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Suchintention

Kommerzielle Suchintention

Kommerzielle Suchintention (Commercial Investigation) beschreibt Suchanfragen von Nutzern, die einen Kauf erwägen und vorher recherchieren oder vergleichen. Sie haben sich noch nicht festgelegt. Frei gewählte Beispiele sind „beste kaffeemaschine“, „kaffeemaschine test“ oder „kaffeemaschine a gegen b“.

Einordnung

Broder unterschied 2002 nur navigationale, informationale und transaktionale Anfragen. In den Search Quality Rater Guidelines von Google gibt es die Kategorien Know, Do, Website und Visit-in-Person. Die kommerzielle Intention kommt in beiden nicht als eigene Klasse vor. Sie stammt aus der Praxis von SEO und Suchmaschinenwerbung und liegt zwischen Information und Kauf (Einschätzung).

Laut den Guidelines (Abschnitt 12.7) kann eine Anfrage eine oder mehrere dieser Intentionen haben. Das gilt entsprechend für die kommerzielle Intention.

Zweitquellen ordnen sie im Kaufprozess dem Abschnitt zu, in dem Nutzer Alternativen vergleichen. Ein Beispiel dafür ist das AIDA-Modell mit der Phase „Interest“. Es gilt selbst als vereinfachend.

Auf der Ergebnisseite zeigen sich solche Anfragen oft durch Vergleichsartikel, Testberichte und Bestenlisten (Einschätzung).

Keyword-Typen und Suchintentionen im Vergleich
TypMerkmalBeispielKategorie in Googles Rater-RichtlinienHerkunft der Einteilung
Short Tailkurzer, allgemeiner Begriff am Kopf der Nachfragekurve; die Absicht ist oft offen„kaffeemaschine“–Gegenstück zum Long Tail; keine eindeutige Erstquelle
Mid Tailzwischen Kopf und langem Ende der Kurve; konkreter als Short Tail, allgemeiner als Long Tail„kaffeemaschine mit mahlwerk“–keine eindeutige Erstquelle
Long Tailspezifische, selten gesuchte Anfrage, meist aus mehreren Wörtern„kaffeemaschine mit mahlwerk unter 300 euro“–Begriff aus Chris Anderson, „The Long Tail“, Wired, Oktober 2004
InformationalInformationen zu einem Thema finden„kaffeemaschine entkalken“Know, Sonderfall Know SimpleBroder 2002, „A taxonomy of web search“
Navigationaleine bestimmte Website oder Seite erreichen„paypal login“WebsiteBroder 2002, „A taxonomy of web search“
Transactionaleine Handlung im Web ausführen, etwa kaufen oder herunterladen„kaffeemaschine kaufen“DoBroder 2002, „A taxonomy of web search“
Commercial (kommerziell) (dieser Begriff)Kauf erwägen und vorher vergleichen„kaffeemaschine test“keine eigene KategorieBranchengebrauch; weder bei Broder noch in den Rater-Richtlinien
Visit-in-Personeinen Ort in der Nähe aufsuchen, etwa ein Geschäft„fahrradladen in der nähe“Visit-in-PersonSearch Quality Rater Guidelines, Abschnitt 12.7.4

Für die Grenzen zwischen Short, Mid und Long Tail gibt es keine Primärquelle, weder nach Wortzahl noch nach Suchvolumen. Die Tabelle nennt deshalb keine Grenzwerte, die Merkmale der drei Tail-Typen beruhen auf Praxiserfahrung. Laut Google waren 2019 15 Prozent der täglichen Suchanfragen solche, die Google vorher noch nie gesehen hatte. Die Zuordnung der Broder-Typen zu Know, Website und Do ist eine Schlussfolgerung, keine Google-Aussage. Laut den Rater-Richtlinien kann eine Anfrage mehrere Intentionen haben, die Grenze zwischen Know und Do ist oft unscharf. Die Beispiele sind frei gewählt; „reddit login“ und „gas stations“ stammen aus den Richtlinien. Quellen: Google: Search Quality Rater Guidelines, Abschnitt 12.7 Understanding User Intent (Ausgabe 11.09.2025); Broder, A.: A taxonomy of web search. SIGIR Forum 36(2), 2002; Anderson, C.: The Long Tail. Wired, Oktober 2004; Google Blog: Understanding searches better than ever before (2019). Stand: .

Abgrenzung zu transaktional

Bei transaktionalen Anfragen steht die Kaufentscheidung. „Kaffeemaschine kaufen“ will bestellen, „beste kaffeemaschine“ will noch auswählen. Laut Berichten fassen manche Quellen beide Gruppen zusammen.

Quellen

  1. A Taxonomy of Web Search – Andrei Broder, SIGIR Forum 36(2), 2002sigir.org
  2. Search Quality Rater General Guidelines (Stand 11.09.2025), Abschnitt 12.7 Understanding User Intent – Googleguidelines.raterhub.com
  3. Keyword-Kategorien im Google Ads Funnel – skalar (Zweitquelle)skalar.marketing

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