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Regex-Filter in der Search Console – für mehr SEO-Insights

David Erdmann / 18. Dezember 2024

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Regex-Filter in der Search Console – für mehr SEO-Insights

Was tun, wenn die Standardfilter der Search Console an ihre Grenzen stoßen und du spezifischere Einblicke benötigst? Hier kommen Regex-Filter ins Spiel. Sie sind ein mächtiges Werkzeug, um komplexe Daten gezielt zu analysieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Heute skizzieren wir ein paar Anwendungsfälle für Regex-Filter in der Google Search Console, sodass du effizient filterst und dadurch wertvolle Erkenntnisse für die tägliche SEO-Arbeit gewinnst.

Regex-Filter in der Google Search Console: Anleitung

Führe folgende Schritte durch:

Öffne die Google Search Console.
Wähle den Leistungs-Bericht (oder “Google Suche-Ergebnisse”) aus.
Starte im “Datum”-Filter zunächst mit den letzten 16 Monaten, um möglichst viele Daten zu erhalten.
Setze unter “Neu” einen Filter für Suchanfragen.
Wähle dort aus der Dropdown-Liste “Benutzerdefiniert (Regex)” und dann “Stimmt mit dem Regex überein” aus. Gib dann die entsprechende Regex ein.

Anwendungsfall 1: Regex-Varianten für den Longtail-Bereich

Die Unterscheidung zwischen Brand/Non-Brand-Traffic ein wesentlicher Faktor in der Suchmaschinenoptimierung und sollte Teil jedes SEO-Audits, -Strategie und -Reportings sein. Während SEOs (und in der Regel auch viele Marketing-Teams) hier den Fokus auf die Stärkung des Non-Brand-Bereichs richtet, bleiben markenbezogene Keywords außen vor. Denn in der Regel funktioniert der Brand ja fast von selbst. Gelegentlich tut man aber gut daran, solche Ansichten kritisch zu hinterfragen. Schauen wir uns vor diesem Hintergrund Daten etwas genauer an, so wird im Hinblick auf Conversions viel Potenzial verschenkt.

Wie kann ich in der Google Search Console Brand-Keywords filtern?

Um nach Brand-Keywords zu filtern, setzt du deinen Markennamen einfach in folgenden Ausdruck bzw. Regex-Filter in der Google Search Console:

.*Markenname.*

Schon hast du deine Brand-Keywords gefiltert. Die GSC stellt die Suchbegriffe in der Regel in Kleinschreibung dar. Entsprechend kannst du hier auch alle Begriffe so angeben. Da im Kontext einer Marke aber meistens mehrere Varianten oder Wortkombinationen auftauchen, ist es sinnvoll, den RegEx-Ausdruck zu erweitern. Wichtig ist, das Trennzeichen „|“ zu verwenden. Besteht eine Namensvariante aus mehreren Begriffen, kannst du sie ganz normal mit Leerzeichen verwenden.

.*Marke 1.*|.*Marke 2.*|Marke 3.*

Je nachdem, ob du Brand oder Non-Brand-Daten betrachten möchtest, wählst du entweder „Stimmt überein“ oder „Stimmt nicht überein“. Für komplexere Kombinationen bietet sich dann der Einsatz eines Dashboards mit dem Google Looker Studio (früher Google Data Studio) an, welches den Brand-Non-Brand-Traffic dezidiert filtert und dir noch mehr Analysemöglichkeiten bietet.

Was kannst du mit dem Ergebnis anfangen?

Hoffentlich eine Menge. 😉

So wichtig die Unterscheidung zwischen Brand- und Non-Brand-Traffic aus SEO-Sicht auch ist, sollte man den Vorteil einer starken Marke nicht unterschätzen. Gerade Unternehmen, die in einer Nische oder im B2B-Bereich am Markt sind, verfügen häufig nicht über die Kapazitäten, den Non-Brand-Bereich ausreichend zu bespielen. Hier erscheint es aus unserer Sicht sinnvoll, mit den vorhandenen Themen und Keywords rund um die Marke zu operieren und diese für SEO zu nutzen. Keyword-Kombinationen und Themen wie:

[marke + standort|
[marke + feedback + kritik]
[marke + service]
[marke + händler]

dürften in der ein oder anderen Variante bei deinen Analysen auftauchen. Deshalb solltest du diese Daten auch nutzen und im besten Fall auch den passenden Inhalt auf der Website anbieten. Die Startseite kann und soll nicht für alle Themen deines Unternehmens ranken.

Anwendungsfall 2: Regex-Filter in der Google Search Console für den Longtail-Bereich

Diese Regex-Angabe gibt dir alle Suchanfragen aus, die über mindestens 15 Wörter verfügen.

Variante 1

Suchanfragen anhand der Wortzahl filtern (Zahl = Anzahl der Wörter) Diese Regex-Angabe gibt dir alle Suchanfragen aus, die über mindestens 15 Wörter verfügen.

([^” “]*\s){15,}?

Variante 2

Suchanfragen anhand der Zeichenzahl filtern (Zahl = Anzahl der Zeichen) Die Angabe funktioniert ähnlich wie oben, geht aber auf die Zeichenanzahl ein.
^[\w\W\s\S]{40,}$

Weitere Tipps zur Longtail-Optimierung mithilfe von Regex-Filter in der Google Search Console

Pro-Tipp 1: Hier ruhig etwas mit der Anzahl der Zeichen/Wörter (a) und den gefilterten Zeiträumen (b) in der GSC experimentieren. Als Faustregel kannst du dir merken, dass höhere Zahlen bei (a) deutlich weniger, aber granularere Ergebnisse produzieren. Bei (b) führen kürzere Zeiträume zu deutlich weniger, dafür aktuelleren Themen.

Pro-Tipp 2: Longtail mit einer „hohen“ Zahl an Impression filtern und prüfen, welche deiner URLs hierfür ranken (und ob Google dafür ein Featured Snippet ausspielt). Dann die Suchanfrage in den Text einbauen. Falls es sich hierbei um eine Frage handelt, diese als <h2> oder <h3> implementieren und natürlich die entsprechende Antwort nicht vergessen.

Anwendungsfall 3: Regex-Varianten für den Aftersale-Bereich

Deine SEO-Strategie endet, wenn ein Nutzer bei dir gekauft, bestellt oder angefragt hat? Das ist zwar wohl der wichtigste Schritt, aber auch die Phase nach der Transaktion kann viel SEO-Potenzial bergen. Unserer Erfahrung nach wird dieses Thema oft vernachlässigt.

Branchenübergreifende Variante 1

Branchenübergreifende Variante 2

Branchenübergreifende Variante 3

E-Commerce-Variante 1

E-Commerce-Variante 2

E-Commerce-Variante 3

B2C-Variante

B2B-Variante

SaaS-Variante

Elektronikbranche-Variante

Automobilbranche-Variante

„Mode und Bekleidung“-Variante

Finanzbranche

Immobilienbranche

Gesundheitswesen

Reise und Tourismus

Lebensmittel und Ernährung

Versicherungsbranche

Auf Software bezogene Variante

Support-bezogene Variante

SEO-Branche ( 😉)

Was mache ich mit diesen Daten?

Zunächst einmal bekommst du so ein Gefühl dafür, für welche Aftersale-Suchanfragen du überhaupt schon gefunden wirst (und zu welchen nicht). Danach schlagen wir folgenden Workflow vor:

Liste mit den Suchanfragen exportieren. Das vereinfacht die Filterung bzw. weitere Arbeit mit den Daten.
Priorisiere, welche Suchanfragen für dich sinnvoll sind (bspw. auf Basis deiner Top-Produkte, einer hohen Zahl an Impressionen, bereits vorhandenem Content, Quick Wins o. Ä.)
Prüfe in der Google Search Console, welche URL zu der jeweiligen Suchanfrage ausgespielt wird.
Triff eine Entscheidung, ob du die jeweilige URL sinnvoll um diese Angaben ergänzen kannst/willst, oder ob du eine eigene Seite dafür erstellen willst, und setze das entsprechend um.

Behalte im Hinterkopf, dass diese Daten nur die Suchanfragen widerspiegeln, zu denen du aktuell schon ausgespielt wirst. Möglich also, dass es noch viele weitere Keywords in diesem Bereich gibt, zu denen du noch gar nicht triffst.

Fazit: Regex-Filter in der Google Search Console

Die Arbeit mit einem Regex-Filter in der Google Search Console ist für die Analyse eine große Hilfe. Nicht vergessen, bei den vorgestellten Formulierungen handelt es sich nur um Beispiele (und wir übernehmen keine Garantie, dass auch alles so funktioniert. 😉). Du kennst deine Branche/dein Produkt am besten – ergänze die Regex-Angabe also entsprechend. Weitere Tipps und Beispiele zum Thema Regex liefert übrigens auch Google selbst.

Und wichtig: Vergiss nicht, dass die GSC die RE2-Syntax verwendet. Falls du dir also beispielsweise Hilfe von ChatGPT & Co. holst, solltest du das ggf. mit angeben.

Regex-Filter in der Google Search Console: Weiterführende Informationen und Quellen

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David Erdmann

Senior SEO Consultant

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