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Die „Entitäten“-basierte Suche – das Ende der Keyword Recherche?

Die Suchmaschinenoptimierung basierte von Beginn an auf Keywords. Mit Googles Fähigkeiten, Inhalte semantisch zu analysieren, ändern sich jedoch die grundlegenden Bedingungen. Der Knowledge Graph zeigte, welche Wege die Zukunft der Suche mit großer Wahrscheinlichkeit einschlagen wird, doch das ist noch lange nicht das Ende. Was dies für SEO und die Keywordrecherche und -optimierung bedeutet, diskutieren wir in diesem Blogpost.
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Entitaeten
Früher war der Ablauf einer Suchanfrage vergleichsweise einfach: Ein Nutzer gab ein oder mehrere Suchbegriffe in Googles Suchschlitz ein und bekam auf der Grundlage dieser Keywords Ergebnisse angezeigt, die Googles Algorithmus für relevant einstufte. So simpel ist es jedoch schon seit geraumer Zeit nicht mehr, spätestens das Venice Update dürfte dies gezeigt haben.

Google lokale Ergebnisse
Google lokale Ergebnisse

Explizite und implizite Einflüsse auf die Suchergebnisse

Neben den expliziten Aspekten einer Suchanfrage, also den direkt in das Suchfeld eingegebenen Begriffen, werden implizite Aspekte wichtig, die über die Ergebnisse mitentscheiden: Von welchem Gerät wird gesucht, zu welcher Zeit, an welchem Ort, in welcher Stadt, in welchem Land und wie sieht die Suchhistorie des Suchenden aus?

Auf Moz.com fasst Tom Anthony es unter dieser Formel zusammen:

Suchanfrage = explizite Aspekte + implizite Aspekte

Doch was, wenn dies nur der Anfang ist? Ist es denkbar, dass in einigen Jahren Suchergebnisse nicht mehr auf Suchanfragen basieren, sondern die impliziten Faktoren alles bestimmen? Die App Google Now könnte einen Vorgeschmack auf die Zukunft bieten, denn hier passiert genau dies: Dem Nutzer werden Informationen präsentiert, die auf sein Verhalten und seine Gewohnheiten abgestimmt sind, ohne dass eine keywordbasierte Suchanfrage eingegeben wurde: „Sie erhalten Karten mit hilfreichen Informationen für Ihren Tagesablauf – und das sogar, bevor Sie danach suchen.“

Google-Now
Google-Now

Verschiedene Tests und Aktualisierungen in den Suchergebnissen und im Suchalgorithmus in den letzten Jahren sorgen dafür, dass die Ergebnisliste sich schon heute deutlich von den reinen Website-basierten Ergebnissen der Vergangenheit abheben und geben einen Hinweis auf die Zukunft:

  • Personalisierte Suchergebnisse: lokal angepasste Ergebnisse und die Integration von Inhalten aus dem Google Mail Account
  • Social Signals, die Integration von Authorship, das Thema Author Rank
  • Die Identifizierung von strukturierten Daten und die Integration von Rich Snippets in die Suchergebnisse
  • Googles zunehmendes Verständnis von natürlicher Sprache im Unterschied zu reinen keywordbasierten Suchanfragen

Es zeigt sich: Verstehen statt indexieren ist Googles Ziel. Der Knowledge Graph ist der Anfang hiervon. Das letztendliche Ziel könnte die Entitäten-Suche sein.

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Die Entitäten-Suche der Zukunft

In einem Interview mit Barbara Starr, Expertin für semantische Suche, auf search engine land deutet die Expertin an, was die Weiterentwicklung der semantischen Suche für die Zukunft von SEO bedeuten könnte.

Schon mit der Einführung des Knowledge Graph im vergangenen Jahr wies Google darauf hin, dass es nicht mehr um reine Zeichenfolgen geht. Die Suche basiert stattdessen zunehmend auf der Interpretation von „Suchgegenständen“. Um Suchanfragen in dieser Art interpretieren zu können, erstellt Google Entitäten, einen „Entitäten Graph“, der die Bedeutung und Zusammenhänge zwischen Begriffen abbildet. Die Basis hiervon ist zum einen die Interpretation des Absicht des suchenden Nutzers, zum anderen der Kontext des Nutzers: Wo befindet er sich, welches Gerät benutzt er, usw.

Eine reine Entitäten-Suche würde für Websites bedeuten: Wer nicht als Entität erkannt wird, wird nicht gefunden! Der Schluss hieraus ist, dass SEOs zukünftig in der Pflicht wären, ihre Inhalte nicht mehr durch die Keywordbrille zu betrachten, sondern stattdessen maschinenlesbare Entitäten zu schaffen, die fest definierte Suchanfragen beantworten. Semantik und strukturierte Daten sind hier die wichtigen Stichwörter.

Die Webmastertools geben einen Hinweis auf die zunehmende Bedeutung strukturierter Daten, denn dort werden diese seit einiger Zeit ausgewertet:

Strukturierte Daten in Webmastertools
Strukturierte Daten in Webmastertools

Einen kleinen Vorgeschmack auf die Entitäten findet man zum Beispiel in den „Top Charts“ in Google Trends. Hier werden Suchanfragen bereits einer (bisher recht überschaubaren) Anzahl von Entitäten zugeordnet.

Google-Trends-Entitaeten

Bei einer rein Entitäten-basierten Suche wäre die Verwendung von Keywords auf einer Website nicht länger wichtig, sie wäre sogar vollkommen effektlos, solange Google keine Entitäten auf der Website erkennt.
Natürlich ist es noch (lange?) nicht so weit. Doch es kann nicht schaden, sich schon zeitig mit Markups und der Auszeichnung mit Hilfe von schema.org zu befassen. Auch wenn noch nicht alle Markups in den Suchergebnissen einen sichtbaren Effekt zeigen, ist es sinnvoll, schon vorab so viele relevante Markups zu verwenden wie möglich, um vorbereitet zu sein.

schema-Rezept-Markup

Doch Google geht noch einen Schritt weiter: Bill Slawski weist auf seinem Blog auf ein Patent hin, in dem es unter dem Titel „Search entity transition matrix and applications of the transition matrix“ nicht nur um die Zuordnung von Menschen, Dingen oder Orten zu Entitäten geht, sondern Google „search entities“, also Such-Entitäten, bildet und die Zusammenhänge zwischen diesen analysiert.

Patent-Search-Entities-Fig1

Im Patent-Abstract liest sich dies so:

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for using search entity transition probabilities. In some implementations, data identifying entities and transition probabilities between entities is stored in a computer readable medium. Each transition probability represents a strength of a relationship between a pair of entities as they are related in search history data. In some implementations, an increase in popularity for a query is identified and a different query is identified as temporally related to the query. Scoring data for documents responsive to the different query is modified to favor newer documents. In other implementations, data identifying a first session as spam is received, and a spam score is calculated for either a second session of queries or a single query using transition probabilities. The second session (or single query) is identified as spam from the spam score.

Doch was sind „Such-Entitäten“ überhaupt?

  • Die Suchanfrage, die ein Nutzer eingibt
  • Dokumente, die als Antwort auf diese Suchanfrage ausgeliefert werden
  • Dokumente, auf die der Nutzer klickt
  • Die Verweildauer auf diesen Ergebnissen
  • Die Suchsession, in der der Nutzer die Suchanfrage stellt (definiert durch eine bestimmte Dauer, durch eine bestimmte Anzahl an Suchanfragen, bis zu einer bestimmten Zeit an Inaktivität, durch den LogIn des Nutzers oder durch die Ähnlichkeit der eingegebenen Suchanfragen, definiert zum Beispiel durch Ähnlichkeit in der Schreibweise, durch Abkürzungen oder Synonyme)
  • Die Uhrzeit, zu der die Suchanfrage gestellt wird
  • Anzeigen, die als Ergebnis der Suchanfrage ausgeliefert werden
  • Die Domain, zu der ein Dokument zugeordnet wird
  • Linktexte in einem Dokument

Was fängt Google nun mit diesen Entitäten an?

Es wird ein Wahrscheinlichkeitswert berechnet, der auf der Beziehung zwischen diesen verschiedenen Arten von Entitäten basiert. Diese Wahrscheinlichkeiten können verschiedene Auswirkungen haben, beispielsweise:

  • Es werden Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten ermittelt sowie die Stärke dieser Beziehungen, indem zum Beispiel die Suchhistorie des Nutzers ausgewertet wird.
  • Mit Hilfe dieser Beziehungen können Werte von einer Entität auf andere, verwandte Entitäten vererbt werden.
  • Entitäten, für die nicht genug Daten zur Suchhistorie vorliegen, können mit Hilfe von verwandten Entitäten, für die es ausreichend Daten gibt, Werte zugeordnet werden.
  • Mit Hilfe dieser Beziehungen können außerdem Suchergebnisse präziser gerankt und vertikale Suchergebnisse ausgeliefert werden.Patent-Search-Entities-Fig7

  • Es können Suchanfragen identifiziert werden, die an Popularität gewinnen und für die bevorzugt aktuelle Ergebnisse ausgeliefert werden (Wir erinnern uns an der Stelle auch an das Freshness Update vor knapp zwei Jahren.)Patent-Search-Entities-Fig15
  • Die Beziehungen zwischen Entitäten können dafür verwendet werden, Nutzern Suchanfragen vorzuschlagen.
  • Anhand von Verlinkungen aus verwandten Dokumenten können Ergebnisse für bestimmte Suchanfragen neu gerankt werden.

Patent-Search-Entities-Fig9

Und was bedeutet das praktisch? Ein Beispiel.

Google ermittelt mit Hilfe der Entitäten die Stärke der Beziehung zwischen einem Dokument (Suchergebnis) und der eingegebenen Suchanfrage und berechnet die Wahrscheinlichkeit, mit der der Nutzer bei einer bestimmten Suchanfrage auf dieses Ergebnis klicken wird. Ein wichtiges Kriterium für die Qualität eines Ergebnisses kann zum Beispiel die Verweildauer sein. Die Abbildung aus dem Patent gibt einen kleinen Einblick in die analysierten Entitäten:

Patent-Search-Entities-Fig3

Fazit: Haben Keywords ihre Bedeutung verloren?

Angesichts dieser Entwicklungen könnte man den Keywords und der Praxis der Keyword Recherche ihre Bedeutung absprechen. Das wäre jedoch vorschnell. Zwar ist die Optimierung heute komplexer, als sie es vor Jahren noch war, als die Verwendung von Keywords im Title Tag, in Überschriften und Content zu den wichtigsten Maßnahmen gehörte. Auch wenn es zunehmend um semantische Suche, um Konzepte statt Keywords geht, darf der Nutzen von Keywords nicht außer Acht gelassen werden.

Die Keywordrecherche und -analyse ist noch immer eine legitime Praxis, die viele hilfreiche Insights ermöglicht:

  • So hilft sie dabei zu analysieren, welche Sprache die Zielgruppe spricht und sicherzustellen, dass die eigenen Inhalte von den Nutzern verstanden und richtig wahrgenommen werden.
  • Keywords können dabei helfen, die Absichten und Bedürfnisse der Zielgruppe zu verstehen.
  • Es können Synonyme und verwandte Begriffe identifiziert werden, die in hochwertigem Content auch dann noch mindestens für einen guten Schreibstil, den Lesefluss und das Verständnis eine wichtige Rolle spielen, wenn die Googlesuche vollständig auf Entitäten basiert.
  • Keywordrecherchen helfen dabei, Zusammenhänge aufzudecken und die Einordnung von Inhalten auf der Website oder im Online Shop passend durch geeignete Kategorien abzubilden. Eine logische Struktur mit einer sinnvollen Navigation mag irgendwann für Google überflüssig sein, mindestens aus Usability-Gründen wird sie jedoch immer ein Muss bleiben.
  • Die Keywordrecherche hilft bei der groben Einschätzung des Wettbewerbs und des Werts eines Keywords: Wie aufwändig wird die Optimierung vermutlich sein, wie teuer ist es, statt SEO zunächst den Fokus auf AdWords zu legen? Welche Produktbereiche sollten ausgebaut und durch Inhalte angereichert werden, für welche Geschäftsfelder lohnt es besonders, den redaktionellen Bereich auszubauen und Links zu gewinnen?

Wichtig ist jedoch immer, den Kontext im Auge zu behalten. Nicht immer ist die keywordbasierte Erstellung von Landing Pages die beste Option. Stattdessen könnte es in Zukunft verstärkt darauf ankommen, die Zielgruppe nach ihren Kontexten zu analysieren und passend für diese Gruppen und ihre jeweiligen Situationen relevante Landing Pages bereit zu halten.

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In jedem Fall ist es wichtig, die Entwicklungen der semantischen Suche zu beobachten und dabei zu lernen, wie Google Begriffe einordnet und interpretiert. Eine Hilfe hierbei kann neben dem oben erwähnten Google Trends die Suggestfunktion und die verwandten Suchanfragen sein. Wichtig ist auch im Auge zu behalten, wie sich der Knowledge Graph entwickelt, und nachzuvollziehen, welche Definitionen Google für Keywords vornimmt und welche Begriffe Google dabei unterstützen, die Zusammenhänge von Keywords zu verstehen und keine falschen Zuordnungen zu treffen. Hier sind Keywords als natürlicher Bestandteil des Sprachgebrauchs tatsächlich noch wichtig, ersetzen jedoch keine strukturierten Daten und – in Zukunft verstärkt – Entitäten.

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