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Semantic Search

Schreibtisch von oben


Unter „Semantic Search“, zu Deutsch semantische Suche, versteht man ein Verfahren, über das die Algorithmen von Suchmaschinen wie Google Rückschlüsse auf die Intention beziehungsweise die Zielsetzung des Users ziehen können. Dazu setzen sie die Bestandteile der Anfrage in Kontext zueinander und analysieren die Beziehungen zwischen Wörtern, Satzteilen und gegebenenfalls ganzen Sätzen. Auf diese Weise findet der User im Idealfall schneller das, wonach er gesucht hat.

Themen statt Keywords

 

Um zu verstehen, was die Semantic Search genau ist, betrachtet man sie am besten im Vergleich zur „regulären“ Suche. Bei Letzterer durchforsten die Algorithmen der Suchmaschinen eine Website nach bestimmten Keywords. Unter anderem, je nachdem, wie häufig ein bestimmtes Keyword vorhanden ist, wird der Website eine gewisse Relevanz zu einem bestimmten Suchbegriff zugeordnet. Diese Art der Suche orientiert sich also vor allem an der Website. Die Intention des Users bleibt weitestgehend außen vor.

Der große Vorteil dieser Methode ist, dass Google und Co. mit den Suchalgorithmen vergleichsweise wenig Aufwand haben. Da jeder Suchbegriff „nur“ in Beziehung mit bestimmten Keywords gesetzt werden muss, sind solche Algorithmen recht einfach zu entwickeln. Nachteilig ist dagegen, dass die Suche kaum personalisiert werden kann: Gibt beispielsweise ein User aus Berlin den Suchbegriff „Bayern München“ ein, wird er dieselbe SERP (Search Engine Result Page) erhalten wie ein User aus Hamburg. Ob der User dabei auf der Suche nach Sightseeing-Tipps für München, nach einer Karte für das nächste Spiel des Fußballclubs oder nach einer Routenbeschreibung zur bayrischen Hauptstadt war, kann die Maschine nicht erkennen.

Den User Intent im Blick behalten

 

Während der Algorithmus bei der regulären Suche nach einzelnen Keywords Ausschau hält, nimmt die semantische Suche einzelne Bestandteile bzw. die Anordnung der Wörter unter die Lupe. So ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass der Nutzer genau auf die Informationen stößt, nach denen er gesucht hat. Natürlich ist auch die Semantic Search keine Kristallkugel, die auf magische Weise erkennen kann, wonach der User genau sucht. Aber durch die richtige Auswertung des Suchbegriffs ist es bei einer Semantic Search deutlich wahrscheinlicher, dass der User die Information erhält, die er haben wollte. Spinnt man das Beispiel von eben weiter, ließe sich etwa durch die Anordnung der Wörter – erst „Bayern“ und dann „München“ – darauf schließen, dass der User eine Information zum Fußballclub sucht.

Den Nutzer dank der Semantic Search persönlich abholen

 

Grundsätzlich funktioniert die Semantic Search besser, je länger die Suchanfrage des Users ist, denn mehr Wörter bedeuten mehr Informationen, die in Relation zueinander gesetzt werden können. Bei einer Anfrage wie „Deutschland“ ist auch die Semantic Search weitgehend machtlos, denn anhand eines Worts ist es kaum möglich, näher auf die Intention des Users zu schließen. In einem solchen Fall wird eine Suchmaschine wie Google in der Regel allgemeine Informationen zum Suchbegriff präsentieren. Würde die Suchanfrage dagegen „Eiffelturm wie hoch“ lauten, wäre die Semantic Search problemlos in der Lage, den Wunsch des Users zu erkennen. Zudem kann die Semantic Search Tipp- und Rechtschreibfehler „ausbügeln“. Die Semantic Search ist also in der Lage, gerade bei komplexeren Anfragen deutlich schneller passende Ergebnisse beziehungsweise den gesuchten Content zu liefern.

Google und die semantische Suche

 

Als Platzhirsch unter den Suchmaschinen kommt Google natürlich auch in Sachen Semantic Search eine besondere Bedeutung zu. Die ersten Algorithmen für die semantische Suche führte Google 2013 mit dem Hummingbird-Update ein. 2015 folgte dann mit RankBrain eine weitere Verbesserung der Semantic Search. Das grundlegende Prinzip ist bei RankBrain unverändert gegenüber der semantischen Suche. Es versucht, Beziehungen zwischen Wörtern und Wortgruppen herzustellen. Darüber hinaus kann dieser Algorithmus sich aber auch die Bedeutung von unbekannten Wörtern erschließen. Damit ist RankBrain quasi eine Art „Semantic Search 2.0“ – und Google ist offensichtlich bestens in diesem Bereich aufgestellt.

Absolute Aussagen dazu oder auch darüber, wie Google im Vergleich zur Konkurrenz dasteht, sind jedoch schwierig. Zwar zeigte sich Google bei RankBrain ungewohnt offen, die genaue Funktionsweise der Algorithmen und die entscheidenden Suchkriterien sind aber sowohl bei RankBrain als auch beim Hummingbird-Update ein Geheimnis geblieben.

Semantic Search und SEO

 

Werden die Kriterien für die Zusammenstellung der SERPs verändert, ist das selbstverständlich auch für die Suchmaschinenoptimierung von Bedeutung. Schließlich geht es hier ja darum, eine Seite so zu gestalten, dass die User sie möglichst gut über Google und Co. finden.

Ändern sich nun die Regeln, nach denen eine Website bewertet wird, lässt das nicht nur Experten aufhorchen. Allerdings ist es in Fachkreisen durchaus umstritten, inwieweit sich die Semantic Search jetzt schon auf klassische SEO- und Online-Marketing-Maßnahmen auswirkt. Zwar steht außer Frage, dass die Methoden verändert werden müssen. Viele Experten gehen aber davon aus, dass die Entwicklung im Bereich Semantic Search so langsam vorangeht, dass ausreichend Zeit bleibt, um die bisher wirksamen SEO-Maßnahmen anzupassen. Zudem hat die Semantic Search die normale Keyword-Suche noch nicht verdrängt – und Letztere ist für viele SEO-Maßnahmen bestens geeignet, da sie verschiedenen Usern im Normalfall immer dieselben Ergebnisse zu einer bestimmten Anfrage liefert. Das reduziert den Aufwand für die Suchmaschinenoptimierung deutlich.

Es gibt allerdings auch Stimmen, die bereits jetzt für eine stärkere Ausrichtung von SEO auf die Semantic Search plädieren. Für diese Fachleute ist die semantische Suche die Zukunft von Google und Co. – und diese Zukunft hat mit Hummingbird, RankBrain und ähnlichen Algorithmen bereits begonnen. Dementsprechend halten sie es für nötig, sobald wie möglich neue Strategien zu entwickeln, mit denen Content und Websites auch bei einer semantischen Suche auf den oberen Plätzen der SERP landen.

Mit Top-Content die Semantic Search verfeinern

 

Unabhängig von der Bedeutung der Semantic Search gibt es aber noch viele weitere Möglichkeiten, SEO zu betreiben, die sowohl bei der semantischen als auch bei der Keyword-Suche funktionieren. Hierzu zählen zum Beispiel die Optimierung der Website-Struktur, der Navigation und der Ladezeiten. Darüber hinaus lässt sich das Ranking einer Website wahrscheinlich auch über Backlinks und Aktivitäten auf Social-Media-Kanälen positiv beeinflussen.

Eine besondere Bedeutung kommt hochwertigem Content zu, den auch Google und andere Suchmaschinen immer besser bewerten können. Besitzt eine Website nämlich einen hohen Informationsgehalt und eine ebenso hohe Relevanz für das behandelte Thema, wird sie sowohl bei der semantischen als auch bei der Keyword-Suche gut abschneiden. Der Grund dafür ist ebenso einfach wie einleuchtend: Die verwendeten Keywords sorgen dafür, dass die Seite bei der Keyword-Suche rankt, während der Content ein breites Feld an Informationen bietet, die viele der Fragen eines Users zum Thema der Seite beantworten werden. Der im Online-Marketing oft zitierte Wahlspruch „Content is king“ wird also auch bei der Semantic Search weiterhin gelten.

Fazit: Vollständiges Verstehen der Suchanfragen

 

Die semantische Suche ist eine zukunftsträchtige Basis für die Weiterentwicklung von Suchmaschinen. Durch die Analyse der Suchanfrage kann die Maschine Rückschlüsse ziehen und dem User so schneller den Content liefern, den er sucht. Im Moment steckt diese Methode zwar noch in ihren Anfängen, sie wird für Google und Co. aber immer mehr an Bedeutung gewinnen – und damit auch für das Online-Marketing und die Suchmaschinenoptimierung. Es gibt zwar bereits jetzt einige Optimierungsmethoden, die auch bei einer semantischen Suche noch greifen. Denn insbesondere der Content spielt hier eine wichtige Rolle. Allerdings werden SEO-Experten für die Zukunft neue Herangehensweisen entwickeln müssen. Denn nur so werden Unternehmen in der Zukunft weiterhin in der Lage sein, aktiv Einfluss auf die Positionierung ihrer Websites innerhalb der SERPs zu nehmen.

 

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