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Mythos entlarvt: Eine Seite mit LSI-Schlüsselwörtern übertrifft eine Seite mit höherer Keyword-Dichte

LSI vs. Keyword-Dichte

Dieser Test basiert auf der Beobachtung, dass die Ranglistenseiten das Schlüsselwort nicht offenkundig mehrfach im Text wiederholen. Die meisten SEO-Profis raten dazu, von der Verwendung von Schlüsselwörtern wegzukommen und eine natürlichere Sprache zu verwenden. Die Idee ist, dass Google immer schlauer wird und nach Inhalten auf Seiten sucht, die der Suchabsicht des Nutzers entsprechen, und nicht nach Inhalten, die auf der Platzierung von Schlüsselwörtern basieren. 

Der Fachbegriff für "natürliche Sprache" ist Latent Semantic Indexing oder LSI. LSI wird oft mit "Synonymen" verwechselt, aber es sind unterschiedliche Begriffe. LSI sind Wörter, die in einem Gespräch über ein bestimmtes Thema auftauchen würden. Wenn Sie zum Beispiel ein Gespräch über Küchen führen, ist es naheliegend, Wörter wie Herd, Spüle, Kühlschrank, Speisekammer usw. zu erwähnen. Das sind LSI-Begriffe. Natürlich werden in natürlichen Gesprächen auch Synonyme für die Zielbegriffe auftauchen, daher wurden in diesem Test auch Keyword-Variationen und nicht nur reine LSI-Begriffe verwendet. 

Um unsere natürliche Sprache/LSI zu erhalten, mussten wir von unserem normalen "lorem ipsum"-Inhalt abweichen und einen tatsächlichen Begriff verwenden, der LSI erzeugen würde, der verwendet werden kann. Zu diesem Zweck wurde eine Schlüsselwortphrase gefunden, die nur wenige Ranking-Seiten hatte, aber LSI-Begriffe erzeugen konnte. 

Für diesen Test wurde ein Suchbegriff für eine lokale Dienstleistung in einer abgelegenen Gegend gewählt (Hausabbruch Bunbury). Die Suche nach diesem Stichwort mit Anführungszeichen ergab nur 4 Ergebnisse. Die Artikel wurden beide in einem Google Doc veröffentlicht und waren öffentlich zugänglich. Testartikel 1 hatte 600 Wörter, während Testartikel 2 604 Wörter enthielt. Der Unterschied zwischen den Artikeln bestand darin, dass im zweiten Artikel das Schlüsselwort "Hausabriss" nicht wiederholt, sondern nur einmal verwendet wurde, während im restlichen Artikel LSI-Schlüsselwörter verwendet wurden. Die LSI-Schlüsselwörter wurden durch die Suche nach "Haus abreißen" mit dem Keyword-Planer und die anschließende Auswahl geeigneter Variationen ermittelt. Im Testartikel wurde "Haus abreißen" 7 Mal wiederholt, während in Testartikel 2 dieses Keyword nur einmal verwendet wurde.

Ergebnisse

Die Seite, die nur das Zielkeyword verwendet, schlägt die Seite, die das Keyword 1 Mal verwendet und dann LSI und Keyword-Variationen einsetzt. 

Schlussfolgerung

Dieser Mythos ist entkräftet. Die Seite, die nur die Ziel-Keywords verwendet, schlägt eine Seite, die das Keyword 1 Mal verwendet und dann LSI/Keyword-Variationen einsetzt. 

Die Keyword-Dichte ist immer noch ein wichtiger Ranking-Faktor für ein einzelnes Keyword. LSI ist zwar definitiv ein Rankingfaktor, ersetzt aber nicht die Wichtigkeit, das Zielkeyword auf die Seite zu bringen. Oft hört man von Profis, dass sie aufgrund von Hummingbird oder RankBrain von der Verwendung von Keywords abrücken und nur noch LSI verwenden. Was man von diesen Profis nicht hört, ist, dass man Google immer noch dabei helfen muss, zu verstehen, worum es auf der Seite geht, und zwar in erster Linie.

Ein wichtiger Punkt ist, dass in diesem Test nicht ersichtlich ist, ob die Seite mit LSI-Keywords für viel mehr Keywords ranken würde.

Clint's Feedback

In diesem Video spricht Clint über diesen Test. Er spricht auch über die Keyword-Dichte und die Verwendung von LSI und gibt einige Beispiele.

Dies ist Test Nummer 25 - LSI vs. Keywords

The concept Latent Semantic Indexing is not new, it’s been around since way before 2016 did this test, but I think it was becoming more and more popular as more tools came out to address it. Text analysis tools, like, let’s say Ntopic would be a good example. There’s a tool inside of the WebSite Auditor for SEO power suite, there’s a bunch of them out there.

Und im Grunde ist das Konzept - sagen wir mal, Sie schreiben ein Thema über Holzpfeifen. Die Tools sehen sich die Seiten an, die für Holzpfeifen ranken, und zählen alle Wörter, die dort vorkommen, und sehen, welche davon häufiger verwendet werden. Und dann würden sie sagen, dass Sie diese Wörter in Ihrem Inhalt verwenden sollten, weil diese Wörter oft mit dem Zielwort in Verbindung gebracht werden, für das Sie zu ranken versuchen. Und so LSI

Dieser Test muss auf jeden Fall überarbeitet werden, denn jetzt haben wir Super-LSI, um ein besseres Wort zu finden. Wir haben Entitäten und Entitäten erzeugen einen ziemlichen Wirbel in der SEO-Gemeinschaft und bei den Content-Leuten, maschinelles Lernen, KI usw. Es gibt Bert, Smith, und ich bin sicher, dass Open AI, all diese anderen Dinge, die sich entwickeln und Entitäten auf eine ganz neue Weise betrachten. Wenn Sie sich viele Listen ansehen, werden Sie feststellen, dass viele davon "LSI-Begriffe" sind. Wir sind bereits Entitäten - Personen, Orte, Dinge und Ereignisse. 

Wir wollten sehen, ob LSI, d. h. die Bildung des Themas um ein Schlüsselwort mit Hilfe von Latent Semantic Indexing oder Super-LSI-Entitäten, die Schlüsselwortdichte in einem direkten Vergleich übertreffen würde. Anstatt weniger oft mehr oder weniger über mein Keyword zu sagen, würde ich mehr sagen, indem ich LSI verwende und meine Keyword-Dichte niedrig halte. 

Und das Ergebnis war ein Sieg der Schlüsselwortdichte. Die für das Keyword optimierte Seite schlug die LSI-optimierte Seite. 

Eine geringere Keyword-Dichte mit verstärkter LSI-Optimierung schlägt keine Keywords. Eine höhere Keyword-Dichte funktioniert einfach nicht. Das müssen Sie also herausfinden, wenn Sie Ihre Inhalte schreiben. Es gibt viele verschiedene Tools, die die Keyword-Dichte aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten. 

Ich schalte jetzt SERPworkx ein, und Sie können eine Keyword-Dichte von 01 mit einem SERP-Durchschnitt von 0,034 sehen. 

Es ist noch nicht einmal ganz klar, wie sie das gemacht haben. Ich habe sie einmal gefragt, und wir schauen uns die gesamte Seite an, um das herauszufinden, usw. Aber wenn Sie hierher kommen und sich ein anderes Keyword-Density-Tool ansehen, nehmen wir einfach ein Beispiel. Keyword-Dichte-Prüfer. Keyword-Density-Trigger, nehmen wir einfach ein beliebiges. Eigentlich sollten wir uns ein paar Extras aussuchen. Ich sehe Internet-Marketing-Ninjas. Wir nehmen das.

Gut, wir haben also diese eine Seite und kopierten den Backlink, kopierten die URL. Die Dichte in SERPworx sagte Punkt .034 oder es ist eigentlich eine, aber ich bekomme Schlüsselwörter überall versteckt es. Setzen Sie .17, das ist die Dichte .174 Holzrohre. Okay, dann schauen wir mal hier rein.

Die Top-Keywords Häufigkeit und ich will keine Häufigkeit und ich will Dichte. Zwei Worte, Holzrohre. Dieses Tool hat keine gefunden, und es sieht so aus, als würde ich mich über die vielen Anzeigen hier ärgern, also schauen wir nach unten, wo wir nichts sehen.

Die Keyword-Dichte wäre laut diesem Tool gleich Null, oder? Gehen wir also hierhin. Diesem Tool zufolge wäre die Keyword-Dichte gleich Null. Dieses Tool liefert Ihnen nur einzelne Keywords.

So the number one page has no exact match. So you see why this needs to be retested. It needs to be looked at. I bet you I can run it on Cora and find something else. Let’s see that. Why not, we’re here, we might as well mess with some of my tools, right. 

Cora Lite. Ich weiß nicht, ob es das während der Arbeit anzeigt. Holzpfeife 2,96. Holzrohre, das ist der Plural. Ich würde das einfach zusammenzählen und sagen, es ist 3%. Das war also angegeben und dann sagte dieses Tool, dass es das nicht ist, wenn ich mich richtig erinnere. Gehen wir zu Amazon und überprüfen das. Wooden Pipes ist nicht einmal da. Das ist interessant. Sehen Sie. Es ist also null, laut diesem Tool, drei, null.

Schauen wir mal, was hier steht. Hölzerne Rohre 1%.

Also, grob gesagt, wollen wir etwa 1,52%, Holzrohre. Das ist es, wonach wir suchen.

Und dann rühre ich es um. Und dann sehen wir mal, was da los ist.

Die Testergebnisse besagen, dass sie für diese Seite optimiert wurde, sie hat die LSI geschlagen. Wir müssen also überprüfen, ob das immer noch der Fall ist, insbesondere mit der Implementierung von Googles NLP-API und möglicherweise Bert usw., die Ihnen helfen, die Seiten zu analysieren und Themen zu erkennen und zu formulieren usw. Wir müssen also herausfinden, ob das immer noch der Fall ist, ob das immer noch ein Geschäft ist.

Außerdem können Sie an dem, was ich gerade gemacht habe, sehen, dass jedes Werkzeug unterschiedliche Ergebnisse liefert. Ich bin mir sicher, dass ich mit dem Cora-Tool hier andere Ergebnisse erhalten werde, sobald das erledigt ist. Sie müssen das also berücksichtigen und sich umsehen und ein Tool finden, dem Sie vertrauen. Eines, von dem Sie wissen, dass es Ihnen die genauesten Ergebnisse liefern wird. 

Einige Dinge, die das durcheinander bringen, sind die Kopfzeile, die Fußzeile, die Seitenleisten, manchmal die Anzeigen, wenn es Textanzeigen darin gibt, diese Art von Dingen. Kommentare bringen den Keyword-Density-Checker durcheinander, wenn Sie sie nicht einbeziehen. Denn Google sieht diese Kommentare, und je mehr Inhalt Sie haben, desto geringer wird Ihre Keyword-Dichte, wenn Ihre Besucher nicht zu diesem Thema kommentieren oder dieses Keyword verwenden. Sie reduzieren also Ihre Keyword-Dichte für die gesamte Seite. 

Aber das setzt voraus, dass Google das kombiniert und nicht weiß, ob Sie Ihren Artikel an einem Punkt begonnen und an einem anderen beendet haben, oder ob Google das nimmt und, da die Kommentare in der Regel innerhalb des Body-Tags geladen werden, in diesen einfügt. Das ist eine interessante Frage, die ebenfalls getestet werden könnte.

Cora lite ist immer noch dabei, sein Ding zu machen. Es könnte ein bisschen dauern, weil ich gleichzeitig aufnehme und wir im Moment viel auf meinem Computer abfragen, wir werden sehen, es ist fast fertig.

Aber im Grunde genommen läuft es einfach durch. Falls Sie das noch nie gesehen haben, es läuft durch die Top 100. Es vergleicht. Es sieht sich an, was die Konkurrenten tun, und sagt dann, was Sie tun müssen, um sie zu schlagen. Ich hätte auch ein Ziel angeben oder eine URL hinzufügen können, damit ich es mit anderen vergleichen kann. Und am Ende, wenn alles gesagt und getan ist, wird es diesen schönen Bericht ausspucken, den Sie als HTML-Datei für Ihre Berichte oder was auch immer Sie tun wollen, speichern können. Darauf warten wir also. Es wird uns Entitäten geben, die wir verwenden können, und ich glaube, es gibt dort LSI-Berichte. Es ist ein bisschen anders als das Hauptprogramm von Cora. Die Cora-Hauptsoftware macht alle LSI wie ntopic usw. Sie kümmert sich um Konten und all diese Dinge. Ich bin mir nicht ganz sicher, ob diese Software das auch tut. Aber ich weiß, dass dieser Bericht eigentlich kleiner ist. Er ist nicht so umfangreich wie der Cora-Hauptbericht, weil die Cora-Hauptausgabe eine Excel-Tabelle ist.

Normalerweise können das Hunderte von Wörtern sein, aber der Vorteil von beiden ist, dass sie die große Anzahl von Wörtern reduzieren und sagen, hier sind die, die Sie wahrscheinlich am meisten benutzen sollten. 

Sie sind auch nützlich, wenn Sie all diese Berichte kombinieren und, sagen wir, Sie haben 10 davon und Sie ranken für, ich weiß nicht, sagen wir mal, städtisches Webdesign. Sie haben also 10 Städte, und Sie können die gelben Schilder finden, die allen gemeinsam sind und die sehr beliebt sind, und diese in Ihre Vorlage einfügen, während Sie diese ausbauen, um zu versuchen, für mehr Dinge zu ranken. Damit Sie das Rad nicht neu erfinden und jede Stadt einzeln untersuchen müssen, kommen Sie der Sache schon etwas näher. 

Wir müssen diese erneut testen, wir müssen die LSI absichtlich ohne die Entitäten testen und dann müssen wir die LSI mit den Entitäten testen und dann würde ich sagen, nur die Entitäten testen, aber das macht keinen Sinn, weil es immer noch LSI ist, aber wir werden alle diese Tests durchführen und das wird eine gute Reihe von erneuten Tests für die Mitglieder der SIA sein. 

Neugierig auf LSI? Wir haben weitere Tests zu LSI, Keyword-Variationen und Übereinstimmungen! Schauen Sie sich unsere Testartikel an und lesen Sie sie nach.

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Um ein Unternehmen erfolgreich zu führen, braucht es ein Dorf. Mehrere Mitarbeiter tragen zu den Artikeln unter dieser Überschrift bei. Hier können Sie mehr über sie lesen: vollständige Biographie hier.