Artikelreihe Semantische SEO und Entitäten-basierte Suche

Aus folgenden Quellen habe ich die Inhalte kuratiert und abgeleitet

  • Über 80  aktive Google-Patente
  • Informationen von Google-Offiziellen sowie der Google-Hilfe
  • eigenen Erfahrungen
  • Meinungen anderer Kollegen
  • Buch „Entity orientated search“ von Krisztian Balog

Unten findest Du eine Übersicht über alle von mir veröffentlichten Beiträge dieser ausführlichsten deutschsprachigen Reihe  zum Thema Entitäten, Natural Language Processing bei Google und semantische SEO.

Du erhältst Zugriff auf alle Premium-Beiträge dieser Reihe und weiteren Premium-Inhalten aus dem Blog zu den Themen Content-Marketing und Online-Marketing.

 

Was ist der Knowledge Graph? Definition & Funkionsweise

Der Knowledge Graph ist Googles semantische Datenbank. Hier werden Entitäten in Beziehung zueinander gestellt, mit Attributen versehen und in thematischen Kontext bzw. Ontologien gebracht. Dabei werden Entitäten Knoten und die Art und Weise wie diese Entitäten in Beziehung zueinander stehen als Kanten dargestellt … hier mehr lesen zum Knowledge Graph von Google.

 

Definition_HummingbirdWas ist der Hummingbird Algorithmus von Google? Definition & Bedeutung

Der Hummingbird-Algorithmus ist der aktuelle Ranking-Algorithmus von Google. Hummingbird zu deutsch Kollibri basiert auf einer semantischen Interpretation von Suchanfragen, Dokumenten und Autoritäten. Hier mehr lesen zu Google Hummingbird.

 

 

Was ist eine Entität ? Was sind Entitäten ?

Entitäten spielen seit Einführung des Hummingbird-Algorithmus eine besondere Rolle für Google und damit auch für die Suchmaschinenoptimierung. Die Optimierung für Themen und Entitäten ersetzt immer mehr die klassische Optimierung auf Keywords. Mehr zum Thema Entitäten:

Wie man seine Entität bei Google beanspruchen kann 

In diesen Beitrag möchte ich eine Entdeckung mir Dir teilen, die ich bei Google gemacht habe. Google möchte wohl zukünftig, dass man seine eigene Entitäten-Box bzw. Knowledge-Panel bearbeiten beanspruchen und bearbeiten kann.

Wie schlau ist Google? Echtes semantisches Verständnis oder nur Statistik?

Dies ist der vierte Teil einer Beitragsreihe zum Thema semantische SEO und behandelt die Frage, ob Google wirklich die Bedeutung von Dokumenten und Suchanfragen versteht oder es doch nur statistische Analysen deutet.

 

Entitäten-basierte Indexierung: Vom Content-Index zum Entitäten-Index 

Entitäten spielen seit Knowledge Graph und Hummingbird eine immer wichtigere Rolle bei der Indexierung für Google. Darauf gehe ich in diesem Beitrag genauer ein.

Alles was Du zu Entitäts-Typen, -Klassen & Attributen wissen solltest

Es gibt nur wenige Informationen zu den wichtigen Elementen des Google Knowledge Graph wie Entitäts-Typen, -Klassen und -Attributen und Analyse der Beziehungen zwischen diesen Elementen. Ein Grund mehr im Rahmen meiner Artikelreihe zu semantischer Suchmaschinenoptimierung darauf einzugehen.

Wie verarbeitet Google Informationen aus der Wikipedia für den Knowledge Graph?

Die größte Herausforderung für Google mit Blick auf eine semantische Suche stellt das Identifizieren und Extrahieren von Entitäten und deren Attributen aus Datenquellen wie Websites dar. Die Informationen sind meistens nicht strukturiert und nicht fehlerfrei. Der aktuelle Knowledge Graph als Googles semantisches Zentrum basiert in großen Teilen auf den strukturierten Inhalten aus Wikidata und den semistrukturierten Daten aus der Wikipedia bzw. Wikimedia.

Wie kann Google aus unstrukturierten Inhalten Entitäten identifizieren und deuten? 

Es gibt bei Wissens-Datenbanken wie dem Knowledge Graph die herausfordernde Aufgabe Vollständigkeit und Richtigkeit der Informationen in Balance zu halten. Eine notwendige Voraussetzung für die Vollständigkeit ist, dass Google in der Lage ist Informationen in unstrukturierten Datenquellen zu identifizieren, zu deuten und zu extrahieren. Dazu mehr in diesem Beitrag.

Data Mining für den Knowledge Graph und Suchmaschinen über Natural Language Processing
In diesem Beitrag werde ich mich tiefer mit Natural Language Processing (kurz NLP) für Data Mining und speziell für den Knowledge Graph und Suchmaschinen beschäftigen.

 

Wie funktionieren Knowledge Panel & Knowledge Cards?

Die Präsenz von SERP-Features wie Knowledge Panel und Knowledge Cards in den SERPs von Google steigt seit Jahren rasant an. Dadurch bekommen die klassischen Suchergebnisse auch „Blue Links“ genannt immer mehr Konkurrenz, wenn es um die Aufmerksamkeit der Suchenden geht. Oder nennen wir es besser die „Fragenden“. Denn die meisten Suchanfragen sind implizit formulierte Frage, die eine Antwort bedürfen. Google möchte mit den SERP-Features die Fragen direkt beantworten. Diese Features sind ein Fenster in den Knowledge Graph von Google bzw. sind direkt oder indirekt mit ihm verbunden.

Dieser Beitrag soll etwas mehr Licht in die Funktionsweise der unterschiedlichen SERP-Features wie Knowledge Panel und Knowledge Cards bringen.

Semantische Suche: Entitäten bei Interpretation von Suchanfragen

Dieser Beitrag meiner Artikelreihe zu Semantik und Entitäten in der SEO und bei Google beschäftigt sich mit der Rolle von Entitäten bei der Interpretation von Suchanfragen. Viel Spass beim Lesen!

 

Wie kann Google über Entitäten, NLP & Vektorraumanalysen relevante Dokumente identifizieren und ranken?

Dieser Beitrag beschäftigt sich damit wie Google für Suchanfragen mit Entitäten-Bezug u.a. über Natural Language Language Processing und Vektorraumanalysen passende Inhalte identifiziert und rankt. Dazu habe ich über 20 Google-Patente und weitere Quellen durchgearbeitet und den Extrakt daraus nachfolgend zusammengefasst.

Entitäten & E-A-T: Die Rolle von Entitäten bei Autorität und Trust 

Dieser Beitrag beschreibt den Zusammenhang zwischen Entitäten und Expertise, Autorität und Vertrauen bzw. der E-A-T-Bewertung von Autoren, Publishern und Unternehmen.

Personalisierung und Darstellung von Informationen zu einer Entität

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit einem Google-Patent, das im Februar 2021 von Google beansprucht wurde. Es beschreibt wie Google Informationen zu Entitäten dynamisch zur Suchintention ausliefern kann.

Indexierung und Darstellung von Medien in einem Entitäten-basierten Index

Dieser Beitrag fasst die Inhalte eines interessanten Google-Patents zusammen, in dem ein Konzept vorgestellt wird wie eine Suchmaschine Medieninhalte rund um Haupt- und verwandten Medien-Entitäten in einem Index organisieren kann.

 

Die semantische Bedeutung von Keywords bei modernen Suchmaschinen

In modernen Suchmaschinen sind Keywords nicht mehr nur ein Mittel zum Zweck um einen Dokumenten-Suchanfragen-Abgleich durchzuführen. Keywords sind vor allem dazu da ein semantisches Verständnis sowohl des Suchterms als auch eines Dokuments/Inhalts zu entwickeln. Basierend auf einem Google-Patent möchte ich eine mögliche Anwendungsfälle beleuchten wie Keywords durch semantische Suchmaschinen wie Google genutzt werden können.

Zu Olaf Kopp

Olaf Kopp ist Online-Marketing-Experte mit mehr als 15 Jahren Erfahrung in Google Ads, SEO und Content Marketing. Olaf Kopp ist Co-Founder, Chief Business Development Officer (CBDO) und Head of SEO & Content bei der Online Marketing Agentur Aufgesang GmbH. Olaf Kopp ist international anerkannter Branchenexperte für semantische SEO, E-E-A-T, LLMO / Generative Engine Optimization (GEO), KI- und Suchmaschinen-Technologie, Content-Marketing und Customer Journey Management. Er ist Gründer der weltweit ersten Datenbank für Patente und Research Paper, die jeder SEO kennen sollte. Als Autor schreibt er für nationale und internationale Fachmagazine wie Searchengineland, t3n, Website Boosting, Hubspot Blog, Sistrix Blog, Oncrawl Blog ... . 2022 war er Top Contributor bei Search Engine Land. Als Speaker stand er auf Bühnen der SMX, SERPConf.,, SEO Vibes, SEA/SEO World, CMCx, OMT, Digital Bash oder Campixx. Er ist ist Host des Podcasts OM Cafe. Er ist ist Autor des Buches "Content-Marketing entlang der Customer Journey", Co-Autor des Standardwerks "Der Online Marketing Manager" und Mitorganisator des SEAcamp.