Semantic Clustering ist eine Technik, die der Organisation von Keywords dient.
Im Gegensatz zum Keyword Clustering zielt sie darauf ab, die tiefere Bedeutung von Wörtern und Phrasen zu erkennen.
Dadurch lassen sich komplexere Zusammenhänge zwischen den Begriffen aufdecken und Inhalte demnach für ein breites Spektrum an verwandten Suchbegriffen optimieren.
In diesem Artikel werde ich die Grundlagen des Semantischen Clusterns erläutern, seine Vorteile genauer beleuchten und praktische Anwendungsbeispiele aufzeigen.
Wie funktioniert Semantic Clustering?
Grundsätzlich werden beim Semantischen Clustern Wörter und Phrasen nach ihrer Bedeutung gegliedert.
Die Grundlagen der semantischen Analyse
1 – Was sind Synonyme, Antonyme und verwandte Begriffe?
- Synonyme sind solche Wörter, die eine ähnliche oder sogar die gleiche Bedeutung haben. (Beispiel: “Haus” und “Gebäude” können als Synonyme betrachtet werden.)
- Antonyme hingegen sind solche Wörter, die eine entgegen gesetzte Bedeutung haben.
(Beispiel: “Dick” und “dünn” sind Antonyme.) - Verwandte Begriffe wiederum sind solche Begriffe, die nicht genau das Gleiche bedeuten, aber sich in thematischer Nachbarschaft zueinander befinden.
(Beispiel: Vom Oberthema “Hobbys” ausgehend sind Wörter wie “Malen”, “Fußball” und “Kochen” miteinander verwandt.)
Das klassische Keyword-Clustern basiert auf der Identifikation von Synonymen in einer Keyword-Liste, während das Semantische Clustern zusätzlich auch verwandte Begriffe und Antonyme mit einbezieht.
Dies wird der heutigen Funktionsweise von Suchmaschinen besser gerecht, da diese sich an der Identifikation von semantischen Zusammenhängen orientiert.
2 – Die Rolle von Kontext und Konnotation
Beim klassischen Keyword Clustering ist oftmals eine Eindeutigkeit in der Zuordnung gegeben.
Wenn ich ein Keyword Cluster “eBike” anlege, werden alle damit in Verbindung stehenden Begriffe wie “Elektrofahrrad” und “Pedelec” aufgenommen.
Beim Semantischen Clustern hingegen, werden auch Kontext und Konnotation von Wörtern berücksichtigt.
Bleiben wir beim Beispiel: Wenn ich das Keyword Cluster “eBike” semantisch clustere, dann können auch Begriffe wie “Freizeit” oder “Umweltbewusstsein” in das Cluster aufgenommen werden, da diese Begriffe im Zusammenhang mit eBikes stehen.
Und tatsächlich werden wir diese beiden Begriffe auch in der Mehrzahl der Texte zum Thema “eBike” vorfinden.
Die Gründe dafür sind Kontext und Konnotation.
Unter Kontext verstehen wir dabei alles, was um das Keyword herum geschieht. Also den gesamten Text oder das Thema, in welchem das Keyword vorkommt. Branche, Zielgruppe oder Themengebiet sind hier entscheidend.
(So kann das Wort “Fußball” einerseits ein Spielgerät und andererseits eine Sportart bezeichnen.)
Konnotation andererseits beschreibt die emotionale Bedeutung des Keywords. Sie kann entweder positiv, negativ oder auch neutral sein.
(In einem Sportbericht über ein spannendes Finalspiel wird “Fußball” sicherlich positiver gesehen werden als in einer Dokumentation über die Ausbeutung von Arbeitern bei einer Stadionkonstruktion.)
3 – Wie verstehen Suchmaschinen die Bedeutung von Wörtern und Sätzen?
Um gleich mit einem Gerücht aufzuräumen: Suchmaschinen können keine ganzen Texte lesen und erfassen.
Stattdessen nutzen sie unterschiedliche Techniken, um sich der Bedeutung des Textes anzunähern. Die oben erwähnten Kontexte, Konnotationen und weitere sprachliche Nuancen stellen dabei die größten Verständnisherausforderungen dar.
Zu diesen Techniken gehören unter anderem:
- Keyword Matching: Die klassische Methoden der Suchmaschinen. Es wird nach übereinstimmenden Keywörtern in Suchanfrage und Texten gesucht.
- Bag-of-Words-Technik: Bei dieser Technik werden alle Wörter eines Textes einzeln betrachtet und auf ihre Häufigkeit hin untersucht. Die Beziehung der Wörter untereinander wird aber nicht berücksichtigt.
- Latente semantische Analyse (LSA): Die LSA wiederum versucht schon die Wörter in einem Kontext zu verstehen. Wenn 2 Wörter häufig gemeinsam in ähnlichen Kontexten vorkommen, nimmt die Suchmaschine eine semantische Beziehung an.
- Word Embeddings: Hierbei werden Wörter in einen mehrdimensionalen Raum eingebettet. Wörter mit ähnlicher Bedeutung liegen in diesem Raum näher beieinander als solche, deren Bedeutungen weit auseinander gehen. Diese Technik ermöglicht es, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen.
- Graph-basierte Modelle: Hier werden Wörter und ihre Beziehungen als Knoten und Kanten in einem Graphen dargestellt. Durch die Analyse dieses Graphen können Suchmaschinen die semantische Bedeutung von Wörtern besser verstehen.
- Künstliche neuronale Netzwerke: Insbesondere tiefe neuronale Netzwerke wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) haben die Fähigkeit, den Kontext von Wörtern in einem Satz sehr genau zu erfassen. Sie können beispielsweise verstehen, dass das Wort “Bank” je nach Kontext eine Finanzinstitution oder eine Sitzgelegenheit bedeuten kann.
- Natural Language Processing (NLP): Diese Methode geht über die bloße Analyse von Wörtern hinaus und versucht, ganze Sätze oder Texte zu verstehen. Sie nutzt dabei maschinelle Lernverfahren, um menschliche Sprache zu interpretieren und sinnvolle Antworten bzw. Ergebnisse zu liefern.
Ok, das war jetzt etwas viel. Aber wir fassen zusammen: Suchmaschinen können keine ganzen Texte lesen oder gar verstehen. Stattdessen bedienen sie sich einer ganzen Fülle an ausgeklügelten Techniken und Algorithmen, um sich der wahren Bedeutung eines Wortes, einer Satzgruppe oder eines Textes anzunähern.
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Der Prozess des Clusterns
Lassen Sie uns von der grauen Theorie nun zurück zur praktischen Anwendung kommen.
Im Folgenden sehen wir uns die einzeonen Schritte im Prozess des Clusterns an.
1 – Identifizierung relevanter Keywords
Der erste Schritt beim Clustern besteht darin, relevante Keywords zu identifizieren. Diese sollten sowohl das Thema des Textes als auch die Unterthemen abdecken.
Wenn wir also zum Beispiel einer Webseite über “eBikes” zurückkehren, wäre meine Vorgehensweise wie folgt:
- Brainstorming: Ich beginne mit dem Haupkeyword “eBike” und notiere mir alle Begriffe, die mir dazu einfallen. Das können sowohl Synonyme ( z.B. Pedelec oder Elektrofahrrad) als auch verwandte Begriffe (z.B. Akku, Motor, Fahrradweg) sein.
- Keyword-Tools: Anschließend nutze ich Keyword-Tools wie den Google Keyword Planner oder SEMrush, um weitere Keywords zu finden. Diese zeigen mir nicht nur potenzielle Keywords an, sondern auch deren durchschnittliches Suchvolumen und Wettbewerbsstärke.
- Long-Tail-Keywords: Bei meiner Recherche berücksichtige ich auch sogenannte Long-Tail-Keywords, da diese oft weniger Wettbewerb aufweisen und in Summe dennoch viel Traffic bedeuten können. Beispiele hierfür sind “eBike für Pendler”, “eBike Akku wechseln” und “beste eBike Marken”.
In Tabellenform sieht das Ganze dann so aus:
| Keyword | Synonyme | Ähnliche Begriffe | Long-Tail-Keywords |
| eBike | E-Bike, Elektrofahrrad | Fahrrad, Radfahren | bestes eBike für Pendler, eBike Akku wechseln |
| Akku | Batterie | Energiespeicher | eBike Akku Kapazität, Akkulaufzeit |
| Motor | Antrieb | Elektromotor | Mittelmotor, Nabenmotor |
| Reichweite | Kilometer | Strecke | maximale Reichweite eBike |
| … | … | … | … |
2 – Gruppierung von Keywords basierend auf Ihrer semantischen Beziehung
Im zweiten Schritt schaue ich mir meine Keywords an und gruppiere sie nach Themen.
Manuelle Gruppierung:
- Technische Aspekte: Akku, Motor, Reichweite und Ladezeit
- Kaufentscheidung: Preis, Marken, Modelle, Vergleich
- Nutzung: Pendler, Freizeit, Touren, Sport
- Zubehör: Helm, Licht, Schloss, Gepäckträger
Semantische Analyse-Tools: Auch hier können mir gute Keyword-Tools wiederum behilflich sein, da sie bereits (in manchen Fällen besser – in anderen schlechter) semantische Zusammenhänge erkennen und ausweisen.
Wiederum in Tabellenform gegossen:
| Gruppe | Keywords |
| Technische Aspekte | Akku, Motor, Reichweite, Ladezeit, Gewicht, Rahmengröße |
| Kaufentscheidung | Preis, Marken, Modelle, Vergleich, Testberichte, Kaufkriterien |
| Nutzung | Pendler, Freizeit, Touren, Sport, Fahrradwege |
| Zubehör | Helm, Licht, Schloss, Gepäckträger, Fahrradcomputer |
3 – Erstellung von Themenclustern
Abschließend definieren wir klaren Themen anhand der Gruppen aus Schritt 2 und clustern diese wiederum.
In der Tabelle sieht das dann so aus:
| Themencluster | Keywords |
| Kaufratgeber für eBikes | Preis, Marken, Modelle, Vergleich, Testberichte, Kaufkriterien |
| Technische Aspekte von eBikes | Akku, Motor, Reichweite, Ladezeit, Gewicht, Rahmengröße |
| Rechtslage und Infrastruktur für eBikes | Fahrradwege, Helmpflicht, Versicherung, Zulassung |
| E-Bike-Touren und -Routen | Tourenvorschläge, Fahrradwege, GPS-Navigation |
Vorteile des Semantischen Clusterns für SEO
Die semantische Variante des Clustering hat einige Vorteile gegenüber dem klassischen Keyword-Clustering.
Nutzererfahrung (User Experience)
Durch die semantische Analyse und Gruppierung der Keywords können dem Nutzer relevante Inhalte zusammenhängeneder und dadurch informativer präsentiert werden.
Das führt zu einer besseren User Experience, da der Nutzer genau das findet, wonach er gesucht hat. Das wiederum führt zu niedrigeren Absprungraten (Bounce Rate).
Auch für Suchmaschinen ist eine gute User Experience ein wichtiges Signal.
Verbesserte Sichtbarkeit in den Suchergebnissen
Durch die Verwendung von semantischen Clustern wird die Relevanz Ihrer Inhalte für bestimmte Themenbereiche gestärkt.
Dadurch decken Ihre Inhalte Suchanfragen breiter ab. Einfach ausgedrückt: Ihre Webseite wird für mehr Keywords ranken.
Das wiederum führt zu stärkeren Relevanzsignalen für Suchmaschinen.
Effizientere Content-Erstellung
Die semantische Vorstrkturierung von Inhalten ermöglicht es, einfacher und effizienter neue Inhalte zu erstellen.
Einmal erstellt, dienen Ihnen Ihre Themencluster auch in der Zukunft als Orientierung, wenn Sie weitere Inhalte zum Thema erstellen wollen.
Das spart Zeit und Ressourcen.
Auch die Keyword-Kannibalisierung kann so vermieden werden.
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Schlussbemerkungen
Semantisches Clustering ist die zeitgemäße Alternative zum Keyword-Clustering.
Nicht nur werden die Ansprüche Ihrer Webseitenbesucher damit besser erfüllt. Sondern auch Suchmaschinenalgorithmen suchen mittlerweile gezielt nach semantischen Zusammenhängen in eingereichten Texten.
Praktisch gehen Sie so vor, dass Sie zuerst Brainstorming betreiben, um Schlagworte für Ihre Webseite zu finden.
Danach ordnen Sie das Ganze aus der Perspektive des Nutzers und versuchen, thematisch zusammenhängende Gruppen zu bilden.
Das Ergebnis sind semantische Cluster, die Ihren Lesern eine bessere User Experience bieten und Ihrer Webseite mehr Sichtbarkeit in den Suchmaschinen verschaffen werden.
Diese Methode kann Ihnen dabei helfen, Ihre Inhalte gezielter auf bestimmte Themen auszurichten, eine bessere User Experience zu bieten und somit auch langfristig erfolgreichere Suchmaschinenrankings zu erzielen.