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Suchintention

Transaktionale Suchintention

Transaktionale Suchintention beschreibt Suchanfragen, mit denen Nutzer eine Handlung abschließen wollen, etwa kaufen, bestellen, buchen, herunterladen oder sich anmelden. Typische Beispiele sind „kaffeemaschine kaufen“ oder „pizza bestellen“.

Herkunft und Einordnung

Die Einteilung in navigationale, informationale und transaktionale Suchanfragen geht auf Andrei Broder zurück (SIGIR Forum, 2002). Transaktional bezeichnet dort Anfragen, bei denen jemand eine Seite sucht, auf der sich eine Transaktion ausführen lässt. Viele SEO-Quellen trennen davon eine kommerzielle Suchintention für Vergleiche vor dem Kauf, andere fassen beide zusammen.

Die Search Quality Rater Guidelines von Google nutzen ein eigenes Schema. Dort gelten „Do“-Anfragen als solche, mit denen Nutzer ein Ziel erreichen oder eine Aktivität ausführen wollen, zum Beispiel etwas herunterladen, kaufen oder mit einer Website oder App interagieren. Google weist darauf hin, dass die Grenzen zwischen den Kategorien fließend sind und viele Anfragen in mehrere passen.

Als Signale gelten Zusätze wie „kaufen“, „bestellen“, „Preis“ oder „Angebot“ sowie Shopping-Ergebnisse auf der Ergebnisseite (Einschätzung nach Zweitquellen). Passende Ziele sind meist Produkt-, Kategorie- oder Anmeldeseiten und kaum Ratgeberartikel.

Beispiel

„kaffeemaschine kaufen“ zielt auf den Erwerb eines Produkts, „kaffeemaschine mit mahlwerk preis“ auf eine Kaufentscheidung und „kaffeesoftware herunterladen“ auf das Laden einer Datei. Die Tabelle stellt die transaktionale Intention den übrigen Typen gegenüber. Die Suchbegriffe sind frei gewählte Beispiele.

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“
Transactional (dieser Begriff)eine Handlung im Web ausführen, etwa kaufen oder herunterladen„kaffeemaschine kaufen“DoBroder 2002, „A taxonomy of web search“
Commercial (kommerziell)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: .

Quellen

  1. A Taxonomy of Web Search – Andrei Broder, SIGIR Forum 36(2), 2002doi.org
  2. Search Quality Rater General Guidelines (Stand 11.09.2025), Abschnitt 12.7 Understanding User Intent – Googleguidelines.raterhub.com

Stand: