Seit der Einführung der sogenannten „semantischen Suche“ und dem „RankBrain“ Algorithmus durch Google, wird die Bedeutung einer Suchanfrage in den Mittelpunkt gestellt. Eine semantische Suchmaschine soll die Nutzererfahrung durch ein sehr gutes semantisches Verständnis in Bezug auf Suchanfragen und relevante Dokumente verbessern.
Somit soll die inhaltliche Bedeutung von Texten mit den jeweils zugehörigen Suchanfragen optimal verknüpft werden. Eine echte semantische Suche mit tatsächlichem Textverständnis ist dies jedoch nicht, da die semantische Suche nur mit der Hilfe von statistischen Textanalysemethoden in Verbindung mit dem sogenannten „Machine Learning“ nachgebildet wird.
Üblicherweise werden statt einfacher Worthäufigkeiten tf.idf -Gewichte der Wörter benutzt, aber auch Techniken, wie Clustering und Klassifikation von Dokumenten kommen zum Einsatz. Um die Ähnlichkeit von zwei Texten zu bestimmen, werden Vektorraummodelle genutzt. Beispielsweise sind Wörter, die nur in wenigen Texten vorkommen, im Allgemeinen viel aussagekräftiger für den Inhalt eines Textes als häufig vorkommende Wörter. In diesem Zusammenhang kommen dann auch Stoppworte, Kollokationen, Kookkurrenzen, Konkordanzen bzw. weitere Methoden aus der Korpuslinguistik zum Einsatz. Nimmt man jetzt an, dass die von Google genutzten Anaylsemethoden ähnlich funktionieren und die so gebildeten Cluster bzw. die Klassifikationen inhaltlichen Themen entsprechen, kann auf dieser Weise das Hauptthema eines Textes bestimmt werden. Eine „semantische Suche“ ist dies jedoch noch lange nicht, zumal durch Vektorraum-Analysen bzw. textstatistischen Methoden, der inhaltliche Zusammenhang zwischen den Wörtern im eigentlichen Sinn einer echten Semantik (Bedeutungslehre) verloren geht.
Trotzdem hat sich mit dem Aufkommen der semantischen Suche auch die Arbeit des Suchmaschinenoptimierers und Content Marketers verändert. In der Regel sollte sich die inhaltliche Optimierung bzw. der Content auf bestimmte Themen konzentrieren und diese in Unterthemen aufgliedern. Alle Unterthemen sollten möglichst ausführlich und tiefergehend behandelt werden. Die Inhalte-Optimierung konzentriert sich darauf, die besten Antworten auf eine bestimmte Frage zu liefern und dies mit aufwendigen Inhalten. Damit Google die Unterseite bzw. die gesamte Webseiten mit allen Ihren Unterseiten und Unterthemen als Autorität in dieser Nische wahrnimmt.
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Bei der Inhaltsoptimierung und dem Schreiben des SEO-Contents beginnt man zwar immernoch mit einer Ausrichtung auf ein Schlüsselwort oder Keyword-Phrase. Aber man muss heutzutage das gesamte Themenspektrum, das dieses Keyword umfasst, mitdenken und textlich gut abdecken. Kurz gesagt, man muss Google zeigen, dass man auf diesem Gebiet ein Experte und kein Mitläufer ist. Ein guter SEO-Copywriter oder Content Marketer würde demnach mit der Auswertung und Bildung von Keyword-Clustern beginnen, die das Thema möglichst breit abbilden.
Wir haben gesehen, in dem Bestreben genauere Suchergebnisse zu liefern, will sich Google zu einer semantischen Suchmaschine entwickeln. Die Fähigkeit, Suchanfragen in einen Kontext zu stellen, um Absichten und Bedeutungen besser zu verstehen, wird mit Sicherheit in den nächsten Jahren noch zunehmen. Zumal ähnliche algorithmische Innovationen auch bei Apples Siri und Amazons Alexa festzustellen sind.
Diese Entwicklung in der semantischen Suche hat die Art und Weise wie wir heute Suchanfragen formulieren bereits stark beeinflusst. Während vor einem Jahrzehnt die Suchanfragen eher kurz und einfach gestaltet waren, haben die algorithmischen Verbesserungen bei der semantischen Suche zu komplexeren Suchwort-Kombinationen geführt. Vermutlich hätte man noch vor Jahren nach „Pizzeria Duisburg“ gesucht, um die besten Pizzerien der Stadt zu finden. Heute neigen die Nutzer schon eher dazu komplexe Fragestellungen wie „Wo gibt es die beste Pizza in Duisburg“ zu formulieren. Diese langen Suchanfragen nennt man in der SEO-Sprache „Longtail-Keywords„, welche heute ca. 70 Prozent aller Suchen ausmachen.
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