Wie kann die semantische Suche bei Long-Tail-Anfragen helfen?

Bei der Optimierung von Webinhalten sind Keywords, wie allgemein bekannt, weiter wichtig. Der Wettbewerb um die Platzierung bei einzelnen Keywords ist hart und digitale Inhalte werden in rasantem Tempo veröffentlicht. Mit jeder Änderung der Google-Algorithmen werden neue Regeln für eine bessere Platzierung von Inhalten festgelegt und Marken, die eine möglichst häufige und effektive Platzierung ihres Keywords für ausreichend hielten, mussten das Gegenteil feststellen.

Long-Tail-Keywords sind nicht neu, wenn es um die Verbesserung von Inhalten und die Beantwortung von Nutzeranfragen geht. Google hat bereits vor fast zehn Jahren Long-Tail-Keywords und die semantische Suche als wichtige SEO-Faktoren eingeführt. Heute gehen diese Faktoren über SEO hinaus und betreffen alle Aspekte der Online-Konversation. Wissensdatenbanken, die Website-Suche oder auch Chatbots interpretieren Wörter und versuchen, den Nutzern Ergebnisse zu liefern – doch je komplexer die Formulierungen sind, desto schwieriger ist es, die richtigen Antworten zu geben. Andererseits verwenden die Nutzer bei ihren Suchanfragen immer häufiger umgangssprachliche Formulierungen. Daher ist wichtiger denn je, Long-Tail-Anfragen verstehen und beantworten zu können.

Suchfunktionen und Konversationsplattformen erleichtern Nutzeranfragen, aber sie basieren oft auf der einfachen Keyword-Suche und schenken Long-Tail-Anfragen kaum Beachtung. Dadurch bleiben Chancen ungenützt.

Doch wie wichtig sind Long-Tail-Anfragen und welche Rolle spielt die semantische Suche dabei?

Was sind Long-Tail-Suchanfragen?

Bei Long-Tail-Suchanfragen handelt es sich um längere und gezieltere Suchanfragen, die die Nutzer in der Regel wie folgt stellen:

  • durch eine sehr prägnante Frage mit umfassenden Details oder
  • durch Spracheingabe, da wir mündlich zur Verwendung von wesentlich mehr Wörtern neigen.

In der Suchmaschinenoptimierung haben Long-Tail-Keywords ein geringes Suchvolumen, einen geringen Wettbewerb, aber hohe Konversionsraten. Diese Anfragen entsprechen den letzten Stufen eines Kauftrichters.

Wir nennen sie Long-Tail, weil sie sich in einem Diagramm bei der Darstellung nach dem Suchvolumen am langen Ende der Suchanfragenkurve befinden. Der Begriff Long-Tail-Keyword stammt aus dem Buch „The Long Tail“ von Chris Anderson. Darin zeigt Anderson, dass ein Nischen-Keyword durch die Weite des Internets selbst bei einem kleinen Markt profitabel sein kann.

Warum sind Long-Tail-Keywords wichtig?

Heutzutage verwenden Internetnutzer die Suchfunktion auf einer Website gleich wie jene in der Google-Suchleiste. Das bedeutet, dass nur 20 % der Suchanfragen im Internet mit kurzen Keywords formuliert werden, während 80 % der Suchanfragen auf Websites aus 3 oder mehr Wörtern, den so genannten Long-Tail-Keywords, bestehen.

Website-Besucher sind es gewohnt, Informationen auf Google in natürlicher Sprache und nicht nur mit gezielten Keywords zu finden, und erwarten nun, dass sie bei der Suche in den Websites ebenso verstanden werden. Online-Unternehmen müssen ihre Suchfunktion verbessern und in der Lage sein, auf jede Nutzeranfrage, unabhängig von ihrer Komplexität oder Länge, die richtigen Antworten zu geben, anstatt durch die Ausgabe „kein Ergebnis“ die Frustration der Benutzer zu erhöhen.

Die Prämisse ist ganz klar: Die Suchtechnologie muss in der Lage sein, Long-Tail-Keywords zu entziffern, um zu verstehen, was die Kunden wirklich meinen, und ihnen das richtige Suchergebnis zu zeigen.

Der nächste Schritt: Long-Tail-NLP und semantische Suche

Was haben Long-Tail-Keywords und Natural Language Processing gemeinsam? Nun, die NLP-Technologie ist einfach der beste Weg, um die wahre Absicht und Bedeutung hinter Long-Tail-Keywords zu erkennen. Menschen drücken ihre Wünsche auf verschiedene Weise aus, da wir nicht binär sprechen. Ein und dasselbe Wort oder ein und derselbe Satz können mehrere Bedeutungen haben und die gleiche Absicht kann auf unterschiedliche Weise ausgedrückt werden.

Dank NLP-Technologie kann eine Website-Suchmaschine die Bedeutung hinter komplexen Suchanfragen, einschließlich Long-Tail-Keywords, verstehen und den Webnutzern sachdienliche Antworten liefern. Diese Entwicklung von der einfachen Keyword-Suche hin zu einer stärker auf die eigentliche Absicht ausgerichteten Suche wird als semantische Suche bezeichnet.

Was ist der Unterschied zwischen stichwortbasierter Suche und semantischer Suche?

Bei der Keyword-Suche bekommt man, wonach man fragt. Wenn ein Wort ein Homograph ist, also unterschiedliche Bedeutungen hat, aber auf die gleiche Weise geschrieben wird, erscheint es in Ihrer Suche. Es wird nicht unterschieden zwischen Fliegen, dem Plural der Fliege, und dem Fliegen mit dem Flugzeug. Wenn es relevante Inhalte über geflügelte Insekten im Allgemeinen gibt, werden diese bei einer reinen Keyword-Suche nach Fliegen nicht gefunden, denn die reine Keyword-Suche kann keine kausalen Beziehungen zwischen den Wörtern erkennen.

Die semantische Suche befasst sich mit der Bedeutung von Wörtern und berücksichtigt die Absicht des Benutzers, um Informationen und Konzepte bereitzustellen, die nicht explizit in der Anfrage stehen.

Wenn Unternehmen also eine Benutzererfahrung bieten wollen, die die Absicht des Gesagten berücksichtigt, sei es durch Konversationsplattformen, Chatbots oder SEO-Keyword-Strategien, liefert die semantische Suche bessere Erkenntnisse darüber, was die Nutzer suchen.

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Semantische Cluster-Bildung: Anreicherung der Kundenerfahrung durch Erkennung von Inhaltslücken

Wie können Sie verhindern, dass Kunden frustriert sind, weil sie für eine gestellte Anfrage kein passendes Suchergebnis erhalten? Die semantische Cluster-Bildung gruppiert semantisch äquivalente Suchanfragen mit Wörtern, Phrasen und Sätzen in Clustern auf der Grundlage ihrer Bedeutung.

Die semantische Cluster-Bildung von Inbenta kann eine Sammlung ähnlicher, unbeantworteter Fragen aufspüren und gruppieren, um eine ganzheitliche Sichtweise zu bieten und den Unternehmen beim Schließen ihrer Wissenslücke zu helfen. Die Benutzer können auch feststellen, auf welche Anfragen die Kunden keine zufriedenstellende Antwort erhalten haben, und das Unternehmen auf die Notwendigkeit der Entwicklung von Material zur Beantwortung dieser Fragen hinweisen, damit die Anzahl der Support-Tickets verringert und die Kundenzufriedenheit erhöht wird.Semantische Cluster-Bildung kann zur Optimierung der Websuche verwendet werden und wird auch von den besten KI-Chatbots genutzt, um die Qualität der Konversationen zu verbessern und eine interaktive Kundenerfahrung zu bieten.

Warum Sie NLP und semantische Suche auf Ihren Websites einsetzen sollten

Antworten auf alle relevanten Fragen geben

Wie Sie jetzt wissen, stellt die Verwendung einer auf NLP-Technologie basierenden, semantischen Suchmaschine auf Ihrer Website sicher, dass alle relevanten Suchanfragen von Nutzern verstanden werden, unabhängig davon, ob sie aus kurzen oder Long-Tail-Keywords bestehen.

Das Verständnis aller Arten von Anfragen, egal wie sie formuliert sind, bedeutet, dass die Suchmaschine in der Lage ist, diese Anfragen zu beantworten und Ihren Website-Besuchern äußerst korrekte Ergebnisse zu bieten.

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Mit Inbenta Search können Nutzer semantische Suchfunktionen, die symbolische KI und NLP-Technologie von Inbenta sowie Daten aus CRM-Tools wie Salesforce und Zendesk nutzen, um Kundenanfragen besser zu verstehen und prompte, zentralisierte und sachdienliche Antworten zu liefern, die Zeit und Ressourcen von Kundensupport-Teams sparen.

Auch Support-Mitarbeiter können von einem solchen Tool profitieren, indem sie es intern nutzen, um Informationen oder Antworten auf Support-Anfragen zu finden.

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