Bei der Beratung von Kunden, wie sie Ihre Produkte online vermarkten sollen, spielt das Thema Content immer eine große Rolle. In der Regel geht es dabei aber erst einmal um nur um „Text“ und „Keywords“ und die Überzeugung, man muss nur ein paar Google-affine Sätze schreiben und schon rankt das Wasserstoff-Dichtheitsprüfsystem für Brennstoffzellen von Firma XY auf Seite 1 … und wird gekauft?! Ab diesem Punkt beginnt dann die geduldige Coaching- und Überzeugungsarbeit, welche Rolle Produkttexte in der Onlinevermarktung spielen können, was noch zu tun, will man wirklich wirksame Produktbeschreibungen und welche Rolle SEO im Rahmen der Vermarktung spielt – bzw. wo die Grenzen liegen.
Gerade in Nischenmärkten werden Sie sehen, dass ein reiner SEO-Ansatz wenig bringt. Das liegt in der Natur der Sache. Die Gruppe der Interessenten ist eben recht klein. In fast jedem Haushalt steht mindestens ein Fernseher, aber wen kennen Sie, der eine Angelrute sein eigen nennt? Das spiegelt sich natürlich auch im Volumen der Suchanfragen wider. Im Durchschnitt 201.000-mal wird im Monat der Begriff Fernseher in die Suchmaske von Google eingegeben. Der Begriff Angelrute bringt es aber nur 6.600 Anfragen. Für Fliegenruten – eine spezielle Rute, mit der man beim Fliegenfischen eine künstliche Fliege auswirft – interessieren sich nur noch 1.600 und lediglich 30 suchen nach speziellen Ruten aus Glasfaser.
Gerade im B2B werden Ihnen solche Zahlen häufiger begegnen. Laborzubehör, Prüfsysteme für Klimaanlagen oder Tastaturen für medizinische Geräte sind eben keine Massenware. Bei der Suche über generische Suchausdrücke, die also nicht auf ein bestimmtes Produkt abzielen, stehen Sie außerdem in harter Konkurrenz zu Wikipedia, Fachforen oder Info-Seiten von Verbänden, Universitäten und sonstigen Institutionen, die sich mit den Themen beschäftigen. Sollte bei Produkttexten – insbesondere in Nischen und im B2B-Bereich – also wirklich immer die Suchmaschinenoptimierung im Fokus stehen? Stürzen Sie sich auf die genannten 1.600 oder doch nur die 30? Was ist denn die richtige Kenngröße? Und wie misst man später den Erfolg, an den Klicks auf die Seite oder an der nachgelagerten Conversion? Bei diesen Fragen hilft eine grundsätzliche Überlegung über menschliche Suchstrategien und Wissensaneignung weiter.
In der Regel geht hier der Weg vom Allgemeinen zum Speziellen. Wenn wir den Wunsch haben, ein Eigenheim zu kaufen, werden wir uns zuerst mit den übergeordneten Themen beschäftigen. Etwa was ein Haus in der Region kostet und wie man es finanziert. Schnell merken wir, das die Kosten von vielen Faktoren abhängen: Größe, Lage, Alter, Ausstattung, Bauweise, Grundstücksfläche etc. Also beschäftigen wir uns im nächsten Schritt mit diesen Einzelaspekten. Wir steigen immer tiefer ab in die Details und werden geradezu zum Experten beim Thema Eigenheimfinanzierung. Irgendwann kümmern wir uns auch um die Frage nach der passenden Heizungsanlage, recherchieren dazu, stoßen auf den Anbieter Atmos und informieren uns schließlich auf dessen Seite über die Leistungsparameter und den Preis für einen Pelletkessel Atmos PX 20. Der Kauf dieses bestimmten Kessels ist zwar jetzt noch nicht beschlossene Sache, aber Hersteller und Produkt sind zumindest im Kopf verankert. Diesen Ablauf beschreibt man im Marketing-Jargon als Customer Journey.
Das witzige ist aber, für das Keyword „Pelletkessel Atmos PX 20“ gibt es kein Suchvolumen und für den Produktnamen „Atmos PX 20“ – wie bei den Glasfaser-Fliegenruten auch – nur ein geringes. Das heißt nicht, dass das Produkt keine Relevanz im Markt hätte. Wir können davon ausgehen, dass etliche Kessel in deutschen Kellern munter Pellets verheizen. Es verdeutlicht aber zwei Sachverhalte.
Die Vermutung liegt nahe, dass Kunden eben wie oben geschildert schon deutlich vor der konkreten Kaufabsicht mit dem Produkt auf einer Herstellerseite in Kontakt kommen (Berührungspunkt oder Touchpoint). Bei Interesse wird die entsprechende Seite (und dabei meist nur aus einer Vielzahl von betrachteten Unterseiten) als Favorit gespeichert und zu einem anderen Zeitpunkt wieder aufgerufen (sog. Direktzugriffe). Sollte es online zu einem Kauf kommen, ist dann kein Zusammenhang mit einer Google-Recherche erkennbar. Womöglich entscheidet sich der Käufer auch noch um und kauft ein anderes Produkt des Herstellers. Doch bleibt dann immer noch die Frage, welchen Text es zu optimieren gilt, wenn nicht klar ist, was der eigentliche Einstieg in die Produktwelt des Herstellers war.
In der Theorie könnte man nun analysieren, mit wie vielen Touchpoints Kunden in Kontakt kommen, bevor sie kaufen, und diese Punkte in Bezug zueinander setzen und ggf. noch nach Relevanz gewichten. Dann hätte man ein sogenanntes Attributionsmodell erstellt. Für die wichtigsten Kontaktpunkte werden dann gezielt Texte erstellt. In der Nische fehlt es aber leider meist an der nötigen Anzahl an Daten, um eine valide Bewertung vorzunehmen, welche Kontaktpunkte im Verlauf der Customer Journey nun relevant sind.
Was ist nun der sinnvollste Ansatz für die Erstellung von Produkttexten in Nischenmärkten oder im B2B-Bereich? Wenn über relevante produktspezifische Suchbegriffe keine Aussage getroffen werden kann und wenn nicht klar ist, welche Rolle Produktseiten in der Customer Journey spielen, bleibt nur eines übrig. Das Ziel muss dann sein, den Besucher auf jeder Seite jeweils vom Produkt als auch der Leistung des Unternehmens zu überzeugen. Die Suchmaschinenoptimierung tritt in den Hintergrund – natürlich sollten aber weiterhin Basics wie Produktname und generischer Begriff im Title, der H1 und der Metadescription beachtet werden – und das Nutzerinteresse steht im Vordergrund. Die gesamte Produktbeschreibung inklusive der Texte wird also nur noch für die Befriedigung des erwarteten Informationsbedürfnisses der potenziellen Kunden erstellt. Die Inhalte müssen also zuerst fesseln, dann die wichtigsten Informationen schnell erfassbar machen und schließlich detaillierte Informationen bereitstellen, um die Vorzüge des Produktes im Vergleich zu anderen deutlich zu machen. So lassen sich Nutzer sinnvoll auf ihrem Weg durch die Customer Journey unterstützen. Dieser Ansatz wird sich auch positiv auf die Nutzermetriken wie Verweildauer, Seitenaufrufe, Interaktionstiefe und Absprungraten auswirken – was wiederum positive Signale für Google sind.