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Semantische Textanalyse: Wie sie abläuft und was sie für SEO bedeutet

Eine semantische Analyse entstammt der Sprachwissenschaft – sie analysiert den Bedeutungsgehalt eines Wortes. Auch im Bereich von SEO spielt die semantische Textanalyse eine Rolle. Denn mithilfe solch einer Untersuchung ist es möglich, den Webseiteninhalt zu bestimmen, der perfekt auf die jeweilige Suchanfrage zutrifft. Der semantischen Suche gilt die Zukunft der Webcrawler. Eine Textanalyse kann aus unstrukturierten Daten strukturierte Texte erstellen. Unbrauchbares wird gefunden und kann überarbeitet werden, damit ein besseres Verständnis für den Leser entsteht. Das textanalyse-tool.de hilft dabei, dass der Text zu der entsprechenden Zielgruppe passt, die richtige Leseransprache und Tonalität getroffen wird.

Anwendungsfelder und Nutzen: Wofür eine Textanalyse durchführen?

Eines der ersten Textanalyse Verfahren wurde von Google AdSense kommerziell genutzt. Google AdSens platziert automatisch immer die zum Thema der Webseite textmäßig passende Werbeanzeige auf einer Webseite. Aber erst in diesem Jahrzehnt erreicht auch die semantische Textanalyse große Bedeutung durch eine automatische Beantwortung von Fragen.

2011 trat der Computer-Riese IBM in der Fernsah-Show Jeopardy mit seinem Watson-System gegen zwei ehemalige Showgewinner an und gewann überragend. Im Oktober 2011 stellte dann Apple als wichtiges Feature des neuen iPhones das neu entwickelte Siri System vor. Beide Gegebenheiten sind Meilensteine für die Öffnung der semantischen Technik für das breite Publikum.

Eine semantische Textanalyse macht es möglich, für Texte automatisch Schlüsselwörter zu ermitteln, große Datenmengen zu klassifizieren und bestimmten Themenbereichen zuzuordnen und Personennamen zu erkennen. Somit ist diese Technologie für viele Branchen und Unternehmen interessant, die Texte produzieren und bei denen größere Mengen an Texten anfallen. Aber auch für Textarchive in Bibliotheken findet die semantische Technologie Verwendung. Durch eine automatische Identifikation von Keywords können Redakteure ihre Artikel verschlagworten. Hinzu kommt ein wichtiger SEO-Aspekt: Themenseiten können vollkommen automatisch erstellt werden, was wichtig für eine gute Positionierung einer Webseite in den Suchergebnissen ist.

Ebenfalls Anwendung findet diese Technologie in der Auswertung von Text Beiträgen in den sozialen Medien, um per Media Monitoring Stimmungen erfassen zu können. Auch Unternehmen möchten gerne wissen, wie sie und ihre Produkte in den sozialen Medien wahrgenommen werden. Ebenfalls ist eine Betrachtung der Mitbewerber möglich und das eigene Produkt lässt sich so mit denen der Konkurrenz per semantische Textanalyse vergleichen.

Die Bedeutung der semantischen Analyse für SEO

Auch für SEOs hat die Kenntnis einer semantischen Textanalyse in einigen Bereichen Vorteile. Denn sie hilft dabei die Bedeutung eines Textes durch Begriffsfelder und Keywords zu erweitern und im Bereich Linkbuilding hilft sie passende Linkpartner mit hoher Themenrelevanz zu finden. Aus einer semantischen Analyse ergibt sich auch die Optimierung von Inhalten mithelfe der WDF*IDF-Formel. Außerdem sorgt eine entsprechende Analyse dafür, dass nicht die Häufigkeit von Keywords darüber entscheidet, ob ein Text zu der jeweiligen Suchanfrage passt. Stattdessen bezieht der Google-Suchalgorithmus den gesamten Bedeutungsraum des Contents in seine Suche mit ein.

Um in einem Text eine Analyse nach Orten, Personen oder Organisationen vorzunehmen, wäre es zunächst einmal das naheliegende, den Text mithilfe eines Online-Lexikas zu durchsuchen. Doch das ist einfacher gesagt als getan, dann solch ein Lexikon kann sehr groß werden und eine riesige Menge an Daten erhalten. So sind in der Wissensdatenbank DBPedia für die englische Sprache 1,4 Millionen Personen aufgelistet und für die deutsche Sprache 180.000. Hinzu kommen Mehrdeutigkeiten und das Problem, dass ein Lexikon immer unvollständig ist. Ein wichtiger Einsatzbereich ist die Tonalitätsanalyse: Äußert sich der Kunden positiv oder negativ? Oder äußert er sich über einen Artikel gut und über ein anderes Produkt neutral? Darum ist es erforderlich, hier Textbausteine herauszufiltern und diese anschließend auf ihre Tonalität zu bewerten.

Unbestritten wächst die Menge der produzierten Daten exponentiell – und nicht nur das Datenvolumen, sondern auch deren Zusammensetzung ändert sich fortlaufend. Der Großteil dieser Daten liegt uns in unstrukturierter Form vor. Bei einem Großteil handelt sich hierbei um Texte in Form von Dokumenten, Artikeln, Befragungen, E-Mails, Studien, Webseiten und Beiträgen in den sozialen Netzen. Damit diese analysiert werden können, ist viel Zeit erforderlich – Zeit, die wir nicht haben. Damit wir diesem Problem Herr werden können, benötigen wir spezialisierte Werkzeuge – und genau dieser Einsatzbereich ist das Fachgebiet der semantischen Textanalyse.

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