Prompt-Recherche

Für die klassische Suche gibt es seit Jahren ein eingespieltes Werkzeug: die Keyword-Recherche mit Suchvolumen aus Google Ads. Für die KI-Suche fehlt dieses Fundament. Menschen tippen dort keine Stichworte, sondern stellen ganze Fragen, oft mit Kontext und Folgefragen. Prompt-Recherche ist der Versuch, diese Fragen zu kennen.

Der Begriff ist jung, die Methoden sind noch in Bewegung. Dieser Eintrag zeigt, was sich gegenüber der Keyword-Recherche ändert, woher brauchbare Fragen kommen und wo die Grenzen liegen.

Von Keywords zu Fragen: was sich ändert

Google hat beim Start des KI-Modus in Deutschland beschrieben, dass frühe Nutzer Fragen stellten, die „zwei- bis dreimal so lang“ waren wie übliche Suchanfragen (Google-Blog Deutschland, Oktober 2025). OpenAI berichtete im September 2025 aus einer Auswertung von ChatGPT-Unterhaltungen, dass sich drei Viertel davon um praktische Anleitung, Informationssuche und Schreiben drehen. Für die Recherche heißt das:

Die Dialogform verändert auch, was eine Frage ist. Auf „Welche Software für Zeiterfassung?“ folgt „Und welche davon ist DSGVO-konform und läuft auf Android?“. Gerade die zweite, spezifischere Frage entscheidet oft, wer genannt wird. Mehr zu diesem Suchverhalten unter Conversational Search.

Woher die Fragen kommen

Da kein KI-Anbieter echte Prompts veröffentlicht, setzt sich eine Prompt-Recherche aus mehreren Quellen zusammen. Nach Aussagekraft sortiert:

1. Eigene Gespräche: Fragen aus Vertrieb, Service, Angebotsanfragen und E-Mails, möglichst wörtlich. Sie zeigen, wie Ihre Kunden tatsächlich formulieren.
2. Lange Suchanfragen in der Search Console: Anfragen aus acht oder mehr Wörtern ähneln Prompts. Wie Sie die Daten abrufen, beschreibt der Beitrag Google Search Console einrichten.
3. Fragen in der Suche und in Foren: die Box „Ähnliche Fragen“, Fachforen, Bewertungen und Kommentare unter Fachartikeln.
4. Schätzungen aus Werkzeugen: Einige SEO-Werkzeuge bündeln Fragen aus eigenen Datensätzen und schätzen ein Volumen je Thema, mehr dazu unter KI-Suchvolumen.
5. Vorschläge einer KI: Ein Sprachmodell kann zu einem Thema Fragen erzeugen. Das ist nützlich zur Ergänzung, aber es sind ausgedachte Fragen, keine beobachteten.

Vom Fragenkatalog zum Prompt-Set

Ein Beispiel zur Veranschaulichung: Ein Anbieter von Zeiterfassungssoftware für Handwerksbetriebe sammelt 80 Fragen aus Service-Tickets, Search Console und Foren. Daraus wird ein Prompt-Set mit 25 Fragen, verteilt auf vier Kaufphasen:

• Problem: „Wie erfasse ich Arbeitszeiten auf wechselnden Baustellen rechtssicher?“
• Lösung: „Lohnt sich eine App für die Zeiterfassung im Handwerk mit zehn Mitarbeitern?“
• Anbieter: „Welche Zeiterfassungs-Apps für Handwerksbetriebe gibt es, die offline funktionieren?“
• Entscheidung: „Was kostet eine Zeiterfassungs-App pro Mitarbeiter, und gibt es versteckte Kosten?“

Bei der Formulierung hilft eine einfache Regel: so schreiben, wie Kunden fragen, nicht wie das Marketing spricht. Echte Prompts enthalten oft Kontext, den Suchbegriffe nie hatten, etwa Betriebsgröße, Region, vorhandene Software oder ein Budget. Nehmen Sie solche Varianten bewusst auf, denn eine KI kann für „zehn Mitarbeiter in Bayern“ andere Anbieter nennen als für die allgemeine Frage.

Wichtig sind neutrale Fragen ohne Markennamen, denn dort fällt die Entscheidung, wer überhaupt genannt wird. Fragen mit dem eigenen Namen kommen getrennt dazu, um zu prüfen, ob die Beschreibung stimmt. Das fertige Set ist die Grundlage für das Prompt-Tracking und zeigt, wo Inhalte fehlen: Fragen, bei denen nur Wettbewerber zitiert werden, sind eine Quellen-Lücke.

Wo die Methode an Grenzen stößt

Prompt-Recherche liefert eine begründete Auswahl, kein vollständiges Bild. Drei Grenzen sollten Sie kennen:

• Keine echten Daten: Welche Fragen in ChatGPT oder im KI-Modus wie oft gestellt werden, ist von außen nicht messbar.
• Persönliche Antworten: Verlauf, Erinnerungsfunktionen und Standort verändern Antworten. Dieselbe Frage kann für zwei Nutzer verschiedene Quellen ergeben.
• Unsichtbare Teilsuchen: Der KI-Modus zerlegt Fragen per Query Fan-out in Teilsuchen, die Google nicht offenlegt. Die eigentliche Konkurrenz findet teils auf dieser Ebene statt.

Trotzdem lohnt sich der Aufwand. Ein gepflegter Fragenkatalog macht aus dem vagen Ziel „in KI-Antworten vorkommen“ eine überprüfbare Liste, und er ist auch für Website, FAQ und Vertrieb nützlich. Wie die Fragen dann in Inhalte und Maßnahmen übersetzt werden, beschreibt der Leitfaden GEO-Optimierung.