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Latent Semantic Indexing

Was ist Latent Semantic Indexing?

Das Latent Semantic Indexing (aus dem Englischen: latent semantisches Indexieren) oder kurz LSI beschreibt eine bestimmte Technologie zur Qualitätsverbesserung der Suchmaschinenergebnisse. Es ist abzugrenzen von der reinen Suche nach Keywords. Das LSI sieht vor, weitere Webseiten auf Basis der Häufigkeit semantisch verwandter Worte und Phrasen zu analysieren. Anhand dessen stellt die Technologie fest, ob es sich um eine semantisch nahe oder ferne Webseite handelt. Das Latent Semantic Indexing stellt eine zentrale Grundlage für die Latent Semantic Optimization dar.

Überblick und Allgemeines

Während die reine Keywordsuche nur exakt vorkommende Schlüsselbegriffe auf Webseiten berücksichtigt, sieht das Latent Semantic Indexing auch semantisch verwandte Begriffe vor. Dies kann zur Folge haben, dass auch solche Webseiten im Ranking in den Suchergebnislisten (SERPs) auftauchen, auf denen der ursprünglich gesuchte Begriff nicht existiert. Dieses Phänomen tritt auf, wenn eine große Zahl von Begriffen auf der Webseite vorkommt, die dem Suchbegriff semantisch ähnlich sind. Es ist möglich, dass Suchmaschinen einem semantisch verwandten Text eine höhere Relevanz und damit der entsprechenden Seite ein höheres Ranking einräumen als einer Seite, in der die ursprüngliche Phrase mehrfach auftaucht.

Konzept und Funktionsweise

Das Latent Semantic Indexing setzt an bei der semantischen Verknüpfung des Sinns und der Bedeutung verschiedener Wörter und Inhalte. Die Suchmaschine erfasst erfasst hierbei semantisch ähnliche Wörter sowie Phrasen. Gleichermaßen gehören damit verwandte Begriffe wie Synonyme, Antonyme und andere Zusammenhänge zwischen Wörtern und Phrasen zu den erfassten Faktoren.

Bestimmte Wörter werden hierbei bewusst nicht berücksichtigt, da sie in nahezu jedem Text auftauchen. Diese Worte umfassen bestimmte und unbestimmte Artikel oder Präpositionen (beispielsweise und, oder, der, die oder das). Grundlage für die semantische Analyse und Auswertung sind indessen so genannte Content-Words, das heißt Begriffe, die sich spezifisch auf bestimmte Inhalte beziehen.

Ablauf der Suchanfrage beim LSI

Suchmaschinen führen bei Suchanfragen nach bestimmten Begriffen zunächst präzise Suchen nach dem ursprünglichen Keyword beziehungsweise der Phrase durch. Beim anschließenden Verlauf der Suchanfrage wird nach anderen, semantisch verwandten Inhalten nach themenrelevanten Internetseiten gesucht. Grundlage für die Einstufung der Webseite als relevant ist die Häufigkeit semantisch ähnlicher Wörter und Phrasen. Anhand dieser Häufigkeit wird die Webseite als semantisch nah oder fern eingestuft. Mit der semantischen Nähe steigt die Relevanz und damit die Position der Internetseite im Ranking in den SERPs.

Stellenwert in der Suchmaschinenoptimierung

Das Latent Semantic Indexing wirkt dem Problem des Keyword-Stuffings in themenfremden Seiten entgegen. Google ist imstande, einen fehlenden semantischen Bezug beim Auftreten eines Keywords zu erkennen. Wird entsprechend ein Keyword in falschem oder nicht vorhandenem Kontext nur im Sinne seines Auftretens auf einer Webseite platziert, kann dies Auswirkungen auf die Suchmaschinenrelevanz haben. Google und andere Webseiten erkennen den fehlenden Zusammenhang und reagieren mit Abstufungen im Ranking.

Treten im Gegensatz dazu viele semantisch verwandte Begriffe auf der Webseite auf und unterstützen das primäre Keyword, so stufen Suchmaschinen die Seite als relevanter ein. Daher ist es für Seitenbetreiber ratsam, neben der reinen Keyword-Dichte darauf zu achten, verwandte Wörter und Phrasen im Webseiten-Content zu achten. Auch und insbesondere das Ranking des hauptsächlichen Keywords profitiert von den semantischen Verknüpfungen.

Optimierung des Contents: Latent Semantic Indexing als Basis für Latent Semantic Optimization

Das Latent Semantic Indexing bietet eine wichtige Optimierungsgrundlage. Die Analyse semantischer Verknüpfungen zwischen Wörtern und Phrasen ist die Basis für die Methode der Latent Semantic Optimization. Diese stellt im Zusammenhang mit der Suchmaschinenoptimierung eine der wesentlichen Möglichkeiten dar, das Ranking in den SERPs zu verbessern.

Sie ist gezielt auf den Inhalt einer Webseite ausgerichtet. Die Relevanz, die Webseiten einer analysierten Seite beimessen, steigt bei Verwendung des Latent Semantic Indexing. Die entsprechende Optimierungsmethode geht daher über die Optimierung auf ein oder mehrere Keywords hinaus und optimiert den Text gleichermaßen auf semantisch bedeutsame Begriffe im Hinblick auf Thema und Haupt-Keyword der Texte. Zur Identifikation dieser semantisch nahestehenden Phrasen und Wörter kommen verschiedene Werkzeuge zum Einsatz. Zu den kostenfrei nutzbaren Tools gehört etwa der zu Google AdWords gehörende Keywordplanner. Dieser bietet eine Rubrik, in der zusätzliche in Betracht zu ziehende Keywords in Form semantisch ähnlicher Begriffe vorkommen.

In der Suchmaschinenoptimierung herrscht Einigkeit darüber, dass semantisch optimierte Texte bereits bei der Erstellung entstehen, wenn der Autor auf eine hohe Informationsdichte und Mehrwert für die Leser achtet. Übertriebene Keyword-Dichten sind problematisch im Sinne des LSI, da andere rankingrelevante Synonyme zu selten auftreten könnten. Daher empfiehlt es sich, Webinhalte auf eine Art und Weise zu verfassen, dass die Keyword-Dichte nicht zulasten eines korrekten semantischen Zusammenhangs geht.

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