Latent Semantic Indexing ist eine Technik, die von Internetmarketingspezialisten und Sprachforschern verwendet wird. Sie bestimmt, welche Art von Schlüsselphrasen in einem Dokument zu einem bestimmten Thema erscheinen sollten. Die Methode wird verwendet, um festzustellen, ob ein Inhaltsteil tatsächlich von dem jeweiligen Thema handelt.
Definition
Wenn man Artikel über Search Engine Optimization (Suchmaschinenoptimierung) gelesen hat, als Content-Schreiber oder Internetvermarkter in den Prozess involviert war, hat man wahrscheinlich schon einmal den Begriff „LSI Keyword“ gehört. Viele Menschen haben von diesem Begriff gehört, wissen aber nicht wofür er steht und verstehen noch weniger den Prozess des Latent Semantic Indexing.
Latent Semantic Indexing wird manchmal auch Latent Semantic Analysis genannt. Eine einfache Definition in Bezug auf das Internetmarketing lautet wie folgt: es handelt sich hierbei um eine wissenschaftliche Methode zur Analyse und Bestimmung eines Text-Inhalts. Wer eine tiefere und genauere Erklärung benötigt: LSA ist eine Sprachverarbeitungstechnik, welche die Beziehungen zwischen Inhaltselementen und Begriffen analysiert, um Schlüsselwortsätze zu erzeugen. Diese ermöglichen es einer Suchmaschine schnell zu wissen, worum es in dem Inhalt, basierend auf dessen LSI Schlüsselwörtern geht.
Der Prozess der Latent Semantic Analysis
Der Prozess der Latent Semantic Analysis geht davon aus, dass Wörter ähnlicher Bedeutung in ähnlichen Textteilen vorkommen. Es gibt eine komplizierte Matrix, welche die Wortanzahl pro Absatz anzeigt, die vorhanden sein sollte. Dazu verwendet die Methode komplexe mathematische Formeln, um die Ähnlichkeit und Unähnlichkeit von Wörtern zu bestimmen.
Suchmaschinen verwenden diese Informationen, um schnell Informationen über einen Text zu erhalten. Diese latenten semantischen Indexierungstechniken werden verwendet, um zu bestimmen worum es in einem Inhaltsteil geht und ob er mit anderen Inhalten des gleichen Themas in Verbindung steht. Latent Semantic Indexing wird jedoch für viel mehr als den Prozess der Suchmaschinenoptimierung verwendet.
LSI Anwendungen
- Dokumente vergleichen, um sie zu klassifizieren oder um Daten zu gruppieren
- Dokumente finden die ähnlich sind, aber in verschiedenen Sprachen geschrieben sind
- Die Beziehung zwischen Termen bestimmen
- Information Retrieval wie bei der Suchmaschinenoptimierung
- Fähigkeit von Maschinen erweitern, Text-Mining-Techniken zu erlernen und zu verbessern
Wie Latent Semantic im Internet Marketing verwendet wird
Die Art und Weise wie Latent Semantic Indexing im Internetmarketing verwendet wird, besteht darin, Schlüsselwörter und Schlüsselwortphrasen zu identifizieren. Diese werden verwendet, um einer Suchmaschine mitzuteilen, worum es in einem Dokument geht. Man hat eine Liste von Begriffen von denen man weiß, dass sie in den Inhalt eingefügt werden müssen, um der Suchmaschine mitzuteilen, dass es sich bei dem Inhalt um ein bestimmtes Thema handelt. Bisher wurde die Keyword-Dichte einer bestimmten Keyword-Wortgruppe als Hauptfaktor für die Bestimmung des Inhalts verwendet. Die Latent Semantic Indexing ist jedoch ein viel komplexerer Prozess und ermöglicht qualitativ hochwertige Suchergebnisse, wenn Inhalte im Web indexiert werden.
Wie man LSI Keywords findet
Es gibt eine Reihe von Methoden, um LSI-Schlüsselwörter zu finden. Latente semantische Analyse ist ein komplizierter Prozess, aber es gibt viele Tools die dabei helfen, LSI-Schlüsselwörter für die Suchmaschinenoptimierung zu finden. Man muss dazu Stichwörter eingeben, welche dann LSI-Schlüsselwörter ausgeben. Diese können dann in den Textinhalt eingebunden werden. Sie bestehen aus Longtail-Keywords, mit denen man den Suchmaschinen zeigen kann, worum es in dem Inhalt geht.
Beispiele für LSI Keywords
Werfen wir einen Blick auf eines dieser Tools in Aktion und auf die LSI-Schlüsselwörter, die vom Schlüsselwort abgeleitet sind. In diesem Fall geht es um das Stichwort "Autoteile":
- Autozone
- Autotreiber
- Autoteile vorziehen
- Friseurläden in meiner Nähe
- Autoteile verwendet
- Autoteile online
- Auto-Schrott-Werften in meiner Nähe
- Karosserieteile
- Autoteile Großhandel
- A1 Autoteile
- Aftermarket Autoteile
- Aftermarket-LKW-Teile
- Autoteilenamen
- Rabattcode für Autoteile
- Aftermarket-Karosserieteile
- Rabatt auf Autoteile
- Karosserieteile meiner Nähe
- Auto Teile Lagergutschein
- Autoteilefinder
- Aftermarket-LKW-Stoßstangen
- Autoteile Lagerort
- Aftermarket Autoteile
- Aftermarket-Autoteile
- Karosserieteile Bilder
- Überprüfung von Autoteillagern
Wie man sieht, passen nicht immer alle Keywords zu dem Inhalt. Zum Beispiel haben Friseurläden nichts mit Autoteilen zu tun. Wenn man Autoteile verkauft, möchte man auch nicht die Markennamen der wichtigsten Autoteileketten haben, da das möglicherweise Konkurrenten sind. Die Tools sind definitiv nicht perfekt und es gibt einige, die bessere Ergebnisse liefern als andere.
Vorteile von LSI Keywords
- LSI löst zwei Hauptprobleme von Standard-Keyword-Abfragen: mehrere Wörter die fast die gleiche Bedeutung haben und Wörter, welche die gleiche Schreibweise, aber völlig unterschiedliche Bedeutungen, haben. Beides waren große Probleme für Suchmaschinen.
- LSI-Schlüsselwörter können verwendet werden, um Dokumente automatisch zu kategorisieren, z. B. im Falle von Computerprogrammen, die Inhalte wie Suchmaschinen im Web kategorisieren.
- Dynamisches Clustering das auf dem Konzept des Dokuments oder des Inhalts basiert, kann auch mithilfe von LSI-Schlüsselwörtern abgeschlossen werden. Ähnliche Dokumente können zusammen gruppiert werden, ohne dass Beispieldokumente als Basis verwendet werden.
- Da der Prozess Latent Semantic Analysis auf Mathematik und nicht auf bestimmten Wörtern basiert, kann er für jede Sprache verwendet werden, auch wenn Dokumente in verschiedenen Sprachen mit demselben Algorithmus überprüft werden.
- LSI ist außerdem nicht auf Wörter beschränkt. Die latente semantische Analyse kann beliebige, zufällige Zeichenfolgen verarbeiten. Alles was als Text ausgedrückt werden kann, kann mit LSI analysiert werden. Dieser Prozess wurde verwendet, um Gene zu klassifizieren und hat die Genetik vorangetrieben.
