top-10-Clustern ab
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 zitierte Quellen aus dem Text ableiten (oft fehlerhaft).
Perplexity, die sauberen Quellenangaben. Verwenden Sie die Perplexity API. Kosten: etwa $0,005 pro Abfrage. Liefert Antwort plus Liste zitierter URLs ohne Rückschlüsse nötig.
Claude mit web_search, Anthropic API mit aktiviertem web_search-Tool. Kosten: etwa $0,01 pro Abfrage. Liefert Antwort plus inline-Quellenangaben. Besonders gut darin, aktuelle und technische Quellen zu identifizieren.
Google AI Overview, DataForSEO erfasst dies in ihren SERP-Responses. 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 Citation-Anzahl und lesen Sie die Seite, von der aus sie zitiert wird. Die Muster, die Sie finden – H2-Struktur, Citation-Dichte, Schema-Verwendung, die spezifischen zitierten Datenpunkte – werden zur Vorlage für Ihren eigenen Content.
Schritt 7, Erstellen Sie den 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 Abrufvorgänge von KI-Engines ändern sich schneller als Google SERPs. Bei aktiven Themen solltest du alle 4–8 Wochen aktualisieren. Bei immergrünen Themen alle 90 Tage. Das Signal für eine Aktualisierung 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-Übersicht mit je einer H2 pro Unterfrage, vorgeschlagene H3s, zitierwürdige Datenpunkte zum Einbeziehen, benannte Entitäten, Schema-Typ. Seite 3: Zitierungsstrategie, welche KI-Engines diesen Content ansteuern, welche Konkurrrenzmuster du übernimmst, 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.