In der Suchmaschinenoptimierung spielen Terme (Wörter, Zeichenketten) eine große Rolle. Im Ranking will jeder Webseitenbetreiber so weit wie möglich vorne in den SERPs ranken. Dies geht nur, wenn der erstellte Content auf der Webseite vom User gesucht und gelesen wird. Keywords alleine reichen aber nicht mehr aus, um vorne in den Rankings zu erscheinen. Suchmaschinen haben (noch) nicht die Möglichkeit festzustellen, ob ein Text gut oder schlecht ist. Sie können lediglich die Webseitensignale abfangen und bewerten, sei es die Klickrate (Click-Through-Rate), die Abbruchrate vom User (Bounce Rate) oder Signale der Keyword-Dichte, Wortanzahl, Textlänge und viele weitere. Um dem Suchenden die relevantesten Ergebnisse in den SERPs anzeigen zu können, mussten Suchmaschinen einen Weg finden den Content auf den Webseiten zu analysieren und nutzten dafür die Term-Analyse.
Kookkurrenzen
Terme, die in Texten zusammen oft auftauchen, werden Kookkurrenzen genannt. Kookkurrenz bedeutet, dass zwei Terme voneinander abhängig sind, wenn sie häufig zusammen verwendet werden. Redewendungen sind feste Kookkurrenzen, wie „auf dem Holzweg“. Suchmaschinen speichern diese semantischen Kookkurrenzen. Wenn ein Term, der als Kookkurrenz gespeichert ist, auf einer Webseite verwendet wird, prüft die Suchmaschine, ob die anderen Terme ebenfalls im Text stehen. Suchmaschinen erkennen nicht nur die Kookkurrenzen, sondern auch in welcher Reihenfolge und wie nah sie aneinander stehen.
Die Berechnung der Kookkurenzen
Die WDF*IDF-Analyse ist eine Möglichkeit, um auf die Kookkurrenzen zu kommen. Die Analyse ist ein mathematisches Verfahren, mit dem die Häufigkeit relevanter Terme berechnet werden kann. Die WDF (within-document-frequency) misst die Termhäufigkeit in einem Dokument. Je höher der WDF-Wert ist, desto häufiger kommt der Term vor, bzw. die Termgewichtung im eigenen Dokument. Terme wie „der“, „eine“ oder „und“ werden bei der Berechnung nicht mit einbezogen. Suchmaschinen bewerten Terme, die häufiger vorkommen, höher, als einen Term, der nur zwei bis drei Mal auftaucht. Daher wird bei der WDF-Berechnung oft von der Keyword-Relevanz gesprochen. Die IDF (inverse-document-frequency) errechnet hingegen die Dokumentenanzahl, in denen der Term vorkommt. Bezogen auf die Suchmaschinenoptimierung werden hierzu alle Suchergebnisse zu dem Term herangezogen. Nun könnte man mit dieser Berechnung auf die Konkurrenten anwenden und analysieren, welche Terme sie in welcher Anzahl verwendet haben. Je kleiner der Ergebniswert der indexierten Seiten ist, desto wichtiger sind die einzelnen Werte in Bezug auf den Term.
Zahlreiche regelmäßige Updates verhindern, dass man allein mit dem Verfahren vorne in den SERPs ranken kann. Dennoch kann man sich mit Hilfe von der WDF*IDF-Analyse Inspiration zu neuen Termen holen, die zu dem gewählten Keyword oft verwendet werden. Man darf dabei nur nicht vergessen, dass es nicht reicht nur die Keywords und relevanten Terme zu verwenden, da der Content dem auf den Konkurrenz-Webseiten eins zu eins gleicht. Darum: Schreibe einzigartigen Content, der dem User einen Mehrwert bietet, den er auf keiner anderen Webseite in dieser Form findet. Suchmaschinen belohnen einen Content, der dem Besucher einen hohen Mehrwert bietet und der sich von den Konkurrenz-Webseiten abhebt. Darum sollte der gesamte Content auf das gewünschte Thema, unter dem man gerankt werden will, optimiert werden, um es langfristig vorne in die Suchergebnisse zu schaffen. Es gilt das Keyword-Umfeld zu ermitteln, sprich alle Terme, die oft mit dem Keyword benutzt werden, soweit sie in den Bereich, über den du schreiben willst, passen.
Relevant Terms
Relevant Terms sind der größte Rankingfaktor in der Suchmaschinenoptimierung. Zu den relevanten Termen zählen alle Terme, die entfernt semantisch verwandt mit dem Keyword sind und neben dem Keyword in einem Text vorkommen. Die Terme fallen meist in einen Themenzweig. Schreibt man beispielsweise allgemein über „Suchmaschinenoptimierung“ wäre ein Themenzweig die „Keyword-Dichte“. Relevant Terms signalisieren der Suchmaschine, dass das Thema zum Keyword umfassend behandelt wurde. Aus diesem Grund schenken Google und Co denen eine so große Aufmerksamkeit und Bedeutung.
Keyword: Beerenkompott
Themenzweig: Vegan/Veganismus
Relevant Term: rein pflanzlich, ohne Milch
Für eine hohe Click-Through-Rate ist es wichtig, sich auf einen Themenzweig pro URL zu fokussieren und ihn tief genug zu thematisieren. Je spezifischer man auf ein Thema eingeht, desto höher ist die Anzahl der Relevant Terms. Mit denen taucht man zwar nicht zwangsweise oben im Ranking auf, wenn nach dem Hauptthema gesucht wird, jedoch in der Suche nach dem Themenzweig X. Mit den Relevant Terms unterscheidet sich dein Text von den deiner Mitbewerber und die Suchmaschinen belohnen dies durch ein höheres Ranking bei spezielleren Suchanfragen.
Proof Terms
Wie die Relevant Terms sind die Proof Terms (geprüfte Terme) ein hoher Rankingfaktor. Proof Terms sind semantisch nah am Keyword, d.h. sie weisen einen engen inhaltlichen Zusammenhang auf. Um bei einer Suchanfrage nach seinen Keywords in den Suchergebnissen zu erscheinen, reicht es nicht nur aus, seine Keywords zu optimieren. Besonders eine zu hohe Keyword-Dichte (Keyword-Density) fällt schnell unter Spam und die Webseite erscheint weit hinten im Ranking. Aufgrund des Suchmaschinen-Algorithmus erkennen die Suchmaschinen, ob es sich bei den verwendeten Wörtern um thematisch verwandte Begriffe handelt, die in ein Themenfeld fallen. Proof Terme sind artverwandte Terme des Keywords und sind nützlich, um ein Themenfeld gründlich zu umfassen.
Keyword: Beerenkompott
Proof Terms: Beeren, Zucker, Rezepte, Zutaten, kochen
Man geht davon aus, dass Proof Terms zu Keyword X in einem großen Teil der Suchergebnis-Webseiten auftauchen. Sie sind die Terme, die alle Suchergebnisse gemeinsam haben. Sie werden zur Festigung der Thematik und für ein höheres Auftauchen in den Suchergebnissen verwendet.
Suchmaschinen erkennen anhand dieser Terme, dass dein Dokument sowohl alle nötigen semantisch nahen, als auch semantisch entfernten Termen beinhaltet und rankt das Dokument sehr weit oben in den SERPs.
Unterschied zwischen Proof Terms und Relevant Terms
Suchmaschinen crawlen deinen Inhalt nach folgenden vier Punkten:
- Was ist dein Thema? Worum geht es im Dokument?
- Handelt es sich bei dir um Spam? Keyword-Stuffing? Bietest du dem Nutzer einen Mehrwert oder ist der Text nur auf Suchmaschinen optimiert?
- Kannst du deinen thematischen Fokus beweisen? Wie viele Teilbereiche umfasst dein Dokument? Kann der Inhalt dem Nutzer helfen? => Proof Terms
- Inwiefern unterscheidet dein Dokument sich von anderen? Durchleuchtet dein Dokument einen neuen Blickwinkel auf ein Thema? Ist es was Neues? => Relevant Terms
Der dritte Schritt wird mit Hilfe der Proof Term vollbracht. Dein Dokument wird mit den anderen thematisch ähnlichen Dokumenten verglichen. Die in dem am häufigsten vorkommenden Termen sind die Proof Terme. Diese müssen für ein gutes Ranking in deinem Dokument ebenfalls vorhanden sein. Die Unterschiedlichkeit/Differenzierung zu den anderen Dokumenten misst die Suchmaschine anhand der Relevant Terms. Kommen in deinen Texten Terme drin vor, die in nur wenigen Dokumenten vorkommen, aber mit dem Keyword verwandt sind, handelt es sich um Relevant Terms. Daher ist es wichtig diese zu beachten, wenn man unter die Top-10 in den SERPs kommen will.
Keyword: Suchmaschinenoptimierung
Proof Terms: SEO, Keywords, Kosten, Optimierung, Google, Webseite
Relevant Terms: Content, relevant, Term, Texte, Gewichtung, Dokumente, Updates
