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Suche und ihre Intention analysieren
Es gibt viele Möglichkeiten, die Suchintention zu entschlüsseln – von der Nutzung von Deep Learning zur Kategorisierung bis hin zur Analyse von SERP-Titeln (Search Engine Results Pages) mit Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Doch warum sind Suchintentionen heute so entscheidend? Mit der Einführung von KI-gestützten Suchtechniken hat sich die Situation grundlegend geändert. Plattformen wie diese sind darauf ausgelegt, Rechenkosten zu minimieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse zu liefern, was die Analyse von Suchintentionen zu einem wichtigen Wettbewerbsvorteil macht.
Nutze SERP-Daten zur Suchintentionserkennung
Ein bewährter Ansatz besteht darin, mithilfe von SERP-Daten Suchintentionen zu vergleichen. Die Annahme dabei ist, dass ähnliche Rankings auf SERPs auf ähnliche Suchintentionen hindeuten. Der Grund: Googles Algorithmen basieren darauf, Inhalte nach Wahrscheinlichkeit zu ordnen, die die Nutzeranfrage am besten erfüllen. Jetzt wird es spannend: Anstatt eigene AI-Modelle zu entwickeln – was zeitaufwendig und komplex ist –, kannst du die bereits existierende Logik von Google nutzen.
Hier erklärt dir ein praktischer Leitfaden, wie du Python in Kombination mit SERP-Daten verwenden kannst, um Keywords nach Suchintention zu gruppieren, und zwar schnell und in größerem Umfang.
1. Datenimport und Vorbereitung
Beginne mit dem Importieren deiner SERP-Daten in dein Python-Notebook. Diese Daten könnten beispielsweise in einer CSV-Datei gespeichert sein.
import pandas as pd
serps_input = pd.read_csv('serp_data.csv')
2. Daten filtern
Da du nur die Ergebnisse der ersten Seite analysieren möchtest, solltest du diese gezielt herausfiltern:
filtered_serps = serps_input[serps_input['rank'] <= 10]
3. URLs zusammenfassen
Die URLs der Ergebnisse werden nun in einer einzigen Zeile für jedes Keyword zusammengefasst. Das vereinfacht die spätere Analyse erheblich:
grouped_serps = filtered_serps.groupby('keyword')['url'].apply(lambda x: ' '.join(x)).reset_index()
4. Vergleich der SERPs
Vergleiche die reduzierte Liste der Keywords, indem du die Ähnlichkeit der URLs berechnest. Ein Algorithmus hilft dir dabei, die Überschneidungen und die Reihenfolge der URLs zu analysieren.
5. Gruppieren der Keywords nach Ähnlichkeit
Mit Hilfe eines bestimmten Schwellenwertes kannst du die Keywords in Gruppen einteilen, die eine gleiche oder ähnliche Suchintention aufweisen. Beispielsweise könnten Keywords mit einer Ähnlichkeitsbewertung über 0,4 in derselben Gruppe eingeordnet werden.
6. Ergebnisse visualisieren
Zum Schluss kannst du die gruppierten Keywords und ihre jeweiligen Intentionen in einer Dataframe-Tabelle strukturieren, um die Ergebnisse schnell zu erfassen und für weitere Analysen zu nutzen.
results = pd.DataFrame({
'topic_group': ['Group 1', 'Group 2'],
'keywords': [['keyword_1', 'keyword_2'], ['keyword_3', 'keyword_4']]
})
Anwendungsbereiche
Mit den gewonnenen Daten kannst du deine SEO-Strategien effizienter gestalten oder eignest dir neue Ansätze an:
- Verbesserungen im Bereich SEO-Reporting und klare Darstellung von Intentionen.
- Optimierung der Google Ads-Strukturen für hohe Qualitätswerte.
- Effektives Managen redundanter URLs auf eCommerce-Websites.
- Erstellen einer benutzerzentrierten Seitenstruktur, die auf Suchintentionen basiert.
Fazit
Dieser Artikel zeigt dir, wie du Python zusammen mit Google-Daten nutzen kannst, um Suchintentionen präzise zu erkennen, zu gruppieren und daraus wertvolle Einblicke zu gewinnen. Mit diesem Ansatz wird deine Arbeit präzise, schneller und besser integriert.
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