Was mit deinen Keywords wirklich passiert
Keine API-Schlüssel, keine Uploads, kein Warten in einer Warteschlange. Ein kleines Sprachmodell läuft in deinem Browser-Tab und gruppiert deine Keywords danach, was sie bedeuten. Hier ist die gesamte Pipeline — und sieben echte Dateien, die du mit einem Klick öffnest, vom Search-Console-Export bis zum kompletten Website-Crawl.
Vier Schritte, alle lokal
Nichts verlässt zu irgendeinem Zeitpunkt den Browser-Tab.
CSV einlesen
Dein Export wird im Browser gelesen. Die Keyword-Spalte wird automatisch erkannt — query, keyword, top queries und ähnliche funktionieren alle, mit Komma, Semikolon oder Tab als Trennzeichen. Duplikate werden entfernt.
Wörter in Bedeutung übersetzen
Jedes Keyword läuft durch all-MiniLM-L6-v2, ein Satz-Embedding-Modell, das Text in einen Vektor aus 384 Zahlen verwandelt. Keywords mit ähnlicher Bedeutung landen nah beieinander — auch ohne ein gemeinsames Wort.
Themen finden
Zuerst werden enge Gruppen gebildet, fast identische Gruppen zusammengeführt, dann wird jedes Keyword seiner nächsten Gruppe zugeordnet. Jedes Thema wird nach seinen charakteristischsten Wörtern benannt, gewichtet, damit generische Begriffe zurücktreten.
Die Karte zeichnen
Ähnliche Themen werden verbunden, ein Force-Layout ordnet das Ergebnis an. Die Blasengröße entspricht der Keyword-Anzahl; verbundene Themengruppen teilen sich eine Farbe. Exportiere die Cluster als CSV oder die Karte als PNG.
Warum „nach Bedeutung“ wichtig ist
Tools, die nach gemeinsamen Wörtern gruppieren, stellen „how to make cold brew“ und „cold brew ratio“ zusammen, übersehen aber, dass „iced coffee recipe“ dazugehört. Embeddings erkennen das — deshalb entsprechen die Cluster Seiten, die du tatsächlich schreiben würdest, und nicht bloßen Zeichenketten-Treffern.
Sieben echte Dateien, sieben echte Ergebnisse
Jede Datei unten läuft durch dieselbe Pipeline, die du bekommst; die Zahlen und Themennamen sind die tatsächliche Ausgabe. Die ersten beiden zeigen, was das Tool aus einem Search-Console-Export und einem Website-Crawl macht, der Rest sind einfache Keyword-Listen. Öffne eine davon für die interaktive Version.
Wo du bereits rankst
Dasselbe Clustering, plus die Spalten, die die meisten Tools verwerfen. Dieser Export enthält Position und Zielseite je Suchanfrage — damit wird aus der Themenkarte eine To-do-Liste: 45 Suchanfragen auf Seite zwei und 6, die sich auf zwei deiner eigenen URLs verteilen.
Deine eigene Website, kartiert
Zieh einen Screaming-Frog-Export hinein, und dieselbe Engine liest Seitentitel statt Keywords. Du bekommst die Themenkarte der Website, die du tatsächlich hast, jedes On-Page-Problem, das der Crawl belegen kann, und die Seiten, die dasselbe Thema abdecken, ohne sich zu verlinken.
Kaffee & Zubereitung
Eine Hobby-Nische mit vielen eigenständigen Teilbereichen. Zubereitungsmethoden trennen sich sauber von Ausrüstung, Gesundheitsfragen und dem Café-Geschäft.
Projektmanagement-Software
Eine B2B-SaaS-Nische. Produktvergleiche trennen sich von Methodik-Erklärungen und Karrierebegriffen — drei sehr verschiedene Seiten, drei sehr verschiedene Intentionen.
Fitness zu Hause
Training, Fettabbau, Beweglichkeit und Ernährung ziehen sich in eigene Cluster auseinander — ein gutes Beispiel für eine breite Nische, die eigentlich vier Content-Säulen ist.
Persönliche Finanzen
Investieren, Budget, Schulden, Kredit und Rente liegen sprachlich nah beieinander, sind in der Praxis aber getrennte Seiten. Die Karte zeigt, wo die Grenzen wirklich verlaufen.
Japan-Reisen
Reiseziele, Transport, Essen und praktische Logistik. Auffällig: Städtenamen gruppieren sich nach Stadt und nicht nach dem Wort „guide“ — genau das leistet die Gruppierung nach Bedeutung.
Jetzt mit deinen eigenen
Exportiere Suchanfragen aus Search Console, Ahrefs, Semrush oder dem Keyword-Planer und zieh die CSV hierher. Sie verlässt deinen Browser nie — kostenlos bis 5.000 Keywords, mehr auf Anfrage.
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