Haben Sie Search Market Fit für AEO/SEO erreicht?

• Eine Suchstrategie sollte nicht bei der Suchvolumen-Zahl eines Keyword-Tools beginnen, sondern bei dem Grund und der Absicht, warum Nutzer diesen Begriff eingeben
• Vor Investitionen braucht es einen Search Market Fit, also die Prüfung, ob die Zielgruppe des eigenen Produkts tatsächlich danach sucht und ob das, was sie im Ergebnis findet, mit dem gebotenen Wert übereinstimmt
• Selbst bei derselben Query ist die Nutzerintention (intent) unterschiedlich; Sichtbarkeit in der Suche ist nicht das Ziel selbst, sondern nur ein Mittel zur Conversion
• Während AI-Antworten Nutzer direkt binden, verschwinden Klicks auf informations- und revieworientierte Inhalte, und zitiert (cited) zu werden ist nicht dasselbe wie gewählt (chosen) zu werden
• Search Market Fit verändert sich mit der Reife des Marktes, und durch generative AI-Antworten können Kategorien verschwinden, die früher einmal einen Fit hatten

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Falscher Ausgangspunkt und die Notwendigkeit, Nutzer zu verstehen

• Die meisten Suchstrategien starten am falschen Punkt, weil sie sich auf Keyword- und Prompt-Vorschläge aus Tools verlassen
• Die Suchvolumen-Zahl eines Tools zeigt nur, wie viele Menschen gesucht haben, aber nicht, warum sie gesucht haben
• Wenn das KPI über bloße Sichtbarkeit in LLMs oder Suchergebnissen hinausgeht, ist Verständnis für Suchnutzer keine Option, sondern Pflicht
• Es gibt Fälle, in denen Millionen Dollar für Keywords ausgegeben wurden, die in Tools hervorragend aussahen, aber keine Verbindung zum tatsächlichen Geschäft hatten
  • Ein bekanntes Unternehmen erstellte tausende Produkt-Templates für Begriffe, die in keinem sinnvollen Suchkontext existierten
  • Die gewünschten "Rankings" wurden erreicht, aber es kam zu keinerlei Nutzer-Conversion
• Das Problem war, dass vor dem Start des Programms niemand die offensichtlichste Frage stellte: "Sucht überhaupt jemand tatsächlich auf eine Weise danach, die zu uns führt, und führt dieser Traffic zu Conversions?"
• Die Notwendigkeit, Nutzer zu verstehen, galt schon im klassischen Suchzeitalter, wurde mit AEO noch wichtiger und wird durch AI verstärkt, weil sie die User Journey stark verändert

Die User Journey ist am wichtigsten

• Um mit dem Mapping der User Journey zu beginnen, muss man das Äquivalent zum product-market fit für Startups verstehen: den search-market fit
• Der Kern ist, vorab zu prüfen, ob Nutzer, die vom eigenen Angebot profitieren würden, tatsächlich danach suchen und ob das, was sie bei der Ankunft vorfinden, mit der Leistung des Angebots übereinstimmt
  • Wenn diese beiden Bedingungen nicht erfüllt sind, sollte das Suchbudget anders eingesetzt werden
• So wie ein Startup ohne product-market fit sein Problem nicht mit besserer Werbung lösen kann, kann ein Unternehmen ohne search-market fit das Problem nicht mit technischen Audits oder mehr Content beheben

Sinnvoller Budgeteinsatz

• Das heißt nicht, dass man SEO oder AEO komplett überspringen sollte, sondern dass es keinen Grund gibt, riesige Budgets für Investitionen ohne Ertrag auszugeben
• Programmatic SEO kann der schlimmste Verstoß gegen diese Strategie sein
  • Selbst wenn es Nachfrage nach einem Produkt gibt, funktioniert das nicht automatisch in Millionen Varianten, und Suchmaschinen sowie LLMs können erkennen, ob unterschiedliche Suchmodifikatoren zu unterschiedlichen Intentionen führen
  • Hoffentlich hält im Jahr 2026 niemand mehr Zip-Code-Seiten für eine gute Idee
• Bei Jobplattformen wie Indeed ist der Arbeitsort offensichtlich wichtig, aber bei einem Produkt wie Upwork ist unklar, ob die Stadt eines Freelancers relevant ist
  • Seiten für jede einzelne Stadt zu erstellen erweitert nicht den adressierbaren Markt (addressable market), sondern erzeugt nur tausende Seiten, die um Nutzer konkurrieren, die gar nicht nach Regionen filtern
• Sichtbarkeit in der Suche ist nicht das eigentliche Ziel, sondern ein Mittel zum Zweck

Zerlegung der User Journey

• Die meisten konzentrieren sich nur auf den Keyword-Teil einer Nutzerfrage und ignorieren zwei weitere zentrale Datensignale
  • Keyword-Ideen zu finden ist der einfache Teil; die Intention (intent) zu verstehen ist deutlich wichtiger
• Die Annahme, Query und Intention seien identisch, ist völlig falsch
  • Ein Nutzer, der nach "employee survey" sucht, kann jemand sein, der eine Umfrage durchführen will, jemand, der Beispiele anderer Unternehmen sehen will, ein Forscher im Bereich HR-Tech oder ein HR-Manager, der ein Budget zur Überzeugung seines Vorgesetzten erstellt
  • Hinter derselben Query stehen vier unterschiedliche Nutzer, und für jeden ist der nächste Schritt nach dem Besuch der Seite ein anderer
• Selbst Intention allein löst den search-market fit nicht; auch wenn man eine zur Intention passende Experience gebaut hat, weiß man nicht, ob Nutzer auf der Landingpage tatsächlich konvertieren wollen
  • Man muss das eigene Produkt klar betrachten und fragen, ob die gewünschte Transaktion nicht nur lose, sondern direkt mit der Suchintention übereinstimmt
  • Hier spielen Preis, Conversion-Funnel und vor allem Vertrauen (trust) eine Rolle

AEO und Search Market Fit

• Mit AEO steigt das Risiko, weil AI-Antworten es Nutzern leichter machen, ihre Suchintention zu erfüllen, ohne irgendetwas anzuklicken
• Das Pre-LLM-Modell, Nutzer über Suchsichtbarkeit einzufangen und sie auf der Landingpage zu konvertieren, funktioniert bei transaktionalen Queries mit hoher Kaufabsicht weiterhin
• Informations- und revieworientierte Inhalte werden nun direkt an AI-Engines geliefert, die Nutzer dort halten; die Nutzer beginnen die Journey dann gar nicht erst
  • Nutzer, die früher auf Review- oder Vergleichsseiten geklickt haben, erhalten jetzt direkt eine zusammengefasste Antwort
  • Unternehmen, die in der Antwort zitiert werden, liefern dem LLM womöglich nur Content, ohne einen Grund für einen Klick zu schaffen
• Zitiert (cited) zu werden und gewählt (chosen) zu werden ist nicht dasselbe
  • Wenn das Ziel darin besteht, in AI-Antworten zu erscheinen, dann ist das kein Wachstums-Outcome, sondern ein Ergebnis für Markenbekanntheit (brand awareness)
  • Wer beides verwechselt, optimiert am Ende nur Sichtbarkeitsmetriken und beklagt sich dann, dass AEO keinen Umsatz bringt

Wie man Search Market Fit findet

• Man sollte die Zielbegriffe selbst suchen und per Nutzersimulation prüfen, was Google oder AI-Engines ausspielen; nicht zur Wettbewerbsanalyse
  • Wenn die Ergebnisse völlig andere Arten von Content oder Produkten zeigen als das eigene Geschäft, ist das ein Signal
  • Eine grundlegende Fehlanpassung zwischen dem Wertangebot und dem vom System erkannten Nutzerbedürfnis lässt sich durch keinen zusätzlichen Aufwand überwinden
• Man sollte darauf achten, wann die Suchmaschine eine Query umformuliert
  • Wenn Google den eingegebenen Begriff in etwas anderes umwandelt, signalisiert das, dass der Algorithmus der Query eine andere Bedeutung zuschreibt als der Nutzer vielleicht denkt
  • Das zeigt, wie sich die tatsächliche Sprache der Nutzer bei der Suche von der internen Selbstdarstellung eines Unternehmens unterscheidet
• Dieselbe Dynamik gibt es auch bei LLMs: Wenn man ein Zielthema promptet und die Antwort die eigene Produkt- oder Lösungskategorie nicht erwähnt, ist das dasselbe Signal wie im Google-Experiment

Timing

• Es gibt eine oft ignorierte Timing-Dimension
  • Wer 2020 für das Keyword "LLM" rankte, hatte vielleicht Traffic, aber keine Geschäftsergebnisse
  • Zwei Jahre später, also 2022, wurde Sichtbarkeit für dasselbe Keyword zu einem der wertvollsten Plätze im Internet
• Search Market Fit ist nicht statisch, sondern verschiebt sich mit Marktreife, wachsender Nutzerwahrnehmung und Produktverbesserungen
• Als Beispiel für eine Veränderung noch in diesem Jahr werden LLM glasses genannt: Derzeit suchen kaum Menschen danach, bald aber möglicherweise schon
  • Google hat auf der I/O letzte Woche Google XR wieder eingeführt
  • Wenn man Content zu LLM glasses aufbaut, kann man zwar auf Platz 1 in den Google-Ergebnissen stehen und trotzdem keinen nennenswerten Umsatz erzielen; ändern sich die Umstände, kann derselbe Content ohne größere SEO-Änderungen Umsatz bringen
  • Wenn man von künftigen Veränderungen überzeugt ist, kann man darauf wetten; andernfalls jagt man nur empty-calorie SEO hinterher

Das Verschwinden von Search Market Fit

• Search Market Fit kann auch verschwinden
  • Kategorien, die vor zwei Jahren noch stark passten, können durch zusammenfassende AI-Antworten zerlegt werden, sodass Positionen verschwinden, die früher Suchtraffic brachten
• Affiliate-Seiten werden diesen Druck spüren
  • Wer Vergleichsseiten oder Review-Aggregatoren in Kategorien aufgebaut hat, die LLMs nun direkt beantworten, hat diesen Fit verloren, und keine Optimierung kann ihn zurückbringen
• User Research ist nicht nur Vorarbeit für SEO- oder AEO-Programme. Bevor man Content-Briefs und Landingpages erstellt, muss man zuerst verstehen, wer sucht, was diese Menschen wollen und ob es eine echte Verbindung zwischen ihrer Intention und dem eigenen Produkt gibt
• Diese Verbindung existiert oder sie existiert nicht; wenn sie nicht existiert, wird der Nutzer am anderen Ende der Query niemals Kunde, selbst wenn man eine perfekt optimierte Seite erstellt, die von allen AI-Engines zitiert wird