- Michael Hohenleitner
- am
- aktualisiert 19. Dezember 2023
Möchtest du verstehen, wie Natural Language Processing (NLP) die Suchmaschinenoptimierung revolutioniert? Michael Hohenleitner erklärt in diesem Artikel, wie Google fortschrittliche NLP-Methoden einsetzt, um die menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, damit Suchanfragen präziser beantwortet werden können. Erfahre, wie NLP in der Websuche eingesetzt wird, was Natural Language Understanding (NLU) ist und wie du NLP für deine SEO-Strategie nutzen kannst.
Das Wichtigste in Kürze
- NLP und SEO: Google nutzt Natural Language Processing (NLP), um die Intention hinter Suchanfragen besser zu verstehen. Dies hat zwar keinen direkten Einfluss auf das Ranking, verändert aber die Art und Weise, wie Google Inhalte wahrnimmt.
- Natural Language Understanding (NLU): NLU hilft, die Absicht hinter Sprache zu erkennen, indem es die Sprache in ihre Bestandteile zerlegt und Kontext sowie Stimmungen analysiert.
- SEOs sollten Texte so gestalten, dass sie den wichtigen Begriffen den passenden Kontext geben, wobei Tools wie Googles Natural Language API hilfreich sein können, um die Textqualität zu überprüfen.
- Mit der Weiterentwicklung von Googles NLP-Fähigkeiten, wie durch das MUM-Modell, wird die Bedeutung von strukturierten Daten abnehmen, da Google relevante Informationen direkt aus dem Content extrahieren kann.
Inhalt
Google verwendet Natural Language Processing, um die Absichten hinter Suchanfragen besser zu verstehen. Dies bedeutet, dass Google nicht nur Keywords in Webinhalten identifiziert, sondern auch den Kontext und die Bedeutung dieser Wörter analysiert.
Neben der reinen Verarbeitung (Processing) menschlicher Sprache durch Computer ist das Verstehen (Understanding) von Sprache für Suchmaschinen äußerst wichtig.
Natural Language Processing in der Websuche
Google nutzt NLP schon lange, um die Suchanfragen der Nutzer besser zu verstehen und Entitäten zu erkennen:
Ende 2019 hat Google mit BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ein eigenes NLP-Modell in die Suche integriert.
Ziel der Einführung von BERT war es, die Anfragen der Nutzer besser interpretieren zu können und somit bessere Suchergebnisse zu liefern.
Während Google früher nur prüfte, ob eine Suchanfrage (Keyword) auf einer Website vorkommt, versucht es heute mit Hilfe von NLP zu verstehen, was genau mit der Suchanfrage gemeint ist.
Diese Art der Sprachverarbeitung hilft vor allem bei mehrdeutigen Suchanfragen (z.B. „Bank“ oder „Golf“) oder im Longtail-Bereich, wo die Suchanfrage sehr viel Kontext enthält.
Beispielsweise kann die NLP-API von Google den Satz „Ich arbeite in einer Bank“ anders interpretieren als den Satz „Ich sitze auf einer Bank“:
Dank NLP ist Google auch in der Lage, die entsprechenden Entitäten aus dem Satz zu extrahieren. Ein wichtiger Baustein für die semantische Suche.
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Sprachverständnis durch Natural Language Understanding
Dabei kommt Natural Language Understanding (NLU) zum Einsatz. NLU ist ein Teilgebiet von NLP, das Computern hilft, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, indem es die einzelnen Bestandteile der Sprache zerlegt.
NLU geht über die reine Spracherkennung hinaus, um die Intention des Benutzers zu ermitteln. Die Spracherkennung wird durch statistische und maschinelle Lernverfahren unterstützt, die großen Datensätzen eine digitale Struktur geben.
Mit NLU werden maschinelle Lernmodelle mit der Zeit immer besser, da sie lernen, Syntax, Kontext, Sprachmuster, eindeutige Definitionen, Stimmungen und Absichten zu erkennen.
Dabei kommen wiederum weitere Teilbereiche des NLP zum Einsatz:
- Part of Speech (POS) Tagging: Dabei wird bestimmt, welche Funktion (Verb, Adjektiv etc.) ein Wort innerhalb eines Satzes hat. So kann Google lernen, den Kontext einer Suchanfrage zu verstehen.
- Sentiment-Analyse: Hier wird die „Stimmung“ innerhalb eines Textes interpretiert. Positive oder negative Begriffe wie toll, langweilig oder großartig helfen zu verstehen, welches Gefühl der Autor eines Textes (oder einer Suchanfrage) bei der Formulierung hatte.
- Salience Score: Der Salience Score beschreibt die Dominanz einzelner Wörter innerhalb eines Textes. Je höher der Score, desto dominanter ist das Wort.
Natural Language API von Google
All diese NLP-Techniken demonstriert Google in der kostenlosen Natural Language API Demo. Hier können durch einfaches Einfügen von Text POS-Tagging, Sentiment-Analyse und Salience Score durchgeführt werden.
Was bedeutet Natural Language Processing für SEO?
Das Thema Spracherkennung im Zusammenhang mit SEO wird oft unterschätzt. Zu Unrecht. Zeigt es doch, dass eine zeitgemäße SEO-Strategie mehr beinhalten muss als das bloße Einfügen von („semantischen“) Keywords in einen Text.
Vielmehr muss beim Schreiben darauf geachtet werden, dass wichtige Begriffe im richtigen Kontext stehen. SEOs, die ein Grundverständnis von NLP haben, wissen, wie man so schreibt, dass die KI daraus Informationen extrahieren kann.
💡 Tipp
Überprüfe mit Hilfe der Natural Language API von Google, ob die Spracherkennung in der Lage ist, die wichtigen Entitäten in deinen Sätzen zu erkennen. Wenn nicht: formuliere den Satz um. Spiele mit der API und finde heraus, wie sich z.B. aktive und passive Formulierungen auf den Salience Score auswirken.
Fortgeschrittene Algorithmen wie Googles MUM (1.000 Mal leistungsfähiger als BERT) und steigende Rechenleistung werden das Thema noch wichtiger machen.
Je besser Googles NLP-Fähigkeiten werden, desto unwichtiger werden Dinge wie strukturierte Daten, da Suchmaschinen in der Lage sein werden, die wichtigen Informationen und Entitäten mit Hilfe von NLP selbst aus den Inhalten zu extrahieren.
Fazit
Die Nutzung von Natural Language Processing (NLP) durch Suchmaschinen wie Google verändert die SEO-Landschaft grundlegend. Statt sich nur auf Keywords zu konzentrieren, müssen SEOs nun Inhalte schaffen, die Kontext und Nutzerabsicht klar adressieren.
Die Einführung von fortschrittlichen Algorithmen wie BERT und MUM zeigt die wachsende Bedeutung des Verstehens von Sprachnuancen und Nutzerintentionen. Für effektive SEO-Strategien ist es entscheidend, sich kontinuierlich mit diesen Entwicklungen auseinanderzusetzen und den Content entsprechend anzupassen.
🔗 Weiterführende Links
Artikel über Natural Language Processing von Google
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