WooCommerce-Abos sauber umsetzen, als Lifetime Deal bei AppSumo
Wenn du WooCommerce betreibst, kennst du das Thema: wiederkehrende
In dieser Analyse teilen wir Ergebnisse aus einer ersten groß angelegten Untersuchung von Nectiv über die tatsächlichen Suchanfragen, die ChatGPT bei seiner internen GPT-Suche ausführt.
Ziel ist es, SEOs und Content-Strategen handfeste Erkenntnisse zur GPT-Suche zu geben: wann sie stattfindet, wie oft sie gefanoutet wird, welche Länge Suchanfragen haben und welche Begriffsmuster (NGramme) dominieren.
Was die GPT-Suche hinter den Kulissen tatsächlich sucht
Vide Transkipt DE
Okay, bei Nective haben wir gerade die erste Datenstudie zu den Suchanfragen gemacht, die ChatGPT tatsächlich durchführt. Ich bin total gespannt darauf, denn jetzt können SEOs als Community Einblicke gewinnen, wie ChatGPT sucht, wann es sucht, welche Arten von Suchanfragen es durchführt und wie lange das ungefähr dauert. Nur kurz zum Hintergrund: Bei Nective haben wir unser LLM-Tracking-Tool, mit dem wir tatsächlich Prompts in großem Umfang hochgeladen haben, um dann die tatsächlichen Suchanfragen zu extrahieren, die ChatGPT suchen kann. Insgesamt haben wir etwa 8.500 verschiedene Suchanfragen durchgeführt, die ChatGPT gesucht hat. Diese haben wir dann für verschiedene Branchen wie Handel, Kreditkarten und Mode analysiert, um die verschiedenen Trends zu untersuchen. Prompt-Tracking ist von Natur aus ungenau, das wissen wir, aber wir wollten trotzdem ein paar Daten sammeln, zum Beispiel, wie ChatGPD bei kommerziell orientierten Abfragen sucht. Ich werde jetzt ein paar der wichtigsten Erkenntnisse vorstellen, die wir gewonnen haben. Eine davon ist die Gesamtzahl der Fanout-Abfragen. Und wenn Google schätzungsweise sechs- bis achtmal so viele Fanout-Abfragen durchführt, war ChatGPT weitaus weniger aktiv. Tatsächlich führt es im Durchschnitt nur etwa zweimal so viele Fanout-Abfragen durch. Bei jeder beliebigen Suche führt es also im Durchschnitt nur zwei zusätzliche Fanout-Abfragen durch, also insgesamt zwei Suchanfragen, richtig? In unserem Datensatz haben wir festgestellt, dass die maximale Anzahl, die wir gefunden haben, bei vier lag. Das war also sozusagen die Grenze von ChatGPT. Interessant ist nun, dass ChatGPT viel längere Suchanfragen durchführt als eine herkömmliche Google-Suche oder ein normaler Nutzer. Wenn man sich die SCM-Rush-Daten ansieht, die zeigen, dass ein durchschnittlicher Nutzer etwa 3,4 Wörter als Suchanfrage eingibt, dann macht ChatGPT etwa 5,4, was etwa 61 % länger ist. Ich denke, es geht sogar noch weiter. Wenn man sich die Histogrammverteilung der Suchanfragen ansieht … 77 % aller Suchanfragen im Datensatz waren fünf Wörter oder länger. Generell kann die stat-gbt-Suche also wirklich lange Suchanfragen bearbeiten. Tatsächlich haben wir gesehen, dass sie Suchanfragen mit einer Länge von bis zu 12 Wörtern bearbeitet. Das war zwar nicht besonders häufig, aber sie kann sehr, sehr lange Suchanfragen bearbeiten, was die Nachverfolgung etwas erschwert. Wir wissen aber, dass sie längere Suchanfragen bearbeiten kann. Eine weitere interessante Erkenntnis ist, dass die Häufigkeit der Suchanfragen stark von der Branche abhängt. In einigen Branchen, wie z. B. im lokalen Bereich, werden fast 61 % oder 60 % der Zeit intensiv gesucht. Auch im Handel wurde mit etwa 40 % recht viel gesucht. In anderen Branchen, wie z. B. bei Kreditkarten und überraschenderweise auch in der Modebranche, wurde jedoch kaum gesucht. Du kannst dir hier die Verteilungsliste ansehen, um zu sehen, wie oft tatsächlich gesucht wurde. Der letzte Aspekt, den wir uns angesehen haben, waren die Engramme, also im Grunde genommen die Begriffe, die bei der Suche verwendet werden. Das ist wirklich wichtig, denn wenn du die gemeinsamen Themen der Suche verstehst, weißt du, wie du deine Inhalte optimieren kannst. Das ist wieder ein bisschen knifflig, weil viele der Engramme von den Eingabeaufforderungen abhängen, aber wir haben im Grunde alle Engramme herausgefiltert, die Synonyme waren, die in der ursprünglichen Eingabeaufforderung verwendet wurden, und das Engramm musste in mindestens drei der von uns analysierten Datensätze vorkommen. Dabei haben wir festgestellt, dass „Bewertungen” bei weitem das häufigste Engramm war, nach dem gesucht wurde, sodass die Optimierung für Bewertungsinhalte wirklich wichtig sein wird. Es wurde auch nach dem aktuellen Jahr gesucht, was darauf hindeutet, dass die Optimierung für das aktuelle Jahr und die Aktualität eine Rolle spielen. Interessanterweise suchte es auch nach Funktionen und Vergleichen in vielen Branchen, in Software, im Handel und bei Kaufanfragen. Es ist, als würde man sich diese verschiedenen Arten von Dingen ansehen. Das war also eine kurze Zusammenfassung. Lies den ganzen Artikel, um ein paar echt interessante Einblicke zu bekommen, und ich hoffe, ihr findet einige der Erkenntnisse, die wir aus den Suchanfragen von ChatGPT gewinnen konnten, interessant.
Kurzer Hintergrund: Wie wir die GPT-Suche extrahiert haben
Nectiv hat seine LLM-Tracking-Software genutzt, um auf promptbasiertem Weg die Suchanfragen zu extrahieren, die ChatGPT für Antworten verwendet. Dafür wurden rund 8.500 Prompts hochgeladen und die daraus resultierenden Suchabfragen analysiert. Die Analyse fokussierte auf kommerzielle bzw. kauforientierte Suchanfragen über verschiedene Branchen hinweg: Commerce, Kreditkarten, Fashion, Jobs, Local, Software, Real Estate, Travel und Beauty.
Methodik in Kürze
- Datensatz: ~8.500 Prompts, extrahierte Fan-out-Queries aus Nectivs AI-Tracker.
- Branchen: 9 Verticals zur Erkennung von Branchenunterschieden.
- Filterlogik für NGram-Analyse: NGramme, die nicht bloß Synonyme aus dem Prompt waren und in mindestens drei Datasets auftauchten.
- Hinweis: Prompt-Tracking ist rau/fuzzy — die Ergebnisse sind wertvoll, aber nicht perfekt.
Wesentliche Erkenntnisse zur GPT-Suche
Hier sind die wichtigsten Top-Level-Insights aus der Studie zur GPT-Suche.
1) Wie viele Fan-out-Suchen führt ChatGPT im Schnitt durch?
Im beobachteten Datensatz führte ChatGPT im Durchschnitt nur etwa 2 Suchanfragen pro Prompt aus (also ein Fan-out von ~2). Im Gegensatz zu Systemen, die deutlich mehr Fan-outs nutzen (Google hat z. B. Ansätze mit 6–8+), bleibt ChatGPT hier deutlich konservativer. Der Maximalwert in unserem Datensatz lag bei vier Queries — das scheint die Obergrenze zu sein.
2) GPT-Suche verwendet deutlich längere Queries
Die Suchbegriffe von ChatGPT sind länger als die durchschnittlichen Google-Suchanfragen. Während Studien für normale Nutzer eine durchschnittliche Suchlänge von ~3,4 Wörtern angeben, lag die durchschnittliche Länge der Queries in unserer GPT-Suche bei etwa 5,4 Wörtern — das ist rund 61% länger.
Wichtig: Die Verteilung ist recht langschwänzig — 77% aller abgefeuerten Suchanfragen hatten fünf oder mehr Wörter. Maximal beobachtete Länge waren bis zu 12 Wörter in einzelnen Fällen, was die GPT-Suche für SEO-Tracking anspruchsvoller macht.
3) Die Häufigkeit der GPT-Suche variiert stark nach Branche
Ob und wie oft ChatGPT die GPT-Suche einsetzt, hängt stark von der Branche ab:
- Local/Geo-orientierte Prompts: sehr hohe Suchnutzung — ca. 59–61% der Fälle.
- Commerce: ebenfalls oft gesucht — etwa 40–41%.
- Credit Cards & Fashion: überraschend niedrig — ~18–19% (weniger Suchnutzung).
4) Welche Begriffe (NGramme) sucht die GPT-Suche am häufigsten?
Die NGram-Analyse gibt Hinweise darauf, welche Inhalte besonders relevant sind, wenn ChatGPT eine GPT-Suche durchführt. Nach Filtern von Synonymen aus Prompts und Überkreuzprüfung über mehrere Datasets erschienen folgende Muster besonders häufig:
- Reviews – weit vorne: ChatGPT sucht häufig nach Nutzer- oder Expertenbewertungen von Produkten und Services.
- Aktuelles Jahr (z. B. 2025) – Fresher Content/aktuelles Jahr ist wichtig; ChatGPT überprüft oft Aktualität.
- Features – Produkt-/Software-Features treten branchenübergreifend auf.
- Comparison – Vergleichscontent (Produktvergleiche) ist stark vertreten und spielt bei Kaufentscheidungen eine große Rolle.
Praxisfolgen für SEOs und Content-Strategien
Was lässt sich aus diesen Ergebnissen ableiten, wenn Sie Ihre Inhalte für die GPT-Suche optimieren wollen?
- Optimieren Sie Review- und Vergleichsseiten: Inhalte mit Nutzerbewertungen, Testberichten und klaren Produktvergleichen haben gute Chancen, in GPT-Suche-Fan-outs aufzutauchen.
- Jahresangaben und Aktualität: Stellen Sie sicher, dass Jahreszahlen, Aktualisierungen und Datumsangaben sichtbar sind — die GPT-Suche sucht aktiv nach Freshness.
- Langschwanz-Keywords im Blick behalten: Da GPT-Suche längere Phrasen nutzt, lohnt sich die Optimierung auf Long-Tail-Phrasen (5+ Wörter).
- Branchenfokus: Local- und Commerce-Inhalte sollten priorisiert werden, wenn Ihre Branche häufig von GPT-Suche abgedeckt wird.
Häufig gestellte Fragen
Wie oft führt ChatGPT in dieser Studie überhaupt eine Suche aus?
In unserem Datensatz führte ChatGPT in etwa 31% der Prompts mindestens eine externe Suche durch. Die Häufigkeit variiert stark nach Branche.
Wie viele Fan-out-Queries nutzt ChatGPT im Durchschnitt?
Durchschnittlich etwa 2 Queries pro Fan-out. Einzelfälle zeigten bis zu 4, was wohl die Obergrenze ist.
Welche Keywords sollte ich für die GPT-Suche optimieren?
Priorisieren Sie Inhalte zu Reviews, Produkt-Features, Vergleichen und aktualitätsbezogene Inhalte (Jahreszahlen). Long-Tail-Phrasen (5+ Wörter) sind besonders relevant.
Gibt es Branchen, bei denen ich mehr auf GPT-Suche achten sollte?
Ja: Local- und Commerce-orientierte Inhalte werden häufiger durch GPT-Suche abgefragt. Credit Cards und Fashion zeigten weniger Suchaktivität in dem Datensatz.
Fazitzur ChatGPT-Suche
Die Studie liefert erste, handfeste Hinweise darauf, wie die GPT-Suche arbeitet: konservativer Fan-out (durchschnittlich 2 Anfragen), längere Long-Tail-Queries (durchschnittlich 5,4 Wörter, 77% ≥5 Wörter) und branchenspezifische Unterschiede in der Suchhäufigkeit. Für SEOs bedeutet das: Schärfen Sie Ihre Inhalte auf Reviews, Vergleiche, aktuelle Jahresbezüge und Long-Tail-Phrasen — besonders, wenn Sie in Local oder Commerce aktiv sind.
Wenn Sie Ihre eigene Sichtbarkeit in der GPT-Suche besser verstehen möchten, können spezielle Tracking-Lösungen die Fan-outs und NGramme für Ihre Domain erfassen und priorisieren helfen.
| Tool | Fokus & Besonderheiten | Abdeckung / Plattformen | Stärken | Einschränkungen |
|---|---|---|---|---|
| BrightEdge AI Catalyst (Teil von BrightEdge) | Tracking von Marken- und Domain-Präsenz in Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity; AI-Prompt-Forschung; Content-Optimierung für generative Ergebnisse. | Generative/AI-Search (Google AIO, ChatGPT, etc) | Sehr stark bei Enterprise-SEO; guter globaler Ansatz | Kosten vermutlich hoch; Fokus auf große Unternehmen / Marken |
| seoClarity ArcAI | Monitoring von Brand-Präsenz across AI Search Engines, Analyse von AI Overviews, Bot-Tracking, Prompt/Keyword-Analyse. | AI-Search (inkl. ChatGPT, Gemini, Perplexity, AIO) | Umfassendes Feature-Set, gut für Wettbewerbsanalyse | Einstieg ggf. komplex, Preis nicht öffentlich klar |
| SISTRIX AI Analyser | Fokus auf deutschsprachigen Markt; Tracking von Keywords, bei denen AI-Overviews erscheinen; Analyse, ob eine Domain in AI Overviews genannt wird. | Primär Google/AI Overviews im DACH-/EU-Raum | Sehr gut für DACH Region, deutschsprachige Nutzer | Funktionalität je nach Markt noch teilweise Beta; weniger global als andere |
| (Optional) SE Ranking AI Overviews Tracker | Erwähnt in Übersichten als Lösung zur Überwachung von AI Overviews (z. B. Google AIO) – ideal für kleinere bis mittlere Projekte. | Google AIO / AI-SERP | Preislich möglicherweise günstiger / Einstieg leichter | Weniger tief greifende Enterprise-Features, weniger bekannt |
Empfehlungen zur Auswahl
- Wenn du internationale Marken- oder Content-Performance im Blick hast: BrightEdge oder seoClarity wären Top-Kandidaten.
- Wenn dein Fokus auf dem deutschsprachigen Markt (DACH) liegt, insbesondere mit deutschsprachigen Inhalten: SISTRIX ist sehr geeignet.
- Wenn du mit kleinerem Budget startest oder in einer Nische agierst: SE Ranking oder ähnliche Einstiegslösungen könnten sinnvoll sein.
Teilen auf:
Facebook
Twitter
Pinterest
LinkedIn
ThoKa
ThoKa ist eine Firma, die sich auf Webdesign spezialisiert hat. Unser Team besteht aus erfahrenen und talentierten Spezialisten, die sich auf die Erstellung von benutzerfreundlichen, professionellen und ansprechenden Websites für unsere Kunden konzentrieren. Wir verwenden die neuesten Tools und Technologien, um sicherzustellen, dass unsere Websites für alle Geräte und Bildschirmgrößen optimiert sind und unseren Kunden dabei helfen, ihre Online-Präsenz zu verbessern und ihr Geschäft voranzubringen. Wir arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen, um sicherzustellen, dass wir ihre Erwartungen erfüllen und sie mit dem Ergebnis zufrieden sind.
Thoka Network
Weitere Beiträge aus dem Themenbereich:
Googles neue KI Alphaevolve denkt eigenständig
Angetrieben durch evolutionäre Algorithmen optimiert Googles AlphaEvolve autonom Code in beispiellosem Maßstab – aber kann KI, die Software weiterentwickelt, wirklich unabhängig denken?
Googles neue KI denkt anders als wir – und ist uns in entscheidenden Punkten bereits überlegen
KI-Agenten von Google verarbeiten gleichzeitig Millionen von Datenpunkten auf eine Weise, die menschliche Kognition nicht kann, was beunruhigende Fragen über unsere zukünftige Relevanz aufwirft.
KI-Browser können niemals wirklich sicher sein
Wie können KI-Browser funktionieren, wenn ihre Kernintelligenz genau den Datenzugriff und die Autonomie erfordert, die sie grundlegend verwundbar macht?
