Die Suchmaschinenoptimierung hat sich längst zu einer professionellen Brache entwickelt und bildet eine der wesentlichen Säulen des Online-Marketings. Die Entwicklung der Suchmaschinen macht den SEO-Prozess jedoch immer komplexer. Denn die Suchmaschinen versuchen, immer besser auf die Bedürfnisse der Suchenden einzugehen.
Kai Spriestersbach zeigt, dass es nicht nur für Suchmaschinen wichtig ist, die Intentionen der Nutzer zu verstehen. Auch für die Suchmaschinenoptimierung ist dies von entscheidender Bedeutung. Doch wie verarbeitet die Suchmaschine Google Suchanfragen? Welche Ergebnisse werden wo angezeigt? Und was bedeutet das für die Priorisierung von Themen und die Optimierung der Inhalte?
Spriestersbach erklärt die komplexen Vorgänge im Hintergrund einer Suchanfrage. Moderne Suchmaschinen setzen unterschiedliche Daten und Algorithmen ein, um eine hohe Nutzerzufriedenheit und damit Kundenbindung zu erreichen. Die Publikation zeigt, wie das funktioniert und welche Schlussfolgerungen es für die Suchmaschinenoptimierung mit sich bringt.
Inhaltsverzeichnis
- Zusammenfassung
- Abstract
- 1 Einleitung
- 2 Suchmaschinenoptimierung
- 2.1 Relevanz und Bedeutung der Suchmaschinenoptimierung
- 2.2 Keyword-Recherche und Auswahl
- 2.3 Suchmaschinen und ihre Funktionsweise
- 2.4 Suchmaschinenalgorithmen und ihre Weiterentwicklung
- 3 Taxonomie von Suchanfragen
- 3.1 Taxonomie von Suchbegriffen
- 3.2 Taxonomie von Suchintentionen
- 3.3 Klassifizierung und Interpretation von Suchbegriffen
- 4 Analyse der Suchergebnisseite
- 4.1 Aufbau und Struktur der Suchergebnisseite
- 4.2 Indikatoren und Diskriminatoren für die Suchintention
- 4.3 Datenerhebung und -auswertung
- 5 Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit befasst sich mit der automatisierten Keyword-Klassifizierung von Suchmaschinen wie Google. Sie untersucht, ob es möglich ist, die Taxonomie der Suchanfragen aus der Struktur der Suchergebnisseite abzuleiten und diese Erkenntnisse für die Suchmaschinenoptimierung zu nutzen. Das Ziel ist es, ein besseres Verständnis für die Nutzerintention bei der Keyword-Recherche zu gewinnen und diese Erkenntnisse für die Entwicklung von SEO-Strategien einzusetzen.
- Analyse der Taxonomie von Suchanfragen
- Untersuchung der Struktur der Suchergebnisseite von Google
- Identifizierung von Indikatoren und Diskriminatoren für die Nutzerintention
- Entwicklung eines theoretischen Ansatzes für die automatisierte Keyword-Klassifizierung
- Bewertung des Potenzials für die Anwendung in der Suchmaschinenoptimierung
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung: Diese Einleitung erläutert die Relevanz der Suchmaschinenoptimierung und die Bedeutung des Verständnisses der Nutzerintention bei der Keyword-Recherche.
- Kapitel 2: Suchmaschinenoptimierung: In diesem Kapitel wird die Funktionsweise von Suchmaschinen und die Entwicklung von Suchmaschinenalgorithmen näher beleuchtet. Es werden verschiedene Aspekte der Suchmaschinenoptimierung behandelt, wie die Keyword-Recherche, die Auswahl von Suchbegriffen und die Anpassung von Inhalten an die Bedürfnisse der Suchenden.
- Kapitel 3: Taxonomie von Suchanfragen: Dieses Kapitel befasst sich mit der Klassifizierung und Interpretation von Suchbegriffen und den verschiedenen Arten der Suchintention. Es werden die Taxonomien von Suchbegriffen und Suchintentionen im Detail vorgestellt.
- Kapitel 4: Analyse der Suchergebnisseite: In diesem Kapitel wird die Struktur der Suchergebnisseite von Google analysiert. Es werden verschiedene Indikatoren und Diskriminatoren für die Nutzerintention identifiziert und die Datenerhebung und -auswertung erläutert.
Schlüsselwörter
Die wichtigsten Schlüsselwörter und Fokusthemen dieser Arbeit sind: Suchmaschinenoptimierung, Keyword-Klassifizierung, Taxonomie von Suchanfragen, Nutzerintention, Google-Suchergebnisseite, Indikatoren, Diskriminatoren, automatisierte Klassifizierung.
- Arbeit zitieren
- Kai Spriestersbach (Autor:in), 2019, Automatisierte Keyword-Klassifikation von Suchmaschinen wie Google. Nutzerzufriedenheit durch Berücksichtigung der Intention im SEO, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/468935
