Google BERT & NLP: 7 Tipps zu Content- & OnPage-Optimierung
Diesmal unterhalten wir uns über Content- und OnPage-Optimierung in Zeiten von Natural Language Processing und Google BERT.
📖 Inhaltsverzeichnis:
0:39 - Google BERT
2:33 - Entity Salience
8:51 - 7 praktische SEO-Tipps in Zeiten von NLP & Google BERT
9:07 #1 Optimiere deine Entity Salience.
12:39 #2 Verbinde Fragen eng mit Antworten.
14:53 #3 Reduziere die Satzlänge und vereinfache die Satzstruktur.
16:17 #4 Verwende die richtigen Wörter.
17:20 #5 Sei korrekt in deiner Ausdrucksweise
19:33 #6 Baue Topical Authority auf.
22:23 #7 Strukturiere deine Inhalte für User und Bots.
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Google BERT
Query Understanding: Hummingbird - RankBrain - BERT
Google BERT Rollout am 24. Oktober 2019: https://www.blog.google/products/sear...
Weltweiter Rollout seit dem 9. Dezember 2019
Das Google BERT Update hat vor allem Auswirkungen auf Long-Tail-Suchanfragen.
Google ist mittlerweile gut darin, Entitäten zu bestimmen und Beziehungen zwischen diesen Entitäten zu verstehen.
Entity Salience
Salience: Zu welchem Level ist dieser Content über dieses spezifische Thema oder diese Entität?
Ist dies ein relevanter Inhalt zu diesem Thema?
Wie oft passiert es, dass eine Website nicht genau das liefert, was man braucht?
Natural Language API: https://cloud.google.com/natural-lang...
Unterstützte Sprachen: https://cloud-dot-devsite-v2-prod.app...
Das ist wahrscheinlich die simple Variante von Googles eigener Lösung für Natural Language Processing.
#1 Optimiere deine Entity Salience.
Keyword-Tools scheitern an diesem Punkt, weil sie stark an das Seed-Wort gebunden sind.
Auch WDF*IDF ist nicht ideal, um alle relevanten Entitäten aufzudecken.
Content Marketing wird immer noch wichtiger. Gute Content Creators werden immer noch wertvoller.
Lösung: umfangreichere Recherche, mehr Expertise, bessere Planung
#2 Verbinde Fragen eng mit Antworten.
Je komplizierter du eine Frage beantwortest, desto geringer die Wahrscheinlichkeit für einen Featured Snippet oder Voice Answer.
Liefere zuerst eine einfache Antwort und dann erklärst du die Feinheiten.
Lösung: Kurze knackige Antworten und eine klare HTML-Struktur
#3 Reduziere die Satzlänge und vereinfache die Satzstruktur.
Je komplizierter deine Sätze, desto schwieriger wird es für den Bot, aber auch Leser, Abhängigkeiten zu verstehen.
Lösung: Kurze Sätze, einfache Satzstrukturen.
#4 Verwende die richtigen Wörter.
Länge impliziert eine Einheit, in diesem Fall müssen also Wörter wie Pixel oder Zeichen in der Antwort vorkommen.
#5 Sei korrekt und klar in deiner Ausdrucksweise.
Der Googlebot kann ein bisschen lesen, aber mehr auch nicht.
Wikipedia bekommt auch so viele Featured Snippets, weil alles korrekt formuliert ist.
Oft scheitert ein Featured Snippet daran, dass die Antwort zu kompliziert ist.
#6 Baue Topical Authority auf.
Beispiel: https://www.tirol.at/reisefuehrer/spo...
Google weiß durch Folgesuchanfragen und Suchverfeinerung, was Nutzer typischerweise noch wissen wollen.
Deshalb reicht es nicht aus, den Active Intent abzudecken.
Du willst auch alle Folgefragen und Subthemen auf deiner Website abdecken.
Lösung: Denke an die gesamte Search Journey - Subthemen, Folgefragen, Definition, etc. Baue deine Website nach dem Hub-and-Spoke-Modell auf.
#7 Strukturiere deine Inhalte für User und Bots.
Idealerweise: Eigener Seitentyp pro Content-Typ
Google kann das Muster erkennen.
Möglichst viele Informationen werden strukturiert ausgegeben.
Saubere HTML-Überschriftenstruktur / Subthemen
Listen
Tabellen
Daten und Adressen in einer standardisierten Schreibweise.
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#Suchmaschinenoptimierung #SEO2020 #GoogleBERT