Über dieses Tool

Ein kostenloses Keyword-Clustering-Tool, das Begriffe nach Bedeutung gruppiert und deine Daten nie zu sehen bekommt. Hier steht, was es tut, wie es das tut und wo die Grenzen liegen.

Warum es existiert

Das hier begann als Forschungswerkzeug, nicht als Produkt. Die zugrunde liegende Arbeit — Graphen aus Text bauen, kurze Zeichenketten in Vektoren einbetten und im Ergebnis Communities finden — ist dieselbe Methodik, die in vielen Bereichen der computergestützten Forschung eingesetzt wird. Keyword-Listen passen fast perfekt dazu: tausende kurze Ausdrücke, deren interessante Struktur semantisch ist und nicht lexikalisch.

Bestehende Clustering-Tools liefen überwiegend serverseitig und rechneten pro Keyword ab, was das Experimentieren mit der Methode teuer machte. Eine lokale Version zu bauen war günstiger, als eine zu bezahlen. Als sie funktionierte, kostete die Veröffentlichung nichts zusätzlich — die Analyse läuft auf deinem Rechner, tausend Nutzerinnen kosten also so viel wie eine.

Die Methode, vollständig

Nichts hier ist eine Blackbox, deshalb lohnt es sich, klar zu benennen, was zwischen deiner CSV-Datei und der Karte passiert:

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   Spaltenerkennung

   Die Datei wird nach der Keyword-Spalte durchsucht und, falls vorhanden, nach einer Spalte mit Suchvolumen. Die Erkennung bewertet den tatsächlichen Zellinhalt statt sich auf Überschriften zu verlassen, sodass Exporte aus Search Console, Ahrefs, Semrush und Keyword-Planer ohne Konfiguration funktionieren. Komma, Semikolon und Tabulator als Trennzeichen werden alle verarbeitet.

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   Embedding

   Jedes Keyword läuft durch all-MiniLM-L6-v2, ein kompaktes Sentence-Transformer-Modell, und wird zu einem 384-dimensionalen Vektor. Ausdrücke mit ähnlicher Bedeutung landen in diesem Raum nah beieinander, selbst wenn sie kein Wort teilen — genau darum geht es, und genau das können Verfahren mit Wortabgleich nicht.

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   Clustering

   Aus Paaren mit hoher Ähnlichkeit entstehen enge Startcluster, nahezu identische werden zusammengeführt, und jedes verbleibende Keyword wird dem nächsten Cluster oberhalb einer Ähnlichkeitsschwelle zugeordnet. Ergebnis: Jedes Keyword landet irgendwo, statt in einem großen Rest-Topf, den du anschließend von Hand sortierst.

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   Benennung und Intention

   Jedes Cluster wird nach seinen unterscheidungs­kräftigsten Begriffen benannt und anhand der Formulierungsmuster seiner Keywords als informationell, kommerziell oder transaktional eingeordnet.

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   Der Graph

   Cluster werden zu Knoten, skaliert nach Keyword-Anzahl oder Suchvolumen; Kanten verbinden Cluster, deren Zentren nah beieinander liegen. Das Layout ist kräftebasiert, verwandte Themen rücken also physisch zusammen — du siehst die Form eines Themenfelds, statt sie aus einer Tabelle abzulesen.

Zwei Arbeitsbereiche

Die Pipeline oben arbeitet mit dem Text, den eine Datei liefert — dieselbe Engine deckt deshalb zwei recht unterschiedliche Aufgaben ab. Welche davon du bekommst, entscheidet die Datei, die du hineinziehst, nicht eine Einstellung, die du erst suchen musst.

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   Keywords

   Jeder Export mit einer Keyword-Spalte ergibt die Themenkarte und den Content-Plan. Enthält der Export zusätzlich Position und Zielseite — wie ein Search-Console-Leistungsexport und die organischen Exporte von Ahrefs und Semrush — kommen zwei weitere Ansichten dazu: die Suchanfragen, die bereits auf Seite zwei liegen, und die, bei denen mehrere deiner eigenen URLs Impressionen abbekommen.

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   Seiten

   Ein Crawl-Export aus Screaming Frog wird zeilenweise als Seiten gelesen, und das Modell bettet Seitentitel statt Keywords ein. Du bekommst die Themenkarte der Website, die du tatsächlich hast, jedes On-Page- und technische Problem, das die Crawl-Datei belegen kann, und Seitenpaare zum selben Thema, die sich nicht verlinken. Lade zusätzlich den All-Inlinks-Export, und bereits verlinkte Paare werden herausgefiltert.

Die Grenze sei klar benannt: dieses Tool ruft deine Website nie ab. Ein Browser kann keine Antwort einer fremden Domain lesen, und ein Server, der es könnte, wäre das Ende der Zusage, auf der alles andere hier beruht. Du führst den Crawler aus, und seine Ausgabe wird auf deinem Gerät gelesen — genau wie eine Keyword-Datei.

Datenschutz ist Architektur, nicht Versprechen

Die meisten Tools versprechen, deine Uploads nicht zu missbrauchen. Dieses hier kann es nicht, weil es sie nie erhält. Das Modell wird einmal geladen und von deinem Browser zwischengespeichert; danach wird deine CSV-Datei vollständig auf deinem eigenen Gerät gelesen, eingebettet und geclustert. Es gibt kein Konto, keine Datenbank und keinen Upload-Endpunkt.

Für Agenturen und Inhouse-Teams zählt dieser Unterschied am meisten: Eine Keyword-Liste ist eine Landkarte der Geschäftsstrategie, und sie durch einen fremden Server zu schicken ist oft genau der Schritt, der einen Auftragsverarbeitungsvertrag erfordert. Hier gibt es nichts zu unterschreiben, weil es keine Verarbeitung gibt, der zuzustimmen wäre. Du kannst es selbst prüfen — öffne den Netzwerk-Tab deines Browsers während einer Analyse, oder trenne die Internetverbindung, nachdem das Modell geladen ist, und sieh zu, wie es weiterläuft.

Was es bewusst nicht tut

Rank-Tracking, Backlink-Indizes, PageSpeed-Werte und SERP-Scraping fehlen alle — und werden weiter fehlen. Jedes davon bräuchte entweder einen Server, der stellvertretend das Web abruft, oder einen kostenpflichtigen Datenanbieter, und das würde die eine Zusage brechen, auf der dieses Tool aufbaut. Außerdem verkauft genau das jedes Konkurrenzprodukt bereits, was es zum denkbar schlechtesten Feld macht, um darin anzutreten.

Bei der Crawl-Analyse lohnt die genaue Unterscheidung: Dieses Tool auditiert deine Website nicht — es liest ein Audit, das du bereits durchgeführt hast. Screaming Frog crawlt, der Export wird hier danach wie jede andere Datei gelesen. Das ist der Unterschied zwischen einem Tool, das Zugriff auf deine Website braucht, und einem, das nur eine Datei braucht, die du ohnehin schon hast.

Die ehrliche Einschränkung, die daraus folgt: Dieses Tool plant Inhalte, es misst keine Rankings. Es beantwortet „wie viele Seiten sollte es geben und worum geht es jeweils“, nicht „wo ranke ich heute“. Nutze es neben der Search Console, nicht an ihrer Stelle.

Warum es kostenlos bleibt

Es gibt keine kostenpflichtige Stufe, keine Werbung, keine Affiliate-Links und keinen Datenverkauf. Dateien bis 5.000 Keywords funktionieren ganz ohne Konto. Größere Listen sind ebenfalls kostenlos — schreib eine E-Mail für einen Freischaltcode, und du bekommst einen zurück, meist am selben Tag.

Der Grund für den E-Mail-Schritt ist nicht Monetarisierung, sondern Rückmeldung. Ein kurzer Satz dazu, woran du arbeitest, hilft bei der Entscheidung über das nächste Feature weit mehr als jedes Analytics-Dashboard — und ist die einzige Nutzerforschung, die ein Projekt wie dieses bekommt.

Wer es baut

Ein Ein-Personen-Projekt, gebaut und gepflegt von jemandem, der forschungsseitig mit Graphanalyse und Embedding-Modellen arbeitet. Es steht keine Firma dahinter, keine Investoren und kein Wachstumsziel — genau deshalb kann es sich leisten, keine Bezahlstufe zu haben und die Funktionen abzulehnen, für die deine Daten gesammelt werden müssten.

Verwandte offene Arbeit: Awesome Keyword Clustering, eine kuratierte Sammlung von Clustering-Tools, Bibliotheken, Embedding-Modellen und Papers — inklusive derer, die mit dieser Seite konkurrieren.

Fragen, Fehlermeldungen und Feature-Wünsche gehen alle an info@graphmykeywords.com.