Latent Semantic Optimization


Als Latent Semantic Optimization (deutsch: latent semantische Optimierung, kurz: LSO) bezeichnet man einen Teilbereich der OnPage Optimierung. Der Begriff bezieht sich auf die semantische Optimierung von Content, um das Ranking in den Suchmaschinen zu verbessern.

Latent Semantic Indexing als Basis[Bearbeiten]

Die Latent Semantic Optimization basiert auf der latent semantischen Indexierung. Hierbei berücksichtigen die Suchmaschinen nicht nur Suchergebnisse, die das gesuchte Keyword oder eine bestimmte Phrase umfassen, sondern auch Ergebnisse, die semantisch verwandt sind. Hierfür analysiert sie semantische Verknüpfungen zwischen verschiedenen Wörtern und Phrasen. So kann die Themenrelevanz einer Webseite auch erkannt werden, wenn das gesuchte Keyword überhaupt nicht im betreffenden Artikel verwendet wurde. Im Rahmen der Suchmaschinenoptimierung bringt dieser Umstand weitere Möglichkeiten für eine Verbesserung des Rankings mit sich.

Das Latent Semantic Indexing erschwert das Keyword Stuffing in themenfremden Seiten. Wird ein Keyword in einen falschen Kontext gesetzt, nur damit es auf der Webseite vorkommt, erkennt Google den fehlenden semantischen Bezug und stuft die Seite als wenig relevant für diesbezügliche Suchanfragen ein. Umfasst eine Seite hingegen zusätzlich zum Hauptkeyword eine Vielzahl semantisch verwandter Begriffe, die mit der Suchanfrage des Suchmaschinennutzers in Zusammenhang stehen, wird sie tendenziell als relevanter eingestuft als eine Seite, bei der dies nicht der Fall ist.[1]

Optimierung des Contents[Bearbeiten]

Die Latent Semantic Optimization richtet sich gezielt auf den Content einer Webseite aus. Neben der klassischen Optimierung auf ein oder mehrere Keywords, die weiterhin eine wichtige Bedeutung hat, wird ein Text auch semantisch optimiert. Hierzu werden Wörter und Phrasen ermittelt, die mit dem Thema des Textes und dem Hauptkeyword in Verbindung stehen. Dadurch stuft Google die Relevanz der Seite höher ein, wenn sie das Latent Semantic Indexing verwendet.

Um diese semantisch verwandten Wörter zu identifizieren, können Tools verwendet werden, die überwiegend kostenfrei verfügbar sind. Der Google AdWords Keywordplanner bietet die Möglichkeit, in der Rubrik „Zusätzliche Keywords, die in Betracht gezogen werden sollten“, semantisch verwandte und ähnliche Suchbegriffe abzurufen.

Es ist davon auszugehen, dass automatisch mehr oder weniger semantisch optimierte Texte entstehen, wenn man natürlich und in einem informativen Stil schreibt. Sobald jedoch auf eine übersteigerte Dichte eines bestimmten Keywords geachtet wird, kommen meist andere Synonyme zu kurz. In diesem Fall sollte gezielt so geschrieben werden, dass der semantische Zusammenhang erhalten bleibt, um die Chancen auf ein gutes Ranking in den Suchmaschinen nicht trotz korrekter Keyword Density zu schmälern. In diesem YouTube-Video erklärt Arne Stoschek, wie Texte hinsichtlich LSO optimiert werden können.

WDF*IDF als Weiterführung von LSO[Bearbeiten]

Einem ähnlichen Ansatz wie die Latent Semantic Optimization folgt das WDF*IDF-Verfahren.[2]

Bei diesem Verfahren werden die TOP 10 der SERPs anhand eines vorgegebenen Keywords analysiert. Dabei wird herausgefiltert, welche Terme in welcher Häufigkeit verwendet werden. Der Ansatz folgt der Annahme, dass die Einbindung der semantisch verwandten Terme in der richtigen Häufigkeit dabei helfen kann, das eigene Ranking zu verbessern, da eine größere semantische Nähe festgestellt werden kann. Webseitenbetreiber, die das System konsequent angewandt haben, konnten dadurch bereits Erfolge erzielen.[3] WDF*IDF stellt insofern eine Weiterführung von LSO dar, als das Verfahren mithilfe geeigneter Tools exakt die wichtigsten Terme bestimmen und eine Empfehlung hinsichtlich der Häufigkeit der Verwendung aussprechen kann.

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. LSO: Latent Semantic Optimization. Emarketing. Abgerufen am 10. Januar 2014.
  2. SEO Keyword Density -> WDF*IDF-Formel. Karlkratz.de. Abgerufen am 10. Januar 2014.
  3. Was WDF*IDF bedeutet und warum das wichtig ist. SEO-Book.de. Abgerufen am 10. Januar 2014.

Weblinks[Bearbeiten]