Was ist semantische Suche? (Semantische SEO-Grundlagen)

Wir alle fühlen es.

SEO hat sich dramatisch verändert.

Was früher funktionierte, als ich anfing (als die Welt noch schwarz-weiß war), funktioniert nicht mehr so ​​wie früher.

Und wenn sich die Suchmaschinen weiterentwickeln, müssen wir SEOs uns mit ihr weiterentwickeln.

Bei der Suche nach Antworten bin ich auf semantisches SEO gestoßen. Obwohl die ersten Anwendungen der semantischen Suche tatsächlich auf das Jahr 2009 zurückgehen, hat sie im Laufe der Jahre an Fahrt gewonnen und schließlich eine Revolution in der Funktionsweise von Suchmaschinen ausgelöst.

Ich habe festgestellt, dass die semantische Suche alle SEO-Grundlagen beeinflusst, einschließlich:

• Stichwortforschung
• Suchabsicht
• Inhaltserstellung
• Site-Architektur
• Interne Verlinkung
• Und mehr

In diesem Blogbeitrag gebe ich Ihnen einen Überblick über die semantische Suche. Mein Ziel ist es, Ihnen eine solide Grundlage zu geben, mit der Sie arbeiten können, damit Sie beim Erlernen semantischer SEO-Strategien verstehen, warum sie funktionieren.

Um diesen Beitrag so nützlich wie möglich zu gestalten, habe ich versucht, die Sprache einfach zu halten, und ich habe es vermieden, den Beitrag übermäßig lang zu machen. Ich beabsichtige, Folgeinhalte zu erstellen, die in die spezifischen Strategien einfließen.

Semantische Suche

Alles beginnt also mit der semantischen Suche.

Aber was ist semantische Suche?

Die semantische Suche beschreibt, wie Google nicht nur darauf abzielt, Ergebnisse durch übereinstimmende Schlüsselwörter mit der Suchanfrage zu liefern, sondern jetzt bestimmt Google die Absicht und Bedeutung der Abfrage, um vollständige Ergebnisse zu liefern, die darauf ausgerichtet sind:

• Beantworten Sie genau das, wonach der Benutzer sucht
• Bringen Sie Ergebnisse, die die nächste Frage des Benutzers vorhersagen, bevor er sie überhaupt stellt

Wie genau macht Google das?

Nun, um dies zu erreichen, haben Google und andere Suchmaschinen im Laufe der Jahre die Art und Weise geändert, wie sie Informationen kategorisieren.

Früher ordnete Google eine Suchanfrage anhand von Onpage- und Offpage-Faktoren einer Webseite zu. Dies bedeutete, die Suchanfrage mit Schlüsselwörtern abzugleichen, die an prominenter Stelle in Ihren Inhalten auftauchten. Sie wissen schon, Titel-Tags, H1s, Ankertext, Alt-Tags und all diese grundlegenden SEO-Optimierungen, von denen Sie gelernt haben.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Suchanfrage und der Inhalt für Google damals nicht mehr als Zeichenfolgen waren, was zu Keyword-fokussierten SEO-Strategien führte.

Dies bedeutet, dass Google den Inhalt identifiziert und klassifiziert hat, indem es die Titel-Tags usw. untersucht hat. Nachdem Google den Inhalt auf diese Weise klassifiziert hatte, konnte Google Suchergebnisse liefern, indem der Inhalt mit den in der Suchanfrage gefundenen Schlüsselwörtern abgeglichen wurde.

Aber im Jahr 2012 führte Google Hummingbird ein, was eine Revolution in der Art und Weise darstellte, wie Suchmaschinen Informationen kategorisieren. Mit anderen Worten, Google hat sich von Strings verabschiedet und sie durch Dinge ersetzt.

Das bedeutet, dass Google jetzt Informationen über reale Entitäten (oder Dinge) in einer Datenbank namens Knowledge Graph speichert. Google verfügt auch über Informationen darüber, wie diese Entitäten miteinander in Beziehung stehen, und dieser Paradigmenwechsel bei der Kategorisierung von Informationen hat die Ergebnisseiten dramatisch geprägt.

Damit ist eine Suchanfrage nicht mehr nur eine Zeichenfolge. Google kann jetzt „verstehen“, dass sich die Zeichenfolge auf eine bestimmte Entität bezieht.

Nachdem Sie nun einen grundlegenden Überblick haben, muss ich Folgendes erklären:

• Was der Google Knowledge Graph ist
• Was Google-Entitäten sind
• Wie Google die Beziehungen zwischen Entitäten versteht

Was ist der Knowledge Graph von Google?

Der Knowledge Graph von Google ist eine Datenbank mit Fakten über Entitäten (Personen, Orte und Dinge). Diese Datenbank ermöglicht es Google, Fragen zu jeder Entität zu beantworten und diese Antworten und zugehörige Fakten in den Suchergebnissen anzuzeigen.

Google stellt diese Fakten aus einer Reihe verschiedener Quellen zusammen, darunter:

• Öffentliche Quellen wie Wikipedia und das CIA World Factbook
• Lizenzierte Informationen wie Sportergebnisse und Wettervorhersagen
• Eigentümer von Inhalten

Es ist jedoch nicht sinnvoll, riesige Mengen an Informationen zu haben, es sei denn, sie sind kategorisiert und strukturiert. (Ich werde später in diesem Beitrag erklären, wie Google diese Informationen strukturiert.)

Dadurch kann Google zwei Arten von Informationen über eine bestimmte Entität in den Suchergebnissen anzeigen.

Zunächst wird Google eine allgemeine Zusammenfassung des allgemeinen Themas geben. Dies kann eine Definition oder eine kurze Zusammenfassung des Lebens einer berühmten Person sein.

Zweitens ist Google durch das Verständnis der Beziehung zwischen Dingen in der Lage, verwandte Informationen und verwandte Anfragen zu diesem Thema zu präsentieren. Dies ermöglicht dem Benutzer, das Thema selbst zu erkunden.





Wenn Sie sich beispielsweise den obigen Screenshot ansehen, sehen Sie auf der rechten Seite des Bildschirms ein Knowledge Panel. Oben im Knowledge Panel wird definiert, wer Clint Eastwood ist, während grundlegende Informationen gegeben werden.

Wenn Sie die grundlegenden Informationen verstanden haben und ein bisschen neugierig sind, das Thema weiter zu erforschen, bietet das Knowledge Panel eine Liste mit Filmen, das Feld "People Also Ask" enthält häufig gestellte Fragen und die Top Stories-Funktion präsentiert aktuelle Nachrichten.

Durch das Hinzufügen all dieser Optionen fordert Google den Benutzer auf, weitere Informationen über die Entität zu suchen.

Okay, wir haben den Knowledge Graph ein wenig erforscht, wollen wir nun verstehen, was Entitäten sind.

Was sind Google-Entitäten?

Google definiert Entitäten als „eine Sache oder ein Konzept, das singulär, einzigartig, klar definiert und unterscheidbar ist“.

Obwohl wir uns vorstellen können, dass sich eine Entität auf ein Objekt bezieht, könnte sich eine Entität nach der Definition von Google genauso gut auf etwas Abstraktes wie ein Konzept beziehen. Um jedoch als Einheit definiert zu werden, werden sie sprachlich durch Substantive repräsentiert. Anders ausgedrückt, eine Entität ist eine Sache, die identifiziert, klassifiziert und kategorisiert werden kann.

Das bedeutet, dass sogar Farben, Gefühle oder Ideen Entitäten sein können.

Um diese Entitäten wirklich zu „verstehen“, muss Google ihnen Kontext geben, indem sie ihnen Attribute zuweisen.

Beispielsweise ist eine Suchanfrage nach „Apfel“ für Google mehrdeutig. Über welche Entität sucht der Suchende nach Informationen? Suchen sie nach Ergebnissen über die Frucht oder das Unternehmen Apple?

Durch die Kategorisierung einer Entität als Obstsorte und einer anderen als Marke, die Geräte verkauft, ist Google in der Lage, Äpfel auf zwei verschiedene Arten zu kategorisieren und somit zwei völlig unterschiedliche Suchabsichten mit zwei verschiedenen Entitäten zu bedienen.

Der Knowledge Graph von Google weist Entitäten nicht nur Attribute zu, um sie als eindeutig zu definieren. Google verwendet diese Attribute auch, um zu „verstehen“, wie diese Entitäten miteinander verbunden sind. Entitäten mit ähnlichen Attributen werden zusammen gruppiert.

Mit anderen Worten, Äpfel, Orangen und Birnen werden alle als Obst gruppiert.

Darüber hinaus gruppiert der Knowledge Graph von Google auch Entitäten in Themen und ist in der Lage zu verstehen, dass Themen in einer hierarchischen Struktur von Themen und Unterthemen existieren.

Google nennt dies den Topic Layer.

Die Themenebene ermöglicht Google das dynamische Hinzufügen von Unterthemen-Registerkarten zu seinen Knowledge Panels, wodurch das Sucherlebnis von einer einzelnen Suche in eine Reise umgewandelt wird, die einen Suchenden potenziell durch ein ganzes Thema führen kann.

Wenn Sie beispielsweise nach dem breiten Thema „Das Universum“ suchen, suchen Sie möglicherweise nach allgemeinen Informationen. Aber sobald Sie bekommen, wofür Sie gekommen sind, möchten Sie das Thema vielleicht weiter untersuchen.

Google hilft Ihnen dabei, indem es dem Knowledge Panel Unterthemen hinzufügt.





Wie Sie im obigen Screenshot sehen können, fügt Google erweiterbare Dropdown-Registerkarten für die Unterthemen hinzu:

• Entropie
• Temperatur
• Länge
• Center

Dies zeigt uns, dass Google Entitäten nicht nur durch gemeinsame Attribute gruppieren kann, sondern auch versteht, wie sie in einer Hierarchie von Themen und Unterthemen existieren.

Wenn Sie dies weiter verstehen möchten, sehen Sie sich unsere Entitätsanalyse von Googles Topic Layer an.

Nachdem wir verstanden haben, was Entitäten sind, werfen wir einen tieferen Blick darauf, wie Suchmaschinen ihre Beziehungen verstehen. Was ist die Anatomie von Informationen im Knowledge Graph von Google?

Nun, das alles führt uns zu Tripeln.

Was ist ein Triple?

Ein Tripel bezieht sich auf die Beziehung zwischen zwei Entitäten. Diese Beziehungen liegen als Informationen im Knowledge Graph vor, der durch eine Subjekt-Prädikat-Objekt-Struktur strukturiert ist.

Einfach ausgedrückt sind Subjekt und Objekt Entitäten. Das Prädikat beschreibt die Beziehung zwischen diesen beiden Entitäten.

Wenn wir uns zum Beispiel den Satz „Darrell mag Musik“ ansehen würden.

Der Satz setzt sich zusammen aus:

• Ein Thema: Darrell
• Prädikat: Likes
• Objekt: Musik

Sowohl das Subjekt als auch das Objekt in diesem Beispiel sind Entitäten. Das Wort „Gefällt mir“ würde die Beziehung zwischen den Entitäten beschreiben.





Weiterführend könnte das Objekt in unserem Tripel „Musik“ das Subjekt in einem anderen Tripel sein.

Der Satz „Musik ist eine Kunstform“ verwendet also die Entität „Musik“, die als Objekt im letzten Satz „Darrell mag Musik“ auftaucht. Diese Entität ist jedoch jetzt ein Subjekt in diesem neuen Satz.

Durch die Verknüpfung von Entitäten auf diese Weise hat Google drei Entitäten miteinander verknüpft. Durch das Speichern von Informationen auf diese Weise verknüpft Google buchstäblich Millionen von Entitäten miteinander.

Wenn Sie dieses Konzept verstehen, haben Sie eine der Grundlagen der semantischen SEO.

Was passiert, wenn jemand Google durchsucht?

Wir haben also einige grundlegende Konzepte zum Verständnis der semantischen Suche behandelt. Lassen Sie uns nun alles zusammenfassen, indem wir uns ansehen, was tatsächlich passiert, wenn jemand Google durchsucht.

Um dies zu verstehen, müssen wir grundsätzlich verstehen, wie Google Suchanfragen behandelt, da dies der erste Schritt ist, um Google Ergebnisse auf die Ergebnisseiten zu bringen.

Suchanfragen verstehen

Damit eine Suchmaschine vollständige Ergebnisse liefert, die der Absicht des Benutzers entsprechen, und den Benutzer auf eine Entdeckungsreise mitnimmt, muss Google verstehen, wonach der Benutzer sucht, wenn er eine Suchanfrage in seinen Browser eingibt.

Um dies zu erreichen, muss Google versuchen, die zugrunde liegende Bedeutung der Suchanfrage des Suchenden zu verstehen.

Dies ist jedoch nicht so einfach zu erreichen. Als Menschen neigen wir dazu, viele Möglichkeiten zu finden, dasselbe zu sagen, und eine Frage auf unterschiedliche Weise zu formulieren, kann oft leicht unterschiedliche Bedeutungen erzeugen.

Darüber hinaus ist es wichtig zu verstehen, dass Google Sprache nicht so verstehen kann, wie es ein Mensch kann. Mit anderen Worten: Google kann die Nutzerabsicht (noch) nicht aus Satzbau und Linguistik verstehen.

Aber Google ist in der Lage, sich seine Datenbank mit Entitäten und ihren Beziehungen anzusehen und im Grunde herauszufinden, wonach ein Suchender sucht.

Geben Sie beispielsweise diese beiden unterschiedlichen Suchanfragen in Google ein:

• wer sind die Mitglieder der Red Hot Chili Peppers
• Red Hot Chili Peppers-Mitglieder

In diesem Fall werden Sie feststellen, dass beide Abfragen ähnliche Ergebnisse lieferten, selbst wenn eine Abfrage als Frage formuliert war, während die andere nur eine implizite Frage war. Der Grund dafür ist, dass Google die Entität „Red Hot Chilli Peppers“ verstehen kann. Google geht auch davon aus, dass mit dieser Entität andere Entitäten verbunden sind.

Die Entität Anthony Kiedis beispielsweise ist eng mit der Entität Red Hot Chilli Peppers verbunden.

Darüber hinaus wird diese Beziehung als „Mitglied“ definiert.

Da Google diese Beziehung in seiner Datenbank hat, behandelt Google die beiden Abfragen auf die gleiche Weise, selbst wenn eine Abfrage die Wörter „who are“ enthält, während die andere lediglich die Entität Red Hot Chilli Peppers nennt und das Wort „members“ anhängt.

Der Benutzer sucht nach diesen eng verwandten Einheiten, die als „Mitglieder“ definiert sind. Google kann dann Ergebnisse liefern, die auf seinem „Verständnis“ der Abfrage basieren.

Was passiert nun, wenn Google die Suchanfrage nicht „versteht“? Was passiert, wenn die Datenbank von Google die Entitäten, auf die sich die Abfrage bezieht, nicht enthält oder die Datenbank die Verbindung zwischen den Entitäten nicht versteht?

In solchen Fällen setzt Google auf Algorithmen wie Rank Brain, um semantisches Verständnis zu imitieren.

Rank Brain tut dies, indem es eine Datenbank mit ähnlichen Abfragen verwendet und im Grunde eine Vermutung anstellt.

Dies kann manchmal zu mehreren Suchabsichten auf einem SERP führen.

=> Lesen Sie unseren Leitfaden zur Durchführung einer SERP-Analyse, um die Benutzerabsicht zu verstehen.

Warum semantische Suche?

Nebenbei wirft das alles die Frage auf, warum?

Ich meine, es sieht so aus, als hätte Google die fortschrittlichste Bibliothek der Welt erfunden.

Die Antwort lautet: Durch das Verständnis von Entitäten und ihren Beziehungen ist Google in der Lage, eine hervorragende Benutzererfahrung zu bieten. Basierend auf den Daten von Google ist es möglich, ein Thema von oben nach unten darzustellen. Das bedeutet, wenn ein Suchender ein Thema durchsucht, kann Google Informationen bereitstellen, nach denen der Suchende gesucht hat, und vorhersagen, was der Suchende als Nächstes wissen möchte.

Dazu präsentiert Google eng verwandte Benutzerabsichten in jedem beliebigen SERP. Auf diese Weise können, sobald der Benutzer hat, wonach er sucht, neue Fragen in seinem Kopf entstehen. Mit anderen Worten, die ursprüngliche Frage wird zu einer Entdeckungsreise, die viele Suchen nach sich zieht.

Wenn Sie dies in Aktion sehen möchten, lesen Sie unseren Blogbeitrag: Benutzerabsicht verstehen (Analysieren mehrerer Benutzerabsichten)

Semantische Suche in einer Nussschale

Hoffentlich sind Sie jetzt, da Sie diesen Beitrag gesehen haben, in einer guten Position, um sich mit einigen umsetzbaren semantischen SEO-Strategien zu befassen. Obwohl ich versucht habe, die Sprache einfach zu halten, um das Thema wirklich zu verstehen, ist es eine gute Idee, weiterzulesen. Mit anderen Worten, betrachten Sie diesen Blogbeitrag als Sprungbrett, um Ihr Wissen weiter auszubauen.

Glücklicherweise gibt es online eine Fülle von Informationen, in die Sie sich vertiefen können, z. B. Inhalte, die von Leuten wie Bill Slawski, Koray Tugberk GUBUR und Jason Barnard erstellt wurden, die verschiedene Aspekte der semantischen SEO aufschlüsseln.

Jetzt, da Sie die semantische Suche verstehen, fragen Sie sich sicher, wie Sie damit Ihre Rankings und Ihren Traffic steigern können. Der erste Schritt besteht darin, den Unterschied zwischen Schlüsselwörtern und Themen zu verstehen.