Was sind LSI und LSO? Einfach erklärt!
Latent semantische Indexierung (LSI) und latent semantische Optimierung (LSO) sind beides Techniken, die zur effizienten Analyse großer Mengen von sprachlichen Daten verwendet werden.
LSI ist ein mathematisches Verfahren, mit dem Beziehungen zwischen Wörtern oder Wortgruppen in einem bestimmten Text ermittelt werden können. Sie katalogisiert die verschiedenen möglichen Bedeutungen, die ein einzelner Begriff haben könnte, um einen besseren Einblick in den Inhalt zu erhalten.
LSO hingegen konzentriert sich auf die Verbesserung von Inhalten und die Förderung der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Hier wird LSI mit anderen SEO-Ansätzen verwendet, um sicherzustellen, dass eine Website so weit oben in den Rankings erscheint wie möglich und eine hohe Relevanz aufweist.
Diese Art der Analyse kann besonders hilfreich sein, wenn es darum geht, Themen zu bestimmen, die mit dem zu bearbeitenden Inhalt zusammenhängen, oder wenn es darum geht, potenzielle Probleme oder Fehler in einem Datensatz zu entdecken. Der Hauptvorteil dieser Methode besteht darin, dass Suchmaschinen durch bestimmte Algorithmen genauere Ergebnisse liefern können, wenn Nutzer eine Anfrage stellen, und so zeitsparend relevantes Material finden.
Latent semantische Indexierung (LSI)
Die Technologie der latent semantischen Indexierung nutzt eine fortschrittliche natürliche Sprachverarbeitung und ermöglicht es Computern, die Bedeutung von Wörtern über ihre Wörterbuchdefinitionen hinaus zu interpretieren.
Mithilfe der LSI können Computer eine Suchanfrage oder einen Suchbegriff betrachten und ihn in unterschiedlichen Dokumenten wiedererkennen, indem sie jedes Dokument in einzigartige Konzepte und Themen aufschlüsseln.
Um diese Ebene des Verständnisses zu erreichen, verwenden Computer Algorithmen, die die Beziehungen zwischen den Wörtern messen, damit sie den semantischen Kontext verstehen können. Durch die Analyse von Inhalten auf Aspekte wie Ähnlichkeit und Verwandtschaft zwischen verschiedenen Themen, die vom Nutzer angegeben werden, kann LSI den Webcrawlern helfen, Dokumente und andere Daten zu klassifizieren, um relevantere Suchergebnisse zu liefern.
LSI-Keywords
Unter LSI-Keywords versteht man in der Regel Wörter, Phrasen und Entitäten, die eng mit dem Hauptthema eines Inhalts verbunden sind. Sie dienen als unterstützende Schlüsselwörter und helfen dabei, ein effektives Bild des Themas des Inhalts zu erstellen. Wenn du sie verwendest, kannst du zusätzliche Informationen zu deinem Thema liefern und gleichzeitig die Relevanz deines Textes in den Augen der Suchmaschinenalgorithmen erhöhen. Laut John Müller von Google soll es LSI-Keywords allerdings nicht geben.
Nutzt Google latent semantische Indexierung (LSI)?
Als Google zum ersten Mal auf den Plan trat, basierte seine Indexierung ausschließlich auf Schlüsselwörtern. Es durchsuchte indexierte Dokumente, um zu sehen, ob sie den von einem Nutzer eingegebenen Begriff enthielten und zeigte sie erst dann auf seiner Ergebnisseite an. Aus diesem Grund mussten für thematisch ähnliche Begriffe separate Unterseiten erstellt werden.
Google hat die Verwendung von LSI in seinem Algorithmus nicht öffentlich bestätigt, dennoch verwendet das Unternehmen semantische Technologien, um Suchergebnisse thematisch relevanter zu machen und ein besseres Verständnis für den Inhalt von Webseiten zu gewinnen. Vor dem Hummingbird-Update von 2013 beschränkte sich die Indexierung von Google nur auf Schlüsselwörter; mit diesem Upgrade verlagerte sich der Schwerpunkt jedoch auf die Themenrelevanz einer Webseite.
Latent semantische Optimierung (LSO)
Latente semantische Optimierung ist eine Technik zur Suchmaschinenoptimierung, die zur Verbesserung des Suchmaschinenrankings eingesetzt wird. Es handelt sich dabei um einen komplexen Algorithmus, der dabei hilft, den Kontext mehrerer verwandter Begriffe in einem Inhalt zu erkennen und zu verstehen. Das hilft der Suchmaschine, besser zu verstehen, wie alle Wörter in einem Text zusammenpassen und macht es einfacher, genau zu bestimmen, um welche Art von Inhalt es sich handelt.
Wenn ein Artikel zum Beispiel sowohl „Technologie“ als auch „Software“ enthält, kann LSO helfen, indem es erkennt, dass diese beiden Wörter eng miteinander verbunden sind. LSO berücksichtigt auch den Kontext. Wenn also jemand nach dem Hauptkeyword „Softwareentwicklung“ sucht, wird er eher Ergebnisse aus Inhalten erhalten, die beide Begriffe enthalten, als aus Materialien, die nur einen oder keinen der beiden Begriffe behandeln. Durch die Berücksichtigung dieser verschiedenen Elemente kann LSO dazu beitragen, dass die Nutzer genaue Ergebnisse erhalten, wenn sie nach etwas suchen.
Was verbindet LSO mit dem WDF*IDF-Ansatz?
Latente semantische Optimierung und der WDF*IDF-Ansatz sind wichtige Techniken, die in der Suchmaschinenoptimierung eingesetzt werden. Beide Techniken zielen darauf ab, die Sichtbarkeit von Websites bei Google und anderen großen Suchmaschinen zu verbessern und damit die Bekanntheit und den Erfolg zu steigern.
Die beiden Methoden haben das gemeinsame Ziel, den Inhalt einer Website auf relevante Schlüsselwörter zum Thema zu analysieren, damit relevante Webseiten bei der Suche schnell und einfach gefunden werden können. Was LSO im Vergleich zu anderen SEO-Tools einzigartig macht, ist seine Fähigkeit, die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten innerhalb einer Webseite zu messen, was eine umfassendere Suche ermöglicht.
WDF*IDF berücksichtigt die Häufigkeit des Auftretens eines Keywords im Vergleich zu allen anderen im Text, wodurch eine Webseite bzw. ein Text optimiert werden kann. Die Algorithmen von Suchmaschinen basieren weitgehend auf dem Vektorraum-Modell von Gerald Salton und seiner WDF*IDF-Methode. Bei diesem Ansatz wird ein Begriff aus zwei Blickwinkeln betrachtet:
- Häufigkeit, mit der bestimmte Terme innerhalb eines Dokuments vorkommen (Within Document Frequency, kurz WDF).
- Häufigkeit in allen anderen Dokumenten (Inverse Document Frequency, kurz IDF).
Durch die Kombination von beidem kann die tatsächliche Bedeutung oder Wichtigkeit eines Begriffs ermittelt werden. Aufgrund dieser Gewichtung wird dem Term anschließend ein genauer Platz im semantischen Raum zugewiesen, sodass sich alle Dokumente genau in einem Vektorraum positionieren lassen.
Um ein Suchergebnis zu erzielen, vergleicht die Suchmaschine ihre indexierten Dokumente mit dem eingegebenen Begriff. Diejenigen, die am besten passen, werden als am relevantesten angesehen. Um aussagekräftige Suchergebnisse zu generieren, wertet die Maschine also alle Dokumente in ihrer Datenbank aus und ordnet sie nach ihrer semantischen Relevanz für die Begriffe Ihrer Suchanfrage ein. Durch den Vergleich der Ausrichtungen der Vektoren wird dann ermittelt, wie eng die einzelnen Dokumente miteinander verwandt sind.
Unterschiede zwischen LSI-Keywords und Long-Tail-Keywords
Der Hauptunterschied zwischen LSI-Keywords und Long-Tail-Keywords ist die Absicht, die hinter der Verwendung dieser Schlüsselwörter steht. LSI-Keywords werden verwendet, indem man Suchmaschinen optimiert. Sie können einen Kontext für ein Thema oder eine Phrase liefern. Diese speziellen Wörter, manchmal auch „semantische Geschwister“ oder „kontextuelle Synonyme“ genannt, weisen auf ein größeres Verständnis des Themas hin.
Long-Tail-Keywords hingegen werden oft verwendet, um klarer zu formulieren, wonach genau eine Person sucht, und zwar in Begriffen, die von Suchmaschinen genauer interpretiert werden können.
Sie bestehen in der Regel aus drei oder vier Wörtern und sind relativ spezifisch; ein Beispiel wäre „beste italienische Restaurants in Berlin“ im Vergleich zu „Restaurants„, das zu viele irrelevante Ergebnisse liefern würde. Letztlich können beide Arten von Schlüsselwörtern effektiv sein, je nachdem, nach welcher Art von Informationen du bei deiner Online-Suche suchst.
Wie kann man LSI-Keywords finden?
LSI-Keywords können wertvolle Werkzeuge für die Suchmaschinenoptimierung sein. Um die richtigen LSI-Schlüsselwörter zu finden, musst du sorgfältig recherchieren und verstehen, wie sie mit verwandten Suchbegriffen und Themen zusammenhängen.
Ein guter Anfang ist es, eine Liste von Schlüsselwörtern zu erstellen, die für dein Thema relevant sind und dann eine Keyword-Map zu erstellen. Diese zeigt dir verschiedene Gruppierungen von Schlüsselwörtern, die du für weitere Recherchen nutzen kannst.
Um weitere Ideen zu finden, kannst du Tools wie Google Trends, SEMrush, LSIGraph und Google Autocomplete nutzen, die nützliche Einblicke in ein bestimmtes Gebiet sowie themenrelevante Suchbegriffe bieten können. Mit etwas Mühe und Geduld wirst du eine umfassende Liste relevanter LSI-Keywords zur Hand haben, die deine SEO-Bemühungen unterstützen kann.