SEO Techniken Wie Sie Semantik für die Content-Optimierung nutzen

Autor / Redakteur: Moritz Winter* / Viviane Krauss

Die großen Suchmaschinen verbessern sich stetig, was die Qualität der ausgespielten Suchergebnisse angeht. Gängige Methoden von vor zehn Jahren können heute sogar zu Abstrafungen führen. Die Relevanz für den Nutzer wird auch im B2B-Bereich immer wichtiger.

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Wie bei jeder anderen Art der Optimierung gilt, sich nicht blind auf Tools zu verlassen. Den Verstand einzusetzen und die User-Brille aufzusetzen, ist mindestens genauso entscheidend.
Wie bei jeder anderen Art der Optimierung gilt, sich nicht blind auf Tools zu verlassen. Den Verstand einzusetzen und die User-Brille aufzusetzen, ist mindestens genauso entscheidend.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Sowohl das Nutzerverhalten wie auch Nutzersignale (User Signals) haben in den letzten Jahren bei der Suchmaschinenoptimierung immer mehr an Bedeutung gewonnen. Ein zufriedener Nutzer verhält sich anders als ein Nutzer, der unzufrieden mit einem Ergebnis ist und dadurch beispielsweise ständig zu den Ergebnissen zurückspringt. Doch wie kann neuer Content die Relevanz zu einem Thema gegenüber der Suchmaschine demonstrieren, wenn aufgrund von fehlenden Rankings noch keine Nutzersignale ausgewertet werden können? Wie schafft es also der Content auf die erste Seite, um sich anschließend vor den Nutzern behaupten zu können?

Keywords allein geben kein Aufschluss auf gute Inhalte

Seit es Suchmaschinen gibt, gibt es auch Keywords. Grundsätzlich sind das die Suchanfragen, für die eine bestimmte Seite gefunden werden soll. Nach wie vor spielt die Verwendung von Keywords eine wichtige Rolle. Doch gerade in hart umkämpften B2B Branchen stellt sich die Frage: Welche ist die relevanteste Seite, wenn 50 Seiten auf dasselbe Keyword optimieren?

Denn der Fakt, dass ein bestimmtes Keyword im Seitentitel enthalten ist, gibt noch keinen Aufschluss darüber, ob auch der gesamte Inhalt für den Nutzer relevant ist. Relevanz kann erst durch das Verstehen des Gesamtzusammenhangs bewertet werden. Google ist mittlerweile fortgeschritten darin, Beziehungen sowohl zwischen Wörtern als auch zwischen Seiten zu erkennen (mehr Informationen dazu findet man unter den Stichwörtern Google BERT und RankBrain).

Kurz gesagt: Wenn ich über Thema A schreibe, dann erwartet Google weitere Begriffe im Text, die in Beziehung zu Thema A stehen, um so inhaltliche Relevanz feststellen zu können. Schreibe ich einen Beitrag zum Thema „B2B Marketing Funnel“, dann sollte ich folgende semantische Begriffe im Text verwenden: leadgenerierung, inbound marketing, conversion, customer journey, buyers journey, marketing strategie

Zur Erklärung: Solche Beziehungen zwischen Begriffen (Entitäten) finden sich in den semantischen Datenbanken der großen Suchmaschinen. Detaillierte Informationen zum Aufbau und Funktion findet man unter dem Stichwort Google Knowledge Graph.

Semantik und Entitäten in der Praxis

Mit einfachen Tools und Hilfsmitteln lassen sich die semantischen Datenbanken durchsuchen und Entitäten sowie Beziehungen zwischen Begriffen finden. Diese können anschließend für die semantische Content-Optimierung genutzt werden.

Knowledge Graph Search

Die Firma MERKLE ist bekannt für ihre kostenlose SEO-Toolbox. Neben verschiedenen technischen SEO-Tools findet sich dort auch der Knowledge Graph Search. Nach Eingabe des Suchbegriffs, des Entitäten-Typs (zum Beispiel. eine Person, Firma oder Ort) und der Sprache, erhält man eine Liste als Ergebnis. Diese Liste besteht aus Begriffen, die laut Knowledge Graph in Beziehung zum gesuchten Begriff stehen. Diese Liste ist bereits nach Relevanz sortiert.

Entityexplorer

Ein Beispiel des Enityexplorers für „B2B Marketing Funnel“.
Ein Beispiel des Enityexplorers für „B2B Marketing Funnel“.
(Bild: Screenshot aus https://entityexplorer.com/ von Moritz Winter)

Der sogenannte Entityexplorer ist ein kostenfreies Tool, das Beziehungen zwischen Begriffen mit Pfeilen darstellt. Nach der Eingabe eines Begriffs erstrecken sich nach links und rechts bunte Pfeile mit jeweils neuen Begriffen an der Pfeilspitze. Diese lassen sich beliebig mit der Maus verschieben. Zudem gibt es die Möglichkeit, das Ergebnis als Bild abzuspeichern.

Wikipedia

Existiert ein Wikipedia-Artikel zu einem Keyword, so ist dieses mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit auch eine Entität in der Datenbank von Google. Um nun die Beziehung von Begriffen mittels Wikipedia zu analysieren, muss lediglich darauf geachtet werden, welche weiteren Begriffe innerhalb des Artikels verlinkt werden. Es ist mittlerweile bekannt, dass ein Großteil des Knowledge Graph von Google auf Wikipedia und dessen Struktur basiert.

Google Bilder

Ein Beispiel der Ergebnisse auf Google Bilder für den Suchbegriff „B2B Marketing Funnel“.
Ein Beispiel der Ergebnisse auf Google Bilder für den Suchbegriff „B2B Marketing Funnel“.
(Bild: Screenshot aus https://www.google.de/ von Moritz Winter)

Auch die Bildersuche gibt Hinweise zur semantischen Content-Optimierung. Nach Eingabe eines Suchbegriffs und Wechsel zur Bildersuche erscheint über der ersten Bilderreihe eine Zeile von Begriffen. Diese spielt Google basierend auf der eigenen semantischen Datenbank aus.

Fazit

Die semantische Content-Optimierung wird manchmal auch als „New-School SEO“ bezeichnet. Wie bei jeder anderen Art der Optimierung gilt auch hier, sich nicht blind auf Tools zu verlassen. Den eigenen Verstand einzusetzen und die User-Brille aufzusetzen, ist mindestens genauso entscheidend. Deutlich wird, dass die Überschneidung bzw. das Zusammenspiel zwischen Content Marketing und SEO stärker denn je und auch nicht mehr voneinander zu trennen ist.

Mittel- bis langfristig scheint das der Ansatz zu sein, den Google fahren wird, um noch bessere Ergebnisse auszuspielen. Mit fortschreitendem Verständnis von menschlicher Sprache (Stichwort natural language processing; kurz NLP) ist es dann sogar möglich, dass Seiten für Keywords ranken, die selbst gar nicht auf der Seite vorkommen.

*Moritz Winter ist als Redaktionsleiter beim MONEDOS Magazin für die Content-Marketing-Strategie verantwortlich.

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