Suchen in natürlicher Sprache: Das Geheimnis hinter Suchmaschinen

Ob Sie es glauben oder nicht, es gab eine Zeit, in der Sie eine Frage nicht als Frage in Google stellen konnten.

Wenn Sie nach „Wie man leckeren gebratenen Tofu macht?“ suchen wollten? Sie müssten es auf „gebratenen Tofu“ reduzieren, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.

Suchmaschinen waren in ihrem Verständnis des natürlichen Flusses der menschlichen Sprache begrenzt. Für sie war jede Website ein Haufen Code mit einer Menge Informationen und Schlüsselwörtern. Wenn ein Benutzer eine Suchanfrage eingibt, suchen Suchmaschinen einfach nach Webseiten mit diesem Wort und erstellen eine Liste mit Suchergebnissen für Informationen.

Diese Einschränkung der Suchmaschinen machte es für Internetnutzer erforderlich, eine schlüsselwortbasierte Suchmethode anzuwenden. Es war nicht so natürlich.

Doch jetzt holen die Suchmaschinen auf. Ausgestattet mit den fortschrittlichen Fähigkeiten der NLP-Algorithmen für maschinelles Lernen können Suchmaschinen unsere natürliche Sprache sehr gut verstehen.

Sie brauchen nur zu sagen: „Ok Google, wie macht man köstlichen gebratenen Tofu?“, und der virtuelle Assistent zeigt Ihnen sofort einige erstaunliche Rezepte. Dies wird als Suche in natürlicher Sprache bezeichnet.

In diesem Blogbeitrag sprechen wir über die Idee der Suche in natürlicher Sprache und wie sie sich auf SEO im Allgemeinen auswirkt.

Was ist die Suche in natürlicher Sprache?

Wenn Sie Anfang der 2000er Jahre das Vergnügen hatten, bei Google nach etwas zu suchen, wissen Sie, wie weit die Suche seitdem gekommen ist.

So sah eine Google-Suche zum Aprilscherz im Jahr 2000 aus.

Es gab keine direkten Antworten auf die Suchanfrage. Es gab keine Bilder, Featured Snippets oder "People Also Ask"-Links.

Es hatte nicht einmal die häufigste Quelle für Keywords in Form des beliebten Abschnitts „Verwandte Suchen“. Tatsächlich verlinkte das SERP auf Websites von Mitbewerbern, um alternative Suchergebnisse zu erhalten.

Es war nur eine durchschnittliche Suchmaschine, die Suchanfragen buchstäblich mit Tausenden von Seiten abgleichte, ohne zu berücksichtigen, ob sie dem Benutzer geholfen haben. Benutzer mussten technische Tricks wie die boolesche Logik anwenden, um ihre Suche zu verfeinern und relevante Ergebnisse zu erhalten.

Damals waren Suchmaschinen keine große Sache. Das Internet hatte nicht genug Nutzer. Tatsächlich gab es im Jahr 2000 nur 413 Millionen Internetnutzer.

Als weniger Menschen online waren, gab es weniger Websites, was bedeutete, dass Suchmaschinen weniger Informationen zum Indexieren hatten, was zu qualitativ minderwertigen Suchergebnissen führte.

Aber spulen wir bis 2022 vor, und die Dinge haben sich stark verändert. Mit der Verbreitung von Smartphones, intelligenten Lautsprechern, intelligenten Autos und intelligenten Häusern sind Suchmaschinen zur wichtigsten Quelle für Informationen geworden.

Heute gibt es mehr als 5 Milliarden Internetnutzer, und Unternehmen jeder Größe entwickeln Websites und veröffentlichen Inhalte, um die große Anzahl von Menschen zu erreichen, die das Internet nutzen. Dies macht es für Suchmaschinen wie Google erforderlich, fortschrittliche Technologien wie KI, NLP und maschinelles Lernen einzusetzen, um bessere Suchergebnisse zu erzielen.

So sieht eine Suche nach „Aprilscherztag“ heute aus.

Rich Snippets sind über das gesamte SERP verteilt. Das Datum des Aprilscherzes wird in einem sauber hervorgehobenen Feld angezeigt. Auf der rechten Seite gibt es eine kurze Wikipedia-Beschreibung des Aprilscherzes, mit Bildern auf jeder Suchergebnisseite und einem speziellen Abschnitt für Videos.

Und natürlich der Bereich „Ähnliche Suchanfragen“, ein Favorit aller SEO-Profis.

Dank NLP müssen Benutzer ihre Fragen nicht anpassen und in Schlüsselwörter umwandeln, um nach bestimmten Informationen zu suchen. Sie müssen nur so tippen oder sprechen, wie sie es normalerweise tun würden, und die Suchmaschine liefert die relevantesten Ergebnisse.

Aus der Sicht eines Internetbenutzers bezieht sich die Suche in natürlicher Sprache auf die Möglichkeit, online nach Informationen zu suchen, indem Sie Suchphrasen und -sätze verwenden, die Ihnen selbstverständlich vorkommen.

Aus der Sicht eines Vermarkters bezieht es sich auf das Aufkommen neuer Arten von Long-Tail-Schlüsselwörtern oder -Phrasen, die Menschen verwenden, um nach sehr spezifischen Informationen zu suchen, die sie wollen. Und mit dem Aufkommen der Sprachsuche ist dies ein wachsender Trend, über den jeder Vermarkter Bescheid wissen sollte.

Suche in natürlicher Sprache vs. Stichwortsuche

Die Suche in natürlicher Sprache unterscheidet sich von der Schlüsselwortsuche, da der Benutzer nichts tun muss, außer der Suchmaschine mitzuteilen, was er wissen möchte. Kein Zerlegen komplexer Ideen in kleinere, suchmaschinenfreundliche Phrasen.

Wenn Sie wissen möchten, wer der kleinste Mensch der Welt ist, können Sie in Google einfach „Wer ist der kleinste Mensch der Welt“ eingeben oder sagen. Es gibt Ihnen die genauen Informationen direkt in den SERPs, ohne Websites besuchen zu müssen. Das ist natürliche Sprachsuche in Aktion.

Im Gegensatz dazu bedeutet eine stichwortbasierte Suche, dass Sie anstelle eines vollständigen Satzes nach „kürzester Person“ suchen würden.

Natürlichsprachliche Suchen bestehen aus langen Phrasen oder ganzen Sätzen statt aus kurzen Schlüsselwörtern. Es ähnelt, wie eine Person eine andere Person nach denselben Informationen fragen würde. Internetnutzer lieben es, wenn Suchmaschinen genau verstehen, was sie wollen, und die Suche in natürlicher Sprache tut dies.

Beispiel für die Suche in natürlicher Sprache

Werfen wir zur Verdeutlichung einen Blick auf einige Beispiele für die Suche in natürlicher Sprache im Vergleich zur schlüsselwortbasierten Suche.

• „Wie führt man eine Content-Marketing-Kampagne durch?“ vs. „Content-Marketing-Kampagne“
• „Was ist das beste Weihnachtsgeschenk für Töchter?“ vs „Bestes Weihnachtsgeschenk“
• „Wann wurde die BBC gegründet?“ vs „BBC gegründet“
• „Was ist organisches digitales Marketing?“ vs „organisches digitales Marketing“

Wie Sie sehen können, sind natürliche Suchen länger und aussagekräftiger als Schlüsselwörter. Anstatt grob nach Informationen zu suchen, geben sie genau an, wonach der Nutzer sucht. Hier ist ein hilfreicher Scalenut-Blog mit 12 realen Beispielen für Natural Language Processing (NLP).

Entwicklung der Suche in natürlicher Sprache

Um den Einfluss und die Bedeutung der Suche in natürlicher Sprache zu verstehen, ist es wichtig, dass Sie über ein gewisses Hintergrundwissen zum Thema verfügen. Die Suche in natürlicher Sprache begann bereits in den 90er Jahren mit askjeeves.com. Es war eine einfache Suchmaschine, mit der Benutzer Fragen stellen und Antworten erhalten konnten.

Dann kam Google, der Meister des Suchuniversums. Google hat die Art und Weise, wie wir suchen, verändert und die Qualität der Suchergebnisse kontinuierlich verbessert. Ein großer Durchbruch im Kreuzzug zur „Organisation der Informationen der Welt“ war die Veröffentlichung der BERT-API im Jahr 2018.

Diese kostenlos nutzbare API war ein Kraftpaket der Sprachanalyse, die später mit dem BERT-Update 2019 dauerhaft in den Google-Suchalgorithmus aufgenommen wurde. Seitdem verwendet Bing auch NLP-Suchalgorithmen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Das ist noch nicht alles – Tausende von Unternehmenssoftware weltweit verwenden NLP, um die menschliche Sprache zu verarbeiten und die zugrunde liegende Bedeutung geschriebener oder gesprochener Wörter zu verstehen. Virtuelle Assistenten wie Google Home, Alexa und Siri laufen auf NLP-Programmen, die ihnen helfen, genau zu verstehen, was Benutzer zu ihnen sagen.

Wie funktioniert natürliche sprache

Natural Language Search basiert auf einer fortschrittlichen Computertechnologie, die als Verarbeitung natürlicher Sprache bezeichnet wird. Es führt maschinelles Lernen und statistische Algorithmen aus, um einen Suchbegriff zu analysieren und die Bedeutung und Suchabsicht hinter der Suchanfrage eines Benutzers zu verstehen.

Wenn Sie Siri bitten, die nächstgelegenen Restaurants zu finden, sucht es im Internet nach Restaurants, die Ihrem aktuellen Standort am nächsten liegen. Dies geschieht, indem Sie Ihren Satz zunächst in kleinere Teile zerlegen und die kontextbezogene Bedeutung von „Restaurants“ und „in meiner Nähe“ verstehen.

Es gab eine Zeit, in der dies viel Rechenleistung erforderte. Aber NLP reduziert die Rechenleistung, die durch Syntaxanalyse, Stimmungsanalyse und Hervorhebungswerte erforderlich ist.

Durch Syntaxanalyse versteht es, dass Sie Restaurants finden möchten; Durch Stimmungsanalyse wird die Suchabsicht als navigatorisch eingeschätzt; und durch Hervorhebungen von Wörtern und Sätzen wie „in meiner Nähe“ weiß es, dass Sie Restaurants in der Nähe Ihres Standorts finden möchten.

Um mehr darüber zu erfahren, wie NLP funktioniert und wie es sich auf die Welt der SEO auswirkt, können Sie sich auf diesen ausführlichen Scalenut-Blog „NLP SEO: What Is It And How To Use It For Content Optimization“ beziehen.

Wie Sie den Inhalt Ihrer Website für die Suche in natürlicher Sprache verbessern können

Als Vermarkter und Strategen, die versuchen, eine Marke online sichtbarer zu machen, müssen Sie Ihre Inhaltsstrategie für die Suche in natürlicher Sprache anpassen. Das bedeutet nicht, dass herkömmliche Keywords nicht mehr wichtig sind. Sie spielen immer noch eine große Rolle bei der Suche.

Aber mit ein wenig natürlicher Sprache können Sie sicher sein, dass Ihre Inhalte in Suchmaschinen höher eingestuft werden. Es kann sogar als hervorgehobenes Snippet oder als Website im Bereich „Personen fragen auch“ ausgewählt werden.

Hier sind einige Möglichkeiten, den Inhalt Ihrer Website für die Suche in natürlicher Sprache zu verbessern:

Machen Sie Ihre Inhalte lesbarer

Wenn dies zuvor nur eine Branchennorm für Sie war, sollte es jetzt ein wesentlicher Aspekt Ihrer Content-Strategie sein. Bis zu 20 % aller Suchanfragen in der Google-App erfolgen über die Sprachsuche. Das bedeutet lediglich, dass bis zu 20 % aller Benutzer die Suche in natürlicher Sprache verwenden.

Wenn man bedenkt, dass Google die größte Suchmaschine mit der größten Nutzerbasis (Desktop und Mobil) ist, ist dies eine ziemlich große Zahl. Damit Google Ihre Inhalte in den Ergebnissen der Sprachsuche verwenden kann, müssen Sie sicherstellen, dass sie leicht lesbar und verständlich sind. Teilen Sie große Ideen in kleinere Sätze auf und stellen Sie sicher, dass Ihr Schreiben von Anfang bis Ende gut fließt.

Verwenden Sie Long-Tail-Keywords in Ihren Inhalten

Würden wir natürlichsprachliche Suchanfragen als einen anderen Begriff beschreiben, wären es Long-Tail-Keywords. Genau wie Long-Tail-Keywords bestehen natürliche Suchen normalerweise aus drei Wörtern oder mehr und haben eine sehr spezifische Suchabsicht. Benutzer wissen, was sie wollen, wenn sie die Sprachsuche von Google fragen: „Wer ist der aktuelle Premierminister des Vereinigten Königreichs?“.

Daher ist es sinnvoll, die Integration von Long-Tail-Keywords zu verbessern. Als Vermarkter verwenden Sie bereits einige Long-Tail-Keywords, aber es ist an der Zeit, sich noch mehr auf diese Goldmine des organischen Traffics zu konzentrieren.

Sie können Long-Tail-Keywords für die natürliche Suche auf viele Arten verwenden. Wenn Sie beispielsweise eine Infografik über die Schritt-für-Schritt-Anleitung für etwas erstellen, achten Sie darauf, Long-Tail-Keywords in den Meta-Tags Ihres Bildes zu verwenden.

Oder Sie können die Long-Tail-Schlüsselwörter für die natürliche Suche in die strukturierten Daten Ihrer Webseiten einfügen. Zum Beispiel sollte ein Rezept für gebratenen Tofu so etwas wie „wie man gebratenen Tofu kocht“ oder „wie man köstlichen gebratenen Tofu macht?“ enthalten. im Schema dieser Webseite.

Beantworten Sie Ihre Kundenanfragen über Inhalte

Die meisten natürlichen Suchen sind nichts als direkte Fragen. Ob Sprache oder Text, wenn eine Person eine direkte Frage stellt, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass sie eine direkte Antwort möchte.

Suchmaschinen wie Google verstehen das und versuchen, Fragen direkt in den SERPs mit Rich Snippets wie Knowledge Panels, Featured Content und „People also ask“ zu beantworten.

Wenn Sie als Vermarkter Ihren nächsten Inhalt planen, versuchen Sie herauszufinden, was Ihr Publikum am meisten wissen möchte und welche Wörter es verwendet, um seine Fragen zu formulieren.

Beantworten Sie diese leicht verständlich mit einfachen Sätzen. Dadurch können Suchmaschinen wie Google und Bing Ihre Inhalte besser indexieren und verstehen. Wenn also jemand das nächste Mal eine von Ihnen behandelte Frage stellt, kann Ihre Webseite zu den Top-Ergebnissen gehören.

Erstellen Sie Inhalte rund um die Absicht des Benutzers

Die Benutzerabsicht ist der zugrunde liegende Grund für die Suche eines Internetbenutzers. Einige suchen vielleicht nach grundlegenden Informationen, während andere nach einer vergleichenden Analyse der besten Produkte suchen.

Wenn Sie bei einer Suche angezeigt werden, die nicht der Suchabsicht entspricht, auf die Sie abzielen, erhalten Sie keinen relevanten Traffic. Tatsächlich verlassen die Leute möglicherweise einfach Ihre Website, was den Suchmaschinen mitteilt, dass Ihre Inhalte nicht die richtige Antwort auf die Art der Suche sind.

Beim Erstellen von Inhalten ist es wichtig, dass Sie die Suchabsicht Ihrer Keywords verstehen. Eine Person, die mit "McDonald's" sucht, möchte vielleicht nur etwas über seine Geschichte erfahren. Wenn Sie ihnen also Ihre Bewertung einer McDonald's-Filiale zeigen, ist dies nicht hilfreich.

Die Suchabsicht ist seit dem BERT-Update von Google zum wichtigsten Teil des Content-Marketings geworden. Google verbessert kontinuierlich sein Verständnis der Suchabsicht hinter Suchanfragen, und auch Sie sollten die Suchabsicht hinter Ihren Ziel-Keywords besser verstehen.

Bei Scalenut sind wir auch Suchabsichts-Fans wie Google. Mit Hilfe unseres SERP-Analyzers und der SEO-Hub-Funktionen können Sie die Suchabsicht der Benutzer verstehen.

Der SERP-Analysator hilft Ihnen dabei, sofortige Inhaltsideen basierend auf den erfolgreichsten Inhalten für ein Schlüsselwort zu erhalten. Der SEO-Hub bietet Ihnen eine umfassende Analyse der Top-Ranking-Seiten für ein Keyword mit detaillierten Gliederungen, einer Liste von NLP-Begriffen, von ihnen verwendeten statistischen Quellen, einer Inhaltsbewertung und den am häufigsten gestellten Fragen zu einem Keyword an einem Standort von deine Entscheidung.

Mit all diesen Informationen von den Top-Ranking-Seiten können Sie die Suchabsicht der Benutzer identifizieren, wenn sie Ihr Ziel-Keyword verwenden. Wenn die meisten der Top-Ranking-Seiten ein Konzept erklären, ist die Suchabsicht informativ. Wenn sie mit CTAs geladen sind, ist die Suchabsicht transaktional, und wenn es viele Webseiten derselben Website gibt, ist die Suchabsicht hinter dem Schlüsselwort wahrscheinlich navigationsorientiert.

Basierend auf der Wettbewerbsanalyse, die Sie vom SEO Hub und den SERP-Analysatoren von Scalenut erhalten, können Sie Inhalte rund um die Benutzerabsicht erstellen und Ihre Zielgruppe ansprechen.

Nehmen Sie NLP-Begriffe in Ihre Inhalte auf

Wenn Sie bei der Suche in natürlicher Sprache ranken möchten, ist es wichtig, dass Sie NLP-Begriffe in Ihren Inhalt aufnehmen. Es gibt viele Möglichkeiten, wie es helfen könnte.

Einer der Rankingfaktoren des Suchalgorithmus von Google ist beispielsweise die TF-IDF-Methode. Es ist ein maschinelles Lernmaß für den Informationsabruf, das die Bedeutung eines Wortes bei der Verstärkung der Bedeutung und Nützlichkeit von Inhalten für eine bestimmte Suchanfrage misst. Es hilft den Algorithmen von Google, den Wert eines Wortes in einem bestimmten Kontext zu verstehen.

Methoden wie TF-IDF und NLP machen Google-Ergebnisse effektiver, unabhängig vom Keyword-Fokus. Stattdessen helfen sie Google dabei, Webseiten basierend auf der Bedeutung des gesamten Textes zu ranken.

Wenn Sie in Ihren Inhalten Wörter mit hohem TF-IDF-Wert und NLP-Begriffe verwenden, sieht Google Ihre Website als gute Informationsquelle an. Wenn jemand dieselben Begriffe verwendet, weiß Google außerdem sofort, dass Ihre Website ein guter Kandidat für die Suchergebnisse ist.

Verwenden Sie Content-Optimierungsplattformen wie Scalenut

Eine weitere großartige Möglichkeit, Ihre Inhalte für die Suche in natürlicher Sprache zu optimieren, ist die Verwendung einer NLP-basierten Plattform wie Scalenut.

Von der Ideenfindung über Themencluster bis hin zur Erstellung besserer Inhalte als Ihre Konkurrenten sind Plattformen, die auf KI-Technologien wie NLP und GPT-3 basieren, ideal für gründliche Recherche und optimierte Inhaltserstellung.

Zum Beispiel helfen wir Inhaltserstellern, die besten Inhalte zu veröffentlichen, indem wir ein Inhaltsbewertungssystem verwenden, das das Vorhandensein von NLP-Begriffen in den Inhalten untersucht.

Ist Ihr Inhalt bereit für die Suche in natürlicher Sprache?

Wenn Sie in der heutigen Zeit ein Marketingprofi sind, wissen Sie, wie wichtig gute Rankings sind. Sie wissen auch, dass es zwischen den Websites einen harten Wettbewerb um jedes wertvolle Keyword gibt.

In einem solchen Szenario hilft Ihnen die Suche in natürlicher Sprache, eine Nische für Ihre Content-Marketing-Kampagnen zu finden. Wenn Sie dieses Konzept verstehen, können Sie nicht nur bessere Inhalte erstellen, sondern auch sicherstellen, dass Ihre Bemühungen die richtigen Leute auf Ihre Website bringen.

Und wenn Sie Hilfe brauchen, ist Scalenut immer bereit.

Wir helfen Ihnen sicherzustellen, dass Sie die besten NLP-Begriffe für ein Ziel-Keyword verwenden, was Ihre Position als Experte auf diesem Gebiet festigt. Nehmen Sie Scalenut für eine Spritztour. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion und schalten Sie noch heute ein Kraftpaket für die Erstellung von Inhalten und die NLP-Suchmaschinenoptimierung frei.

Über Scalenut

Scalenut ist eine All-in-one-SEO- und Content-Marketing-Plattform, die von KI unterstützt wird und Vermarktern auf der ganzen Welt dabei hilft, qualitativ hochwertige, wettbewerbsfähige Inhalte in großem Maßstab zu erstellen. Von der Recherche, Planung und Skizzen bis hin zur Qualitätssicherung hilft Ihnen Scalenut dabei, in allem das Beste zu erreichen.

Stärken Sie Ihre Content-Marketing-Kampagnen mit KI. Melden Sie sich bei Scalenut an und beginnen Sie noch heute mit der Erstellung von Inhalten.