Das semantische Web oder auch Web 3.0 genannt hält Einzug bei den wichtigsten Traffic-Verteilern im Netz wie Google und Facebook. Semantische Beziehungen zwischen Themen spielen insbesondere für Google eine wichtige Rolle, um thematische Relevanz von Websites und Dokumenten zu ermitteln. Nachfolgend erläutere ich einige Ansätze um diese Beziehungen zu identifizieren.

Semantische-Themen-finden

Semantische Suche: Es geht um Benutzerkontext und semantische Beziehungen

Insbesondere beim neuen Google-Algorithmus und dem immer präsenteren Knowledge-Graph dreht es sich zentral um Benutzerkontext und semantische Beziehungen zwischen Begrifflichkeiten und Entitäten innerhalb von Ontologien. (siehe dazu auch Semantische Optimierung bei Google: Von der Entität zur Marke )

Enitäten innerhalb einer Ontologie

Enitäten innerhalb einer Ontologie

 

Die verschiedenen Dimensionen der Semantischen Beziehungen

In der Semantik dreht sich alles Knoten und Kanten bzw. um Beziehungen zwischen Entitäten, wie von Svenja Hintz in Semantische Suche: Google achtet jetzt auf innere Werte beschrieben. Dabei kann man die Semantischen Bezüge in folgende Ebenen einteilen:

  • Suchintention
  • Nutzerkontext nach Zeit, Ort, Endgerät und Suchabfolge
  • Thematische Relevanz von Domains und Dokumenten innerhalb der Ontologie
  • Inhaltliche Tiefe / Hollistik von Domains und Dokumenten
Semantische-Suche-Ebenen

Ebenen der Semantischen Suche

 

Zur Suchintention von Keywords und deren Identifikation bin ich bereits im Beitrag Zweck der Landingpage folgt Suchabsicht: Wie identifiziert man die Suchintention von Keywords?  detailliert eingegangen. Mit dem Nutzerkontext in Bezug auf Endgerät, Ort und Suchabfolge werde ich mich hier auch nicht weiter befassen. Zur inhaltlichen Tiefe, Ganzheitlichkeit bzw. Hollistik hat Karl Kratz in puncto gutem Content und WDF*IDF schon genug geschrieben. Ich bin kein Freund von Wiederkauen schon genügend besprochener Inhalte. Deswegen bleibt es an dieser Stelle bei den Verweisen zu Karl.

Viel mehr möchte ich nachfolgend  weiter auf auf den Punkt Thematische Relevanz innerhalb von Ontologien eingehen. Zum Einstieg dazu erst einmal eine Einführung in das Thema Ontologien und mögliche daran enthaltene digitale Entitäten.

In welcher Form können Entitäten im Netz vorkommen?

Ein digitales Abbild von Entitäten können sein:

  • Website / Domain
  • bestimmtes Dokument
  • Social Media Profil
Digitale Entitäten

Digitale Entitäten

Das gängigste Abbild einer Marke bzw. einer Entität im Netz ist die eigene Website. Ein Dokument muss nicht zwangsläufig ein Teil der eigenen Website sein. So kann ein Fachartikel oder Unternehmensvorstellung auf einer anderen Domain durchaus auch als Repräsentanz meiner Entität gelten. Das war auch ein Grund dafür, warum Google das Authorship-Mark-Up so forciert hat.

Wenn es um die Optimierung der eigenen thematischen Entitäten-Relevanz in einer oder mehrere Ontologien geht, müssen wir uns zwangsläufig mit den Beziehungen zu anderen Entitäten beschäftigen. Das können andere Websites, externe sowie interne Dokumente oder auch Nutzer von sozialen Netzwerken sein. Hierbei spielen Influencer eine besondere Rolle. Zum Thema Influencer-Marketing bin ich im Beitrag Influencer Marketing: Das Arbeiten mit Influentials im Rahmen meiner Diplomarbeit (Word-of-Mouth-, Viral- und Buzzmarketing in der Musikindustrie ) noch detaillierter eingegangen.

Soziale Beziehungen als Rankingfaktor

Ich denke auch, dass das Thema soziale Signale als Rankingfaktor wieder aktuell werden wird. Eine Korrelation ist laut der Searchmetrics Korrelations-Studie bereits gegeben, obwohl Matt Cutts Anfang 2014 noch verlauten ließ, dass soziale Signale von Facebook und Twitter kein Rankingfaktor sind.

Facebook and Twitter pages are treated like any other pages in our web index so if something occurs on Twitter or occurs on Facebook and we’re able to crawl it, then we can return that in our search results. But as far as doing special specific work to sort of say “you have this many followers on Twitter or this many likes on Facebook”, to the best of my knowledge we don’t currently have any signals like that in our web search ranking algorithms.

Dies hat Google noch in einer Zeit verkündet, als die Hoffnungen in Google+ als eigenes Netzwerk zur Generierung von sozialen Signalen noch größer waren. Im Zuge der semantischen Suche wird sich Google aber nicht mehr den Daten aus den etablierten sozialen Netzwerk entziehen können. So macht der neueste Deal mit Twitter über die Firehose-Schnittstelle durchaus Sinn. Dazu aber mehr vielleicht wann anders hier im Blog …

Semantische Beziehungen zwischen Websites und Dokumenten

Konzentrieren wir uns jetzt einmal auf den Beziehungen eines semantischen Kerndokuments zu anderen Websites und Dokumenten. Mit Beziehungen sind gemeint Verlinkungen, Co-Occurences, Co-Citations, unverlinkte Nennungen der Domain oder der URL. Also alles Elemente die einen Bezug zum semantischen Kerndokument herstellen können.

Die Annahme ist: Je besser ein Kerndokument aber auch eine komplette Domain in einem semantischen Beziehungszusammenhang zu anderen semantisch verwandten Dokumenten steht, desto relevanter ist das Dokument selbst. Dazu zählen im Übrigen nicht nur eingehende Verlinkungen, sonder auch ausgehende.

Semantische Beziehungsstruktur von Kerndokumenten

Semantische Beziehungsstruktur von Kerndokumenten

 

Vom Kerndokument ausgehende Bezüge  zu anderen semantisch verwandten Dokumenten innerhalb der Domain können zudem die Autorität der gesamten Domain in der jeweiligen Ontologie/Themenbereich stärken. Je mehr ich also zu einem Themenbereich schreibe und je ganzheitlicher man Themen innerhalb seiner eigenen Website beschreibt bzw. betrachtet, desto besser. Ob man dies nun auf einem einzigen ausführlichen Dokument macht oder auf verschiedenen URLs innerhalb Domain halte ich dabei gar nicht für so wichtig. Das ist nach meiner Meinung nur eine Frage der Benutzerfreundlichkeit bzw. des persönlichen Geschmacks.

Die Folge daraus wäre, dass nur noch das semantische Beziehungsmuster zählt und Werte wie Linkpopularität, Domainpopularität, Page Rank etc. unwichtig sind, was hier und da auch diskutiert wird. Ich halte es auch nicht mehr für wichtig, ob Links direkt zum Kerndokument verweisen, solange das semantische Kerndokument so klar für Google bezüglich Suchintention, Inhalt und interner Verlinkung als thematisches Kerndokument unter allen Inhalten der Domain  zu erkennen ist.

Wie identifziert Google semantische Verwandschaften zwischen Themen?

Die große Frage bleibt, wie Google semantische Verwandschaften zwischen Themen und damit Inhalten bzw. Dokumenten ermittelt. Für den Inhalt des Kerndokuments selbst ist WDF*IDF eine Formel, die man ansetzen kann. Doch wie verhält es sich in Bezug auf weitere Beziehungen. Hier einige Ansätze:

Suchverhalten

Google könnte feststellen welche Themen bzw. Suchanfragen in enger Korrelation zueinander stehen. Zum einen was die häufige gemeinsame Nennung angeht als auch die zeitliche Abfolge.  Darüber ließe sich auch die Nähe einer Entität bzw. Marke zu einem Produkt oder Thema prüfen. Hier kann man zum einen die verwandten Suchanfragen eines Themas als auch einer Entität sich ansehen. Hier einige Beispiele:

foot locker

Interessant ist hier der Bezug von Foot Locker zu einer anderen Entität nämlich „Snipes“, als auch der Bezug zum Produkt „adidas jacke“ sowie der regionale Bezug zu „gelsenkirchen“ und „berlin kudamm“.

zalando

Beim Beispiel „zalando“ könnte Google aufgrund der verwandten Suchanfragen eine thematische Nähe zum Thema „Kleider“ und „Schuhe“ feststellen. Aber auch zur Entität Planet Sports und Deichmann, die sich höchstwahrscheinlich in der gleichen Ontologie befinden.

nike-sneaker

Die thematische Nähe von Zalando zum Thema Nike Sneaker wird klar, wenn man nach „nike sneaker“ sucht. Auffällig dabei ist auch das gute Ranking auf Platz drei direkt hinter dem offiziellen Nike Store.

Das Weiterdenken welche Auswirkungen das auf die Verknüpfung von (Offline-)Marketing und SEO hätte überlasse ich jedem an dieser Stelle selbst…

 

Die Nutzung des Keyword-Planers kann auch Aufschluss darüber geben in welcher semantisch thematischen Verbindung Begriffe bzw. Themen zueinander stehen. Hier das Beispiel zu meinem Namen:

olaf_kopp

Thematisch verwandte Begriffe zu olaf kopp im Keyword Planer

 

Die Begrifflichkeiten sind Standardmäßig nach einer Relevanz sortiert, nicht nach dem Suchvolumen oder Klickpreis.

Weitere Tools wie z.B. Google Correlate können Aufschluss darüber geben welche Suchbegriffe häufig in einer bestimmten zeitlichen Abfolge gesucht werden und somit in Beziehung zueinander stehen.

google-correlate

Surfverhalten

Google könnte zudem feststellen welche Inhalte in welcher Abfolge von Nutzern aufgesucht werden und darüber eine  Nähe bestimmter Themen zueinander feststellen.

Interne Verlinkung der Wikipedia

Wikipedia spielt für den Knowledge Graph als Daten-Lieferant und damit für die semantische Suche eine ganz besondere Rolle. So könnte man einen Gedanken darin verschwenden, dass die interne Verlinkung der Wikipedia Google einen Anhaltspunkt geben könnte welche Themen miteinander verwandt sind.

 

Die genannten Möglichkeiten sind pure Spekulationen, die Ansatzpunkte für weiter Untersuchungen sind. Ich bin gespannt 🙂

Weitere Tools zur semantischen Beziehungsanalyse

Es macht echt Spass sich mit semantischen Beziehungen bzw. thematischer Nähe von Begriffen auseinander zu setzen. Nachfolgend einige weitere Tools dazu:

Vionto / Eyeplorer

Vionto ist eine semantische Suchmaschine, die sich der eyeplorer-Datenbank bedient. Der besondere Clou ist die kreisförmige grafische Aufbereitung der Ergebnisse und die Usability wenn man in eine tiefere Analyse per Drag & Drop in einzelne Begrifflichkeiten einsteigen möchte. Zudem werden die verwandten Begriffe in verschiedene Dimensionen wie z.B. Ort, Werke, Zeit, Person, Wissenschaft & Technologie … verortet.  Eine sehr interessantes Tool nicht nur für SEOs, sondern auch Texter und Marketers. Zu Vionto gelangt man auch direkt über das Synonym-Tool Openthesaurus.de.

 

Semantische Suchmaschinen Vionto

Semantische Suchmaschinen Vionto

Wortschatz Uni Leipzig

Graph Wortschatz Uni Leipzig

Graph Wortschatz Uni Leipzig

Semager

Das Schöne an Semager ist der in die einzelnen Themen aufzufächernde dynamische Graph und die Angabe der Verhältnis-Ratio.

Dynamischer Graph bei semager

Dynamischer Graph bei semager

 

Was auffällt ist, dass alle diese Tools unterschiedliche Ergebnisse ausgeben. Somit sind diese für die Semantische Optimierung hinsichtlich Suchmaschinen nur bedingt zu gebrauchen. Sie geben aber trotzdem eine Menge Input für die inhaltliche Gestaltung von Websites und Content-Marketing. Zudem geben sie Anhaltspunkte für die ganzheitliche Betrachtung von Themengebieten und somit Hilfe für die Erstellung hollistischer Inhalte.

Wer mehr über dem Aufbau einer digitalen Marke im Web 3.0 erfahren möchte, den sei der Workshop „Digitaler Markenaufbau im Web 3.0am 20.Juni in Hannover an das Herz gelegt. Dort gibt es fast einen Tag lang Einführung, Praxisttipps und Case Studies. Die Teilnehmerzahl ist begrenzt.

 

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3 Responses to “Semantische Themen finden: Wie identifiziert man semantisch verwandte Keywords?”

  1. Als Seo-Texter setze ich mich sein Längerem mit Semantic Seo auseinander. Im Bereich der semantischen Suchmaschinenoptimierung gehört Olaf Kopp zeifelsohne zu den besten im deutschsprachigen Raum. Ich bin immer wieder entzückt darüber wie er Dingen gekonnt auf den Grund geht. Dieser Artikel beweist dies eindrucksvoll aufs Neue. Mit wissenschaftlicher Tiefe wird das Thema aufgezäumt. Respekt – das ist ganz großes Kino!

  2. […] Zur Identifikation von semantischen Beziehungen zwischen Themen habe ich mich hier ausgelassen Semantische Themen finden: Wie identifiziert man semantisch verwandte Keywords? […]

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