Prompt Suchvolumen: Echte Daten oder alles geraten?

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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.

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

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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Wir beraten Marketing-Verantwortliche in SEO & GEO

Für alle, die einen SEO-Sparringspartner suchen oder eine umfassende SEO-Beratung benötigen, sind Fabian und Benjamin die perfekte Wahl. Als Inhouse-SEO-Expertin suchte ich nach kompetenter Unterstützung in Sachen SEO und wurde bei ihnen fündig. In einem äußerst angenehmen Kennenlerngespräch entwickelten wir gemeinsam ein Vorgehen, um das Thema SEO bei den einzelnen Stakeholdern zu etablieren und dadurch mehr interne Sichtbarkeit für das Thema zu gewinnen. Basierend auf diesem Erstgespräch und einem gemeinsamen Kick-Off mit den Stakeholdern wurde von den beiden eine fundierte SEO- und Content-Strategie für einen Produktbereich entwickelt. Seitdem begleiten mich beide als Sparringspartner bei der Umsetzung.

Die Zusammenarbeit mit Fabian und Benjamin bereitet mir und allen Projektbeteiligten große Freude, da sie ihr Handwerk verstehen und eine immense Leidenschaft für SEO mitbringen. Diese Kombination ist ansteckend und motiviert alle zu Höchstleistungen.

Regina Biskop
Search Engine Optimization Expert, Deutsche Kreditbank AG

Mit großer Zufriedenheit blicke ich auf das SEO-Projekt zurück, dass wir mit Benjamin und Fabian durchgeführt haben. Zum einen war die Zusammenarbeit auf einer sehr sympathischen, zielorientierten Ebene. Zum anderen war die Beratung so ausgerichtet, dass wir direkt mit der Umsetzung loslegen konnten. Wir haben ganz konkrete Optimierungsvorschläge bekommen, die auf unsere internen Kapazitäten abgestimmt waren und daher auch realistisch umsetzbar waren. Auch wenn erst ein paar Monate vergangen sind, können wir jetzt schon erste Früchte unserer Arbeit in den Google-Rankings sehen. Der Traffic bei den für uns relevanten Keywords nimmt stetig zu und wir haben noch genug konkrete Arbeitspakete von Benjamin in der Pipeline, mit denen wir unsere Site boosten können. Außerdem haben wir durch die Beratung intern so viel SEO-Know-how erworben, dass wir inzwischen selbständig unsere Site optimieren können. Und das Wichtigste: Die Besucherzahlen haben sich verdoppelt – mit entsprechend positiven Auswirkungen auf den Umsatz.

Mark Mauderer
Digital Marketing Manager, Bierbaum Proenen

Neu in unserer GEO & LLMO Academy

KI im Content nutzen

KI in der Content-Produktion: Effizienz steigern ohne Qualität zu senken

Wie kannst du KI sinnvoll in deine Content-Produktion integrieren? Wir legen unser Playbook offen. Unser Ziel ist immer: Wir wollen unsere Effizienz steigern – ohne unseren Qualitätsanspruch zu senken. Im Workshop gehen wir durch unseren Content-Prozess – von der Podcast-Produktion über Magazinartikel und Newsletter bis hin zu LinkedIn-Postings. Wir zeigen, wo und wie wir im jeweiligen Prozess-Schritt KI einsetzen. Keine Technik-Hacks. Eine Diskussion aus Content-Perspektive.

Academy Workshop 1 Prompt Challenge

Die 1-Prompt Challenge

Wir laden ein zur 1-Prompt-Challenge: Unsere Academy-Mitglieder recherchieren mit unserem Tool relevante Prompts für einen Geschäftsbereich, wählen einen Prompt aus und erstellen dazu Content (Landingpage oder Blogartikel). Anschließend senden sie uns ihre Arbeit zu mit ihren Gedanken. Im Workshop besprechen wir ausgewählte Beispiele live. Ein Workshop für alle, die ins Umsetzen kommen wollen!

Quellen: Digital PR für KI-Sichtbarkeit

Wie schafft man es, in Google AI Overviews, AI Mode und ChatGPT sichtbar zu werden? In dieser Case Study analysieren Benjamin und Fabian die Offpage-Maßnahmen hinter dem AI-Visibility-Tool Joe. Im Fokus stehen YouTube, Gastartikel, externe Publisher und weitere Quellen, die von KI-Systemen zur Beantwortung von Nutzeranfragen herangezogen werden. Die Ergebnisse zeigen deutliche Unterschiede zwischen Google- und ChatGPT-Ökosystemen. Außerdem wird anhand realer Daten sichtbar, welche Maßnahmen tatsächlich Wirkung entfalten.

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