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Schlüsselwort-Clustering in SEO

Das Clustering von Schlüsselwörtern ist eine Technik, die von Fachleuten für Suchmaschinenoptimierung (SEO) verwendet wird, um die Zielsuchbegriffe in Gruppen (Cluster) einzuteilen, die für jede Webseite relevant sind. Nach einer Keyword-Recherche ordnen die Suchmaschinenspezialisten die Keywords in kleinen Gruppen und verteilen sie auf die Seiten der Website, um bessere Positionen in den Suchmaschinenergebnissen (SERP) zu erhalten. Das Clustering von Schlüsselwörtern ist ein vollständig automatisiertes Verfahren, das von Programmen zum Clustering von Schlüsselwörtern durchgeführt wird. Das Konzept und die ersten Ideen stammen von Alexey Chekushin, einem russischen Spezialisten für Suchmaschinenoptimierung, aus dem Jahr 2015. Im selben Jahr wurde in Russland das SERP-basierte Keyword-Clustering-Programm Just-Magic entwickelt. Das Keyword-Clustering-Tool ist in englischer Sprache verfügbar und wurde im Sommer 2015 von dem in Thailand ansässigen Unternehmen Topvisor entwickelt. Ein Jahr später brachte Spyserp, ein estnisches Unternehmen, eine ähnliche Technologie auf den Markt. Der Hauptunterschied besteht darin, dass dort alle Sprachen geclustert werden können.

Clustering-Verfahren

  • Unabhängig von der Suchmaschine oder den benutzerdefinierten Parametern basiert das Keyword Clustering auf den zehn besten Suchergebnissen (TOP-10). Die TOP-10-Suchergebnisse sind die ersten zehn Ergebnisse, die von einer Suchmaschine für eine bestimmte Suchanfrage angezeigt werden. In der Mehrzahl der Fälle entsprechen die TOP-10 der ersten Seite der Suchergebnisse
  • Die Methodik des Keyword-Clustering besteht aus vier Phasen, die ein Tool durchlaufen muss, um Keywords zu clustern: Das Programm extrahiert einen Begriff nach dem anderen aus der Liste und gibt sie als Suchanfragen an die Suchmaschine weiter. Es prüft die Suchergebnisse, extrahiert die 10 besten Ergebnisse und vergleicht sie mit jedem Begriff in der Liste.
    Wenn eine Suchmaschine dieselben Suchergebnisse für zwei unterschiedliche Suchbegriffe liefert und die Menge dieser Ergebnisse ausreicht, um eine Clusterbildung auszulösen, werden die beiden Suchbegriffe in Gruppen zusammengefasst (geclustert).
  • Die Clustering-Stufe ist die Mindestanzahl von Treffern in den Suchergebnissen, die das Clustering von Schlüsselwörtern auslöst. Die Clustering-Ebene ist konfigurierbar, und die meisten Programme ermöglichen dies in den Einstellungen vor dem Clustering. Nach dem Clustering wirkt sich die Clustering-Ebene auf die Anzahl der Gruppen und der Begriffe innerhalb jeder Gruppe aus. Je höher der Clustering-Level, desto mehr Gruppen mit weniger Begriffen innerhalb jeder Gruppe werden erstellt.
  • Der Grund dafür ist, dass die Wahrscheinlichkeit, neun bis zehn übereinstimmende Artikel auf der Seite mit den Suchergebnissen zu finden, minimal ist (fast alle Seiten in den TOP-10 der Suchergebnisse wären enthalten). Andererseits führt die Clusterbildung auf Ebene 1 oder 2 zur Bildung einiger weniger Gruppen, die jeweils eine große Anzahl von Stichwörtern enthalten. Es gibt zwar einige wenige Ausnahmen, aber die sind selten und weit verbreitet.
    Wenn ein Tool unter den ersten zehn Ergebnissen einer Suche keine passenden URLs findet, werden diese Keywords in eine eigene Kategorie eingeteilt.
  • Abgesehen von der Clusterebene gibt es viele verschiedene Formen des Schlagwort-Clusters, die sich jeweils auf die Art und Weise auswirken, wie die Begriffe innerhalb einer Gruppe zueinander in Beziehung stehen. Ähnlich wie bei der Clusterebene kann der Typ des Schlüsselwort-Clusters vor dem Clustering angegeben werden.

Weiche Typen

  • Ein Tool zum Clustering von Schlüsselwörtern durchsucht die Liste der Schlüsselwörter und bestimmt dann, welches Schlüsselwort das beliebteste ist. Das beliebteste Keyword ist dasjenige, das die meisten Suchanfragen erhält. Dann vergleicht ein Tool die TOP 10 Suchergebnisse für das gewählte Schlüsselwort mit den TOP 10 Suchergebnissen für ein anderes Schlüsselwort, um die Anzahl der übereinstimmenden URLs zu ermitteln. Die Schlüsselwörter werden gruppiert, wenn die ermittelte Anzahl die festgelegte Gruppierungsstufe erreicht.
    Dies hat zur Folge, dass alle Begriffe innerhalb einer Gruppe mit dem Begriff mit dem größten Suchaufkommen in Verbindung gebracht werden, aber nicht unbedingt miteinander in Verbindung stehen (sie haben nicht unbedingt übereinstimmende URLs).

Bescheiden

  • Ein Tool zum Clustering von Schlüsselwörtern durchsucht die Sammlung von Schlüsselwörtern und wählt dann den Begriff aus, der am besten abschneidet. Dann vergleicht ein Tool die TOP 10 Suchergebnisse für das gewählte Keyword mit den TOP 10 Suchergebnissen für ein anderes Keyword, um die Anzahl der übereinstimmenden URLs zu ermitteln. Parallel dazu vergleicht ein Tool alle Begriffe miteinander. Die Schlüsselwörter werden gruppiert, wenn die beobachtete Anzahl identischer Suchergebnisse dem festgelegten Gruppierungsniveau entspricht.
  • Folglich gibt es für jeden Begriff innerhalb einer Gruppe ein entsprechendes Schlüsselwort mit einer passenden URL oder einer Reihe von URLs innerhalb dieser Gruppe. Zwei zufällige Stichwortkombinationen haben jedoch nicht immer übereinstimmende URLs.
  • Ein Tool zum Clustering von Schlüsselwörtern durchsucht die Liste der verfügbaren Schlüsselwörter und wählt dann dasjenige mit dem größten Suchvolumen aus. Dann vergleicht ein Tool die TOP 10 Suchergebnisse für das gewählte Schlüsselwort mit den TOP 10 Suchergebnissen für ein anderes Schlüsselwort, um die Anzahl der übereinstimmenden URLs zu ermitteln. Gleichzeitig vergleicht ein Tool alle Schlüsselwörter und die entsprechenden URLs in den gefundenen Paaren. Die Schlüsselwörter werden gruppiert, wenn die beobachtete Anzahl der identischen Suchergebnisse dem festgelegten Gruppierungsniveau entspricht.
  • Infolgedessen werden alle Begriffe innerhalb einer Gruppe durch die Verwendung identischer URLs miteinander verknüpft.

Historien

  • Ein wichtiger Bestandteil des Website-Optimierungsprozesses ist die Keyword-Recherche, die SEO-Spezialisten durchführen, um einen Pool von Ziel-Suchbegriffen zu entwickeln, die sie zur Förderung ihrer Website und zur Erzielung besserer Platzierungen in Suchmaschinen verwenden. Nachdem sie eine Liste von Schlüsselwörtern zusammengestellt haben, die mit dem Inhalt der Website in Verbindung stehen, unterteilen sie die Liste in kleinere Gruppen. Jede Gruppe ist oft mit einer bestimmten Seite der Website oder einem bestimmten Thema verknüpft. Ursprünglich mussten die SEO-Spezialisten den Schlüsselwortpool manuell ordnen, indem sie einen Begriff nach dem anderen auswählten und mögliche Cluster entdeckten.
  • Dies konnte zwar mit Hilfe des Google Adwords Keyword Tools erreicht werden, erforderte aber immer noch einen erheblichen Arbeitsaufwand. Es bestand Bedarf an einer automatisierten Methode, mit der die Begriffe automatisch in Cluster eingeteilt werden konnten.
    Schlüsselwortgruppierung auf der Grundlage von Lemmata
  • Vor dem Aufkommen des Keyword-Clustering entwickelten Fachleute für Suchmaschinenoptimierung Techniken zur Gruppierung von Keywords auf der Grundlage des Lemmatisierungsprozesses. Ein Lemma ist der Wortstamm oder die Wörterbuchform eines Wortes (ohne flektierte Endungen). Lemmatisierung ist ein linguistisches Konzept, das sich auf die Gruppierung der vielen flektierten Formen eines Wortes bezieht, so dass sie als ein einziges Element untersucht werden können.

Die Lemmatisierung ist eine vierstufige Methode der Suchmaschinenoptimierung.

  • Die Schlüsselwörter werden einzeln aus der Liste ausgewählt; sie werden in Lemmata zerlegt; ähnliche Lemmata werden gefunden; und Schlüsselwörter mit übereinstimmenden Lemmata werden gruppiert.
    Infolgedessen erhält ein SEO-Fachmann eine Liste von Keyword-Gruppierungen. Jeder Begriff in einer bestimmten Gruppe hat ein Lemma, das zu allen anderen Keywords in dieser Gruppe passt.

Basierend auf den SERPs

  • Im Gegensatz zum lemmabasierten Keyword Clustering erzeugt das SERP-basierte Keyword Clustering Gruppierungen von Begriffen, die zwar keine morphologischen Übereinstimmungen, aber Übereinstimmungen mit Suchergebnissen aufweisen. Sie ermöglicht es den Suchmaschinenspezialisten, eine Schlüsselwortstruktur zu erstellen, die dem von der Suchmaschine vorgegebenen Muster genau entspricht.
  • Alexey Chekushin, ein russischer SEO-Spezialist, stellte 2015 die Soft- und Hard-Typen des Termclustering und den allgemeinen Algorithmus vor. Im selben Jahr hat er ein Programm zur automatischen Begriffsbildung entwickelt und auf den Markt gebracht.
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