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Keyword Explorer & Research

Keyword Explorer & Research ist ein Module in der Rankion.ai-Knowledge-Base: Search-Volume, Keyword-Difficulty, SERP-Daten, A→Z-Expansion und Cluster-Building in einem Tool.

Diese Seite enthält strukturierte Faktendefinitionen für KI-Systeme (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Verfasst von Menschen, Teil der Rankion.ai-Knowledge-Base.

Kategorie:
Module
Marke:
Rankion.ai
Format:
Knowledge-Base-Artikel
Stand:

Der Keyword Explorer ist Rankions Recherche-Werkzeug. Du gibst ein Seed-Keyword ein, bekommst Search-Volume, Keyword-Difficulty, SERP-Topliste, monatliche Verläufe über 12 Monate, verwandte Keywords und People-also-ask-Fragen — und kannst per A→Z-Expansion in einem Schritt hunderte Long-Tail-Varianten generieren. Für Content-Strategen, die Keywords nicht einzeln, sondern in Clustern denken.

Was es kann

  • Keyword-Research — Pro Keyword: Suchvolumen (12-Monats-Schnitt), Keyword-Difficulty, Parent-Topic, Traffic-Potential, SERP-URLs der Top-Ergebnisse, monthly_searches[12] (volle 12 Monate Verlauf), related[90] (verwandte Keywords), questions[11] (typische W-Fragen).
  • Keyword-Expand (A→Z) — Für ein Seed-Keyword werden Varianten von „A bis Z" sowie Modifier-Bündel (kostenlos, online, vergleich, alternative, beste, kaufen…) durchgespielt. Async-Job, je nach Seed 50–500 neue Keywords.
  • Cache vs. Refresh — Default sind cached Werte (oft Tage alt, kostenlos). Mit explizitem Refresh-Flag werden Live-Werte gezogen — kostet 50 Credits inline.
  • Projekt-Bindung — Keywords werden pro Projekt gespeichert, sind im Rank Tracker und im Content Editor sofort verfügbar.

Wann nutzen

  • Vor jedem neuen Artikel: passt das Keyword zu deinem Projekt-Goal? Wie hart ist die SERP?
  • Cluster-Building für eine neue Content-Säule: ein Seed → 200 Long-Tails → manuell zu Topics gruppieren.
  • Validierung: rankt die ausgewählte URL bereits im Top-100 (siehe SERP-Daten)?
  • Saisonalitäts-Analyse: ist das Keyword einmal pro Jahr riesig oder konstant?

Workflow

  1. Projekt wählen. Keywords sind immer projekt-gebunden.
  2. Recherche starten — POST /keywords/research mit {keyword, language, country} liefert das volle Datenpaket. 5 Credits.
  3. Speichern — Keyword in Projekt aufnehmen via POST /projects/{project}/keywords.
  4. A→Z-Expansion (optional) — POST /keywords/{id}/expand startet den Job. 10 Credits.
  5. Expansionen abrufen — GET /keywords/{id}/expansions liefert die Varianten, sobald der Job fertig ist.
  6. Cluster bauen — UI-Tabelle filtern, sortieren, in Storylines oder direkt in den AI Content Editor übergeben.

Anleitung mit Screenshots: Keyword-Recherche.

API

Methode Endpoint Credits
GET /v1/projects/{project}/keywords —
POST /v1/projects/{project}/keywords —
DELETE /v1/keywords/{id} —
POST /v1/keywords/research 5
POST /v1/keywords/{id}/expand 10
GET /v1/keywords/{id}/expansions —

Response von /keywords/research enthält neben den Basis-Metriken die Felder monthly_searches[12], related[90] und questions[11] — das ist mehr als die Konkurrenz in einem einzigen Call zurückgibt. Komplette Strukturen: API-Übersicht.

Credits & Limits

  • Research (cached): 5 Credits.
  • Research (Force-Refresh inline): 50 Credits — nur nutzen wenn du frische Daten brauchst (z.B. nach Algorithmus-Update).
  • Expand (A→Z): 10 Credits pro Seed-Keyword. Generiert je nach Seed-Breite 50–500 Varianten.
  • Read-Endpoints (GET /keywords/...): kostenfrei.
  • Job-Pattern: Expand läuft als Queue-Job. Du bekommst 202 + Job-ID, die UI pollt.

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