Ermitteln Sie die Wachstumschancen, die es wert sind, priorisiert zu werden, und zwar anhand der Marktnachfrage, des Wettbewerbsumfelds, der Markenwertversprechen und der Zitationsquellen.
Ein Leitfaden für 2026 zur Nutzung von Erkenntnissen aus „Nutzer suchen auch nach“, um Keywords zu erweitern und die SEO-Performance zu verbessern.
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Aktualisiert am Oct 04, 2026
„People Also Search For“ (PASF) ist ein Feature auf der Google-Suchergebnisseite, das verwandte Suchanfragen anzeigt, die Nutzer häufig stellen, nachdem sie auf ein Suchergebnis geklickt haben und zur Ergebnisseite zurückgekehrt sind. PASF wurde 2018 eingeführt und erscheint typischerweise unter einem Ergebnis, auf das Sie geklickt haben, sobald Google Anzeichen dafür erkennt, dass Nutzer damit unzufrieden sind.
Während die traditionelle Keyword-Recherche damit beginnt, wonach Nutzer zuerst suchen, zeigt PASF die Verfeinerung ihrer Suchanfrage – wonach sie als Nächstes suchen, wenn das erste Ergebnis ihren Bedarf nicht vollständig erfüllt hat. Diese durch das Zurückspringen ausgelösten Suchanfragedaten vermitteln ein grundlegend anderes Intent-Signal als Suchvolumen-Metriken oder Keyword-Schwierigkeitswerte.
Stellen Sie sich PASF als Googles Mechanismus für Echtzeit-Feedback zur Nutzerzufriedenheit vor. Wenn Nutzer ein Ergebnis verlassen und erneut suchen, erfasst Google dieses Muster und zeigt die häufigsten Folge-Suchanfragen bei ähnlichem Verhalten an. Das gibt Einblick in das semantische Umfeld eines beliebigen Suchthemas.
| Feature | People Also Search For (PASF) | People Also Ask (PAA) |
|---|---|---|
| Auslöser | Erscheint, nachdem Nutzer von einem Ergebnis zur Suchergebnisseite zurückgekehrt sind | Erscheint proaktiv auf der ursprünglichen SERP |
| Format | Anklickbare Suchanfragen mit Suchsymbolen | Fragen mit ausklappbaren direkten Antworten |
| Intent-Signal | Verhalten bei Folge-Suchanfragen | Intention hinter verwandten Fragen |
| Beste Einsatzmöglichkeiten | Keyword-Recherche, Content-Lücken | FAQ-Inhalte, Optimierung für Featured Snippets |
| Datentyp | Verfeinerte Suchanfragen | Frage-Antwort-Paare |
PASF-Begriffe sind oft Long-Tail-Varianten Ihres Seed-Keywords – spezifischer, weniger umkämpft und häufig mit einer höheren Kaufabsicht verbunden. Wenn Sie nach einem allgemeinen Begriff suchen und die PASF-Ergebnisse untersuchen, entdecken Sie die konkreten Aspekte und Einschränkungen, die für echte Nutzer relevant sind.
Zum Beispiel: Bei der Suche nach „Projektmanagement-Software“ könnten PASF-Begriffe wie „Projektmanagement-Software für Remote-Teams mit Zeiterfassung“ angezeigt werden – ein Long-Tail-Keyword mit hoher Kaufabsicht, das ein allgemeines Keyword-Recherche-Tool möglicherweise zu gering gewichtet.
Umsetzung: Nehmen Sie Ihre 10–20 wichtigsten Ziel-Keywords, suchen Sie jedes davon bei Google und erfassen Sie die zugehörigen PASF-Begriffe. Gruppieren Sie thematisch verwandte PASF-Begriffe nach Suchintention und identifizieren Sie Cluster, für die es auf Ihrer Website noch keine eigene Seite gibt.
Eine PASF-Analyse zeigt, was Nutzer bei einer Suche in Ihrem Themenbereich erwarten. Wenn die PASF-Begriffe zu Ihrem Ziel-Keyword regelmäßig Aspekte enthalten, die Ihre bestehenden Inhalte nicht abdecken, ist das eine Content-Lücke – und wahrscheinlich ein Grund dafür, dass Nutzer Ihre Seite verlassen, um ihre Suche zu verfeinern.
Vergleichen Sie die Abdeckung Ihrer Inhalte mit dem PASF-Umfeld Ihrer wichtigsten Keywords. Jeder PASF-Begriff, der zu Ihrem Thema passt, aber auf Ihrer Website keine entsprechende Seite hat, stellt eine potenzielle Ranking-Chance oder eine sinnvolle Inhaltsergänzung dar, die die Absprungrate senken könnte.
PASF macht die Intent Journey hinter Suchanfragen sichtbar – also, was Nutzer wirklich wollten, als sie ihre Anfrage verfeinerten. Eine Suche nach „beste CRM-Software“, bei der PASF-Begriffe wie „bestes CRM für kleine Unternehmen unter 50 $ pro Monat“ und „bestes CRM für Freiberufler“ angezeigt werden, signalisiert, dass Nutzer besonders auf Preis und Unternehmensgröße achten.
Diese Erkenntnisse zur Suchintention sollten den Blickwinkel Ihrer Inhalte, die Botschaften Ihrer Produktseite und den Bezugsrahmen Ihrer Vergleichsinhalte bestimmen – über das hinaus, was sich allein anhand von Suchvolumendaten erkennen lässt.
PASF bildet auf natürliche Weise die semantischen Beziehungen zwischen Suchanfragen in Ihrem Themenbereich ab – welche Keywords sich anhand der Nutzerintention zu Clustern zusammenfassen lassen, welche nahezu synonym sind und welche eigenständige Unterthemen darstellen, die eigene Seiten verdienen.
Nutzen Sie PASF-Daten, um Ihre Pillar-Page-Themen zu identifizieren – die allgemeinen Begriffe mit vielen verwandten PASF-Varianten – und Ihre Cluster-Page-Themen: die spezifischen PASF-Varianten, die eine eigene Abdeckung verdienen. So entsteht eine auf thematischer Autorität beruhende Seitenarchitektur, die sich an echtem Nutzerverhalten statt an SEO-Theorie orientiert.
PASF-Beziehungen zeigen, welche Seiten Ihrer Website intern miteinander verlinkt werden sollten, weil sie Suchanfragen abbilden, zwischen denen Nutzer natürlicherweise wechseln. Wenn PASF „Projektmanagement für Remote-Teams“ als Folgeanfrage zu „Projektmanagement-Software“ anzeigt, sollte Ihre Seite zu Remote-Teams intern mit Ihrer Hauptseite zur Software verlinkt sein – und umgekehrt.
Eine interne Verlinkung, die auf PASF-Mustern basiert, spiegelt den Intent Flow echter Nutzer wider. Das kann die Verweildauer auf der Website verbessern und das Absprungverhalten verringern, das PASF selbst erfasst.
Viele PASF-Begriffe sind als Fragen oder Vergleichsanfragen formuliert – genau das Format, das sich für Featured Snippets eignet. Ein PASF-Begriff wie „Was ist der Unterschied zwischen CRM und ERP?“ stellt eine Chance für ein Featured Snippet dar: Verfassen Sie eine direkte, klar strukturierte Antwort auf genau diese Frage, und Sie können das Snippet für Nutzer gewinnen, die ihre Suche in diese Richtung verfeinern.
Die Kombination aus PASF-Recherche und Optimierung für Featured Snippets schafft einen sich verstärkenden Vorteil: Sie erreichen Nutzer, die zur PASF-Suchanfrage wechseln, und bieten ihnen ein Featured Snippet, das ihre Suchintention erfüllt, bevor sie irgendwo klicken müssen.
Die zukunftsorientierteste Nutzung von PASF im Jahr 2026: das semantische Umfeld Ihrer Keywords abzubilden, um zu verstehen, welche verwandten Suchanfragen Nutzer auf KI-Plattformen stellen.
Nutzer, die bei Google suchen, zu den Suchergebnissen zurückkehren und PASF sehen, erleben dieselbe Unzufriedenheit mit den Suchergebnissen, die die Nutzung der KI-Suche vorantreibt. Viele dieser Nutzer richten ihre Anfrage „nach dem, was sie wirklich wissen wollten“ zunehmend direkt an ChatGPT oder Perplexity, anstatt ihre Suche bei Google zu verfeinern. PASF-Daten geben Einblick in die Intent-Lücke, die die KI-Suche schließen soll.
PASF ist Googles Mechanismus, um sichtbar zu machen, wonach Nutzer als Nächstes gesucht haben, wenn ein Ergebnis sie nicht überzeugt hat. Das Feature gibt Einblick in die Intent-Lücke zwischen dem, wonach Nutzer ursprünglich gesucht haben, und dem, was sie tatsächlich brauchten.
In der KI-Suche gibt es ein entsprechendes Phänomen – es findet jedoch unsichtbar innerhalb von ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode statt, statt auf einer Google-SERP, wo es beobachtbar wäre. Nutzer, die bei Google nicht finden, wonach sie suchen, richten ihre verfeinerten, spezifischen Anfragen zunehmend direkt an KI-Plattformen. Diese „Dark Queries“ – die tatsächlichen Prompts, die Nutzer in KI-Suchtools eingeben – bilden die gesamte Intent-Landschaft ab, die PASF-Daten nur teilweise erfassen.
Traditionelle Keyword-Recherche-Tools und PASF-Analysen können diese Dark Queries nicht sichtbar machen, weil sie auf KI-Plattformen und nicht bei Google stattfinden. Sie sind in der Google Search Console, im Google Keyword Planner und in allen Tools unsichtbar, die auf Googles Suchdaten basieren.
Dageno AI bietet mit der Funktion Intent Insights das KI-Such-Äquivalent zu PASF-Daten. Sie basiert auf mehr als 120 Mio. realen KI-Konversationsdaten. Intent Insights zeigt die tatsächlichen Prompts, die Nutzer in Ihrer Kategorie in ChatGPT, Perplexity und anderen KI-Plattformen eingeben – darunter die konkreten, verfeinerten Suchanfragen, die Ihre wertvollsten Chancen in der KI-Suche darstellen.
Für SEO-Teams, die PASF nutzen, um herauszufinden, was Nutzer wirklich wollten, wenn Googles Ergebnisse sie nicht zufriedenstellten, liefert Intent Insights dieselben Erkenntnisse für die KI-Suche: Was Nutzer KI-Plattformen wirklich fragen, wenn sie direkte, zusammengefasste Antworten zu Ihrer Kategorie möchten. Diese Prompt-Recherche ist mit herkömmlichen Keyword-Tools nicht möglich – und bildet die Grundlage einer GEO-Strategie (Generative Engine Optimization), die auf echtem Nutzerverhalten statt auf Vermutungen beruht.
Entdecken Sie Dagenos Intent Insights und das Monitoring der KI-Suche sowie das Dageno Research Hub mit Daten zu realen Mustern bei KI-Prompts. Kostenloser Tarif unter dageno.ai.
„People Also Search For“-Daten sind eine der am wenigsten genutzten Quellen für Erkenntnisse zur Suchintention in der traditionellen SEO. Sie machen sichtbar, wie echte Nutzer ihre Suchanfragen verfeinern, decken Content-Lücken auf, erschließen Long-Tail-Chancen und bilden thematische Cluster ab, die Suchvolumendaten allein nicht erfassen.
2026 gibt es ein KI-Such-Äquivalent zu PASF: die Dark Queries, die Nutzer in ChatGPT, Perplexity und Google AI Mode eingeben und die dieselbe „Das wollte ich eigentlich wissen“-Suchintention abbilden, die PASF bei Google erfasst. Dagenos Intent Insights liefert diese Erkenntnisse zur Suchintention auf der KI-Seite und vervollständigt damit die Abbildung der Nutzerintention, die PASF beginnt, aber nicht abschließen kann.
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Ye Faye
Ye Faye is an SEO and AI growth executive with extensive experience spanning leading SEO service providers and high-growth AI companies, bringing a rare blend of search intelligence and AI product expertise. As a former Marketing Operations Director, he has led cross-functional, data-driven initiatives that improve go-to-market execution, accelerate scalable growth, and elevate marketing effectiveness. He focuses on Generative Engine Optimization (GEO), helping organizations adapt their content and visibility strategies for generative search and AI-driven discovery, and strengthening authoritative presence across platforms such as ChatGPT and Perplexity
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