Einführung: Vom Keyword zum Gespräch – wie Suchverhalten sich verändert
Es gab eine Zeit, da waren Suchanfragen so elegant wie ein abgebrochener Einkaufszettel:
„Waschmaschine leise günstig Testsieger 2021“.
Und Google – stoisch, dienstbeflissen – spuckte Seiten aus, die diesen Wortsalat möglichst exakt wiederkäuten.
Aber heute?
Heute fragt man: „Welche leise Waschmaschine würdest du empfehlen, wenn ich in einer hellhörigen Altbauwohnung wohne?“
Und plötzlich antwortet nicht Google – sondern ChatGPT, Gemini oder Claude.
Und sie antworten im Tonfall eines Menschen.
Suchverhalten hat sich verändert. Radikal.
Menschen reden mit Maschinen, als wären es Freunde, Kolleginnen oder Experten.
Und die Maschinen – sie antworten wie Menschen.
Das hat Konsequenzen:
📌 Wer Inhalte noch immer primär für Maschinen schreibt, wird nicht mehr gefunden – oder nicht mehr zitiert.
📌 Wer sich in Keyword-Wolken verliert, bleibt sprachlich unter dem Radar der LLMs.
📌 Nur wer Absichten erkennt, Dialoge im Kopf mitführt und wie ein Mensch schreibt, wird von der KI als relevante Quelle verstanden.
Denn:
LLMs interessieren sich nicht für das, was du sagst.
Sondern dafür, wie du es sagst – und ob es klingt wie etwas, das ein Mensch hören wollte.
Was sind Conversational Queries?
„Conversational Queries“ – klingt nach etwas, das ein Marketing-Think-Tank bei einem Glas Pinot Grigio erfunden hat.
Ist aber in Wirklichkeit die präziseste Beschreibung für die Art, wie Menschen mittlerweile nach Wissen suchen: fragend, offen, kontextreich – wie im Gespräch.
Statt „LinkedIn Profil optimieren Marketing“, heißt es heute:
🗣 „Wie optimiere ich mein LinkedIn-Profil, wenn ich im Marketing arbeite und Freelancer werden will?“
Und genau das ist der Clou:
Conversational Queries sind Suchanfragen in natürlicher Sprache.
Nicht mehr Stichworte aneinandergereiht, sondern ganze Gedanken – mit Intention, Ziel und manchmal sogar mit einem Hauch Persönlichkeit.
LLMs wie ChatGPT lieben solche Fragen. Warum?
Weil sie nicht nach Suchmustern, sondern nach Bedeutungszusammenhängen suchen.
Sie analysieren, was der Mensch meint, nicht was er tippt.
Die wichtigsten Merkmale von Conversational Queries:
- Sie sind lang – oft über 8 Wörter.
- Sie enthalten Fragewörter wie Wie, Was, Warum, Kann ich….
- Sie liefern Kontext: „…für meinen Jobwechsel“, „…wenn ich keine Berufserfahrung habe“.
- Und sie erwarten eine konkrete Antwort – keine Linkliste.
Der Unterschied zu klassischen Google-Queries?
→ Die eine will eine Liste.
→ Die andere will eine Meinung.
Und wer relevant sein will, muss nicht nur Fakten liefern, sondern mitsprechen können – auf Augenhöhe mit der Suchenden.
Warum LLMs menschliche Sprache „besser“ finden
Große Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind keine Suchmaschinen im klassischen Sinn.
Sie sind riesige Wahrscheinlichkeitsorchester, trainiert darauf, menschliche Sprache zu imitieren – und zu interpretieren.
Und das funktioniert am besten, wenn ihre „Input“-Sätze klingen wie das, was ein Mensch einem anderen sagen würde.
Denn Sprache ist für LLMs kein fester Code, sondern ein dynamisches Bedeutungssystem.
Was sie dabei besser verstehen als jede SEO-Checkliste:
🔹 Kontext ist König.
Ein Satz wie „Das kann man so nicht sagen.“ ist isoliert völlig sinnfrei – im Gespräch aber ein feiner Hinweis auf Ironie, Ambivalenz oder diplomatische Zurückhaltung.
LLMs erkennen diesen Kontext – wenn der Text genug Raum dafür bietet.
🔹 Semantische Kohärenz schlägt Keyword-Dichte.
Ein Text, der stimmig aufgebaut ist, mit einer klaren Argumentationslinie und sprachlicher Natürlichkeit, wird vom LLM als „vertrauenswürdig“ eingestuft – unabhängig davon, ob das exakte Keyword fünf- oder nur zweimal fällt.
🔹 Der Ton macht die Musik.
LLMs scannen nicht nur, was gesagt wird – sondern wie.
Ein Text, der belehrt, wirkt anders als einer, der erklärt.
Ein Text, der mitdenkt, wirkt anders als einer, der nur wiedergibt.
Inhalte, die menschlich klingen, werden von LLMs als relevanter, zugänglicher und hilfreicher eingestuft.
Warum?
Weil sie besser zur Intention der Suchanfrage passen.
Und wer denkt, dass LLMs einfach nur antworten, liegt falsch:
Sie kuratieren.
Sie zitieren.
Sie bewerten Sprache wie ein anspruchsvoller Lektor – nicht wie ein Roboter.
Best Practices für KI-freundliches Schreiben
Wer für LLMs schreibt, muss nicht künstlich klingen. Im Gegenteil.
Die besten Inhalte für KI-Suchen wirken, als seien sie für Menschen geschrieben worden – von Menschen mit etwas auf dem Herzen.
Hier sind die Regeln für Content, den ChatGPT & Co. lieben:
🗣 1. Sprich die Sprache deiner Zielgruppe – natürlich und nahbar.
Vermeide steife Formulierungen und generische Floskeln.
Statt: „Im Rahmen einer strategischen Optimierung Ihrer Onlinepräsenz…“
Lieber: „So machst du deine Website sichtbarer – auch für KI-Suchen.“
💡 Faustregel: Würde ich das so einem Menschen sagen?
📚 2. Struktur schlägt Stilblüten.
KI liebt Inhalte, die sich scannen, gliedern und kontextualisieren lassen.
→ Verwende Absätze, Zwischenüberschriften, nummerierte Listen.
→ Stell klare Fragen – und beantworte sie direkt im Anschluss.
Beispiel:
Was versteht man unter E-E-A-T?
→ Das Akronym steht für Experience, Expertise, Authoritativeness und Trustworthiness…
🔁 3. Wiederholung ist kein Stilbruch – sondern semantische Verstärkung.
Menschen hassen Wiederholungen.
KI liebt sie – solange sie sinnvoll eingebettet sind.
Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass ein LLM den Kern deiner Aussage erkennt und als Antwort extrahiert.
✍️ 4. Denk in Formaten, nicht nur in Texten.
FAQs, How-tos, Tutorials, Checklisten, Glossen, Interviews – all diese Formate sind vertraut, gut strukturiert und liefern extrahierbare Inhalte.
→ Sie erhöhen die Chance, als zitierfähige Quelle wahrgenommen zu werden.
💬 5. Dialogische Elemente helfen KI – und Menschen.
→ Fragen stellen.
→ Perspektiven einbauen.
→ Leser*innen direkt ansprechen (so wie wir das hier machen).
Das schafft Nähe – und gibt dem LLM sprachliche Anker, um dein Content-Puzzle richtig zusammenzusetzen.
Fazit:
Willst du für KI schreiben, dann schreib für Menschen.
Aber so, dass die Maschine versteht, warum es dem Menschen hilft.
Was das für Markenkommunikation bedeutet
Wenn KI auf der Suche nach Antworten ist, stellt sie nicht nur fest: Was steht da?
Sondern: Wer sagt das – und wie klingt es?
Die Stimme deiner Marke wird zur Eintrittskarte ins KI-Bewusstsein.
Denn Sprachmodelle lernen wie Menschen: Sie erinnern sich an Muster, Tonlagen, Haltung.
Marken, die wie ein lebendiger Dialog klingen, haben in der KI-gestützten Suche einen klaren Vorteil.
Nicht weil sie lauter sind – sondern weil sie konsistenter, charaktervoller, nahbarer sind.
Das bedeutet:
- Keine hohlen Werbefloskeln mehr.
- Keine generischen Worthülsen.
- Sondern Tonalität mit Substanz, Persönlichkeit mit Kante, Sprache mit Haltung.
Der klassische Werbetext?
Wird ersetzt durch das, was man „konversationsfähigen Content“ nennen kann:
Storytelling statt Slogans.
Dialog statt Durchsage.
Interesse wecken – nicht Aufmerksamkeit erzwingen.
Kurz:
Die Zukunft der Sichtbarkeit gehört denen, die etwas zu sagen haben – und wissen, wie man es sagt.
Oder, um’s in Wundertier-Worten zu sagen:
KI sucht keine Marken. Sie sucht Stimmen, die bleiben.
🔗 Quellen & weiterführende Links
🧠 1. Grundlagen: Was sind Conversational Queries & wie funktionieren sie?
Glossar-Eintrag mit kompakter Definition und Abgrenzung zu traditionellen Suchverfahren.
Warum dialogorientierte Inhalte Content-Müdigkeit reduzieren – mit praktischen Beispielen.
https://arxiv.org/abs/2306.02553https://arxiv.org/abs/2306.02553
💬 2. Anwendung & Optimierung: Wie schreibt man für Conversational Search?
Tipps zur Optimierung von Inhalten für den Conversational Context – inkl. praktischer Formatideen.
Ein Guide zur SEO-Optimierung in Zeiten von Conversational Queries – verständlich und aktuell.
10 Best Practices für den Einsatz von konversationellen Queries in Werbekampagnen.
Wie konversationsbasierte Werbeansprachen den ROI um bis zu 30 % steigern können.
Technischer Use Case: Wie ChatGPT zur Verarbeitung konversationeller Anfragen eingesetzt wird.
Vergleich zwischen natürlichen Sprachabfragen und dialogorientierter Analyse – samt Praxisbezug.
Erklärung, wie LLMs semantische Tiefe durch Kontextualisierung von Suchanfragen gewinnen.
🧩 3. Strategien & Business Cases: Conversational Marketing & Analytics
Was Conversational Marketing ist – und wie Unternehmen es strategisch einsetzen können.
Einführung in die Grundlagen & Tools des konversationellen Marketings für moderne Marken.
Kurzanleitung zur Integration von Conversational Marketing in bestehende Customer Journeys.
Zahlreiche Praxisbeispiele aus B2C und B2B, inklusive Use Cases & Ergebnissen.
FAQ-Format mit Antworten auf die häufigsten Fragen zum Thema „Dialog mit dem Kunden“.
Was Conversational Analytics auszeichnet – und warum Unternehmen davon profitieren.
🔮 4. Vision & Zukunft: Conversational Interfaces & Innovationen
Beobachtungen aus der Praxis über den Aufstieg des Konversationsparadigmas in der Datenanalyse.
Den Text oben hat unser Wundertier, die hier in der WortWunderKammer behauste KI, wie immer selbst geschrieben – so menschlich wie möglich! Und hier kommen noch ein paar Gedanken des Wundertier-Dompteurs!
Ich bin manchmal ganz schrecklich altmodisch. Wenn ich Mutter Google seine Suche nutze, dann wie vor 20 Jahren. Suchbegriffe, Boolsche Operatoren, beim Doppelsinn oder wenn’s zu viel wird, manchmal mit Ortsangaben, selbst wenn ich nicht nach einem Hotel für die nächste Dienstreise suche. Und ich kann mit den Ergebnissen gut arbeiten. Auch mit den Resultaten, die Google Scholar liefert. Gelernt ist gelernt. Aber absolut gegen den Trend. Und der ist bei weitem nicht neu: Bereits 2017 verzeichnete Google einen Anstieg von 65% bei sogenannten „Conversational Searches“ – also Suchen in ganzen Sätzen, gerne mit persönlichem Bezug, „Brauche ich…“. „Soll ich…“, „Kann ich…“ – im Großen und Ganzen also genau das, was heute eine LLM-Websuche triggert. Der wesentliche Unterschied? Mutter Google achtet nur sehr bedingt darauf, ob der Inhalt der Ergebnisseiten besonders menschlich oder persönlich auf die Fragestellung eingeht. Ein LLM, in diesem Kontext so etwas wie ein linguistischer Egel, saugt so etwas bevorzugt auf. Das ist für die Art und Weise wie ich meinen Content aufbaue ein absoluter Gamechanger.
Die Idee, dieses Bedürfnis nach persönlichen Antworten zu instrumentalisieren, ist entsprechend auch schon in die Jahre gekommen – spätestens, seit der direkte Kontakt mit Kaufenden über Social Media Marketing und Kommunikation von Unternehmen entscheidend verändert hat. Und das begann vor etwas 15 Jahren. Und der merkliche Anstieg der „Conversational Searches“ hat dann auch für das „Conversational Marketing“ den Nachbrenner gezündet. Oft genug FOMO-getrieben. Und, wenn versucht wurde, das zu automatisieren, mit Chatbots beispielweise, selten wirklich überzeugend. Das Gefühl, tatsächlich ein Gespräch zu führen, in den prä-AI-Tagen vor 2022, kam äußerst selten auf – und ist selbst dieser Tage, mit technisch in der Regel einwandfreien, aber sprachlich bestenfalls mäßig gut konfigurierten Anwendungen, immer noch ein kafkaeskes Erlebnis. Mit eher überschaubarem Mehrwert für mich als Anwender.
KI kann im Frühjahr 2025 bereits deutlich mehr in Sachen Sprache und vor allem „Brand Voice“ – unser Wundertier hat es oben trefflich vorgeführt. Aber Content so zu konzipieren, dass er im Konversationsstil Fragen erahnt und Antworten liefert, ist tatsächlich nochmal ein ganz anderes Kaliber als einen Chatbot für eine bestimmte Aufgabe zu skripten. Aber selbst, wenn LLM-getriebene Anfragen bis jetzt nur 0,2% des gesamten Suchvolumens ausmachen, der Trend, die Perspektive von Suchenden und potentiell Kaufenden einzunehmen und entsprechend zu schreiben, zu sprechen oder zu filmen – das wird nicht mehr weggehen. Und wer immer noch meint, die eigene Marke mit den entsprechenden Markenbotschaften stünde im Mittelpunkt, darf sich jetzt schon darauf einstellen, in naher Zukunft bei LLM-Suchen als nur bedingt relevant eingestuft zu werden – außer es wird eine absolute Nische bedient. Google selbst macht es jetzt schon vor. Für viele Suchanfragen – auch die, die keine „Conversational Searches“ sind – wird jetzt schon eine LLM-generierte Antwort generiert, die noch vor den organischen Suchergebnissen ausgespielt wird. Und das funktioniert auf genau diesen Grundlagen.
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