Latent Semantic Indexing

Latent Semantic Indexing

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Was ist Latent Semantic Indexing?

Das Latent Semantic Indexing (aus dem Englischen: latent semantisches Indexieren) oder kurz LSI beschreibt eine bestimmte Technologie zur Qualit├Ątsverbesserung der Suchmaschinenergebnisse. Es ist abzugrenzen von der reinen Suche nach Keywords. Das LSI sieht vor, weitere Webseiten auf Basis der H├Ąufigkeit 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 f├╝r die Latent Semantic Optimization dar.

├ťberblick und Allgemeines

W├Ąhrend die reine Keywordsuche nur exakt vorkommende Schl├╝sselbegriffe auf Webseiten ber├╝cksichtigt, 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 urspr├╝nglich gesuchte Begriff nicht existiert. Dieses Ph├Ąnomen tritt auf, wenn eine gro├če Zahl von Begriffen auf der Webseite vorkommt, die dem Suchbegriff semantisch ├Ąhnlich sind. Es ist m├Âglich, dass Suchmaschinen einem semantisch verwandten Text eine h├Âhere Relevanz und damit der entsprechenden Seite ein h├Âheres Ranking einr├Ąumen als einer Seite, in der die urspr├╝ngliche Phrase mehrfach auftaucht.

Vorteile dieser Art der Analyse:

  • Synonyme k├Ânnen erkannt werden.
  • Unterschiedliche W├Ârter mit gleicher Bedeutung (Polyseme) werden erkannt.
  • W├Ârter mit gegens├Ątzlicher Bedeutung werden erkannt (Antonyme).
  • Falschgeschriebene W├Ârter k├Ânnen erkannt werden.
  • Kategorisierung von W├Ârtern in Themengebieten (z.B. Kategorie Schuhe: Halbschuh, Stiefel,
  • Slipper, Sneaker, New Balance)

F├╝r die Erstellung von suchmaschinenoptimierten Texten bedeutet das, da├č man sich in Zukunft immer weniger an die strikten Vorgaben der Keyworddichte halten muss. So k├Ânnen Texte heutzutage nat├╝rlich wirken und man sieht Ihnen die Optimierungsma├čnahmen nicht mehr an.

Konzept und Funktionsweise

Das Latent Semantic Indexing setzt an bei der semantischen Verkn├╝pfung des Sinns und der Bedeutung verschiedener W├Ârter und Inhalte. Die Suchmaschine erfasst erfasst hierbei semantisch ├Ąhnliche W├Ârter sowie Phrasen. Gleicherma├čen geh├Âren damit verwandte Begriffe wie Synonyme, Antonyme und andere Zusammenh├Ąnge zwischen W├Ârtern und Phrasen zu den erfassten Faktoren.

Bestimmte W├Ârter werden hierbei bewusst nicht ber├╝cksichtigt, da sie in nahezu jedem Text auftauchen. Diese Worte umfassen bestimmte und unbestimmte Artikel oder Pr├Ąpositionen (beispielsweise und, oder, der, die oder das). Grundlage f├╝r die semantische Analyse und Auswertung sind indessen so genannte Content-Words, das hei├čt Begriffe, die sich spezifisch auf bestimmte Inhalte beziehen.

Ablauf der Suchanfrage beim LSI

Suchmaschinen f├╝hren bei Suchanfragen nach bestimmten Begriffen zun├Ąchst pr├Ązise Suchen nach dem urspr├╝nglichen Keyword beziehungsweise der Phrase durch. Beim anschlie├čenden Verlauf der Suchanfrage wird nach anderen, semantisch verwandten Inhalten nach themenrelevanten Internetseiten gesucht. Grundlage f├╝r die Einstufung der Webseite als relevant ist die H├Ąufigkeit semantisch ├Ąhnlicher W├Ârter und Phrasen. Anhand dieser H├Ąufigkeit wird die Webseite als semantisch nah oder fern eingestuft. Mit der semantischen N├Ąhe 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 unterst├╝tzen das prim├Ąre Keyword, so stufen Suchmaschinen die Seite als relevanter ein. Daher ist es f├╝r Seitenbetreiber ratsam, neben der reinen Keyword-Dichte darauf zu achten, verwandte W├Ârter und Phrasen im Webseiten-Content zu achten. Auch und insbesondere das Ranking des haupts├Ąchlichen Keywords profitiert von den semantischen Verkn├╝pfungen.

Optimierung des Contents: Latent Semantic Indexing als Basis f├╝r Latent Semantic Optimization

Das Latent Semantic Indexing bietet eine wichtige Optimierungsgrundlage. Die Analyse semantischer Verkn├╝pfungen zwischen W├Ârtern und Phrasen ist die Basis f├╝r die Methode der Latent Semantic Optimization. Diese stellt im Zusammenhang mit der Suchmaschinenoptimierung eine der wesentlichen M├Âglichkeiten 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 ├╝ber die Optimierung auf ein oder mehrere Keywords hinaus und optimiert den Text gleicherma├čen auf semantisch bedeutsame Begriffe im Hinblick auf Thema und Haupt-Keyword der Texte. Zur Identifikation dieser semantisch nahestehenden Phrasen und W├Ârter kommen verschiedene Werkzeuge zum Einsatz. Zu den kostenfrei nutzbaren Tools geh├Ârt etwa der zu Google AdWords geh├Ârende Keywordplanner. Dieser bietet eine Rubrik, in der zus├Ątzliche in Betracht zu ziehende Keywords in Form semantisch ├Ąhnlicher Begriffe vorkommen.

Info

In der Suchmaschinenoptimierung herrscht Einigkeit dar├╝ber, dass semantisch optimierte Texte bereits bei der Erstellung entstehen, wenn der Autor auf eine hohe Informationsdichte und Mehrwert f├╝r die Leser achtet. ├ťbertriebene Keyword-Dichten sind problematisch im Sinne des LSI, da andere rankingrelevante Synonyme zu selten auftreten k├Ânnten. 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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