Du möchtest mehr darüber erfahren, wie du SEO-Keyword-Clustering mithilfe von Python automatisieren kannst, speziell basierend auf Suchintention? Dann soll es nun ans Eingemachte gehen. Mithilfe dieser praxisnahen Anleitung wirst du erfahren, wie du mittels SERP-Vergleichen und Python deine Keywords schneller und präziser nach Intention clustern kannst.
SERPs: Eine wertvolle Grundlage für Suchintention
Heutzutage, mit dem Aufkommen von KI-basierten Suchmethoden, wird Suchintention ein immer wichtigerer Aspekt für die Optimierung von SEO-Strategien. Suchmaschinen wie Google liefern immer noch die besten Hinweise auf die Suchintention der Nutzer, da sie deren Verhalten exakt abbilden möchten. Die Grundannahme ist, dass Google Websites gemäß der Wahrscheinlichkeit ihrer Relevanz zur Suchanfrage in absteigender Reihenfolge auf den Suchergebnisseiten ordnet. Keywords mit ähnlicher Suchintention dürften daher ähnliche Suchergebnisse haben. Das macht den Vergleich von SERPs zu einer äußerst effektiven Methode.
Python: Dein Werkzeug für automatisiertes Clustering
1. Importiere deine Daten
Zu Beginn importierst du die SERP-Daten, die du beispielsweise als CSV-Datei heruntergeladen hast:
import pandas as pd
serps_input = pd.read_csv('your_serps_data.csv')
So hast du eine übersichtliche Tabelle, die alle benötigten Daten pro Keyword enthält.
2. Filtere Seiten 1 der SERP
Wenn du die Ergebnisse auf Seite 1 der Suchergebnisse eingrenzen möchtest, kannst du die SERPs detailliert filtern:
def filter_page_one(df):
return df[df['rank'] <= 10]
filtered_serps = serps_input.groupby('keyword').apply(filter_page_one)
3. Zusammenfassen der SERPs
Die URLs aller Suchergebnisse für ein Keyword müssen in einer Zeile verdichtet werden, um den Vergleich zu erleichtern:
def combine_urls(group):
group['serp_string'] = ' '.join(group['url'])
return group
4. Ähnlichkeitsmessung
Um Keywords mit ähnlichen SERPs zu identifizieren, wird eine Distanzfunktion angewendet:
def measure_similarity(string1, string2):
# Berechnung der Ähnlichkeit durch Reihenfolge und Inhalt
pass
Deine Resultate enthalten Wörtergruppen mit einer Ähnlichkeitsbewertung von mindestens 40%, die du anschließend clustern kannst.
Keywords clustern und visualisieren
Mit den Ähnlichkeitsdaten kannst du Keywords dann per Programmlogik in Gruppen zusammenfassen, die eine gemeinsame Suchintention reflektieren. Diese Clusterung hilft dir beispielsweise bei der strategischen Strukturierung einer Webseite oder bei der Organisation von Google Ads.
Warum das für dich wichtig ist:
- Effiziente SEO-Berichtsgenerierung: Mit clusterten Keywords siehst du Trends besser.
- Google Ads-Optimierung: Strukturierte Anzeigenkonten basierend auf Suchintention steigern deinen Qualitätsfaktor.
- E-Commerce-Vereinfachungen: Intuitivere Navigation auf Shoppingseiten durch Cluster-basierte Navigation.
Nutze die von Python bereitgestellten Möglichkeiten für SEO-Clustering und verbessere deine Effizienz, indem du Keyword-Cluster automatisierst und die Ergebnisse direkt in deine Arbeitsprozesse integrierst.
