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Prompt Suchvolumen: Echte Daten oder alles geraten?

Fabian Jaeckert

907 Hörer*innen

Jedes Keyword hat ein Suchvolumen. Wir wissen, wie oft ein Suchbegriff bei Google eingegeben wird.

Aber wie ist das bei Prompts? Wissen wir auch, was die User in KI-Systemen eingeben? Welche Begriffe wie oft genutzt werden? Genau an dieser Fragen arbeiten die neuen KI-Analyse-Tools. Doch die Datenlage zu Prompts ist dürftig – und wird in der Branche hitzig diskutiert.

In dieser Podcast-Folge fassen wir, Fabian Jaeckert und Benjamin O’Daniel, die aktuelle Lage zusammen. Auslöser war ein Tool, das erstmals konkrete Zahlen ausweist: Profound zeigt Prompt Volume an. Konkrete Zahlen auf einzelnen Begriffen.

Also: Wie wird Prompt Suchvolumen ermittelt?

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Was ist Prompt Suchvolumen – und wie sieht es in den Tools aus?

Im Markt gibt es eine Reihe neuer KI-Analyse-Tools bzw. GEO-Monitoring-Software. Hierzu zählen Peec AI, Rankscale oder Mentions. In den USA ist Profound sehr verbreitet. Dieser Tool-Anbieter zeigt seit einigen Wochen ein Prompt Suchvolumen an.

Dort steht dann zum Beispiel das Keyword „Social Listening Tool“ mit einem Prompt Volumen von 26.000 Suchen. Dieses Vorgehen wurde von SEO-Experten aus den USA massiv kritisiert. Es wurde vereinfacht gesagt als Scam bezeichnet, also als Betrug. Exemplarisch dazu das LinkedIn-Posting von Steve Toth und das Posting von William Alvarez.

Beide haben das Prompt Suchvolumen mit klassischen Keyword Suchvolumen verglichen, das deutlich geringer ist. Das Prompt Suchvolumen weicht also krass ab von den bisherigen Daten, die in der SEO-Welt verfügbar sind.

Prompt Search Volume Example
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Das sind die Kritikpunkte an Prompt Suchvolumen

Eingeschränkte Datenbasis

Prompt-Suchvolumen basiert auf Clickstream-Daten aus Browser-Plugins. Gemessen wird nur ein sehr kleiner, nicht repräsentativer Ausschnitt: Desktop-Nutzung, meist Chrome, keine Apps, kein mobiler Traffic. Das bildet die reale KI-Nutzung nur sehr verzerrt ab.

Panel-Bias

Wer Browser-Plugins installiert, ist kein Querschnitt der Gesellschaft. Es handelt sich eher um technikaffine, überwiegend männliche, beruflich geprägte Nutzer. Diese Verzerrung wirkt sich direkt auf Themen, Begriffe und Nutzungsarten aus – und wird anschließend hochgerechnet.

Extrapolation verstärkt Fehler massiv

Aus kleinen Panels werden große Zahlen hochgerechnet. Jeder Messfehler, jede Verzerrung im Panel wird dabei mitmultipliziert. Kleine Ungenauigkeiten führen so zu extremen Ausschlägen im ausgewiesenen Prompt Volume.

Keyword-basierte Ausgangslogik

Auch Prompt-Volumes starten meist mit Keywords als Anker. Prompts werden danach gezählt, ob sie bestimmte Begriffe enthalten. Damit wird eine Keyword-Logik auf ein Prompt-System übertragen – obwohl Prompts keine Keywords sind, sondern semantische, kontextuelle Äußerungen.

Unklare Exact und Phrase Match-Logiken

Die Begriffe Exact, Phrase und Broad werden aus der Google-Ads-Welt übernommen, aber anders interpretiert. Dadurch entstehen falsche Vergleiche mit klassischen SEO-Daten. Viele Kritikpunkte resultieren genau aus dieser begrifflichen Verschiebung.

Vermischung von Search- und Generative Intent

In Prompt-Daten steckt beides: Informationssuche und Content-Erstellung. Wenn Nutzer Texte schreiben lassen, erhöht das Prompt Volume, ohne dass ein echtes Suchinteresse vorliegt. Das Herausrechnen dieses „Generative Intent“ erfolgt erneut über grobe Schätzungen.

Unser Fazit: Prompt Suchvolumen hat keine belastbare Datenbasis

SEO Berater Fabian Jaeckert im Gespräch mit IT-Team wegen hreflang
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Unser Fazit fällt deshalb nüchtern aus: Prompt-Suchvolumen ist ein interessanter Ansatz, aber aktuell keine belastbare Steuerungsgröße. Die Datenbasis ist zu schmal, die Hochrechnungen zu fehleranfällig und die notwendigen Korrekturen – Generative Intent, Conversation Volume, Match-Logiken – beruhen auf Annahmen, nicht auf verlässlichen Messungen. Die ausgewiesenen Zahlen sehen präzise aus, transportieren aber eine Scheingenauigkeit, die strategisch massiv fehleranfällig ist.

Gleichzeitig halten wir es für wichtig, den Ansatz nicht vorschnell abzutun. Dass Tool-Anbieter versuchen, Prompt-Nutzung messbar zu machen, ist ein notwendiger Schritt in Richtung GEO bzw. LLMO. Die Diskussion zeigt sehr klar, dass KI-Systeme anders funktionieren als Suchmaschinen – dialogisch, kontextuell, iterativ. Wer diese Unterschiede ernst nimmt, kommt zwangsläufig an die Grenzen klassischer Volumenlogiken.

Für unsere Arbeit bedeutet das: Wir priorisieren nicht nach Prompt-Suchvolumen, sondern nach Relevanz, Kriterien-Logik und Sichtbarkeit in realen AI Response Pages (hier mehr zu Prompt Monitoring und Analyse). Statt zu fragen, wie oft ein Prompt gestellt wird, fragen wir, wann und warum Systeme bestimmte Marken, Inhalte oder Quellen heranziehen.

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Über den Autor

Fabian Jaeckert
Der SEO- und GEO-Experte Fabian Jaeckert ist für alle strategischen Themen und technische Aspekte zuständig. Er analysiere Google Rankings, KI-Ergebnisse, entwicklt Keyword-und Prompt-Strategien, überprüft technische Website-Anforderungen und entwicklt Datenanalysesoftware in KIs. Zur Suchmaschinenoptimierung ist er bereits 2004 gekommen. Damals noch als Student für eine der ersten SEO-Agenturen Deutschlands. Nach dem Studium habt er sich als Online-Marketing-Berater mit Schwerpunkt SEO und SEA selbstständig gemacht. Seit dem Start von ChatGPT beschäftigt er sich intensiv mit der Sichtbarkeit in KI-Systemen, auch GEO oder LLMO genannt.