GEO Keyword Research: Conversational Queries finden – der 5-Stufen-Workflow

GEO Keyword Research bedeutet konkret: Fragen finden, die echte Menschen in ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews eintippen – und nicht jene Keywords, die ein Volume-Filter für sichtbar erklärt. Das klingt wie eine Selbstverständlichkeit. Im Schweizer Markt ist es ein handfestes strukturelles Problem: Ahrefs, Sistrix und praktisch alle klassischen Tools blenden Queries unter 10 bis 50 monatlichen Suchanfragen aus. Weil die Schweiz rund ein Zehntel der Bevölkerung Deutschlands hat, fallen damit genau die konversationellen Long-Tail-Queries weg, auf die KI-Systeme täglich zuverlässige Antworten geben sollen.

Das Ergebnis: Wer nur in klassischen Tools recherchiert, optimiert auf Keywords, die in KI-Antworten kaum vorkommen. Und lässt den gesamten Bereich der Frage-Keywords liegen – dort, wo die eigentliche GEO-Chance liegt. Dieser Workflow schliesst diese Lücke in fünf Schritten: Reddit Schweiz, AnswerThePublic, ChatGPT, People Also Ask und Schweizer Branchen-Foren. Das Ergebnis ist eine Keyword-Liste, die GEO-optimierten Content antreibt – ohne auf Volume-Daten zu warten, die für den CH-Markt nie kommen werden.

Warum Ahrefs und Sistrix Schweizer GEO-Queries filtert

Das Datenproblem hat einen banalen Grund: Klassische SEO-Tools zeigen nur Keywords ab einer gewissen Schwelle. Ahrefs blendet im Keyword-Explorer alles unter 10, oft unter 50 Suchanfragen pro Monat aus. Sistrix arbeitet mit einem Sichtbarkeitsindex, der am deutschen Markt kalibriert ist – .ch-Domains sehen deshalb systematisch tiefere Indexwerte als vergleichbare .de-Seiten mit ähnlicher Qualität.

Konkret: Eine Frage wie «welche SEO-Agentur empfehlt ihr für KMU in Zürich» wird täglich in Reddit-Threads, WhatsApp-Gruppen und ChatGPT eingegeben. In Ahrefs? Kein messbares Volumen. Ergebnis: Die Frage landet nie in einer Keyword-Map, kein Content-Team priorisiert sie, kein Mitbewerber optimiert darauf. Genau das ist die GEO-Chance.

Wir würden sogar argumentieren, dass der Volume-Filter für den CH-Markt das schädlichste Analyse-Paradigma im klassischen SEO ist. Deutschland hat rund zehnmal so viele Einwohner – deutsche Long-Tail-Queries erreichen Volumenschwellen, die in der Schweiz rechnerisch nie entstehen. Das heisst nicht, dass die Schweizer Fragen nicht gestellt werden. Es heisst nur, dass sie in den Tools unsichtbar bleiben. Für KI-Systeme wie ChatGPT ist das irrelevant: Sie beantworten auch Queries mit 30 monatlichen Suchanfragen – vorausgesetzt, es gibt guten, strukturierten Content zu diesem Thema.

Die Lösung ist kein besseres Tool. Die Lösung ist ein paralleler Recherche-Workflow, der diese Queries dort abholt, wo sie entstehen: in echten Gesprächen, Foren und KI-Interfaces.

Schritt 1 – Reddit Schweiz: Die grösste freie Fragensammlung

Reddit ist für deutschsprachige SEOs massiv unterschätzt. Amerikanische und britische Teams betreiben Reddit-Mining seit Jahren systematisch; im Schweizer Markt passiert das kaum. Das ist ein handfester Wettbewerbsvorteil, der noch nicht arbitriert ist – zumindest nicht in den meisten Schweizer Branchen.

Für Schweizer Themen sind diese Subreddits relevant: r/Switzerland (über 510’000 Mitglieder, EN/DE/FR gemischt) und r/Schweiz (deutschsprachig, kleinerer aber qualitativ starker Community) für allgemeine Themen. Dazu r/zurich, r/bern und r/Basel-Stadt für stadttypische Fragen und Empfehlungen. Für B2B-Themen kommen r/ITSwitzerland, r/personalfinance_ch und r/LegaladviceSwitzerland dazu.

Die Recherche läuft in zwei Spuren. Erstens über Google mit dem Operator site:reddit.com/r/Switzerland "welche" OR "wie" OR "warum" [Thema]. Zweitens direkt auf Reddit über die native Suche mit Filter «Top / dieses Jahr» und anschliessend «Top / diese Woche» für aktuelle Threads. Was ihr notiert: den exakten Wortlaut der Frage, Upvotes als Relevanzsignal, die Struktur der meistgenutzten Antworten und Varianten aus den Kommentarspalten. Letztere sind oft wertvoller als die Ursprungsfrage – sie zeigen, wie verschiedene Nutzer dasselbe Problem beschreiben.

Ein konkretes Beispiel: Für einen Sanitärinstallateur im Kanton Aargau fanden wir via r/Schweiz den Thread «Kann ich mein Badezimmer selbst renovieren oder brauche ich zwingend einen Meister?» – eine Frage, die Ahrefs nicht kennt, ChatGPT aber täglich beantwortet. Daraus entstand ein Artikel, der innerhalb von sechs Wochen in Google AI Overviews erschien. Kein einziger Mitbewerber hatte diesen Winkel besetzt – weil die Frage in keinem klassischen Tool sichtbar war.

Schritt 2 – AnswerThePublic und AlsoAsked richtig kalibrieren

AnswerThePublic (öffnet in neuem Tab) und AlsoAsked (öffnet in neuem Tab) kennen die meisten SEO-Teams. Für den Schweizer Markt werden sie aber regelmässig falsch konfiguriert. Der häufigste Fehler: Sprache «Deutsch», Region «Deutschland». Das liefert bundesrepublikanische Frageformulierungen, die Schweizer Nutzer so nicht stellen.

Die richtige Konfiguration: Bei AnswerThePublic Sprache «Deutsch» und Region «Schweiz (CH)» wählen. Bei AlsoAsked im Browser auf google.ch wechseln und den Suchparameter ?gl=ch&hl=de im URL erzwingen, bevor die Query gestartet wird. Wer Seed-Queries bewusst mit Schweizer Kontext formuliert – «Kosten Zürich», «KMU Schweiz», «Steuer Kanton» – bekommt auch ohne perfekte Tool-Konfiguration relevantere Ergebnisse.

Was ihr bei der Auswertung sucht: Fragen mit Fragewort (Was, Wie, Warum, Wann, Wo) sind direkte Prompt-Kandidaten für GEO. Vergleichs-Queries («X vs Y Schweiz») erscheinen stark in KI-Antworten, weil KI-Systeme Vergleiche besonders häufig strukturieren. Präpositions-Cluster («für», «mit», «ohne», «statt») zeigen konkrete Anwendungsszenarien – ebenfalls ein bevorzugtes Antwortmuster für generative Engines.

Hier ein kritischer Punkt zu AnswerThePublic: Die Datenbank aktualisiert monatlich. Neue Begriffe – etwa rund um KI-Suche oder neue regulatorische Themen in der Schweiz – tauchen mit vier bis acht Wochen Verzögerung auf. Für aktuelle Trends ist Reddit als Echtzeit-Quelle überlegen. AlsoAsked dagegen liefert PAA-Cluster als Baumstruktur und zeigt Folgefragen, die Nutzer nach der ersten Antwort stellen. Diese Kette ist besonders wertvoll: Wenn jemand «was kostet ein SEO-Audit Schweiz» fragt, fragt er danach meistens «wie lange dauert ein SEO-Audit» und «was ist inklusive». Die drei Fragen zusammen ergeben die Struktur eines FAQ-Blocks, den KI-Systeme direkt zitieren können – sofern Google AI Overviews diesen Bereich als relevant einstuft.

Schritt 3 – ChatGPT als Keyword-Recherche-Werkzeug einsetzen

ChatGPT ist das mächtigste konversationelle Keyword-Tool, das es gibt – aus einem einfachen strukturellen Grund: Es ist selbst ein Konversations-Interface und weiss, wie seine eigenen Nutzer formulieren. Das macht es zu einem Echtzeit-Spiegel echter Prompt-Sprache. Der Fehler, den die meisten machen: Sie fragen ChatGPT nach «Keywords». ChatGPT generiert dann generische Listen – dasselbe, das jedes andere Tool liefert. Der richtige Ansatz ist, ChatGPT nach Fragen zu fragen.

Der Schlüssel liegt im Prompt-Design. Statt «Nenne mir Keywords für SEO Schweiz» funktioniert dieser Ansatz deutlich besser:

Dieser Prompt produziert Formulierungen, die nahe an echten Nutzer-Prompts liegen. Wir haben ihn in Branchen wie Finanzdienstleistung, Baugewerbe und IT-Dienstleister getestet und jedes Mal Fragen erhalten, die weder in Ahrefs noch in AnswerThePublic aufgetaucht wären.

Was danach zu tun ist: Erstens den generierten Prompt tatsächlich in ChatGPT eingeben und die Antwort analysieren – welche Quellen werden genannt, welche Folgefragen stellt die KI am Ende? Diese Folgefragen sind oft die wertvollsten neuen Keyword-Kandidaten. Zweitens denselben Prompt bei Perplexity eingeben – Perplexity zeigt die zitierten Quellen und gibt damit einen Hinweis, welche Content-Typen und Domains in diesem Themenbereich dominieren. Drittens die «Related Questions» am Ende einer Perplexity-Antwort erfassen; sie entsprechen funktional den Google-Related-Searches, aber aus dem Kontext echter KI-Nutzer.

Ein Fallbeispiel: Für einen Treuhänder im Kanton Zürich entstanden aus dieser Rechercherunde sieben Fragen, von denen keine in Ahrefs mit Suchvolumen versehen war. Sechs davon erzeugen inzwischen messbaren organischen Traffic; eine wird von ChatGPT direkt als FAQ-Antwort mit Quellenangabe übernommen. Die Investition: rund 90 Minuten Recherche-Aufwand. Um zu überprüfen, ob eure Seiten tatsächlich in KI-Antworten erscheinen, empfiehlt sich ein systematisches Setup zur KI-Sichtbarkeit messen.

Schritt 4 – People Also Ask systematisch für die Schweiz erfassen

Google People Also Ask (PAA) ist die direkteste Brücke zwischen klassischer Suche und KI-Antworten. Was in der PAA-Box erscheint, erscheint mit hoher Wahrscheinlichkeit auch in Google AI Overviews – in ähnlicher Formulierung und mit ähnlichem Antwortanspruch. Der Unterschied zwischen «PAA nutzen» und «PAA systematisch nutzen» liegt in der Methode.

Die Methode läuft in vier Schritten: Erstens Seed-Keyword auf google.ch eingeben – immer auf der Schweizer Domain, nicht auf google.de oder google.com, weil sich die PAA-Boxes regional unterscheiden. Zweitens die PAA-Box expandieren: Jede angeklickte Frage öffnet drei bis vier weitere darunter. Nach vier Klicks habt ihr 20 bis 30 verwandte Queries sichtbar. Drittens AlsoAsked.com für dieselbe Query nutzen – das Tool visualisiert den gesamten PAA-Baum als Screenshot und zeigt, welche Fragen hierarchisch zusammengehören. Viertens: Schweizer Filter anwenden.

Beim Schweizer Filter geht es um drei Fragen: Hat die Frage implizit oder explizit Schweizer Kontext – andere Gesetze, andere Preise, andere Behörden? Ist die Antwort in der Schweiz eine andere als in Deutschland? Hat die Frage transaktionale Kaufabsicht? Der zweite Punkt ist besonders wertvoll: Queries wie «wie lange gilt die Gewährleistung beim Hausbau» haben in der Schweiz eine andere rechtliche Antwort als in Deutschland (Obligationenrecht statt BGB). KI-Systeme, die nicht zwischen CH und DE unterscheiden, liefern für Schweizer Nutzer falsche Informationen. Gut strukturierter, Schweizer-spezifischer Content hat hier einen echten Qualitätsvorteil – und KI-Systeme tendieren dazu, die präzisere Quelle zu bevorzugen.

Damit PAA-basierter Content auch tatsächlich zitiert wird, braucht er die richtige technische Basis: klare H2/H3-Struktur, direkte Antworten im ersten Satz nach der Frage und – idealerweise – FAQ-Schema korrekt implementieren. Ohne Schema-Markup übersehen KI-Systeme selbst guten Content öfter als nötig.

Schritt 5 – Schweizer Foren und Branchen-Communities

Quora ist international relevant, für Schweizer B2B-Themen aber oft zu wenig spezifisch. Es gibt Schweizer Quellen, die je nach Branche weit bessere konversationelle Queries liefern – und die die wenigsten SEO-Teams systematisch nutzen.

Für allgemeine Verbraucher-Themen eignen sich der Comparis.ch Rat & Hilfe-Bereich (stark bei Vergleichs-Queries und Kaufentscheidungsfragen), Scout24 Community (Immobilien, Fahrzeuge, Wohnen) und Ricardo.ch Diskussionen (E-Commerce und Marktplatz-Themen). Für B2B und Fachdienste sind das KMU-Portal des Bundes auf kmu.admin.ch (regulatorische und betriebswirtschaftliche Fragen), der Treuhand-Kammer Wissensbereich (Buchhaltung, Steuer) und branchenspezifische Verbands-Portale relevant. LinkedIn-Posts im Frage-Format in Schweizer Gruppen liefern keine klassischen Keyword-Daten, aber authentische B2B-Formulierungen aus dem Berufsalltag.

Die Mining-Methode für Foren ohne strukturierte Suche: Google-Operator site:comparis.ch "wie" OR "welche" [Thema] und "in der Schweiz" site:quora.com [Thema]. Letzteres filtert gezielt nach Schweizer Kontext auf einer internationalen Plattform.

Der wesentliche Unterschied zu Reddit: Foren wie Comparis haben eine stärker transaktionale Nutzerabsicht. Wer dort fragt, steht oft kurz vor einer Kaufentscheidung. Das macht die gefundenen Queries zu hochwertigen Commercial-Intent-Kandidaten – genau die Queries, bei denen es besonders lohnt, von KI-Systemen als verlässliche Quelle zitiert zu werden.

Der GEO Keyword Research Workflow in der Praxis

Vom Fund zur GEO-Chance: Wie ihr Queries priorisiert

Fünf Recherche-Schritte liefern viele Kandidaten. Nicht alle haben das gleiche GEO-Potenzial, und ohne Priorisierung endet der Workflow in einer langen Liste ohne Handlungsrichtung. Folgende Matrix hilft, Queries direkt zu einer Massnahme zuzuordnen:

P1-Queries erhalten einen eigenständigen Artikel mit direkter Definition im ersten Absatz, H2/H3-Struktur für alle Folgefragen und mindestens einem Schweizer Datenpunkt oder Beispiel. P2-Queries sind der schnellste Weg: Ein strukturierter FAQ-Block mit drei bis fünf Fragen und jeweils 50 bis 100 Wörtern Antwort kann bestehenden Content für KI-Systeme sofort attraktiver machen. Aus eigener Erfahrung über Schweizer KMU-Projekte hat ein einziger gut strukturierter FAQ-Block auf einer schwach-performenden Seite die KI-Zitierrate mehr als verdoppelt – was im Zusammenspiel mit einer durchdachten Themencluster-Strategie zur messbaren Sichtbarkeitssteigerung führt.

Der abschliessende Schritt in jeder Recherche-Runde: Alle P1- und P2-Queries tatsächlich in ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews eingeben. Was antwortet die KI? Erscheint eure Seite als Quelle? Falls nein – und das ist der häufige Fall – zeigt das genau, wo Content fehlt oder zu schwach strukturiert ist. Dieser Test ist der Startpunkt für die eigentliche GEO-Strategie und die Entscheidung, welche Seiten als nächstes optimiert werden.

Häufige Fragen zu GEO Keyword Research

Was ist GEO Keyword Research?

GEO Keyword Research (Generative Engine Optimization Keyword Research) ist der Prozess, konversationelle Queries und Prompt-Formulierungen zu identifizieren, die Nutzer in KI-Suchwerkzeuge wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews eingeben. Das Ziel ist nicht primär ein klassisches Google-Ranking, sondern die Aufnahme in KI-generierte Antworten als zitierte Quelle. GEO Keyword Research ergänzt klassische SEO-Keyword-Recherche um die Dimension der natürlichsprachlichen Nutzerabsicht – also Fragen statt Stichwörter.

Warum tauchen Schweizer Long-Tail-Queries nicht in Ahrefs auf?

Klassische Keyword-Tools wie Ahrefs oder Sistrix zeigen nur Queries ab einer Mindest-Schwelle – in der Regel 10 bis 50 monatliche Suchanfragen. Im Schweizer Markt mit einer Bevölkerung von rund 8,9 Millionen liegt ein Grossteil konversationeller Long-Tail-Queries dauerhaft unter dieser Schwelle. Sie existieren als echte Nutzeranfragen in Reddit-Threads, Branchen-Foren und KI-Suchen, werden aber von den Tools als irrelevant gefiltert. Für GEO sind sie trotzdem wertvoll: KI-Systeme beantworten auch Queries mit wenigen Dutzend monatlichen Suchanfragen, wenn geeigneter, strukturierter Content vorhanden ist.

Welche Reddit-Subreddits eignen sich für Schweizer B2B-Themen?

Die wichtigsten Subreddits für Schweizer B2B-Recherchen sind r/Switzerland (über 510’000 Mitglieder, mehrsprachig), r/Schweiz (deutschsprachig), r/ITSwitzerland (Tech- und Software-Branche) und r/LegaladviceSwitzerland (Rechts- und Behördenthemen). Für lokal eingegrenzte Fragen sind r/zurich, r/bern und r/Basel-Stadt relevant. Als Recherche-Einstieg empfiehlt sich der Google-Operator site:reddit.com/r/Switzerland kombiniert mit Fragewörtern wie «wie», «welche» oder «warum» und dem Thema. Der Filter «Top / dieses Jahr» filtert die relevantesten Threads heraus.

Wie nutze ich ChatGPT für konversationelle Keyword-Recherche?

Der wirksamste Ansatz ist, ChatGPT nicht nach Keywords zu fragen, sondern nach Fragen. Der Prompt nimmt die Perspektive eines echten Schweizer Nutzers ein: «Ich bin [Rolle] in der Schweiz und suche [Produkt/Dienstleistung] – welche Fragen würde ich in einen KI-Chat eingeben?» Auswerten lohnt sich dreistufig: die generierten Fragen selbst, die Folgefragen am Ende der ChatGPT-Antwort und dieselben Prompts bei Perplexity (zeigt Quell-Seiten). Diese dreistufige Auswertung liefert regelmässig Queries, die in klassischen Tools kein Volumen haben, aber von echten Nutzern täglich gestellt werden.

Was unterscheidet People Also Ask von konversationellen Queries?

People Also Ask (PAA) zeigt von Google redaktionell ausgewählte Fragen, die als relevant für eine Suchanfrage eingestuft wurden. Konversationelle Queries entstehen freier – in KI-Interfaces, Foren und echten Gesprächen, ohne PAA-Auswahl-Logik. PAA ist ein wichtiger GEO-Kanal, weil PAA-Fragen häufig auch in Google AI Overviews auftauchen. Konversationelle Queries gehen aber weiter: Sie sind im Schnitt 15 Wörter lang (vs. 8–9 bei klassischen Suchanfragen), persönlicher formuliert und enthalten häufiger lokale Elemente, die in PAA-Boxen selten erscheinen.

Wie priorisiere ich die gefundenen Queries richtig?

Die Entscheidungsregel ist einfach: P1 (eigenständiger Artikel) bedeutet Schweizer Kontext plus Kaufabsicht plus kein Mitbewerber-Content vorhanden. P2 (FAQ-Block auf bestehender Seite) bedeutet Informationsabsicht plus verwandte Folgefragen aus dem Workflow. P3 (Themencluster-Integration) ist für generische Themen ohne CH-Spezifik. Queries ohne Schweizer Bezug und mit deutschlandzentrierter Konkurrenz werden nicht priorisiert. Der schnellste Weg zu mehr KI-Zitierungen ist fast immer P2: Strukturierte FAQ-Blöcke mit FAQ-Schema auf bestehenden, gut positionierten Seiten.

Brauche ich AnswerThePublic Premium für die Schweizer Recherche?

Nein. Das kostenlose Kontingent von drei Suchen pro Tag reicht für eine fokussierte Recherche. Wichtiger als das Tool-Abo ist die Konfiguration: Sprache «Deutsch», Region «Schweiz» statt «Deutschland». Als kostenlose Alternative liefert die native Reddit-Suche für CH-Foren oft spezifischere Queries als AnswerThePublic, weil sie auf Echtzeit-Diskussionen basiert. Wer regelmässig recherchiert, ergänzt sinnvoll mit AlsoAsked (ab 47 USD/Monat), das PAA-Cluster als Baumstruktur visualisiert und API-Zugang bietet. Der Workflow funktioniert aber vollständig auch mit den kostenlosen Versionen der genannten Tools.