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Latent Semantic Optimization (LSO):
Finetuning für Inhalte

Content is King - dieser Satz wird schon seit Jahren als Mantra der Suchmaschinen-Optimierung verbreitet. Streng genommen ist aber nicht jeder Content gleich gut. Damit Suchmaschinen nur sinnvolle und nicht automatisch erstellte oder minderwertige Inhalte bevorzugen, ist etwas nötig, das Suchmaschinen eigentlich nicht besitzen: Semantik.

Einem Menschen würde es sehr leicht fallen, einen gut recherchierten interessanten Artikel von einem Artikel mit Worthülsen und Fülltext zu unterscheiden. Für eine Suchmaschine ist diese Aufgabe schon schwieriger, weil sie eben die Inhalte nicht verstehen kann.

Über Techniken wie Latent Semantic Analysis and Latent Semantic Indexing können Suchmaschinen aber beurteilen, ob eine Seite relevante Informationen liefert, die zum Suchbegriff passen. Das können Suchmaschinen leisten, ohne die Inhalte zu verstehen, da sie auf statistische Modelle zurückgreifen.

Wortwolken

Da Suchmaschinen wie Google Zugriff auf eine unglaublich hohe Anzahl an Seiten haben, können sie bei diesen anhand der Texte analysieren, welche Worte zusammengehören. Eine Seite, auf der die Phrase "barack obama" vorkommt, wird also auch mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit die Phrasen "white house", "change" oder "hillary clinton" beinhalten.

Durch die Analyse aller Text ergeben sich also Wortwolken. Die Frage, ob eine Seite für einen bestimmten Suchbegriff (z.B. "barack obama") gute Inhalte bietet, kann dann also beantwortet werden, indem überprüft wird, ob die zur Wortwolke gehörenden Wörter (z.B. "white house" ) ebenfalls vorkommen. Ein Text, der nur ein bestimmtes Wort, aber eben nicht die Wörter der Wortwolke enthält, kann nach dieser Annahme nicht relevant sein.

Wenn derartige Techniken zum Einsatz kommen, kann es sinnvoll sein, die eigene Website darauf abzustimmen. Latent Semantic Optimization (LSO) erfordert dann vor allem, die zum Zielsuchbegriff gehörende Wortwolke zu kennen und diese Wörter in den Text einzubauen.

Recherche-Tools

Um an diese Wortwolke zu gelangen, kann man verschiedene Tools bemühen: Bei Semager [2] erhält man nach Eingabe eines Suchbegriffs in der Spalte "Verwandte Wörter" Vorschläge für derartige Wörter, die zudem noch mit einer Gewichtung versehen sind (siehe Abbildung 1).

Auch der MetaGer-Web-Assoziator [3] ist ein nützliches Tool, mit dem man ebenfalls gewichtete Vorschläge erhält. Hier sieht man aber auch schnell, dass die Ergebnisse recht unterschiedlich zu Semager sind. Beiden Tools ist aber gemein, dass diese rein statistisch Wortbeziehungen ermitteln und dabei schon mal Fehler machen: So glaubt der MetaGer-Web-Assoziator, dass das Wort "weihnachten" z.B. Wortbeziehungen zu "tödliche" und "wwwweihnachtenat" hat. Es ist also auf jeden Fall erforderlich, die Wortvorschläge zu überprüfen und nur die wirklich sinnvollen Wörter in die eigene Wortwolke zu übernehmen.

Auch Google kann übrigens genutzt werden, um Wortwolken zu erstellen: Das Google AdWords Keyword Tool [4] liefert in der Sektion "Zusätzliche Keywords, die in Betracht gezogen werden sollten" ebenfalls Vorschläge für ähnliche Suchbegriffe (siehe Abbildung 2).

Optimierung

Wenn man seine Wortwolke erstellt hat, geht es daran, die eigenen Inhalte darauf abzustimmen. Das kann natürlich schnell sehr komplex werden, weil eben die Wörter der Wortwolke in die Seiten eingearbeitet werden müssen. Diese Arbeit muss dann streng genommen für jede Seite separat gemacht werden - zumal jede Seite über andere Suchbegriffe und damit auch eine andere Wortwolke verfügt. Praktibal ist eine derart penible Optimierung also vor allem für die Startseite und einige zentrale Seiten.

Konkrete Angaben zur gewünschten Keyword-Dichte sind leider nicht möglich. Insgesamt bietet es sich an, die Lesbarkeit des Textes in den Vordergrund zu stellen und die Aufname der ähnlichen Wörter immer unter diesem Vorbehalt durchzuführen.

Es gibt übrigens ein im Ansatz interessantes Tool von rankingCHECK [5], das eine Seite auf einen Suchbegriff hin überprüft. Die Ergebnisse sollten immer überprüft werden, weil hier auch Suchbegriffe aufgeführt werden, die nicht wirklich passen (siehe Abbildung 3).

Ausblick

Das Konzept der Textanalyse kann sich aber rein theoretisch auch auf den Offpage-Bereich beziehen: Ein Link von einer Seite wäre dann mehr wert, wenn sowohl die verlinkende als auch die verlinkte Seite gleichermaßen gut auf die Wortwolke passen würden.

Auch könnte eine Suchmaschine die Linktexte analysieren und eine Website in den Rankings belohnen, wenn es nicht nur Linktexte gibt, die einen einzigen Suchbegriff aufgreifen, sondern die zudem die Wörter der Wortwolke verwenden.

Das gesamte Konzept ist also sehr stark erweiterbar und gut geeignet, z.B. manuellen monothematischen Linkaufbau als solchen zu erkennen. Auch kann es dazu benutzt werden, nicht nur eine Seite, sondern eine gesamte Website zu beurteilen. Eine Website könnte dann höher ranken, wenn es dort z.B. zu möglichst allen Worten einer Wortwolke Inhalte gäbe und diese zudem wieder zu ihrer eigenen Wortwolke passen würden.

Fazit

Insgesamt bietet die semantische Analyse einen wertvollen Baustein im Kampf der Suchmaschinen gegen Suchmaschinen-Spam und minderwertige Inhalte. Website-Betreiber können diese Prinzipien auch nutzen, um sicherzustellen, dass die eigenen Inhalte von Suchmaschinen als wertvoll angesehen werden.

Wer übrigens weiteres Interesse an dem Thema hat, sollte einen Blick auf den Artikel "The use of Latent Semantic Optimization (LSO) to optimize Search Engine Ranking Positions" [1] werfen. Der Autor geht hier wesentlich mehr in die Tiefe, als das in diesem Artikel möglich ist.

[1] http://www.latentsemanticoptimization.com/
[2] http://www.semager.de/keywords/?lang=de
[3] http://www.metager.de/meta/cgi-bin/assoziator/assoziator
[4] https://adwords.google.de/select/KeywordToolExternal
[5] http://www.ranking-check.de/analyse-latent-semantische-optimierung.php

Über den Autor Markus Hövener ist Chefredakteur des Magazins suchradar und geschäftsführender Gesellschafter der Suchmaschinen-Marketing-Agentur Bloofusion Germany. Email: markus@suchradar.de

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