Wie ChatGPT Ihnen helfen kann, Ihre Inhalte für Unternehmen zu optimieren

Bei strategischer Nutzung kann ChatGPT den manuellen menschlichen Aufwand in der Ausgabequalität übertreffen.

Nein, die Tools schreiben keine besseren Inhalte.

Stattdessen glaube ich, dass ein Autor, der mit dieser Technologie ausgestattet ist, optimierte Inhalte erstellen kann, die besser auf die Ranking-Kriterien von Google abgestimmt sind.

Durch die Erkundung verschiedener Methoden der Inhaltsbewertung und Entitätsextraktion möchte ich Sie dabei unterstützen, die Vorteile der Tools zu maximieren.

„Jenseits von Schlüsselwörtern: Wie Entitäten moderne SEO-Strategien beeinflussen“ wurde erläutert, wie und warum Sie relevante Entitäten auf Ihrer Website (z. B. thematische Karte) einbinden sollten.

Dieser Artikel konzentriert sich darauf, warum und wie man Entitäten nutzt, um SEO-Inhalte mit einem besseren Ranking zu erstellen.

Wie hängen Entity SEO und OpenAI zusammen?

Bevor wir besprechen, wie Software die Verwendung von Entitäten für Suchergebnisse optimiert, wollen wir die Ähnlichkeiten zwischen Entitäts-SEO und ChatGPT von OpenAI verstehen.

Bausteine ​​der Sprache

Auf ihrer grundlegendsten Ebene basiert die Sprache auf Folgendem:

• Betreff: Worum (oder um wen) es in dem Satz geht.
• Prädikate: Sagt etwas über das Thema aus.

Beispielsweise ist im Satz „Die Katze saß auf der Matte“ „Die Katze“ das Subjekt und „saß auf der Matte“ das Prädikat.

Sowohl die Suchmaschine von Google als auch ChatGPT von OpenAI sind darauf ausgelegt, die grundlegende Struktur der Sprache zu verstehen.

Semantische Suchmaschinen konzentrieren sich darauf, Inhalte auf recheneffiziente Weise zu verstehen.

ChatGPT geht noch einen Schritt weiter und verwendet weitaus mehr Berechnungen zur Generierung von Inhalten.

Semantische Suchmaschinen

Die Suchmaschine von Google identifiziert Entitäten, die im Wesentlichen Gegenstand von Sätzen auf einer Webseite sind.

Anschließend nutzt es den Kontext um diese Entitäten, um die Prädikate zu verstehen – oder was über diese Entitäten gesagt wird.

Dadurch kann Google den Inhalt der Seite verstehen und erkennen, wie relevant er für die Suchanfrage eines Nutzers sein könnte.

Die betrachteten Zusammenhänge werden im Knowledge Graph von Google dargestellt.

Wenn Google einen Artikel analysiert, nutzt es seinen Knowledge Graph, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen.

Es identifiziert relevante Entitäten und Prädikate im Inhalt und kann so erkennen, für welche Schlüsselwortsuche das Stück am relevantesten ist.

ChatGPT von OpenAI

Andererseits verwendet ChatGPT sein Transformatormodell und seine Einbettungen, um sowohl Subjekte als auch Prädikate zu verstehen.

Insbesondere ermöglicht der Aufmerksamkeitsmechanismus des Modells, die Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern in einem Satz zu verstehen und so das Prädikat effektiv zu verstehen.

Die Einbettungen helfen dem Modell unterdessen, die Beziehungen und Bedeutungen der Wörter selbst zu verstehen, einschließlich des Verständnisses der Themen.

Trotz ihrer großen Unterschiede haben ChatGPT und Entity SEO eine gemeinsame Fähigkeit:

Erkennen von Entitäten und Prädikaten, die für ein Thema relevant sind. Diese Gemeinsamkeit unterstreicht, wie wichtig Entitäten für unser Sprachverständnis sind.

Trotz der Komplexität sollten SEO-Experten ihre Bemühungen auf Entitäten, Themen und deren Prädikate konzentrieren.

Wie nutzen wir dieses neue Verständnis, um unsere Inhalte zu optimieren?

Optimierung neuer Inhalte für Entitäten

Google identifiziert Entitäten und ihre Prädikate auf einer Webseite. Außerdem werden sie auf potenziell relevanten Seiten verglichen.

Im Wesentlichen ist es wie ein Matchmaker, der versucht, die beste Übereinstimmung zwischen der Suchanfrage eines Benutzers und den im Web verfügbaren Inhalten zu finden.

Da der Algorithmus von Google für qualitativ hochwertige Ergebnisse optimiert ist, beginnen Sie Ihren Optimierungsprozess mit der Untersuchung der zehn besten Google-Ergebnisse.

Dadurch erhalten Sie Einblicke in die Attribute, die Google für einen bestimmten Suchbegriff bevorzugt.

In unserer Agentur wenden wir einen Rahmen an, um potenzielle Verbesserungen zu identifizieren, die unsere Artikel um 10–20 % verbessern können, die ich weiter unten erläutern werde.

Ein Framework, das die richtigen Aspekte priorisiert, kann den Unterschied zwischen Ihren Inhalten und dem Material mit dem höchsten Rang veranschaulichen.

Bei der Erstellung von Inhalten folgen wir diesem Rahmen und erfüllen diese vorrangigen Punkte.

Wenn wir alle diese Kriterien erfüllen, sind wir auf sofortigen Erfolg eingestellt.

Tauchen Sie ein in den Entitätsteil der Checkliste

Stellen Sie sich das so vor:

Stellen Sie sich vor, Google verfolgt, wie oft bestimmte Entitäten und ihre Prädikate zusammen erscheinen.

Es wurde herausgefunden, welche Kombinationen für Benutzer, die nach bestimmten Themen suchen, am wichtigsten sind.

Als SEO-Experte sollte es Ihr Ziel sein, diese Schlüsselelemente in Ihre Inhalte einzubeziehen, die Sie durch Reverse Engineering der Top-Ergebnisse identifizieren können, die Google Ihnen bereits anzeigt.

Wenn Ihre Webseite die Entitäten und Prädikate enthält, die Google für eine bestimmte Nutzersuche erwartet, erhält Ihr Inhalt eine höhere Punktzahl.

Wir werden in einer späteren Diskussion auf die Ausnahme neuer Entitätsbeziehungen eingehen.

Hier kommen Tools ins Spiel, die ChatGPT- und NLP-Techniken strategisch nutzen, um bei der Analyse der Top-10-Ergebnisse zu helfen.

Dies manuell zu versuchen, kann aufgrund der Menge an Daten, die Sie verbrauchen müssten, zeitaufwändig und schwierig sein.

Schritt 1: Entitäten extrahieren

Um diese Analyse durchzuführen, müssen Sie die nativen Entitäts- und Prädikatextraktionsprozesse von Google nachahmen und Ihre Ergebnisse dann in einen praktikablen Aktionsplan/Autorenleitfaden umwandeln.

Im Fachjargon wird diese Übung als benannte Entitätserkennung bezeichnet, und verschiedene NLP-Bibliotheken haben ihre eigenen, einzigartigen Ansätze.

Glücklicherweise gibt es auf dem Markt viele Tools zum Schreiben von Inhalten, die diese Schritte automatisieren.

Bevor Sie jedoch blind den Empfehlungen eines SEO-Tools folgen, ist es hilfreich zu verstehen, was es gut macht und was nicht.

Erkennung benannter Entitäten (NER)

Stellen Sie sich NER als einen zweistufigen Prozess vor: Erkennen und Kategorisieren.

Erkennen

• Der erste Schritt ist wie eine Partie „I Spy“. Der Algorithmus liest den Text Wort für Wort durch und sucht nach Wörtern oder Phrasen, die Entitäten sein könnten. Es ist, als ob jemand ein Buch liest und die Namen von Personen, Orten oder Daten hervorhebt.

Kategorisieren

• Sobald der Algorithmus potenzielle Entitäten erkannt hat, besteht der nächste Schritt darin, herauszufinden, um welche Art von Entität es sich jeweils handelt. Dies ähnelt dem Sortieren der hervorgehobenen Wörter in verschiedene Bereiche: einen für Personen , einen für Orte , einen für Daten und so weiter.

Betrachten wir ein Beispiel. Wenn wir den Satz haben: „Elon Musk wurde 1971 in Pretoria geboren.“

Im Erkennungsschritt könnte der Algorithmus „Elon Musk“, „Pretoria“ und „1971“ als potenzielle Entitäten identifizieren.

Im Kategorisierungsschritt würde es dann „Elon Musk“ als Person , „Pretoria“ als Ort und „1971“ als Datum klassifizieren.

Der Algorithmus verwendet eine Kombination aus Regeln und maschinellen Lernmodellen, die auf großen Textmengen trainiert werden.

Diese Modelle haben anhand von Beispielen gelernt, wie verschiedene Arten von Entitäten aussehen, sodass sie fundierte Vermutungen anstellen können, wenn sie auf neuen Text stoßen.

Beziehungsextraktion (RE)

Nachdem NER die Entitäten in einem Text identifiziert hat, besteht der nächste Schritt darin, die Beziehungen zwischen diesen Entitäten zu verstehen.

Dies geschieht durch einen Prozess namens Relation Extraction (RE). Diese Beziehungen fungieren im Wesentlichen als Prädikate, die die Entitäten verbinden.

Im NLP-Kontext werden diese Verbindungen oft als Tripel dargestellt, bei denen es sich um Sätze aus drei Elementen handelt:

• Ein Thema.
• Ein Prädikat.
• Ein Objekt.

Subjekt und Objekt sind typischerweise die durch NER identifizierten Entitäten, und das Prädikat ist die Beziehung zwischen ihnen, identifiziert durch RE.

Das Konzept, Tripel zum Entschlüsseln und Verstehen von Beziehungen zu verwenden, ist wunderbar simpel. Wir können die präsentierten Kernideen mit minimalem Rechen-, Zeit- oder Gedächtnisaufwand erfassen.

Es ist ein Beweis für die Natur der Sprache, dass wir ein gutes Gefühl dafür bekommen, was gesagt wird, indem wir uns nur auf die Entitäten und ihre Prädikate konzentrieren.

Entfernen Sie alle zusätzlichen Wörter, und was übrig bleibt, sind die Schlüsselkomponenten – sozusagen eine Momentaufnahme der Beziehungen, die der Autor herstellt.

Das Extrahieren von Beziehungen und deren Darstellung als Tripel ist ein entscheidender Schritt im NLP.

Es ermöglicht Computern, die Erzählung des Textes und den Kontext rund um die identifizierten Entitäten zu verstehen, was ein differenzierteres Verständnis und die Erzeugung menschlicher Sprache ermöglicht.

Denken Sie daran, dass Google immer noch eine Maschine ist und sein Sprachverständnis sich vom menschlichen Verständnis unterscheidet.

Außerdem muss Google keine Inhalte schreiben, sondern muss die Rechenanforderungen ausgleichen. Stattdessen kann es die minimale Menge an Informationen extrahieren, die das Ziel der Verknüpfung von Inhalten mit Suchanfragen erreicht.

Schritt 2: Erstellen eines Leitfadens für Autoren

Wir müssen den Prozess von Google zum Extrahieren von Entitäten und ihren Beziehungen nachahmen, um eine nützliche Analyse und Roadmap zu erstellen.

Wir müssen diese beiden Schlüsselideen verstehen und in den Top-10-Suchergebnissen anwenden. Glücklicherweise gibt es mehrere Möglichkeiten, an die Roadmap-Erstellung heranzugehen.

• Wir können uns auf die Extraktion von Entitäten verlassen
• Wir können Schlüsselwortphrasen extrahieren.

Die Entitätsroute

Ein Weg, der getestet werden kann, ist eine Methodik, die Tools wie InLinks ähnelt.

Diese Plattformen nutzen die Entitätsextraktion für die Top-10-Ergebnisse und nutzen dabei wahrscheinlich die NER-API von Google Cloud.

Als nächstes bestimmen sie die minimale und maximale Häufigkeit der extrahierten Entitäten innerhalb des Inhalts.

Basierend auf Ihrer Nutzung dieser Entitäten bewerten sie Ihre Inhalte.

Um die erfolgreiche Verwendung von Entitäten in Ihrem Material zu ermitteln, entwickeln diese Plattformen oft ihre eigenen Algorithmen zur Entitätserkennung.

Vor-und Nachteile

Diese Methode ist effektiv und kann Ihnen dabei helfen, aussagekräftigere Inhalte zu erstellen. Dabei wird jedoch ein wichtiger Aspekt außer Acht gelassen: die Relationsextraktion.

Während wir die Verwendung von Entitäten mit den Artikeln mit dem höchsten Rang abgleichen können, ist es schwierig zu überprüfen, ob unser Inhalt alle relevanten Prädikate oder Beziehungen zwischen diesen Entitäten enthält. (Hinweis: Google Cloud gibt seine Beziehungsextraktions-API nicht öffentlich weiter.)

Ein weiterer potenzieller Nachteil dieser Strategie besteht darin, dass sie die Aufnahme aller in den Top-10-Artikeln gefundenen Entitäten fördert.

Im Idealfall möchten Sie alles umfassen, aber die Realität ist, dass einige Entitäten mehr Gewicht haben als andere.

Erschwerend kommt hinzu, dass Suchergebnisse häufig gemischte Absichten enthalten, was bedeutet, dass einige Entitäten nur für Artikel relevant sind, die bestimmte Suchabsichten bedienen.

Beispielsweise unterscheidet sich der Entitätsaufbau einer Produktlistenseite erheblich von einem Blogbeitrag.

Für einen Autor kann es auch eine Herausforderung sein, einzelne Wortentitäten in relevante Themen für seinen Inhalt umzuwandeln. Durch das Ein- und Ausschalten bestimmter Wettbewerber können diese Probleme behoben werden.

Verstehen Sie mich nicht falsch, ich bin ein Fan dieser Tools und verwende sie im Rahmen meiner Analyse.

Jeder Ansatz, den ich hier teile, hat seine eigenen Vor- und Nachteile, die alle Ihre Inhalte bis zu einem gewissen Grad verbessern können.

Mein Ziel ist es jedoch, die vielfältigen Möglichkeiten vorzustellen, wie Sie Technologie und ChatGPT zur Optimierung von Entitäten nutzen können.

Die Keyword-Phrase-Route

Eine weitere Strategie, die wir in unseren Tools übernommen haben, besteht darin, die wichtigsten Keyword-Phrasen der Top-10-Konkurrenten zu extrahieren.

Das Schöne an Schlüsselwortphrasen liegt in ihrer Transparenz, die es dem Endbenutzer erleichtert, zu verstehen, was sie darstellen.

Außerdem erfassen sie in der Regel das Subjekt und das Prädikat von Schlüsselthemen und nicht nur die Subjekte oder Entitäten.

Ein Nachteil besteht jedoch darin, dass Benutzer oft Schwierigkeiten haben, diese Schlüsselwörter nahtlos in ihre Inhalte zu integrieren.

Stattdessen neigen sie dazu, Schlüsselwörter einzuschleusen und dabei die Essenz dessen zu übersehen, was die Schlüsselwortphrase verkörpert.

Leider ist es aus Entwicklersicht schwierig, einen Autor anhand seiner Fähigkeit zu messen und zu bewerten, die Essenz einer Schlüsselwortphrase zu erfassen.

Daher müssen Entwickler anhand der genauen Verwendung einer Schlüsselwortphrase punkten, was das tatsächlich beabsichtigte Verhalten verhindert.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil des Schlüsselwortphrasen-Ansatzes besteht darin, dass Schlüsselwörter häufig als Wegweiser für KI-Tools wie ChatGPT dienen und sicherstellen, dass das generative Textmodell die Schlüsselentitäten und ihre Prädikate (d. h. Tripel) erfasst.

Betrachten Sie abschließend den Unterschied zwischen einer langen Liste mit Substantiven und einer Liste mit Schlüsselwortphrasen.

Es könnte für Sie verwirrend sein, als Autor eine zusammenhängende Erzählung aus einer unzusammenhängenden Liste von Substantiven zu weben.

Aber wenn Ihnen Schlüsselwortphrasen präsentiert werden, ist es viel einfacher zu erkennen, wie sie auf natürliche Weise innerhalb eines Absatzes miteinander verbunden sein könnten und so zu einer kohärenteren und aussagekräftigeren Erzählung beitragen.

Welche unterschiedlichen Ansätze gibt es zum Extrahieren von Schlüsselwortphrasen?

Wir haben festgestellt, dass Schlüsselwortphrasen einen effektiven Hinweis darauf geben können, über welche Themen Sie schreiben müssen.

Dennoch ist es wichtig zu beachten, dass verschiedene Tools auf dem Markt unterschiedliche Ansätze zum Extrahieren dieser wichtigen Phrasen haben.

Die Schlüsselwortextraktion ist eine grundlegende Aufgabe im NLP, bei der es darum geht, wichtige Wörter oder Phrasen zu identifizieren, die den Inhalt eines Textes zusammenfassen können.

Es gibt mehrere beliebte Algorithmen zur Schlüsselwortextraktion, von denen jeder seine eigenen Stärken und Schwächen bei der Erfassung der Entitäten auf einer Seite hat.

TF-IDF (Termhäufigkeit-inverse Dokumenthäufigkeit)

Obwohl TF-IDF ein beliebter Diskussionspunkt unter SEOs ist, wird es oft missverstanden und seine Erkenntnisse werden nicht immer richtig angewendet.

Das blinde Festhalten an der Bewertung kann überraschenderweise die Qualität des Inhalts beeinträchtigen.

TF-IDF gewichtet jedes Wort in einem Dokument basierend auf seiner Häufigkeit innerhalb des Dokuments und seiner Seltenheit in allen Dokumenten.

Obwohl es sich um eine einfache und schnelle Methode handelt, berücksichtigt sie weder den Kontext noch die semantische Bedeutung von Wörtern.

Welchen Wert kann es bieten?

Wörter mit hoher Bewertung stellen Begriffe dar, die auf einzelnen Seiten häufig und auf der gesamten Sammlung der Seiten mit dem höchsten Rang selten vorkommen.

Einerseits können diese Begriffe als Markierungen für einzigartige, differenzierende Inhalte angesehen werden.

Sie können bestimmte Aspekte oder Unterthemen innerhalb Ihres Ziel-Keyword-Themas offenlegen, die von der Konkurrenz nicht vollständig abgedeckt werden, sodass Sie einen einzigartigen Mehrwert bieten können.

Allerdings können die hochbewerteten Begriffe auch irreführend sein.

TF-IDF kann eine hohe Punktzahl für Begriffe anzeigen, die für bestimmte Ranking-Artikel besonders wichtig sind, stellt jedoch keine Begriffe oder Themen dar, die allgemein für das Ranking wichtig sind.

Ein einfaches Beispiel hierfür könnte der Markenname eines Unternehmens sein. Es kann wiederholt in einem einzelnen Dokument oder Artikel verwendet werden, jedoch niemals in anderen Ranking-Artikeln.

Es würde keinen Sinn machen, es in Ihren Inhalt aufzunehmen.

Wenn Sie andererseits Begriffe mit niedrigeren TF-IDF-Werten finden, die auf hochrangigen Seiten konsistent vorkommen, könnten diese auf wichtige „Grundinhalte“ hinweisen, die Ihre Seite enthalten sollte.

Sie sind möglicherweise nicht eindeutig, können aber für die Relevanz für das jeweilige Schlüsselwort oder Thema erforderlich sein.

Hinweis: TF-IDF stellt viele Strategien dar, aber zusätzliche Mathematik kann in Variationen angewendet werden. Dazu gehören Algorithmen wie BM25 zur Einführung von Sättigungspunkten oder Berechnungen sinkender Renditen.

Darüber hinaus kann TF-IDF erheblich verbessert werden und wird häufig dadurch verbessert, dass für jeden Begriff rückwirkend der Prozentsatz der Top-10-Seiten angezeigt wird, die das Wort enthalten. Hier hilft Ihnen der Algorithmus, bemerkenswerte Begriffe zu identifizieren, hilft Ihnen dann aber, die „Grundbegriffe“ besser zu verstehen, indem er anzeigt, inwieweit die Top-10-Ranking-Begriffe diese Begriffe gemeinsam haben.

RAKE (Schnelle automatische Schlüsselwortextraktion)

RAKE betrachtet alle Phrasen als potenzielle Schlüsselwörter, was für die Erfassung von Einheiten mit mehreren Wörtern nützlich sein kann.

Allerdings wird die Reihenfolge der Wörter nicht berücksichtigt, was zu unsinnigen Phrasen führen kann.

Durch die separate Anwendung des RAKE-Algorithmus auf jede der Top-10-Seiten wird eine Liste mit Schlüsselphrasen für jede Seite erstellt.

Der nächste Schritt besteht darin, nach Überschneidungen zu suchen – Schlüsselphrasen, die auf mehreren Top-Ranking-Seiten erscheinen.

Diese gebräuchlichen Ausdrücke können auf Themen von besonderer Bedeutung hinweisen, die Suchmaschinen in Bezug auf Ihr Ziel-Keyword erwarten.

Durch die Integration dieser Phrasen in Ihren eigenen Inhalt (auf sinnvolle und natürliche Weise) können Sie möglicherweise die Relevanz Ihrer Seite und damit ihr Ranking für das anvisierte Keyword erhöhen.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass nicht alle gemeinsamen Phrasen unbedingt von Vorteil sind. Einige sind möglicherweise häufig, da sie allgemeiner Natur sind oder allgemein mit dem Thema in Zusammenhang stehen.

Das Ziel besteht darin, die gemeinsamen Phrasen zu finden, die eine signifikante Bedeutung und einen Kontext in Bezug auf Ihr spezifisches Schlüsselwort haben.

Alle Techniken zur Keyword-Extraktion können dadurch verbessert werden, dass Sie Ihr Gehirn nutzen können, um Konkurrenten oder Keywords ein- oder auszuschalten.

Die Möglichkeit, Konkurrenten und bestimmte Schlüsselwörter ein- und auszuschalten, hilft dabei, die oben genannten Probleme zu beheben.

Konkurrenten

Schlüsselwörter  

Dieser Ansatz bietet im Wesentlichen eine Möglichkeit, die Stärken von RAKE (Identifizierung von Schlüsselphrasen innerhalb einzelner Dokumente) und einer eher TF-IDF-ähnlichen Strategie (Berücksichtigung der Bedeutung von Begriffen in einer Sammlung von Dokumenten) zu kombinieren.

Auf diese Weise können Sie ein ganzheitlicheres Verständnis der Content-Landschaft für Ihr Ziel-Keyword erlangen und so einzigartige und relevante Inhalte erstellen.

YAKE (Noch ein weiterer Keyword-Extraktor)

Zuletzt, YAKE berücksichtigt die Häufigkeit von Wörtern und ihre Position im Text.

Dies kann dabei helfen, wichtige Elemente zu identifizieren, die am Anfang oder Ende eines Dokuments erscheinen.

Es kann jedoch sein, dass wichtige Elemente, die in der Mitte erscheinen, übersehen werden.

Jeder Algorithmus scannt den Text und identifiziert potenzielle Schlüsselwörter anhand verschiedener Kriterien (z. B. Häufigkeit, Position, semantische Ähnlichkeit).

Anschließend weisen sie jedem potenziellen Schlüsselwort eine Bewertung zu; Die Keywords mit der höchsten Bewertung werden als Finale ausgewählt.

Diese Algorithmen können Entitäten effektiv erfassen, es gibt jedoch Einschränkungen.

Beispielsweise übersehen sie möglicherweise seltene Entitäten oder erscheinen nicht als Schlüsselwörter im Text. Möglicherweise haben sie auch Probleme mit Entitäten, die mehrere Namen haben oder auf die auf unterschiedliche Weise Bezug genommen wird.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Schlüsselwörter gegenüber dem reinen NER einige Verbesserungen bieten.

• Sie sind für einen Autor leichter zu verstehen.
• Sie erfassen sowohl die Prädikate als auch die Entitäten.
• Wie wir im nächsten Abschnitt sehen werden, dienen sie als bessere Wegweiser für die KI beim Schreiben entitätsoptimierter Inhalte.

OpenAI

ChatGPT und OpenAI sind echte Game-Changer im SEO-Bereich.

Um sein volles Potenzial auszuschöpfen, braucht es einen gut informierten SEO-Experten, der es auf den richtigen Weg führt, und eine sorgfältig erstellte Entity Map, die es zu relevanten Themen führt, über die es schreiben kann.

Stellen Sie sich ein Szenario vor:

Sie haben vielleicht bemerkt, dass Sie zu ChatGPT gehen und dort bitten können, einen Artikel zu fast jedem Thema zu schreiben, und es wird dem ohne weiteres nachkommen.

Die Frage ist jedoch: Wird der resultierende Artikel für das Ranking für ein Schlüsselwort optimiert?

Wir müssen klar zwischen allgemeinen Inhalten und suchoptimierten Inhalten unterscheiden.

Wenn die KI beim Schreiben Ihrer Inhalte sich selbst überlässt, generiert sie tendenziell einen Artikel, der einen normalen Leser anspricht.

Für SEO optimierte Inhalte haben jedoch eine andere Klangfarbe.

Google tendiert dazu, Inhalte zu bevorzugen, die scanbar sind, Definitionen und notwendiges Hintergrundwissen enthalten und den Lesern grundsätzlich zahlreiche Anlaufstellen für die Suche nach Antworten auf ihre Suchanfragen bieten.

ChatGPT basiert auf einer Transformer-Architektur und tendiert dazu, Inhalte basierend auf beobachteten Häufigkeiten und Mustern in den Daten zu produzieren, auf denen es trainiert wurde. Ein kleiner Teil dieser Daten besteht aus hochrangigen Google-Artikeln.

Im Gegensatz dazu passt Google seine Suchergebnisse im Laufe der Zeit an deren Effektivität für einen Nutzer an – im Wesentlichen „survival of the fittest“-Inhalte.

Die in diesen dauerhaften Artikeln gefundenen Entitäten müssen unbedingt als grundlegender Inhalt nachgeahmt werden, der tendenziell erheblich von dem abweicht, was ChatGPT sofort produziert.

Die wichtigste Erkenntnis ist, dass es einen Unterschied zwischen Inhalten gibt, die unter dem Gesichtspunkt der Lesbarkeit ein Gewinner sind, und Inhalten, die in einer Google-Umgebung ein Gewinner sind. In der Welt der Webinhalte geht der Nutzen über alles.

Wie Nielsen vor langer Zeit gezeigt hat, steht die Scanbarkeit an erster Stelle.

Benutzer scannen Webinhalte lieber, als sie von oben nach unten zu lesen. Dieses Verhalten folgt normalerweise einem F-förmigen Muster. Beim Verfassen von Inhalten, die bei der Suche gut abschneiden, sollte der Schwerpunkt darauf liegen, dass sie leicht durchsuchbar sind und nicht darauf, nur so geschrieben zu sein, dass sie von oben bis unten gelesen werden können.

ChatGPT sofort einsatzbereit

Beobachten wir, wie ChatGPT sofort funktioniert, indem wir Noble und Inlinks für die Bewertung verwenden.

Selbst mit einer sorgfältig gestalteten Eingabeaufforderung und ohne den Kontext dessen, was auf der ersten Seite von Google funktioniert, verfehlt ChatGPT oft das Ziel und produziert Inhalte, die kaum mithalten können.

Ich habe ChatGPT aufgefordert, einen Artikel zum Thema „Wie viel verdienen Reisekrankenschwestern pro Stunde“ zu schreiben.

In Kombination mit einer SEO-Analyse

Allerdings kann ChatGPT seine wahre Stärke entfalten, wenn es mit SERP-Analysen und für das Ranking entscheidenden Schlüsselwörtern kombiniert wird.

Durch die Aufforderung an ChatGPT, diese Begriffe aufzunehmen, wird die KI dazu angeleitet, thematisch relevante Inhalte zu generieren.

Hier sind einige wichtige Punkte, die Sie beachten sollten

Während ChatGPT viele wichtige Entitäten einbezieht, die für ein Thema relevant sind, kann die Verwendung von Tools zur Analyse von SERP-Ergebnissen die Mischung von Entitäten in Ihren Inhalten erheblich verbessern.

Außerdem können diese Unterschiede je nach Thema stärker ausgeprägt sein. Wenn Sie dieses Experiment jedoch mehrmals durchführen, werden Sie feststellen, dass es sich um einen konsistenten Trend handelt.

Auf Schlüsselwörtern basierende Ansätze erfüllen zwei Anforderungen gleichzeitig:

• Stellen Sie sicher, dass die kritischsten Einheiten einbezogen werden.
• Bieten Sie ein strengeres Bewertungssystem, da es sowohl Prädikate als auch Entitäten umfasst.

Zusätzliche Erkenntnisse

ChatGPT könnte Schwierigkeiten haben, alleine die erforderliche Inhaltslänge zu erreichen.

Je weiter die Absicht der Seite von Beiträgen im Blog-Stil abweicht, desto deutlicher wird der Leistungsunterschied zwischen ChatGPT und SEO-Tools, die ChatGPT separat verwenden.

Trotz der Fähigkeiten der KI ist es wichtig, den menschlichen Faktor im Auge zu behalten. Aufgrund gemischter Suchergebnisse sollten nicht alle Seiten analysiert werden.

Darüber hinaus sind Techniken zur Schlüsselwortextraktion nicht narrensicher und Randfälle können zu irrelevanten Eigennamen führen, die es möglicherweise dennoch durch das Bewertungssystem schaffen.

Daher besteht die optimale Balance zwischen menschlichem Eingreifen und KI darin, alle konkurrierenden Websites mit einer anderen Absicht manuell zu deaktivieren und Ihre Keyword-Liste zu durchsuchen, um alle offensichtlich falschen Keywords zu entfernen.

Letzte Schritte: Noch einen Schritt weiter gehen

Die von uns besprochenen Methoden sind ein Ausgangspunkt, der es Ihnen ermöglicht, Inhalte zu erstellen, die ein breiteres Spektrum an Entitäten und deren Prädikaten abdecken als jeder Ihrer Konkurrenten.

Wenn Sie diesem Ansatz folgen, schreiben Sie Inhalte, die die Eigenschaften von Seiten widerspiegeln, die Google bereits bevorzugt.

Aber denken Sie daran, dies ist nur ein Ausgangspunkt. Diese konkurrierenden Seiten gibt es wahrscheinlich schon seit einiger Zeit und sie haben möglicherweise mehr Backlinks und Benutzermetriken gesammelt.

Wenn Ihr Ziel darin besteht, sie zu übertreffen, müssen Sie Ihre Inhalte noch stärker hervorheben.

Da das Web immer mehr mit KI-generierten Inhalten gesättigt wird, ist es berechtigt zu spekulieren, dass Google anfangen könnte, Websites zu bevorzugen, denen es vertraut, um neue Entitätsbeziehungen aufzubauen. Dies wird wahrscheinlich die Art und Weise verändern, wie Inhalte bewertet werden, und originellere Gedanken und Innovation stärker betonen.

Für einen Autor bedeutet das, dass er über die bloße Einbeziehung der in den Top-10-Ergebnissen behandelten Themen hinausgeht. Fragen Sie sich stattdessen: Welche einzigartige Perspektive können Sie bieten, die in den aktuellen Top 10 fehlt?

Es geht nicht nur um die Werkzeuge. Es geht um uns, die Strategen, die Denker, die Schöpfer.

Es geht darum, wie wir diese Werkzeuge nutzen und wie wir die Rechenleistung von Software mit dem kreativen Funken des menschlichen Geistes in Einklang bringen.

Genau wie in der Welt des Schachs ist es die Kombination aus maschineller Präzision und menschlichem Einfallsreichtum, die wirklich den Unterschied macht.

Lassen Sie uns also diese neue Ära der SEO annehmen, in der wir Inhalte erstellen und Erlebnisse schaffen, die bei unserem Publikum Anklang finden und in der riesigen digitalen Landschaft hervorstechen.