Keyword-Dichte berechnen: kostenloses Tool und WDF*IDF

Google hat keine Vorstellung von einer optimalen Keyword-Dichte. Das hat John Mueller im Januar 2023 in den Google SEO Office Hours wörtlich gesagt – und ergänzt, dass Googles Systeme das Thema einer Seite inzwischen auch dann erkennen, wenn das Keyword gar nicht vorkommt. Trotzdem suchen jeden Monat rund 210 Menschen in Deutschland nach „keyword dichte". Hier ist das Werkzeug dazu – und die Einordnung, die wichtiger ist als die Zahl.

Wie das Tool rechnet – die drei Formeln

Im Werkzeug oben stecken drei Rechenwege. Alle drei sind so einfach, dass Sie sie mit einem Taschenrechner nachvollziehen können.

Keyword-Dichte. Vorkommen des Keywords geteilt durch die Gesamtzahl der Wörter, mal 100. Bei mehrwortigen Keywords zähle ich zusätzlich die Wortanzahl des Keywords hinein, weil ein Zweiwort-Keyword auch zwei Wörter des Textes belegt. Beispiel: Ein Text hat 1.200 Wörter, das Keyword „keyword dichte" kommt zwölfmal vor. Dann sind das 12 × 2 = 24 belegte Wörter, geteilt durch 1.200, mal 100 – also 2,0 %.

WDF. Die Within-document Frequency staucht die Häufigkeit logarithmisch: WDF = log2(Häufigkeit + 1) ÷ log2(Gesamtwortzahl). Für dasselbe Beispiel: log2(13) ÷ log2(1.200) = 3,700 ÷ 10,229 = 0,362. Der Trick steckt im Logarithmus – jedes weitere Vorkommen bringt weniger zusätzliches Gewicht als das vorherige.

Flesch-Reading-Ease, deutsche Fassung. Toni Amstad hat Rudolf Fleschs Formel 1978 in seiner Zürcher Dissertation auf das Deutsche übertragen: 180 − durchschnittliche Satzlänge − 58,5 × durchschnittliche Silbenzahl pro Wort. Ein Text mit 16 Wörtern pro Satz und 1,7 Silben pro Wort landet bei 180 − 16 − 99,45 = 64,6 – gut verständlich.

Woher der Mythos der optimalen Keyword-Dichte stammt

Die Regel „zwei bis drei Prozent" geistert seit den frühen 2000er-Jahren durch SEO-Ratgeber. Eine belegte Herleitung dafür habe ich bei der Recherche für diesen Beitrag nicht gefunden – weder eine Google-Aussage noch eine Studie. Was sich belegen lässt: Die Suchmaschinen der 1990er-Jahre gewichteten Dokumente tatsächlich stark über die Termfrequenz. Die dazugehörigen Verfahren heißen TF-IDF und WDF, und die WDF-Formel geht auf eine Arbeit von Donna Harman aus dem Jahr 1992 zurück.

In dieser Welt war die Rechnung logisch: Wer ein Wort öfter nennt, wird relevanter eingestuft. Genau deshalb wurde sie sofort ausgenutzt – mit weißer Schrift auf weißem Grund, mit Wortlisten im Footer, mit Texten, die niemand lesen wollte. Suchmaschinen haben darauf reagiert, lange bevor der Begriff Keyword-Dichte in deutschen Blogs populär wurde.

Interessant ist, dass die Nachfrage nach dem Thema selbst zurückgeht. Nach den Google-Ads-Daten von DataForSEO ist das Suchvolumen für „keyword dichte" im Zwölfmonatsvergleich um 36 % gefallen, für „wdf idf tool" sogar um 64 %. Das ist kein Beweis, dass die Methode wertlos ist – aber ein Hinweis, dass die Branche weitergezogen ist.

Was WDF*IDF wirklich misst

WDF*IDF wird oft als bessere Keyword-Dichte verkauft. Das trifft die Sache nur halb. Die Formel besteht aus zwei Teilen, und beide messen etwas anderes.

WDF: Häufigkeit mit gestauchter Skala

WDF = log2(Freq + 1) ÷ log2(L), wobei Freq die Häufigkeit des Wortes im Dokument ist und L die Gesamtzahl der Wörter. Der Logarithmus sorgt dafür, dass Wiederholungen abnehmenden Ertrag haben. Das Rechenbeispiel aus der Fachliteratur: In einem Dokument mit 12.000 Wörtern kommt ein Wort 23-mal vor. Die relative Häufigkeit beträgt 0,1917 %, der WDF-Wert dagegen rund 0,3.

Die folgende Grafik zeigt den Effekt für einen Text mit 1.200 Wörtern. Von einem auf 34 Vorkommen verdreißigfacht sich die Keyword-Dichte, der WDF-Wert steigt dagegen nur auf das gut Fünffache. Genau das ist der Punkt: Die zehnte Nennung bringt fast nichts mehr.

IDF: Seltenheit im Gesamtbestand

Der zweite Faktor ist die inverse Dokumenthäufigkeit: die Gesamtzahl aller bekannten Dokumente geteilt durch die Zahl der Dokumente, die den Begriff enthalten – logarithmisch gestaucht. Je seltener ein Begriff im Gesamtbestand vorkommt, desto höher sein IDF-Wert. Kommt er überall vor, sinkt der Wert gegen 1 und fällt praktisch heraus. Die Basis des Logarithmus wird in der Literatur uneinheitlich angegeben; sie hängt von der Implementierung ab.

Das Produkt aus beiden bewertet also Begriffe hoch, die in Ihrem Dokument häufig, im Web insgesamt aber selten sind. Das ist ein sinnvolles Maß für Themenspezifik – und ausdrücklich kein bestätigter Google-Rankingfaktor. Google hat nie erklärt, WDF*IDF zu verwenden.

Eine Einschränkung aus meiner Praxis, die Sie kennen sollten: Kommerzielle WDF*IDF-Werkzeuge haben keinen Zugriff auf den echten Google-Index. Sie rechnen den IDF-Teil über die Top-Treffer einer Suchergebnisseite, meist die ersten zehn bis dreißig URLs. Damit messen sie nicht Seltenheit im Web, sondern Abweichung vom aktuellen Wettbewerb. Das ist als Briefing nützlich und als Naturgesetz irreführend.

Termabdeckung und Suchintention statt Prozentwerte

Der praktisch wertvolle Teil jeder Termanalyse ist die Liste der Begriffe, die in Ihrem Text fehlen. Genau dafür sind die Zwei- und Dreiwort-Tabellen im Tool oben da: Sie zeigen, worüber Ihr Text tatsächlich spricht – nicht, worüber Sie glauben, dass er spricht.

Ein Beispiel: Ein Ratgeber zur Keyword-Dichte, in dem die Begriffe Suchintention, Stoppwort, Lesbarkeit und Termabdeckung nicht vorkommen, ist unvollständig, egal ob das Fokus-Keyword zwölf- oder zwanzigmal darin steht. Umgekehrt kann ein Text, der das Keyword nur dreimal nennt, das Thema vollständig abdecken. Genau das meint Google mit dem Satz, die Systeme erkännten das Thema auch ohne das Keyword.

Die zweite Frage ist die Suchintention. Wer „keyword dichte tool" eingibt, will klicken und einfügen, nicht lesen – die Suchintention ist laut den DataForSEO-Daten transaktional. Wer „keyword dichte" eingibt, sucht eine Erklärung, die Intention ist informational. Beides in einem Beitrag zu bedienen funktioniert nur, wenn das Werkzeug oben steht und die Erklärung darunter.

Diese Längen sind ausdrücklich meine Erfahrungswerte, keine Google-Vorgabe. Google schreibt in der Dokumentation zu hilfreichen Inhalten sogar ausdrücklich, es gebe keine bevorzugte Wortzahl. Die Frage lautet dort stattdessen, ob der Text das Thema substanziell und umfassend beschreibt.

Keyword-Stuffing: was Google tatsächlich sagt

In den Google-Spam-Richtlinien, zuletzt aktualisiert am 28. August 2026, steht die Definition: Keyword-Stuffing bezeichnet die Praxis, eine Seite mit Keywords oder Zahlen zu füllen, um Rankings in den Google-Suchergebnissen zu manipulieren. Als Beispiele nennt Google Telefonnummernlisten ohne substanziellen Mehrwert, Textblöcke mit Aufzählungen von Städten und Regionen, für die eine Seite ranken will, sowie das so häufige Wiederholen derselben Wörter, dass es unnatürlich klingt.

Bemerkenswert ist, was dort nicht steht: keine Prozentgrenze, kein Schwellenwert, keine Zahl. Die Richtlinie beschreibt Absicht und Wirkung. Der zugehörige Abschnitt zu verstecktem Text nennt Schriftgröße oder Deckkraft 0 und weiße Schrift auf weißem Grund – Techniken, die es 2026 noch immer gibt.

Texte für AI Overviews und LLM-Zitierung strukturieren

Zur Sichtbarkeit in AI Overviews und im KI-Modus ist Googles Position eindeutig: Es gibt keine zusätzlichen Anforderungen und keine speziellen Optimierungen. Eine Seite muss indexiert sein und für ein Snippet infrage kommen, dann ist sie grundsätzlich zitierfähig. Neue Dateiformate, KI-Textdateien oder besonderes Schema-Markup braucht es laut Google ausdrücklich nicht.

Was Google empfiehlt, ist Handwerk: Crawling erlauben, intern verlinken, wichtige Inhalte als Text bereitstellen statt in Bildern zu verstecken, strukturierte Daten mit dem sichtbaren Text übereinstimmen lassen. Wer Inhalte begrenzen will, nutzt die Angaben nosnippet, data-nosnippet, max-snippet oder noindex.

Alles Weitere ist meine Einschätzung aus der täglichen Arbeit, nicht von Google belegt: Sprachmodelle zitieren bevorzugt Passagen, die für sich allein stehen. Ein Absatz, der eine Frage in 40 bis 60 Wörtern vollständig beantwortet, lässt sich leichter herauslösen als eine Argumentation über drei Bildschirmseiten. Konkret hilft aus meiner Sicht:

• Frage als Überschrift: Formulieren Sie H2 und H3 so, wie Menschen die Frage stellen würden.
• Antwort zuerst: Der erste Satz nach der Überschrift beantwortet die Frage, die Begründung folgt danach.
• Zahlen mit Quelle und Datum: Ein Wert ohne Herkunft ist für ein Sprachmodell so wertlos wie für einen Journalisten.
• Tabellen statt Fließtext: Vergleiche in Tabellenform lassen sich sauber extrahieren.
• Eigene Rechnung oder eigenes Werkzeug: Etwas, das es sonst nirgends gibt, ist der einzige belastbare Grund, ausgerechnet Sie zu zitieren.

Wie ich das systematisch angehe, habe ich im Beitrag zur GEO-Optimierung beschrieben.

Lesbarkeit: der Flesch-Wert für deutsche Texte

Der Flesch-Reading-Ease stammt von Rudolf Flesch aus dem Jahr 1948 und ist auf das Englische kalibriert. Toni Amstad hat ihn 1978 in seiner Dissertation an der Universität Zürich auf das Deutsche übertragen. Nötig war das vor allem wegen der Wortlänge: Deutsche Wörter sind im Schnitt länger als englische, die Sätze dagegen etwa gleich lang. Deshalb ändert sich der Wortfaktor von 84,6 auf 58,5, und der Startwert sinkt von 206,835 auf 180.

Zwei Stellschrauben bestimmen den Wert: Satzlänge und Silbenzahl. Kürzere Sätze und weniger Komposita heben ihn sofort. Wichtig ist die Einschränkung, die schon in der Fachliteratur steht: Lesbarkeitsformeln sind sprach- und genrespezifisch. Ein juristischer Text mit einem Flesch-Wert von 35 ist nicht schlecht geschrieben, sondern juristisch. Für Ratgeberinhalte peile ich 55 bis 70 an.

Wenn Sie nur Zeichen und Wörter zählen wollen, etwa für Title-Tags oder Anzeigentexte, nutzen Sie den Zeichenzähler mit Limits für Google, Ads und Social Media.

Typische Fehler

1. Die Dichte als Ziel behandeln. Wer auf 2,5 % hin optimiert, schreibt für eine Zahl statt für Menschen. Nutzen Sie den Wert als Obergrenze, nicht als Sollwert.
2. Exakte Wortform erzwingen. Aus „Keyword-Dichte berechnen" wird im Deutschen selten ein natürlicher Satz. Beugungen, Synonyme und Umschreibungen versteht Google seit Jahren.
3. WDF*IDF-Werkzeuge als Checkliste abarbeiten. Die Vorschläge stammen aus den aktuellen Top-Treffern. Wer sie eins zu eins übernimmt, produziert eine Kopie des Wettbewerbs statt eines besseren Textes.
4. Das Keyword erst spät nennen. Wenn das Thema nach 300 Wörtern noch nicht klar ist, springen Leser ab. Das Tool zeigt deshalb die Vorkommen in den ersten 100 Wörtern getrennt aus.
5. Lesbarkeit gegen Fachlichkeit ausspielen. Ein Flesch-Wert von 80 in einem B2B-Ratgeber wirkt schnell anbiedernd. Passen Sie das Niveau der Zielgruppe an, nicht dem Tool.
6. Nur den eigenen Text ansehen. Die interessante Frage ist nicht, wie oft Ihr Keyword vorkommt, sondern welche Begriffe die zehn Seiten vor Ihnen verwenden und Sie nicht.

Häufige Fragen

Was ist die optimale Keyword-Dichte?

Es gibt keine. John Mueller hat für Google in den SEO Office Hours im Januar 2023 gesagt, Google habe keine Vorstellung von einer optimalen Keyword-Dichte; die Systeme erkennen das Thema einer Seite auch dann, wenn das Keyword gar nicht erwähnt wird. Die verbreitete Regel von 2 bis 3 Prozent hat keine belegte Herleitung. Nutzen Sie den Wert als Warnsignal nach oben, nicht als Ziel.

Wie berechnet man die Keyword-Dichte?

Keyword-Dichte = Anzahl der Keyword-Vorkommen geteilt durch die Gesamtzahl der Wörter, mal 100. Bei mehrwortigen Keywords multipliziert man die Vorkommen zusätzlich mit der Wortanzahl des Keywords. Ein Text mit 1.200 Wörtern, in dem ein Zweiwort-Keyword zwölfmal steht, kommt auf 12 mal 2 geteilt durch 1.200 mal 100, also 2,0 Prozent.

Was bedeutet WDF*IDF?

WDF steht für Within-document Frequency und gewichtet, wie häufig ein Wort in einem Dokument vorkommt: WDF = log2(Häufigkeit + 1) geteilt durch log2(Gesamtwortzahl). IDF ist die inverse Dokumenthäufigkeit, also die Gesamtzahl bekannter Dokumente geteilt durch die Zahl der Dokumente mit diesem Begriff, ebenfalls logarithmisch gestaucht. Das Produkt bewertet Begriffe hoch, die in einem Dokument häufig, im Gesamtbestand aber selten sind.

Ist WDF*IDF ein Google-Rankingfaktor?

Dafür gibt es keinen Beleg. WDF*IDF ist ein Gewichtungsmaß aus dem Information Retrieval, das auf Arbeiten von Donna Harman aus dem Jahr 1992 zurückgeht. Google hat nie bestätigt, es zu verwenden. Nützlich ist die Methode trotzdem, weil sie zeigt, welche Begriffe erfolgreiche Seiten zu einem Thema verwenden und Ihre Seite nicht.

Ab wann gilt ein Text als Keyword-Stuffing?

Die Google-Spam-Richtlinien nennen keinen Prozentwert. Sie definieren Keyword-Stuffing als das Füllen einer Seite mit Keywords oder Zahlen, um Rankings zu manipulieren, und nennen als Beispiele Telefonnummernlisten ohne Mehrwert, Aufzählungen von Städten und Regionen sowie das so häufige Wiederholen von Wörtern, dass es unnatürlich klingt. Entscheidend ist die Wirkung auf Menschen, nicht die Zahl.

Wie viele Wörter sollte ein SEO-Text haben?

Google hat dazu keine Vorgabe. In der Dokumentation zu hilfreichen Inhalten steht ausdrücklich die Frage, ob man auf eine bestimmte Wortzahl schreibe, weil Google angeblich eine bevorzuge, und die Antwort lautet: nein. Die Länge sollte sich an der Suchintention orientieren: eine Definitionsfrage braucht wenige hundert Wörter, ein Vergleichsratgeber deutlich mehr.

Was ist ein guter Flesch-Wert für deutsche Texte?

Für deutsche Texte gilt die Formel von Toni Amstad aus dem Jahr 1978: 180 minus durchschnittliche Satzlänge minus 58,5 mal durchschnittliche Silbenzahl pro Wort. Werte zwischen 60 und 70 gelten als gut verständlich und sind für Ratgebertexte ein sinnvolles Ziel. Fachtexte landen oft zwischen 30 und 50, das ist bei Fachpublikum vertretbar.