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Frage-Headings

Prüft Frage-Style H2/H3-Headings — verbessert AI-Zitate und Featured-Snippet-Chancen.

Was dieser Check misst

Wir scannen H2/H3-Headings auf Frage-Muster ("Wie...", "Was...", "Warum..." etc.). Seiten mit Q-Format-Headings werden von AI-Engines öfter zitiert weil jede Heading klar auf eine User-Query mappt.

Warum es wichtig ist

LLMs zitieren spezifische Passagen, nicht ganze Seiten. Eine Frage-formatierte Heading "Wie funktioniert HSTS?" gefolgt von einem klaren Antwort-Absatz ist die zitations-freundlichste Struktur für AI-Suche.

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Wie unser Audit es erkennt

Regex über H2/H3-Text auf Frage-Muster. Prozent der Q-Style-Headings pro Seite.

Typische Findings

  • error_outlineBlog-Post nutzt nur Statement-Headings ("Einleitung", "Setup", "Fazit").
  • error_outlineFAQ-Sektion existiert aber komprimiert Labels statt vollen Fragen.

So behebst du es

Mindestens 30% der H2/H3 als echte User-Fragen umschreiben. Darunter eine direkte 2-3 Satz-Antwort. Mit FAQPage-JSON-LD für Rich Results kombinieren.

Häufige Fragen

Funktioniert das für Produktseiten?expand_more
Ja — "Wie viel kostet X?" "Ist X mit Y kompatibel?" sind tolle Produkt-Headings die Long-Tail-Queries abgreifen.

Soll das auf deiner Site geprüft werden?

Pantra läuft den vollen Audit (SEO, Sicherheit, GEO, Performance, Schema, Technik, Bilder) in 10 Sekunden und generiert stack-spezifische Fix-Prompts.

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