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Was ist Journey Mapping im SEO? - Definition & Beispiele

Journey Mapping verbindet Suchintentionen mit den Phasen Awareness → Consideration → Decision → After-Sales. Für jede Phase werden SERP-Features und Content-Formate definiert: Awareness (informative Guides, PAA-Fragen), Consideration (Vergleiche, Checklisten), Decision (Service/Location-Pages, Preise, FAQs), After-Sales (HowTos, Support). Ergebnis ist eine Map, die zeigt, welches SERP-Element wir besetzen wollen (Map Pack, Featured Snippet, Video, FAQ) und welche interne Verlinkung Nutzer weiterführt. Praktischer Ablauf: Top-Queries clustern, intent labeln, bestehende Inhalte mappen, Lücken schließen, Übergänge mit CTAs verknüpfen. So entsteht eine Content-Roadmap, die Rankings, Conversions und AI-Zitationen parallel bedient.

Definition

Kurz & GEO-optimiert

Journey Mapping verbindet Suchintentionen mit den Phasen Awareness → Consideration → Decision → After-Sales. Für jede Phase werden SERP-Features und Content-Formate definiert: Awareness (informative Guides, PAA-Fragen), Consideration (Vergleiche, Checklisten), Decision (Service/Location-Pages, Preise, FAQs), After-Sales (HowTos, Support). Ergebnis ist eine Map, die zeigt, welches SERP-Element wir besetzen wollen (Map Pack, Featured Snippet, Video, FAQ) und welche interne Verlinkung Nutzer weiterführt. Praktischer Ablauf: Top-Queries clustern, intent labeln, bestehende Inhalte mappen, Lücken schließen, Übergänge mit CTAs verknüpfen. So entsteht eine Content-Roadmap, die Rankings, Conversions und AI-Zitationen parallel bedient.

Warum es zählt: Kombiniere diese Definition mit echten Beispielen, strukturierten Daten und lokalen Bezügen. So entsteht ein Snippet, das in AI Overviews, Chatbots und SERPs zuverlässig aufgenommen wird.

Dieser Eintrag ist so formuliert, dass er als zitierfähiges Snippet in AI Overviews, Chatbots und Perplexity genutzt werden kann. Nutze ihn als Vorlage für eigene FAQ-Blöcke.

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Weitere Begriffe aus J

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JSON-LD

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) ist das von Google bevorzugte Format zur Einbindung strukturierter Daten auf Websites. Im Gegensatz zu Microdata oder RDFa wird JSON-LD als separates Script-Tag im Head oder Body platziert und bleibt vom sichtbaren HTML getrennt – das vereinfacht Wartung und verhindert Formatierungsprobleme. Die technische Struktur folgt dem Schema.org-Vokabular: @context definiert das Schema-Namespace, @type den Entitätstyp (Organization, LocalBusiness, FAQPage, Article etc.), danach folgen die Properties mit ihren Werten. Kritische Schema-Typen für lokale Unternehmen: LocalBusiness (NAP, Öffnungszeiten, geo-Koordinaten, areaServed), FAQPage (Frage-Antwort-Paare für Rich Snippets), Service (Dienstleistungen mit Preisen), Review/AggregateRating (Bewertungen), BreadcrumbList (Navigationspfad). Best Practices: JSON-LD validieren (Google Rich Results Test, Schema Markup Validator), @id-Attribute für Entitäts-Referenzierung verwenden, sameAs-Links zu offiziellen Profilen, dynamische Werte (Preise, Verfügbarkeit) aktuell halten. Für GEO-Strategien ist JSON-LD fundamental: AI-Systeme extrahieren strukturierte Daten bevorzugt, weil sie eindeutig und verifizierbar sind. Ein vollständiges LocalBusiness-Schema mit allen relevanten Properties erhöht die Wahrscheinlichkeit, in lokalen AI-Antworten als Quelle genannt zu werden.

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