Grounding Queries: So sucht Google Gemini im Hintergrund, und jede dritte Suchanfrage nennt eine Jahreszahl.

In den 5.333 Grounding Queries, die Moz über die Gemini-API gesammelt hat, sucht Gemini in Begriffsketten, kaum in Fragen. Die Suchanfragen zu 1.000 englischen Themen sind im Schnitt 6,56 Wörter lang, jede dritte enthält eine Jahreszahl, keine einzige ein Fragezeichen. Bei 405 bis 481 der 5.333 Queries (7 bis 9 %) steht kein Wort des Themas, stattdessen etwa ein Unternehmen, ein Produkt oder eine Abkürzung. Für die Content-Planung zeigen die Daten, welche Begriffe, Entitäten und Jahreszahlen Gemini an ein Thema hängt. Moz hat sie mit angepassten System-Instruktionen und nur für englische Themen erhoben, deshalb braucht es für deutsche Themen eine Abfrage über die Gemini-API.

Was sind Grounding Queries?

Grounding Queries sind die Suchanfragen, die ein Sprachmodell selbst absetzt, um seine Antwort mit aktuellen Quellen abzusichern. Grounding heißt in der KI, eine Antwort an überprüfbare Fakten zu binden, statt sie nur aus den Trainingsdaten zu erzeugen. Das Prinzip beschreibt der Artikel zu Retrieval Augmented Generation. Für „Grounding with Google Search“ in der Gemini-API beschreibt Google den Ablauf so: Das Modell prüft, ob eine Google-Suche die Antwort verbessert, erzeugt bei Bedarf eine oder mehrere Suchanfragen, führt sie aus und antwortet mit Quellenangaben.

Moz ordnet Grounding Queries als Teil des Query-Fan-Outs ein, also der Zerlegung einer Anfrage in mehrere Teilsuchen. In Moz’ vereinfachtem Beispiel steht jede Teilsuche für eine Suchabsicht:

Moz beschreibt Grounding Queries als Interpretation der Suchabsicht durch das Modell. Suchdaten können einfließen, gesteuert wird der Prozess laut Moz aber maschinell: „Grounding is Google running searches for itself“. Google sucht für sich selbst, um Inhalte zu finden, die ihm sonst entgehen würden. Die 5.333 Suchanfragen stammen aus der Gemini-API, zu 1.000 englischen Themen aus verschiedenen Branchen, rund fünf je Thema, und sind seit dem 1. September 2026 offen. Die folgenden Zahlen stammen, wo nicht anders vermerkt, aus einer eigenen Auswertung: einer Nachrechnung dieses Datensatzes.

Wie lang sind Grounding Queries?

Meist 5 bis 8 Wörter. Moz nennt eine Spanne von 3 bis 17 Wörtern und einen Schnitt von 6,56. Die Verteilung ist eng: 4.530 der 5.333 Queries (84,9 %) liegen zwischen 5 und 8 Wörtern, genau 6 oder 7 Wörter haben 2.813 (52,7 %). Nur 305 (5,7 %) kommen mit höchstens 4 Wörtern aus, 155 (2,9 %) haben 10 oder mehr.

Die Themen selbst sind im Schnitt 2,69 Wörter lang, die Queries mehr als doppelt so lang. Typisch ist „standard types of auto insurance coverage“ zum Thema „Auto Insurance Policies“. Moz nennt solche Queries „long-tail“, weil sie in der Form an Longtail-Keywords erinnern. Dass hier eine Maschine sucht, zeigt eines der langen Beispiele von Moz: „laptop gpu vs desktop gpu performance difference 2025 2026 rtx 40 50 series“ reiht in 13 Wörtern Fachbegriffe und Zahlen aneinander. Suchvolumen hat Moz nicht gemessen. Dass solche Suchanfragen nur einstelliges Suchvolumen haben, formuliert Moz ausdrücklich als Vermutung.

Warum schreibt Gemini Jahreszahlen in seine Suchanfragen?

Moz vermutet, dass Gemini mit der Jahreszahl aktuelle Ergebnisse sucht, die über den Stand seiner Trainingsdaten hinausgehen. Den Wissensstand von Gemini 3.5 datiert Google laut Moz auf März 2026, räumt aber ein, dass manche Daten nur den Stand von Januar 2025 haben können. Belegt ist das Muster: Laut Moz enthält ein Drittel (33 %) der Queries eine Jahreszahl, nachgerechnet 1.769 von 5.333. Fast immer ist es 2026, das Jahr steht in 1.743 dieser 1.769 Queries. „2025“ kommt in 863 vor, davon 829-mal direkt vor „2026“. Ohne „2026“ taucht „2025“ nur in 23 Queries auf.

Die Jahreszahl steht meist am Ende: Bei 1.556 der 1.769 Queries (88 %) ist sie das letzte Wort. Das Muster zieht sich durch die meisten Themen: 840 der 1.000 haben mindestens eine Query mit Jahreszahl. Dazu kommen Aktualitätswörter wie „latest“ (108 Queries), „recent“ (80) und „current“ (77).

Sucht Gemini in Fragen oder in Begriffen?

In Begriffen. Keine der 5.333 Queries enthält ein Fragezeichen. Nur 371 der 5.333 (7,0 %) beginnen mit einem Fragewort oder einem Hilfsverb wie „is“ oder „does“.

Ein Beispiel ist „cyber insurance requirements security controls 2025 2026“ zum Thema „Cyber Insurance Support“. Formuliert Gemini doch eine Frage, fehlt das Fragezeichen: „does personal auto insurance cover rental cars“.

Suchoperatoren sind selten. In Moz’ Google Sheet stehen OR-Verknüpfungen oder Phrasen in Anführungszeichen sichtbar in 42 der 5.333 Queries (0,8 %), site: kommt gar nicht vor. Das ist eine Untergrenze: In 118 Zeilen ist die von Moz angegebene Zeichenzahl um 2 größer als der sichtbare Text, dort fehlen vermutlich Anführungszeichen. Selbst wenn alle diese Zeilen Operatoren enthielten, wären es 126 Queries (2,4 %), also wahrscheinlich weniger als 3 %.

Welche Wörter nutzt Gemini in seinen Suchanfragen?

Auffällig oft Wörter für Entwicklungen, für Auswahl und Vergleich sowie für Einordnung. Das Wort „trends“ steht in 755 der 5.333 Queries (14,2 %), „best“ oder „top“ in 522 (9,8 %), „vs“ in 238 (4,5 %). Gezählt wurde, ob ein Wort mindestens einmal vorkommt. Das ist keine Intent-Klassifikation: „best“ macht eine Query nicht automatisch kaufnah.

Die ausgewählten Wörter lassen sich grob drei Mustern zuordnen: Entwicklung („trends“, „market“), Auswahl und Vergleich („best“, „top“, „vs“, „types“) und Einordnung („definition“, „challenges“, „benefits“). Mit „best“ oder „top“ beginnen 423 der 5.333 Queries (7,9 %), etwa „best international travel insurance plans 2026“.

Einige Wörter verteilen sich auffällig gleichmäßig über die Themen: „definition“ steht in 239 Themen fast immer genau einmal (241 Queries), „challenges“ in 182 Queries aus 182 Themen. Das kann auf die nicht veröffentlichten System-Instruktionen zurückgehen und muss kein allgemeines Suchmuster von Gemini sein.

Wie weit entfernen sich Grounding Queries von ihrem Thema?

Die meisten Queries teilen mindestens ein Wort mit ihrem Thema, 405 bis 481 der 5.333 (7 bis 9 %) aber keines. In diesen Queries stehen statt der Themenwörter zum Beispiel Entitäten, also eindeutig benennbare Unternehmen, Produkte oder Begriffe, wie sie auch der Knowledge Graph verknüpft.

Die Spanne von 7 bis 9 % hängt an der Zählweise: Zählen „trend“ und „trends“ als verschiedene Wörter, sind es 481 Queries, mit entferntem Plural-s 405. Abkürzungen gelten in beiden Zählweisen nicht als gemeinsames Wort, etwa „ERP industry trends 2026“ zum Thema „Enterprise Resource Planning“, obwohl die Query beim Thema bleibt. Wie die Prompts formuliert waren, beschreibt Moz nicht, veröffentlicht sind nur die Themen. Der Abgleich läuft deshalb gegen das Thema.

Wie belastbar ist der Moz-Datensatz zu Grounding Queries?

Die Zahlen sind am offenen Datensatz nachrechenbar, gelten aber nur für die Gemini-API mit angepassten System-Instruktionen und für englische Themen. Die wichtigste Einschränkung benennt Moz selbst: Im Standard liefert die API selten mehr als 1 bis 2 Grounding Queries je Prompt, oft gar keine. Das gilt laut Moz auch für Gemini 3.5 Flash mit mittlerem oder höherem Thinking-Level, also mit mehr Denkschritten vor der Antwort. Moz hat die System-Instruktionen angepasst, also die Vorgaben, die das Modell zusätzlich zum Prompt erhält, und so 4 bis 6 Queries je Prompt bekommen. Moz schreibt dazu selbst: „we cheated a little bit“.

Ob die angepassten System-Instruktionen auch Länge, Jahreszahlen, Vokabular oder Themennähe verändern, lässt sich nicht prüfen, weil Moz ihren Wortlaut nicht veröffentlicht. Laut Moz können sich der AI Mode, die KI-Suche in Google, und der Query-Fan-Out im Live-Betrieb deutlich anders verhalten. Dazu kommen diese Grenzen:

• Stichprobe: 1.000 englische Themen, deren Auswahl Moz nicht beschreibt. Die neun Themen mit Versicherung im Namen weichen mit 44 Queries nicht erkennbar vom Gesamtdatensatz ab (Ø 6,59 Wörter, 15 mit Jahreszahl), sind für eine Branchenaussage aber zu wenige.
• Wiederholungen: Moz beschreibt nicht, wie viele Prompts oder Läufe je Thema liefen. 121 der 1.000 Themen haben 7 bis 16 Queries, also mehr, als ein Prompt laut Moz liefert. Eine Streuung zwischen Läufen lässt sich nicht auswerten.
• Modell und Zeitraum: Beides nennt Moz nicht ausdrücklich. Eine Query mit „july 2026“ spricht für eine Erhebung im Juli oder August 2026. Google führt Gemini 3.5 Flash inzwischen als Legacy-Modell und 3.8 Flash als neuestes Flash-Modell (Stand 23.09.2026). Ob neuere Modelle gleich suchen, zeigen die Daten nicht.
• Nur Suchanfragen: Der Datensatz zeigt, wonach Gemini sucht, nicht welche Seiten es findet oder zitiert. Suchvolumen wurde nicht gemessen.
• Datenqualität: 5.326 der 5.333 Queries sind verschieden, einige Duplikate stammen von fast gleichen Themen. In bis zu 118 Zeilen fehlen im Sheet vermutlich Anführungszeichen.
• Interessenlage: Moz bewirbt auf der Artikelseite ein Tool für AI-Visibility-Tracking. Der Datensatz ist trotzdem offen und nachrechenbar.

Auf andere Systeme lassen sich die Befunde nicht ohne Weiteres übertragen. ChatGPT etwa sucht je nach Modus zum Teil in einem eigenen Index, wie der Artikel zu ChatGPTs Suchindex zeigt.

Was bedeuten Grounding Queries für deine Content-Planung?

Grounding Queries sind eine zusätzliche Datenquelle für die Content-Planung, keine Ranking-Taktik. Sie zeigen, welche Begriffe Gemini selbst an ein Thema hängt, und lassen sich in drei Schritten nutzen. Ob eine Seite dadurch häufiger gefunden oder zitiert wird, belegen die Daten nicht.

Grounding mit der Google-Suche gibt es für Gemini-3.x-Modelle nur im Paid Tier der Gemini Developer API: Die ersten 5.000 Suchanfragen pro Monat sind frei, danach berechnet Google 14 $ je 1.000 (Stand 23.09.2026). Abgerechnet wird jede Suchanfrage, die das Modell ausführt, nicht der Prompt. Laut Moz liegen diese Suchkosten um Größenordnungen über den Token-Kosten, also den Kosten für die verarbeitete Textmenge. Die rund 7 $ je 100 Prompts gelten für fünf Queries je Prompt. Im Standard mit 1 bis 2 Queries wären es rechnerisch 1,40 bis 2,80 $. Moz hat die Daten über Vertex AI abgerufen, die Cloud-Plattform von Google, deren Preise nicht gesondert geprüft sind.

Gehören Grounding Queries neben Keyword- und Prompt-Recherche in die Content-Planung?

Aus meiner Sicht ja, als dritte Datenquelle. Die Keyword-Recherche zeigt, wonach Menschen suchen, die Prompt-Recherche, was sie ein KI-System fragen. Grounding Queries decken den Schritt danach ab: die Begriffe, mit denen das System selbst nach Quellen sucht. Das liefern weder Suchvolumen noch Prompt-Sets.

In diesem Datensatz sucht Gemini in verdichteten Begriffsketten, kaum in ausformulierten Fragen. Ich lese das als Argument, Inhalte über Entitäten, Fachbegriffe und Aktualität zu planen, nicht nur über die einzelne Nutzerfrage. Das ist eine Lesart der Daten, keine gemessene Wirkung auf Rankings oder Citations.

Für Finanz- und Versicherungsthemen im deutschen Markt liefert der Datensatz keine Antwort. Dafür braucht es eine Messung über die Gemini-API, und die kostet bei Moz’ Vorgehen rund 7 $ je 100 Prompts. Wie wir solche Datenquellen für Brands aus Finanzen und Versicherung in die Content-Planung übersetzen, beschreibt die Seite zu unserer AI-Search-Beratung.

FAQ: Häufige Fragen zu Grounding Queries