Search Intent: Was ist die Suchintention?

Der Search Intent bzw. die Suchintention bildet die Absicht/die Motivation hinter dem Keyword ab, das User in eine Suchmaschine eingeben.

Was ist der Search Intent?

Wer einen oder mehrere Begriffe in eine Suchmaschine - in der Regel Google - eingibt, verfolgt damit ein bestimmtes Ziel. Dieses Ziel stellt den Search Intent (die Suchintention) dar. Diese gehört inzwischen zu den wichtigsten Prinzipien einer erfolgreichen Suchmaschinenoptimierung (SEO). Nur wenn du die Erwartungen und Ziele hinter einer Suchanfrage überzeugend erfüllst, erzielst du Reichweite; ganz ohne bezahlte Werbung.

Fehlt der Bezug zur Nutzerabsicht, rutscht deine Seite aus den organischen Ergebnissen schnell nach unten – oder taucht dort gar nicht erst auf. Nur maßgeschneiderter Content, der exakt auf die Suchmotivation abgestimmt ist, sorgt für nachhaltige, organische Sichtbarkeit. Wie du guten SEO-Content erstellst, erfährst du in unserem Beitrag zum Thema. Hast du weitere Fragen zum Thema SEO-Texte, nimm jetzt Kontakt zu unseren Experten auf.

Damit eine Website möglichst weit oben in den SERPs landet, muss sie den tatsächlichen Bedarf des Nutzers bedienen. Deine Inhalte sollten sich inhaltlich und sprachlich nach der konkreten Absicht richten, die hinter einer Suchanfrage steht. Nur so bekommst du ohne teure Anzeigen die gewünschte Sichtbarkeit. Vernachlässigst du die Suchintention, verlierst du schnelle Ranking-Chancen und schaffst es häufig nicht in die organische Trefferliste. Wer konsequent auf die Motivation und Probleme der Nutzer eingeht, profitiert von nachhaltigem, kostenlosem organischem Traffic auf der eigenen Seite.

Welche Arten der Suchintention gibt es?

Google unterteilt in seinen Search Quality Evaluator Guidelines den Search Intent in folgende vier Kategorien:

Art des Search Intent	Worum geht's?	Beispiele
Informational (know)	User suchen Informationen	"search intent" "was ist search intent?"
Kommerziell / transactional (do)	Nutzer möchten etwas kaufen (Services oder Produkte) oder Preise vergleichen	"Schuhe kaufen" "Backlinks kaufen"
Navigational (website)	User suchen eine bestimmte Unterseite einer Website	"Backlinked Wiki" "Mail LogIn"
Lokal (visit in person)	Nutzer suchen etwas in ihrer Nähe (Local SEO)	"SEO-Redaktion Bonn"

Multiple User Intent Suchen: Allerdings lässt sich nicht jede Suchanfrage nur einem Search Intent zuordnen. Einige Suchen verbinden verschiedene Suchintentionen miteinander. Auch dabei geht es darum herauszufinden, welcher Search Intent die anvisierte Zielgruppe am ehesten widerspiegelt.

Der Unterschied zwischen primärer und sekundärer Suchintention

• Der primäre Search Intent beschreibt das Hauptziel, das du mit deiner Suchanfrage direkt erreichen willst.
• Die sekundäre Suchintention beinhaltet zusätzliche Fragen, die bei der Recherche auftauchen oder tieferführende Informationen liefern.

Du findest die primäre Absicht oft im Keyword, die sekundäre erst im weiteren Nutzungsverlauf. Primär kann beispielsweise "Produkt kaufen" bedeuten, sekundär dann "Bewertungen sehen" oder "Vergleich lesen". Der Inhalt sollte beide Intentionen erkennen und abdecken, um die Nutzerbedürfnisse umfassend zu erfüllen.

Was ist der Unterschied zwischen Suchintention und Nutzerintention?

Während die Suchintention das konkrete Ziel des Nutzers mit der Suchanfrage beschreibt, spiegelt die Nutzerintention die übergeordnete Motivation wider. Sie bündelt alle einzelnen Interaktionsschritte und steht hinter dem gesamten Recherche- oder Kaufprozess. Die Nutzerintention umfasst verschiedene Suchanfragen mit unterschiedlichen Suchintentionen.

Wer Wert auf vernünftige SEO legt, muss beide Aspekte verstehen: Um deine Inhalte passend auszurichten, solltest du die einzelnen Suchintentionen (er)kennen und so die Gesamtabsicht des Nutzers abdecken.

Ein Beispiel: Die Absicht des Nutzers könnte "eine Waschmaschine kaufen" sein. Dafür gibt er aber mehrere konkrete Informations- und Preisvergleichsanfragen in der Suchmaschine ein.

Die Suchintention bestimmen: So geht's!

Es stehen dir verschiedene Tools zur Auswahl, mit denen du den Search Intent der User herausfinden kannst. Zum Beispiel über Sistrix: In der Keyword-Analyse siehst ganz rechts du für jedes Keyword die vermeintliche Suchintention als Do, Know, Webseite oder Visit angezeigt.

Der Search Intent und SEO

Auch wenn Google das meiste Geld über Werbung einnimmt, kommen einer Studie aus dem Jahr 2024 zufolge lediglich sieben Prozent der Klicks durch Anzeigen. Die Suchmaschine zieht den Search Intent als entscheidenden Faktor heran. Googles Algorithmus erkennt komplexe Absichten hinter Suchanfragen und sorgt dafür, dass die Ergebnisse möglichst der Suchintention entsprechend angezeigt werden.
Inhalte, die genau zum Bedarf der User passen, wirken sich positiv auf Verweildauer, Interaktion und die Domain Authority aus. Google legt Wert auf Lösungen, Hilfestellung und Mehrwert: Ausschließlich relevanter Content erfüllt die Erwartungen der Suchintention.

Zeiten ändern sich - und die Suchintention auch

Die Absicht hinter einem Suchbegriff kann sich im Laufe der Zeit stark ändern. Vor Ausbruch der Covid19-Pandemie hatten die meisten Menschen mit dem Keyword „Maske“ bei Google überwiegend Kosmetikprodukte im Sinn. Während Corona herrschte der Wunsch nach Informationen zu medizinischem Mund-Nasen-Schutz vor, und die Ergebnisse passten sich diesem Search Intent an.

Keywords wie „beste backlink agentur“ gehören zunächst einzelnen Anbietern, die Google nach bestimmten Kriterien für relevant hält. Mit der Verbreitung von Vergleichsseiten und Listicles zu „Die besten Backlink-Agenturen 2025“ verdrängen solche Ratgeber zunehmend einzelne Dienstleister aus den Suchergebnissen.

Die Absicht hinter einer Suchanfrage kann eine Reihe Facetten und neue Gewichtungen erhalten. Ein Keyword, das heute eine Kaufabsicht auslöst, kann morgen vor allem für eine Informationssuche stehen. Lokale Anbieter, die gezielt ihre Region optimieren, werden darüber hinaus bevorzugt, wenn Nutzer vermehrt nach Angeboten in ihrer Nähe suchen. Google reagiert auf diese Signale und kann zum Beispiel regionale Unternehmen vor großen überregionalen Namen listen.

Um dauerhaft erfolgreich zu bleiben, solltest du regelmäßig die Ausrichtung deiner Suchbegriffe checken. Passe deine Webseiten laufend an die aktuellen Nutzerinteressen und das Suchverhalten an, damit deine Inhalte weiterhin relevant und damit sichtbar bleiben.

Die Auswirkung von Google-Updates

Google hat mit seinen Updates über die Jahre die klassische „Keyword-Suche“ schrittweise in eine semantische Antwortmaschine verwandelt, die vor allem die Suchintention versteht – nicht mehr nur die eingegebenen Wörter.

Hummingbird: Startschuss für semantische Suche

Mit dem Hummingbird-Update hat Google begonnen, Suchanfragen als ganze Aussagen zu lesen. Der Algorithmus achtet stärker auf den Kontext innerhalb einer Query, auf Wortgruppen und auf Beziehungen zwischen Begriffen.
​Damit haben exakte Keyword-Matches erheblich an Bedeutung verloren. Seiten müssen die Suchphrase nicht mehr 1:1 wiederholen, sondern den Bedeutungsraum und den Search Intent sauber abdecken, um vorne mitzuspielen.​

BERT: Feintuning für natürliches Sprachverständnis

Das BERT-Update hat diese semantische Basis verfeinert, wodurch Google gelernt hat, auch die Nuancen in längeren, natürlich formulierten Suchanfragen zu verstehen. Das Modell betrachtet Wörter im Satzkontext – inklusive Füllwörter wie „für“ oder „nach“. So kann es besser unterscheiden, ob jemand „von A nach B“ reisen oder „von B nach A“ möchte, oder ob sich eine Frage auf Anforderungen, Alternativen oder Folgen bezieht.​
Für die Search Intent bedeutet das: Google ist viel besser darin geworden, komplexe, dialogartige Queries der richtigen Absicht zuzuordnen. Das ist beispielsweise hilfreich für die Recherche vor einer Reise oder konkrete Rechts- bzw. Behördenfrage.​

MUM: Mehrdimensionale Intent-Erkennung über Formate und Sprachen hinweg

MUM geht noch einen Schritt weiter und versucht, ganze Informationsbedürfnisse rund um ein Thema zu erfassen – inklusive Vergleichsfragen, Anschlussfragen und benötigter Tiefe. Das System ist multimodal und mehrsprachig, kann also Bedeutung aus Texten, Bildern, Videos und verschiedenen Sprachen filtern, um den Search Intent hinter komplexen Suchanfragen besser zu bedienen.​
Statt lediglich eine einzelne Query zu beantworten, soll MUM User durch ein Thema leiten – etwa von der groben Orientierung über Vorbereitung, Ausrüstung, Risiken bis hin zu sehr konkreten nächsten Schritten. Damit wird aus einer Einzelanfrage ein kompletter Intent-Verlauf, den Google mit passenden Ergebnissen abbilden möchte.

Query Deserves Freshness

Das Prinzip der Query Deserves Freshness (QDF) von Google sorgt dafür, dass bei bestimmten Suchanfragen vor allem sehr aktuelle Inhalte den Vorzug bekommen. Sobald zu einem Thema in kurzer Zeit zahlreiche neue Artikel erscheinen, das Suchvolumen spürbar zunimmt und vermehrt auf Plattformen und Nachrichtenseiten darüber berichtet wird, wertet Google die Anfrage als besonders zeitkritisch. In diesem Fall werden kürzlich veröffentlichte oder aktualisierte Seiten in den Suchergebnissen nach vorne geschoben.

Das Ganze ist besonders bei Themen wie Breaking News, Produkt-Releases oder Sportereignissen von Bedeutung. Solange die Nachfrage nach neuen Informationen hoch bleibt, sind regelmäßig aktualisierte Beiträge deutlich im Vorteil. Sobald das öffentliche Interesse sinkt und der Informationsbedarf nachlässt, werden wieder eher etablierte Seiten mit umfangreicherer Hintergrundinfo besser positioniert.

Für Website-Betreiber bedeutet QDF, dass bei aktuellen Trendthemen nur laufend aktualisierter oder neu erstellter Content die Chance auf hohe Sichtbarkeit hat. Wer in solchen Phasen frische Artikel und Updates produziert, kann von deutlich mehr Zugriffen profitieren. Wer sich dagegen bei solchen Suchanfragen auf veralteten Content verlässt, kann vorübergehend stark an Sichtbarkeit verlieren.

Wie kann man die Suchintention ermitteln?

Die Suchintentions-Hierarchie-Analyse (SIHA) und ordnet Suchbedürfnisse in eine sinnvolle Reihenfolge, statt sie nur zu labeln.​

Suchintentions-Hierarchie-Analyse (SIHA)

Die SIHA setzt bei der Frage an, was ein Nutzer mit einem konkreten Keyword zuerst erreichen will – und welche Fragen sich im zweiten oder dritten Schritt logisch anschließen.​
Im Kern unterscheidet das Modell zwischen einer primären Suchintention (dem Hauptziel der Suche) und mehreren sekundären Suchintentionen, die beim Weiterlesen oder Vergleichen entstehen, etwa Detailfragen, Alternativen oder Randthemen.​

In der Praxis läuft das so:

• Zunächst wird die SERP zum Zielkeyword seziert – inklusive Featured Snippets, SERP-Features und der Struktur der Top-Ergebnisse.​
• Anschließend werden die Inhalte der Wettbewerbsseiten in Stichpunkten zerlegt: Welche Fragen beantworten sie, in welcher Tiefe, mit welcher Reihenfolge von Überschriften und Content-Blöcken?​

Aus dieser Analyse ergibt sich eine Hierarchie von Teilintentionen, die dann in die Struktur der eigenen Seite übersetzt wird: von der H1 über die Zwischenüberschriften bis hin zu einzelnen Content-Bausteinen.

Unterschied zu klassischen Intent-Kategorien

Das bekannte Vierer-Modell (informational, navigational, commercial, transactional) definiert nur die grobe Richtung einer Suchanfrage, z. B. „Wissen aufbauen“ vs. „kaufen“.​
SIHA setzt genau dort an und ergänzt eine zweite Ebene: Es fragt nicht nur, welcher Intent vorliegt, sondern in welcher Reihenfolge einzelne Informationsbedürfnisse abgedeckt werden müssen, damit sich die Suche für Nutzer vollständig anfühlt.​

Ein Beispiel:

• Informationales Keyword: Erst Grundlagen klären, dann Anwendungsfälle, dann Tool- oder Produktbezüge.
• Kommerzielles Keyword: Erst Überblick und Vergleich, dann Kriterien und Auswahlhilfe, dann konkrete Angebote.​

Die Wirkung: Statt beliebige Unterthemen aneinanderzureihen, entsteht ein roter Faden, der sich exakt an der inneren Suchlogik des Nutzers orientiert.

Weitere Frameworks zur Analyse der Suchintention

Neben SIHA haben sich mehrere Frameworks etabliert, um Suchintention systematisch zu erfassen:

• Vier-Typen-Modell (Informational, Navigational, Commercial, Transactional): Dieses Modell bildet die Basis vieler Tools und hilft, Keywords grob nach Nutzerziel und Seitenformat zu clustern – z.B. Ratgeber, Kategorie-/Vergleichsseite, Produktseite oder Marken-Homepage.​
• Erweiterte Intent-Klassifikationen: Einige Anbieter unterscheiden feiner, z. B. Research-Intent, Answer-Intent, Local-, Visual-, Video- oder News-Intent, basierend auf den jeweils dominierenden SERP-Elementen.​

Wenn Google also Karten, lokale Packs oder Video-Karussells prominent zeigt, ist das ein klares Signal, dass zur eigentlichen Suchintention noch ein lokaler oder visueller Sub-Intent gehört.​

Toolgestützte Intent-Cluster

Moderne SEO-Plattformen gehen dazu über, Keywords automatisch nach Search Intent zu klassifizieren, indem sie die Top-10-Ergebnisse und deren Content-Typ analysieren.​
Dabei entstehen Intent-Cluster: Gruppen von Keywords, die dasselbe Nutzerziel adressieren und idealerweise auf einer gemeinsamen, umfassenden Seite oder in einem eng verknüpften Themencluster beantwortet werden sollten.​

Die Vorteile:

• Klarere Seitentypen und weniger Kannibalisierung, weil pro Suchintention eine zentrale Zielseite definiert wird.​
• Bessere Priorisierung im Content-Plan, weil Keywords nicht nur nach Suchvolumen, sondern auch nach ihrer Rolle im Funnel (informational vs. commercial vs. transactional) gewichtet werden.​

Quellen:

svaerm.com

content-baer.de

Manu Magno

Manu Magno

Manu ist seit Oktober 2020 Teil des Backlinked-Teams und leitet seit Oktober 2022 die Redaktion. Der gelernte Technik-Journalist hat in den vergangenen Jahren vor allem Erfahrung in den Bereichen (Automobil)Versicherung, Buchhaltung/Inkasso und Jobvermittlung gesammelt. Er schreibt für User, nicht für Suchmaschinen: Seine SEO-Texte haben immer den Mehrwert der Nutzer im Fokus.