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Was ist die semantische Suche? Wie sie SEO beeinflusst

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Michal ist ein SEO-Spezialist, der zu einem Marketing-Generalisten wurde. Er spricht Chinesisch, liebt es Japanisch zu essen und belgisches Bier zu trinken. Das Undenkbare zu kombinieren, spiegelt sich außerdem manchmal in seinen Marketingaktivitäten wieder.

    Ist dir schon einmal aufgefallen, dass Google heutzutage mit fast jeder Frage umgehen kann, die du ihm stellst?

    Schaue dir einfach das Ergebnis für diese Abfrage an:

    yoda fs

    Obwohl Yoda nicht namentlich erwähnt wurde, verstand Google, von wem wir sprachen und was wir über ihn wissen wollten.

    Dies wäre ohne die semantische Suche nicht möglich gewesen.

    In diesem Beitrag erfährst du mehr darüber:

    Die semantische Suche ist ein Informationsabfrageverfahren, das von modernen Suchmaschinen verwendet wird, um die relevantesten Suchergebnisse zurückzugeben. Sie konzentriert sich auf die Bedeutung, die hinter den Suchanfragen steht, und nicht auf das traditionelle Keyword-Matching.

    Die Terminologie stammt aus einem Zweig der Linguistik namens Semantik, der sich mit der Untersuchung der Bedeutung befasst.

    Obwohl unzählige Variablen im Spiel sind, sind die Prinzipien der semantischen Suche, warum sie benötigt wird und wie sie beeinflusst wird, leicht zu verstehen.

    Nutzer nutzen häufig nicht dieselbe Sprache wie der gewünschte Inhalt

    Schlimmer noch, manchmal wissen wir nicht einmal, wie man eine Suchanfrage richtig artikuliert.

    Nehmen wir an, du hast im Radio ein unbekanntes Lied gehört. Es gefiel dir und du fingst an, einen zufälligen Text zu googeln, bis du ihn schließlich gefunden hast.

    soad serp

    Finden eines Liedes in Google durch Suche nach vagen Songtexten.

    Um eine weitere Ebene der Komplexität hinzuzufügen, vergleiche das, was du in Google eingibst, mit dem, was du zu Siri, Alexa oder dem Google-Assistenten sagst. Aus Keywords werden nun Unterhaltungen.

    Es gibt einfach so viele Möglichkeiten, ein und dieselbe Idee auszudrücken, und die Suchmaschinen müssen sich mit allen befassen. Sie müssen in der Lage sein, den Inhalt in ihrem Index mit deiner Suchanfrage abzugleichen, basierend auf der Bedeutung von beiden.

    Wie herausfordernd dies auch schon klingen mag, es ist erst der Anfang.

    Viele Suchen sind unabsichtlich mehrdeutig

    Etwa 40% der englischen Wörter sind polysemisch — sie haben zwei oder mehr Bedeutungen. Das ist wohl die bedeutendste Herausforderung, die die semantische Suche zu lösen versucht.

    Das Schlüsselwort “Python” beispielsweise hat allein in den USA monatlich 533.000 Suchanfragen:

    Wenn ich jemals nach “Python” suchen sollte, würde ich mich höchstwahrscheinlich auf die Programmiersprache beziehen. Aber jeder, der nicht zur Technikbranche gehört, würde wahrscheinlich die echte Schlange oder die legendäre britische Comedy-Truppe erwarten.

    Das Problem hier ist, dass Wörter ohne Kontext selten eine definitive Bedeutung haben. Zusätzlich zu den polysemischen Wörtern gibt es unzählige Substantive, die auch Adjektive, Verben oder beides sein können. Und wir befinden uns immer noch im Bereich der wörtlichen Bedeutungen. Es wird noch interessanter, wenn wir uns in abgeleitete Bedeutungen vertiefen (denke an Sarkasmus).

    Der Kontext ist in der Semantik alles, und er bringt uns zu den verbleibenden zwei Punkten.

    Das Erfordernis lexikale Hierarchie und Entitätenbeziehungen zu verstehen

    Werfen wir einen Blick auf die folgende Suchanfrage und das oberste Suchergebnis:

    complex query example

    Das ist wirklich beeindruckend. Hier ist, was Google tun muss, um diese Anfrage zu verstehen:

    1. Sie sollten wissen, dass “Partner” Ehefrau/Freundin/Ehemann/Freundin/Ehepartner bedeutet.
    2. Verstehen, dass Obi-Wan in mehreren Filmen und Serien mit verschiedenen Schauspielern auftrat.
    3. Die Verbindungen herstellen.
    4. Die Suchergebnisse in einer Weise anzeigen, die die Zweideutigkeit von “Obi-Wan” widerspiegelt.

    Ich kann mir nicht einmal vorstellen, welche Art von Suchergebnissen ich erhalten würde, wenn ich diese Suche 2010 oder früher durchführen würde.

    Lass uns einen Schritt zurückgehen, um die Konzepte zu erklären.

    Die lexikalische Hierarchie veranschaulicht die Beziehung zwischen Wörtern. Das Wort Partner ist der Ehefrau, dem Freund, dem Ehepartner und anderen übergeordnet (Hypernym).

    Wie bereits erwähnt, stimmen unsere Suchanfragen oft nicht mit der genauen Phrase des gewünschten Inhalts überein. Es ist entscheidend zu wissen, dass “erschwinglich” alles zwischen billig, mittelmäßig und preiswert ist.

    In diesem Beispiel handelt es sich um Film- und Serienfiguren (Obi-Wan), Personen mit einem bestimmten Beruf (Schauspieler) und Personen, die mit ihnen in Verbindung stehen (Partner). Im Allgemeinen handelt es sich bei Entitäten um Objekte oder Konzepte, die eindeutig identifiziert werden können — oft handelt es sich dabei um Personen, Orte und Dinge.

    Und als ob all die sprachlichen Feinheiten nicht schon genug wären, müssen wir noch darüber hinausgehen.

    Lass uns auf das Beispiel “Python” zurückkommen. Wenn ich danach suche, erhalte ich tatsächlich alle Ergebnisse, die sich auf die Programmiersprache beziehen.

    Ganz gleich, wie sehr uns die Art und Weise, wie unsere persönlichen Daten verwendet werden, auch missfällt, so ist es doch zumindest für Suchmaschinen nützlich. Google verwendet begrenzte Daten zusammen mit deinem Suchverlauf, um genauere und personalisierte Suchergebnisse zu liefern.

    Wir alle sind uns dessen bewusst. Gib einfach eine beliebige Art von Service in deine Suchleiste ein und du erhältst lokalisierte Ergebnisse:

    local results

    Lokalisierte Ergebnisse für die Abfrage, “Barbier”.

    Aber was noch faszinierender ist, ist Googles Fähigkeit, Suchergebnisse auf der Grundlage sich dynamisch ändernder Suchabsichten vorübergehend anzupassen.

    So ist beispielsweise Coronavirus kein neuer Begriff. Es war schon immer der Name einer Gruppe von Viren. Aber wie wir alle wissen, änderte sich die Suchabsicht Anfang 2020 rapide. Man begann, nach Informationen über einen bestimmten Stamm des Coronavirus (SARS-CoV‑2) zu suchen, und die SERP musste entsprechend angepasst werden.

    Wie du oben in der SERP-Positionshistorie für “Coronavirus” sehen kannst, rankte keines der aktuellen Top-Fünf-Suchergebnisse vor 2020.

    Dasselbe siehst du in der E‑Commerce-Branche bei großen Verkaufsevents wie Weihnachten oder dem Black Friday. Die Suchabsicht während dieser Zeit ist in hohem Maße transaktional, wohingegen man normalerweise Vergleiche oder Rezensionen vorzieht.

    Google bringt kontinuierlich Algorithmus-Updates und Technologien auf den Markt, die dessen Fähigkeiten, natürliche Sprache und Suchabsicht zu verstehen, weiter verbessern.

    Es gibt vier wichtige Meilensteine, die die semantische Suche zu dem machen, was sie im Jahr 2020 ist.

    Knowledge Graph

    Der Knowledge Graph von Google, der 2012 veröffentlicht wird, ist eine Wissensdatenbank von Entitäten und den Beziehungen zwischen ihnen.

    Du kannst dir vorstellen, dass es in etwa so aussieht — aber stattdessen mit fünf Milliarden Entitäten:

    Kurz gesagt, es handelt sich um eine Technologie, die den Wechsel vom Keyword-Matching zum semantischen Matching eingeleitet und ermöglicht hat.

    Es gibt zwei Hauptmethoden zur Anreicherung des Knowledge Graphen:

    1. Strukturierte Daten (mehr dazu später)
    2. Entitätsextraktion aus Text

    Für den zweiten Punkt muss die Suchmaschine die natürliche Sprache verstehen. Dann kommen die drei folgenden algorithmischen Updates ins Spiel.

    Hummingbird

    Bereits 2013 startete Google seinen Suchalgorithmus namens Hummingbird, um bessere Suchergebnisse zu erhalten. Er war besonders hilfreich für komplexe Suchanfragen.

    Hummingbird war das erste kolossale Update, das die Bedeutung von Suchanfragen über einzelne Keywords hervorhob. Es war der dringend benötigte Katalysator für das Schreiben über Themen, nicht über Keywords.

    RankBrain

    Wenn du jemals auf die Phrase Latent Semantic Indexing oder LSI-Keywords gestoßen bist, vergiss das. Google löst das Problem, für dessen Lösung LSI geschaffen wurde, mit einem Algorithmus namens RankBrain.

    Und wir haben das Problem bereits früher diskutiert. Es ging um die Diskrepanz zwischen der bei Suchanfragen verwendeten Sprache und dem gewünschten Inhalt.

    RankBrain von Google basiert auf Technologien, die LSI weit überlegen sind. Laienhaft ausgedrückt, versteht RankBrain die Bedeutung selbst unbekannter Wörter und Phrasen, indem es ausgeklügelte Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet.

    Und das ist enorm, wenn man bedenkt, dass 15% aller Suchanfragen neu sind.

    Wir können RankBrain als ein Upgrade von Hummingbird betrachten, nicht als einen eigenständigen Suchalgorithmus. Es ist eines der stärksten Ranking-Signale, aber das Einzige, was du proaktiv tun kannst, um es zu optimieren, ist, die Suchabsicht zu erfüllen.

    BERT

    Bidirektionale Encoder-Darstellungen aus Transformatoren (BERT) ist das neueste große Upgrade für die Funktionsweise der semantischen Suche. Es betrifft etwa 10% aller Anfragen seit Ende 2019.

    Keine Sorge, es hat auch eine ganze Weile gedauert, bis ich mir überhaupt merken konnte, wofür BERT steht.

    Alles, was du wissen musst, ist, dass das BERT das Verständnis von langen und komplexen Sätzen und Abfragen verbessert. Es ist eine Lösung für den Umgang mit Mehrdeutigkeiten und Nuancen, weil es danach strebt, den Kontext von Wörtern besser zu verstehen.

    Und obwohl du nichts tun kannst, um BERT an sich zu optimieren, ist es gut zu wissen, was es bedeutet und was es in Kürze tut.

    Ich habe bereits einige Hinweise und Tipps in den Artikel gestreut. Jetzt lass uns wirklich handeln.

    1. Ziele auf Themen ab, nicht Keywords
    2. Lege die Suchabsicht fest
    3. Nutze semantisches HTML
    4. Nutze Schema-Auszeichnungen
    5. Baue deine Marke auf um eine Knowledge Graph-Entität zu werden
    6. Baue Relevanz durch Links auf

    1. Ziele auf Themen ab, nicht Keywords

    In den alten Tagen von SEO hättest du mit separaten Inhaltsteilen zum gleichen Thema, aber mit leicht unterschiedlichen Keywords wie

    • Open Graph Tags
    • Open Graph Meta Tags
    • OG-Meta Tags
    • Open Graph Tag
    • Was ist Open Graph
    • Facebook Open Graph Tags

    ranken können. Das ist nicht mehr der Fall. Google versteht nun, dass all diese Suchanfragen in etwa das Gleiche bedeuten, und rankt für sie alle meist die gleichen Seiten.

    Berücksichtige dies bei der Erstellung von Inhalten. Es geht nicht mehr darum, ein Ranking für nur ein Keyword zu erreichen, sondern darum, ein Thema eingehend zu behandeln, so dass Google deine Seite für viele ähnliche und Long-Tail-Keywords ein Ranking vergibt.

    Unser Artikel über Open Graph-Meta-Tags ist beispielsweise für Hunderte von Keywords gut platziert. Viele davon sind andere Arten der Suche nach der gleichen Sache, aber einige sind Unterthemen wie “og:title”, “og:url” und “og:image”.

    open graph keywords

    Screenshot vom Organic Keywords-Bericht im Ahrefs’ Site Explorer.

    Wir sind in der Lage, ein Ranking für all diese Keywords zu erhalten, weil wir einen ausführlichen Artikel über das Thema geschrieben haben, nicht nur über ein einzelnes Keyword.

    Wenn man sich diesen Bericht auf einer Seite mit dem Top-Ranking zum Thema ansieht, kann man gut verstehen, über welche Unterthemen man schreiben sollte. Nehmen wir zum Beispiel an, du möchtest einen Beitrag über den Spargelanbau schreiben. Wenn du die Top-Ranking-Seite für “Spargelanbau” in den Site Explorer von Ahrefs einfügst und den Bericht über organische Keywords ansiehst, siehst du, dass er unter anderem für diese Keywords rankt:

    • wie tief man Spargel pflanzt
    • Bedingungen für den Spargelanbau
    • wann Spargel gepflanzt werden soll
    • bester Platz zum Pflanzen von Spargel
    • wie man Spargel erntet
    • wie man Spargelpflanzen pflegt

    Das sind alles Dinge, die du erwähnen solltest, um einen tiefgründigen Artikel zu schaffen, der so viel organischen Traffic wie möglich erhält.

    Aber ein Wort der Vorsicht. Wenn du ein bestimmtes Thema ansprichst, bedeutet das nicht, dass du absolut alles, was mit diesem Thema zu tun hat, abdecken oder zu sehr in die Tiefe gehen solltest.

    Nimm diesen Artikel als Beispiel. Ich hätte Dutzende von Stunden damit verbringen können, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu erforschen und tief in die technischen Einzelheiten der semantischen Suche einzutauchen. Ich habe das nicht getan, weil es die meisten Leute nicht interessiert.

    Was uns zum nächsten Punkt bringt.

    2. Stelle die Suchabsicht fest

    Du kannst immer noch Inhalte zu einem bestimmten Thema veröffentlichen, die nicht mit der Suchabsicht übereinstimmen.

    Nehmen wir an, du bist ein Marketingdaten-Geek und siehst eine Gelegenheit, das Thema “SEO-Bericht” anzusprechen. Natürlich möchtest du alles teilen, was für die Erstellung des besten SEO-Berichts erforderlich ist. Also lass dir etwas einfallen wie: “Nutze die Macht von QUERY, um den besten SEO-Bericht zu erstellen”.

    Es kann in der Tat der Teil des Inhalts sein, der letztendlich zum besten SEO-Bericht führt. Aber die meisten Menschen, die nach diesem Thema suchen, werden mit vielen Funktionen von Google Sheets nicht vertraut sein. Sie wollen einfach etwas, das ihnen die Arbeit abnimmt:

    seo template ranking

    Ranken auf #1 mit einem einfachen SEO-Berichts-Template.

    Bevor du also mit der Skizzierung eines neuen Inhalts beginnst, sieh dir die Seiten mit dem höchsten Ranking an, um auf die Suchabsicht zu schließen.

    Empfohlen zu lesen: Searcher Intent: The Overlooked ‘Ranking Factor’ You Should Be Optimizing For

    3. Nutze semantisches HTML

    Bevor wir zur semantischen Suche übergehen konnten, mussten wir mit der Umstellung auf ein semantisches Web beginnen. Das ursprüngliche Konzept des WWW konnte als standardisierte, miteinander verknüpfte Dokumente ohne explizite Bedeutung interpretiert werden. Inzwischen sollte klar sein, dass wir Bedeutung brauchen.

    Und alles beginnt mit deinem grundlegenden HTML.

    Vergleiche die folgenden HTML-Elemente:

    semantic search

    Semantisches HTML fügt dem Code Bedeutung hinzu, so dass Maschinen Navigationsblöcke, Kopf- und Fußzeilen, Tabellen oder Videos erkennen können.

    HTML5 bietet die meisten semantischen Elemente, die die meisten modernen CMS-Themes bereits verwenden. Wenn deins das nicht tut, gibt es normalerweise ein Plugin, mit dem du sie hinzufügen kannst.

    Aber semantisches HTML ist noch recht begrenzt. Es sagt zwar: “Dies ist eine Tabelle, dies ist eine Fußzeile”, aber es vermittelt nicht die Bedeutung des eigentlichen Inhalts. Aus diesem Grund verwenden wir Schema-Markup.

    4. Nutze Schema-Markup

    Schema-Markup ist eine zusätzliche Möglichkeit, deine Seiten zu markieren. Es wird auch als strukturierte Daten bezeichnet, die als gemeinsamer semantischer Rahmen für das Web beschrieben werden können.

    Das Vokabular von Schema.org enthält Hunderte von Typen, die mit Eigenschaften verknüpft sind. Du kannst diese verwenden, um deinen Inhalt so zu kennzeichnen, dass er für Google ohne komplexe Algorithmen leicht verständlich ist.

    Beispielsweise wäre es für Google einfacher, Bedeutung aus strukturiertem Inhalt wie diesem zu extrahieren:

    Kochzeit: 20 Minuten
    Kalorien: 80
    

    … als natürliche Sprache wie dies:

    Die Zubereitung der Pfannkuchen wird 20 Minuten dauern. Noch besser, es sind kalorienarme Pfannkuchen - etwa 80 pro Portion.
    

    Wenn ein Nutzer also wissen möchte, wie lange es dauert, einen Pfannkuchen zuzubereiten, oder wie viele Kalorien er hat, kann Google die Informationen auf die beste Art und Weise bereitstellen.

    5. Baue deine eigene Marke auf um eine Knowledge Graph Entität zu werden

    Die Überschrift ist so gut wie selbsterklärend, weil ich bereits über Entitäten gesprochen habe, also werde ich dich nur auf unseren Artikel über den Zugang zum Knowledge Graph verweisen.

    Von allen Tipps zur Anpassung deines SEO an die semantische Suche ist dieser am schwierigsten in die Realität umzusetzen. Es ist eine langfristige Konsequenz des Markenaufbaus und der Anwendung der übrigen Tipps.

    Links waren historisch gesehen einer der ersten Indikatoren für Relevanz. Wenn Dokument A mit Dokument B verknüpft war, konnten sie als zusammenhängend betrachtet werden.

    Sowohl interne als auch externe Links von relevanten Seiten mit natürlichem Anker-Text helfen Google dabei, herauszufinden, um was es sich bei deinem Inhalt handeln könnte — sogar bevor er verarbeitet wird.

    Schlussgedanken

    Die semantische Suche hat das gesamte Inhalts-Ökosystem verändert. Die Nutzer erhalten relevantere und wertvollere Inhalte, und das motiviert die Veröffentlichenden, solche Inhalte zu produzieren.

    Es sind zwar ausgefeilte Technologien und Algorithmen im Spiel, aber die Prinzipien der semantischen Suche sind leicht verständlich. Du solltest jetzt bereit sein, alle notwendigen Änderungen vorzunehmen und dein SEO zukunftssicher zu machen.

    Hast du Fragen oder Anmerkungen zur semantischen Suche? Kontaktiere mich auf Twitter.

    Wenn du mehr über die technischen Aspekte der semantischen Suche erfahren möchtest, folge Dawn Anderson und schau dir ihre Präsentationen an.

    Übersetzt von: Sebastian Simon. Sebastian Simon beschäftigt sich seit 2009 mit SEO, aktuell tut er das bei seven-bytes.de und heine.de.

    Shows how many different websites are linking to this piece of content. As a general rule, the more websites link to you, the higher you rank in Google.

    Shows estimated monthly search traffic to this article according to Ahrefs data. The actual search traffic (as reported in Google Analytics) is usually 3-5 times bigger.