Themenmodellierung im SEO – Der neue Weg, um höher zu ranken

Themenmodellierung in SEO ist die Verwendung statistischer Modelle zum Entdecken von Themen in einer Sammlung von Dokumenten. Durch die Untersuchung des gleichzeitigen Vorkommens von Wörtern und Phrasen auf Tausenden von Seiten sind Algorithmen in der Lage, einer Seite thematische Relevanz zuzuweisen und die Seite anhand einer Suchanfrage zu bewerten.

Von Schlüsselwörtern zu Themen

In den frühen Tagen der Suchmaschinen – in den späten 1990er Jahren – taten Algorithmen kaum mehr, als Schlüsselwörter in den Ergebnissen mit Schlüsselwörtern in der Suchanfrage abzugleichen. Die Suchmaschinen haben den Kontext der Suchanfrage oder die Absicht hinter dem Keyword nicht verstanden.

Aber Suchmaschinen haben seitdem einen langen Weg zurückgelegt. Suchmaschinenalgorithmen verstehen mittlerweile nicht mehr nur Keywords, sondern das Thema hinter den Keywords. Diese Betonung von Themen anstelle von Schlüsselwörtern wird als semantisches SEO bezeichnet.

Der erste große Fortschritt beim Verständnis von Themen kam mit dem Google Hummingbird Update im Jahr 2013. Damals begann Google damit, ganze Phrasen zu analysieren und nicht nur einzelne Keywords.

Der nächste große Schritt nach vorne kam 2015 mit dem RankBrain-Algorithmus von Google, der die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendete, um den Kontext und die Absicht hinter Suchanfragen zu verstehen.

Zu diesem Zeitpunkt verschwand die Keyword-Dichte als Maß für die Relevanz schnell im Rückspiegel. Es wurde durch aktuelle Relevanz ersetzt. Wie gut Sie bei Google ranken, hängt nun davon ab, wie umfassend Ihr Inhalt das Thema abdeckt.

Seitdem werden Google und andere Suchmaschinen immer besser darin, Themen zu verstehen. Sie tun dies durch eine Technik namens Themenmodellierung.

Themenmodellierung vs. Themenklassifizierung

Die Themenmodellierung ist eine statistische Methode zum Aufdecken der Beziehungen, die zwischen Wörtern und Phrasen bestehen.

Bei der Themenmodellierung entdeckt der Algorithmus die Informationskategorien selbst, unbeaufsichtigt. Dazu wird eine Reihe von Dokumenten gescannt und Wörter und Sätze gruppiert, je nachdem, wie häufig sie neben anderen Wörtern und Sätzen vorkommen. Die Themenmodellierung ist eine „unüberwachte“ Lerntechnik: Der Algorithmus entdeckt die Kategorien selbst, basierend auf den Mustern, die er findet.

Die Themenmodellierung unterscheidet sich von der Themenklassifizierung, bei der es sich um eine maschinelle Lerntechnik handelt, bei der Menschen den Algorithmus „trainieren“ müssen, indem sie ihm bestimmte Regeln geben.

Bei der Themenklassifizierung müssen Sie zunächst die Informationskategorien definieren, die Sie verwenden möchten. Anschließend geben Sie dem Algorithmus einige Beispiele für Rohdaten, die mit diesen vordefinierten Kategorien gekennzeichnet wurden. Der Algorithmus verwendet dann diese vordefinierten Kategorien, um die Daten zu analysieren.

Der Unterschied zwischen den beiden Techniken ist folgender: Bei der Themenklassifizierung teilen Menschen dem Algorithmus die Kategorien mit, während der Algorithmus bei der Themenmodellierung die Kategorien durch statistische Analyse entdeckt, wie sich Wörter und Phrasen in bestimmten Mustern zusammenfinden.

Diese Methoden der Textanalyse werden nicht nur von Suchmaschinen, sondern im gesamten Internet eingesetzt.

Beispielsweise kann ein Unternehmen, das viele Online-Kundenfeedbacks erhält, Themenmodellierung oder Themenklassifizierung verwenden, um sein Feedback in Kategorien zu sortieren, z. B. Benachrichtigungen nach dem Kauf, Follow-ups zu Erfahrungen, Feedback zur Markentreue, Kundenbeschwerden und Kundenbewertungen.

Zwei Arten der Themenmodellierung

Bisher habe ich den Begriff „Themenmodellierung“ so verwendet, als wäre es eine einzelne Sache. Aber es ist eigentlich ein Oberbegriff, der eine Reihe verschiedener Techniken abdeckt.

Sehen wir uns nun einige der verschiedenen Arten der Themenmodellierung an.

Latente Dirichlet-Allokation (LDA)

Die Latent Dirichlet Allocation (LDA) basiert auf zwei Annahmen: dass ähnliche Themen ähnliche Wörter verwenden und dass Dokumente mehrere Themen behandeln, für die eine statistische Verteilung festgestellt werden kann.

LDA ordnet Dokumente einer Liste von Themen zu, indem Themen Anordnungen von Wörtern wie N-Grammen zugeordnet werden. Ein N-Gramm ist eine Folge von Wörtern, die in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden.

Der Bezeichner 'n' bezieht sich auf die Anzahl der Wörter im n-Gramm. Wenn N = 1, enthält das n-Gramm ein Wort, wenn N = 2, enthält das n-Gramm zwei Wörter und so weiter.

Zum Beispiel würde der Satz „Die Kuh springt über den Mond“ die folgenden 2-Wörter-N-Gramme (bekannt als Bi-Gramme) enthalten:

• die Kuh
• Kuh springt
• springt über
• über dem
• der Mond

Sobald Sie N-Gramme haben, können Sie Berechnungen anstellen, die die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass bestimmte Wörter im selben Satz oder im selben Absatz oder in einem bestimmten Abstand voneinander vorkommen.

Die latente Dirichlet-Zuordnung geht davon aus, dass Dokumente aus bestimmten Anordnungen von Wörtern bestehen und dass diese Anordnungen das Thema des Dokuments bestimmen.

Latente semantische Analyse

Wie die LDA basiert die latente semantische Analyse auf der Verteilungshypothese: Die Bedeutung von Wörtern kann erfasst werden, indem die Kontexte betrachtet werden, in denen Wörter vorkommen. Wie der englische Linguist JR Firth es ausdrückte: „Du sollst ein Wort anhand der Gesellschaft kennen, die es hält“ (Firth, JR 1957:11).

Im Gegensatz zu LDA, das Themen bestimmten Anordnungen von Wörtern zuordnet, berechnet die latente semantische Analyse einfach, wie häufig Wörter in einer Reihe von Dokumenten vorkommen. Es wird davon ausgegangen, dass Dokumente, die zu ähnlichen Themen gehören, ungefähr die gleiche Verteilung von Worthäufigkeiten für bestimmte Wörter enthalten.

Die Methode zur Berechnung der Worthäufigkeit ist Term Frequency-Inverse Document Frequency oder tf-idf.

Term Frequency (TF) bezieht sich auf die Häufigkeit, mit der ein Schlüsselwort in einem einzelnen Dokument vorkommt.

Inverse Document Frequency (IDF) misst, wie oft der Begriff in einer Sammlung von Dokumenten vorkommt.

Die Term Frequency (TF) wird dann durch die Inverse Document Frequency (IDF) geteilt, um den TF-IDF-Wert zu erhalten.

Sowohl LDA als auch LSA sind unüberwachte Techniken.

Themen-Cluster – der Schlüssel zum höheren Ranking

Wie Sie sehen können, lenken Suchmaschinen ihre Aufmerksamkeit von Schlüsselwörtern auf Themen. Sie verwenden verschiedene statistische Methoden, um Muster in der Art und Weise zu identifizieren, wie bestimmte Wörter mit anderen Wörtern gefunden werden. Diese Muster ermöglichen es Suchmaschinen, Themen zu identifizieren.

Und deshalb sind Themencluster heute ein wichtiger Bestandteil, um in den Suchergebnissen weit oben zu ranken.

Google möchte verlässliche Suchergebnisse liefern. Das bedeutet, Inhalte bereitzustellen, die ein Thema sowohl in der Tiefe als auch in der Breite gut abdecken.

Pillar Posts und Themencluster

Der beste Weg, dies zu tun, ist die Verwendung des Topic-Cluster-Modells. Das ist eine Sammlung von Seiten mit einer zentralen Seite, die Pillar Post genannt wird. Der Pillar Post behandelt das Thema ausführlich und ist in der Regel mindestens 3000 Wörter lang.

Im Pillar Post decken Sie alle Unterthemen ab, die zu Ihrem Thema gehören. Aber Sie gehen nicht unbedingt sehr detailliert auf diese Unterthemen ein. Verbringen Sie ein paar Absätze damit, jedes Unterthema vorzustellen, und verlinken Sie dann auf einen separaten Blog-Beitrag, in dem Sie dieses Unterthema ausführlicher behandeln.

Beispielsweise könnte es in Ihrem Säulenbeitrag um „Gartengeräte“ gehen. Das wäre ein überdurchschnittlich langer Artikel, in dem Sie alle wichtigen Arten von Gartengeräten kurz beschreiben: Rasenmäher, Rasentrimmer, Heckenschere, Astschere, Mulcher, Laubbläser, Kantenschneider, Sprinkler usw.

Sie würden dann für jedes dieser Unterthemen einen separaten Inhalt erstellen und auf diese Artikel aus dem Pillar-Post verlinken.

Warum helfen Themencluster bei SEO?

Wie hilft Ihnen ein Themencluster, einen höheren Rang zu erreichen? Es zeigt Suchmaschinen, dass Ihre Website eine aktuelle Autorität für ein bestimmtes Thema hat. Wenn Sie einen Themencluster erstellen, werden Ihre Inhalte voller verwandter Schlüsselwörter sein. Und genau danach suchen die Suchmaschinenalgorithmen jetzt. Eine Website mit zehn oder fünfzehn Seiten eng verwandter Inhalte voller Schlüsselwörter, die normalerweise zusammen gefunden werden, erhält vom Algorithmus grünes Licht.

Bisher haben wir uns in diesem Artikel damit befasst, warum Themen Keywords im Fokus von SEO ersetzen und wie Suchmaschinen verschiedene Tools zur Themenmodellierung verwenden, um Themen und ihre Unterthemen zu verstehen.

Als Ersteller von Inhalten fragen Sie sich vielleicht, ob es Tools zur Themenmodellierung gibt, die Ihnen dabei helfen, ein bestimmtes Thema zu „kartieren“, damit Sie Inhalte erstellen können, die dieses Thema umfassend abdecken.

Nun, es überrascht nicht, dass solche Tools bereits existieren. Und im nächsten Abschnitt zeige ich Ihnen zwei davon.

Thema Modellierungswerkzeuge

Dieser Abschnitt gibt Ihnen einen Überblick über zwei Tools zur Themenmodellierung, die Ihnen dabei helfen, Inhalte mit hoher thematischer Autorität zu schreiben.

MarktMuse

MarketMuse ist ein KI-gestütztes Content-Recherche- und Keyword-Planer-Tool. Es verwendet maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Inhalte zu analysieren, zu behandelnde Themen vorzuschlagen und Kurzbeschreibungen zu entwickeln, die Ihnen helfen, bessere Inhalte zu erstellen.

Wenn Sie sich bei MarketMuse anmelden, sehen Sie im linken Menü fünf Tools: Recherchieren, Konkurrieren, Optimieren, Fragen und Verbinden:

Sehen wir uns diese Tools nacheinander an.

Das Forschungstool

Geben Sie im Recherchetool Ihr Schlüsselwort ein und MarketMuse identifiziert die Hauptthemen für dieses Schlüsselwort:

Die Themen erscheinen in der linken Spalte. In der rechten Spalte sehen Sie das geschätzte Suchvolumen für jedes verwandte Thema sowie eine Grafik, die den Suchtrend für dieses Thema zeigt.

Die Spalte ganz rechts zeigt Ihnen, wie oft Sie dieses verwandte Thema in Ihren Inhalten erwähnen sollten. MarketMuse verwendet dafür einen Farbcode:

• Gelb = 1 bis 2 Erwähnungen
• Grün = 3 bis 10 Erwähnungen
• Blau = 10+ Erwähnungen

Sie können jedes verwandte Thema aufschlüsseln, indem Sie auf das Thema klicken. Sie sehen eine Liste mit Varianten für dieses Thema:

Wenn Sie diese Varianten in Ihren Inhalt aufnehmen, können Sie für mehrere Keywords ranken. Es wird auch die thematische Autorität Ihres Artikels erhöhen, da Suchmaschinen nun wissen, dass bestimmte Wörter zusammen in Inhalten vorkommen, die ein Thema ausführlich behandeln.

Das Compete-Tool

Das Compete-Tool erstellt ein Themenmodell, indem es Tausende von Dokumenten analysiert. Anschließend werden die 20 besten Ergebnisse anhand dieses Modells analysiert und die Ergebnisse als Heatmap dargestellt.

Compete wird verwendet, um den Wettbewerb für ein bestimmtes Thema zu bewerten und zu analysieren und Entscheidungen über die Berichterstattung zu treffen, die Sie für dieses Thema haben möchten.

Die Heatmap von Compete hilft Ihnen, schnell zu verstehen, wie die Konkurrenz an ein Thema herangeht, über das Sie schreiben möchten, welche verwandten Themen Sie einbeziehen müssen und welche Sie abdecken sollten, damit sich Ihre Inhalte von der Masse abheben:

Oben auf dem Wettbewerbsbildschirm sehen Sie die 20 besten Suchergebnisse für dieses Thema. Unter jedem Suchergebnis befindet sich der MarketMuse-Content-Score für diesen Artikel. Dies ist eine von MarketMuse entwickelte proprietäre Bewertung, die zeigt, wie gut die Seite ein Thema abdeckt.

Die Farbcodes auf der Heatmap zeigen Ihnen, wie gut jeder Inhalt das Thema abdeckt:

• Rot = 0 Erwähnungen
• Gelb = 1-2 Erwähnungen
• Grün = 3-10 Erwähnungen
• Blau = 10+ Erwähnungen

Eine schnelle Möglichkeit, um zu beurteilen, wie gut eine Seite ein Thema abdeckt, besteht darin, eine Spalte vertikal nach unten zu scannen:

Ebenso können Sie sehen, wie der Wettbewerb ein bestimmtes Thema abdeckt, indem Sie horizontal über eine Reihe scannen:

Eine weitere Sache, auf die Sie im Compete-Tool achten sollten, sind die Inhaltsbewertungen. Diese ermöglichen es Ihnen, auf einen Blick zu sehen, wie gut die Top-Ranking-Inhalte dieses Thema abdecken:

Wenn die Punktzahlen niedrig sind, ist dies ein Hinweis darauf, dass Sie gute Chancen haben, für dieses Thema mit einem gut recherchierten Inhalt einen hohen Rang einzunehmen.

Auf der linken Seite des Wettbewerbsbildschirms sehen Sie alle Themen, aus denen das Themenmodell besteht.

Wenn Sie das Compete-Tool verwenden, müssen Sie auf zwei Dinge achten: Must-Have-Themen und Themenlücken.

Must-Have-Themen sind diejenigen, die in den Suchergebnissen konstant auf den Top-Ranking-Seiten zu finden sind. Um gut aufzutreten, müssen diese Themen in Ihrem Stück enthalten sein.

Themenlücken sind Themen, die nicht vom Wettbewerb abgedeckt werden. Sie sind eine hervorragende Gelegenheit, Ihre Inhalte zu optimieren, indem Sie Themen aufnehmen, die Ihren Mitbewerbern fehlen.

Das Optimierungstool

Das Optimize-Tool ist ein Texteditor, der Ihnen Echtzeit-Feedback darüber gibt, wie gut Ihre Inhalte ein Thema abdecken. Geben Sie einfach Ihr Schlüsselwort und die URL Ihres Artikels ein und MarketMuse wird angezeigt

Die Farbcodes im rechten Bereich zeigen Ihnen, wie oft Sie diesen Begriff verwendet haben und wie oft Sie diesen Begriff verwenden sollten.

Wenn Sie Ihrem Inhaltsteil vorgeschlagene Begriffe hinzufügen, werden die Farbcodes aktualisiert, um anzuzeigen, dass Sie sich der optimalen Anzahl von Erwähnungen für diesen Begriff nähern.

Die Registerkarte „Feed“ gibt Ihnen eine laufende Bewertung darüber, wie gut Ihre Inhalte die Themen ansprechen, während Sie die Seite nach unten scrollen:

Oben auf dem Wettbewerbsbildschirm sehen Sie eine Statusleiste, die Ihnen Ihre Inhaltspunktzahl, die durchschnittliche Punktzahl, Ihre Zielpunktzahl, Ihre Wortzahl, die durchschnittliche Wortzahl und Ihre Zielwortzahl anzeigt:

Das Fragen-Tool

Das Fragen-Tool in MarketMuse ist nützlich, wenn Sie sich in der Recherchephase beim Schreiben Ihres Artikels befinden. Es zeigt Ihnen die am häufigsten gestellten Fragen zu Ihrem Thema:

Das Einbeziehen verwandter Fragen in Ihren Inhalt ist eine weitere Möglichkeit, die thematische Autorität Ihres Artikels zu steigern.

Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie eine Spalte mit einer Schaltfläche, auf der „Run in“ steht. Dadurch haben Sie die Möglichkeit, jede Frage in einem der anderen vier Tools auszuführen:

MarketMuse ist ein leistungsstarkes Tool, um ein Thema zu analysieren und sicherzustellen, dass Ihr Stückinhalt so viel wie möglich vom Thema abdeckt. Was MarketMuse besonders nützlich macht, ist, dass es auf den Top-Ranking-Ergebnissen für dieses bestimmte Keyword basiert.

Es zeigt Ihnen nicht nur, welche Themen von den Seiten abgedeckt werden, die ganz oben in den Suchergebnissen ranken. Es zeigt Ihnen auch Themenlücken. Indem Sie die Themenlücken ansprechen, können Sie Ihre Inhalte von den anderen Seiten abheben.

Artikeleinblicke

Article Insights ist ein weiteres Tool zur Modellierung von Themen.

Es hilft Ihnen, die Schlüsselwörter zu identifizieren, die in den Top-10-Suchergebnissen für ein bestimmtes Thema erscheinen. Es hilft bei der Konkurrenzanalyse, indem es Ihre Inhalte mit denen Ihrer Konkurrenten vergleicht, sodass Sie sehen können, welche Schlüsselwörter sie verwenden, die Sie nicht verwenden. Und es hilft bei der Erkennung von Entitäten, indem Schlüsselwörter entweder als Person, Produkt, Unternehmen oder Ort markiert werden.

Als Erstes müssen Sie in Article Insights ein Projekt erstellen. Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen und fügen Sie dann das gewünschte Keyword hinzu:

Das Keyword kommt dann in eine Verarbeitungswarteschlange – es kann einige Minuten dauern, bis die Analyse abgeschlossen ist.

Sobald das Keyword verarbeitet wurde, müssen Sie auf die Schaltfläche Anzeigen klicken.

Sie sehen dann einen Bildschirm, der aus zwei Teilen besteht: der Schreiboberfläche auf der linken Seite und der Analyse auf der rechten Seite:

Im Artikel-Editor haben Sie zwei Registerkarten: „Artikel“ und „Brief“:

Kurz ist der Ort, an dem Sie Notizen zum Artikel hinterlassen können. Es gibt eine Schaltfläche zum Teilen, über die Sie einen Link erhalten können, um den Artikel mit Ihren Autoren zu teilen.

Auf der rechten Seite befindet sich ein Panel mit allen Analysen für Ihre Inhalte:

Diese beinhalten:

• Anzahl der Wörter
• Schlüsselwörter, die Sie in Ihrem Artikel verwendet haben
• Keywords, die Ihre Mitbewerber verwendet haben (Gap-Analyse)
• Überschriften, die Sie verwendet haben, und die Anzahl der Überschriften, die Ihre Konkurrenten verwendet haben.
• Einzigartigkeit Ihrer Inhalte
• Lesbarkeitsbewertung

Sie können mit dem Schreiben Ihres Artikels von Grund auf beginnen oder einen Artikel in Arbeit von einer URL importieren:

Sobald Sie Inhalte in den Artikel-Editor geladen haben, analysiert das Tool Ihre Inhalte anhand der Top-10-Suchergebnisse für dieses Keyword:

• Panel 1 und 2 zeigen Ihnen, wie vollständig Ihr Artikel ist und wie viele Wörter Sie anstreben sollten.
• Panel 3 zeigt Ihnen die 15 wichtigsten Keywords, die in Ihren Inhalten verwendet werden.
• Panel 4 zeigt Ihnen die Keywords, die Ihre Konkurrenten verwendet haben, und wie viele davon Sie verwendet haben.
• Panel 5 zeigt Ihnen die von Ihnen verwendeten Überschriften und vergleicht sie mit den Überschriften Ihrer Mitbewerber.

Unter dem Bereich „Überschriften“ befindet sich ein Bereich, der eine „Einzigartigkeit“-Punktzahl und ein Tool anzeigt, das Ihnen eine Flesch-Lesepunktzahl gibt:

Das Werkzeug „Einzigartigkeit“ enthält eine Schaltfläche namens „Artikel-Umschreiber“.

Klicken Sie darauf und es öffnet sich der Artikel-Editor mit nützlichen Vorschlägen für Synonyme, die Sie verwenden können, um die Snippets neu zu schreiben, die Sie von der Registerkarte „Recherche“ hinzugefügt haben. Bewegen Sie den Mauszeiger über ein beliebiges hervorgehobenes Wort, und das Tool zeigt Ihnen alternative Synonyme für dieses Wort an:

Dies ist sehr nützlich und hilft Ihnen dabei, Ihre Inhalte schnell neu zu schreiben.

Am oberen Rand des rechten Bereichs befinden sich sieben Registerkarten. Bisher haben wir im Score-Tab gearbeitet.

Wenn Sie auf die Registerkarte Mitbewerber klicken, sehen Sie eine Liste der 10 besten Mitbewerber für dieses Keyword zusammen mit einer Keyword-Gruppierung für jeden Mitbewerber. Diese Keyword-Gruppierungen zeigen Ihnen die Top-Keywords, die von jedem Wettbewerber verwendet werden:

Sie können Konkurrenten auswählen und deren Auswahl aufheben, was nützlich ist, wenn es Ergebnisse gibt, von denen Sie glauben, dass sie für Ihre Inhalte nicht relevant sind.

Der nächste Reiter ist „Forschung“. Dieser Tab zieht Snippets von hochrangigen Inhalten ein:

Klicken Sie auf ein Recherche-Snippet und es wird dem Artikel-Editor hinzugefügt. Sie müssen es dann neu schreiben, um es zu einem Teil Ihres eigenen Inhalts zu machen.

Die nächste Registerkarte ist „Überschriften“. Auf dieser Registerkarte werden die Überschriften angezeigt, die für jeden von Ihnen ausgewählten Wettbewerber verwendet wurden. Sie können genau sehen, wie viele Überschriften sie auf ihrer Seite haben und auf welcher Ebene sich die Überschrift befindet.

Als nächstes kommt die Registerkarte „Fragen“.

Auf dieser Registerkarte werden Fragen von Google abgerufen, die sich auf Ihr Hauptschlüsselwort beziehen. Dies sind Unterthemen, die Sie Ihrem Artikel hinzufügen können, um thematische Autorität zu erlangen:

Der nächste Reiter ist „Themen“. Dieses Tool zeigt Ihnen verwandte Keywords, gruppiert nach Themen. Absätze, die diesen Themen entsprechen, werden für Sie in diesem Themenbereich platziert:

Die Themengliederung hilft Ihnen, verwandte Schlüsselwörter zu entdecken, die Sie ganz einfach zu Ihren Absätzen hinzufügen können. Das Hinzufügen dieser verwandten Wörter zu Ihrem Absatz erhöht die thematische Autorität Ihres Inhalts und verbessert die Qualität Ihres Artikels drastisch.

Die letzte Registerkarte ist „Duplikate“. Dieses Tool erkennt Fragmente in Ihren Inhalten, die Duplikate sind. Sie müssen alles, was von diesem Tool rot markiert ist, neu schreiben.

Kehren wir jetzt zum Keyword-Panel auf der Registerkarte „Score“ zurück, da es eine nützliche Funktion hat. Klicken Sie in diesem Bereich auf ein Schlüsselwort:

Dieses Schlüsselwort wird dann auf der Registerkarte Mitbewerber hervorgehoben. Sie können dann sehen, wie oft Ihre Konkurrenten dieses Keyword verwendet haben:

Dasselbe Schlüsselwort wird auch auf der Registerkarte „Recherche“ hervorgehoben:

Dies ist eine nützliche Funktion, wenn Sie versuchen, Ihre Inhalte für ein bestimmtes Schlüsselwort zu optimieren.

Fazit

Da sich Algorithmen von der Fokussierung auf Schlüsselwörter entfernen und versuchen, Themen zu verstehen, wird es immer wichtiger, dass Ihre Inhalte ein Thema umfassend abdecken.

Das wird der Schlüssel zum Ranking an der Spitze der Suchergebnisse.

In diesem Artikel haben wir verschiedene Themenmodellierungstechniken betrachtet, die Suchmaschinen jetzt verwenden, um das gleichzeitige Vorkommen von Wörtern in einem Dokument und in einer Reihe von Dokumenten besser zu verstehen.

Wir haben gesehen, wie das Vorhandensein, die Häufigkeit und die Nähe ähnlicher Schlüsselwörter in einem Dokument von Suchmaschinen verwendet werden, um Themen zu verstehen.

Es liegt nahe, dass, wenn Suchmaschinen diese Tools verwenden, um die thematische Autorität zu verstehen, die Ersteller von Inhalten dieselben Techniken anwenden müssen, um sicherzustellen, dass ihre Inhalte ein Thema richtig abdecken.

Und hier kommen Tools wie MarketMuse und Article Insights ins Spiel. Sie verwenden KI, um das Thema zu analysieren, über das Sie schreiben, und zeigen Ihnen, welche Unterthemen innerhalb dieses Themas sind und welche Schlüsselwörter Sie verwenden sollten, um für dieses Thema einen guten Rang einzunehmen.

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