Automatisches Schlüsselwort-Clustering mit KI

Die Recherche nach Schlüsselwörtern ist die Grundlage jeder SEO-Strategie. Aber mit einer Liste von Schlüsselwörtern allein kommen Sie nicht weiter. Um sich einen Überblick zu verschaffen, Lücken zu finden und inhaltliche Ziele zu setzen, müssen Sie Keywords clustern. Mit KI können Sie diesen Prozess ganz einfach automatisieren.

Warum Schlüsselwörter bündeln?

Eine rohe Liste mit Hunderten von Stichwörtern liefert nur wenige Erkenntnisse. Wenn Sie Suchbegriffe nach Themen, Absichten oder Entitäten gruppieren, entdecken Sie die Struktur Ihres Themas und vermeiden doppelte oder sich überschneidende Inhalte. Außerdem legen Sie damit den Grundstein für Inhaltscluster.

Clustering sorgt für Organisation, strategischen Fokus und inhaltliche Abdeckung. Die Automatisierung des Clustering von Inhalten mithilfe von KI beschleunigt diesen Prozess. Dies bringt Zusammenhänge an die Oberfläche, die in Tabellenkalkulationen oft verborgen bleiben. (1)

Wie AI Schlüsselwörter gruppiert

KI-Tools clustern Schlüsselwörter nicht nur auf der Grundlage übereinstimmender Begriffe, sondern vor allem auf der Grundlage semantischer Verwandtschaft. Modelle wie ChatGPT oder BERT verwenden Kontext und Bedeutung, um zu bestimmen, welche Begriffe inhaltlich zusammengehören.

Das Clustering von Schlüsselwörtern erfolgt in der Regel mit Techniken wie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), bei der Algorithmen die Sprache auf der Bedeutungsebene analysieren. Denken Sie dabei an die Erkennung von Entitäten, Absichten und semantischen Verbindungen zwischen Wörtern. (2)

Darüber hinaus werden die Begriffe in Vektoren umgewandelt. Dies sind numerische Darstellungen, mit denen die KI den Abstand und die Verwandtschaft zwischen Wörtern berechnet. So entstehen thematische Cluster, die sich nicht nur um exakte Suchbegriffe drehen, sondern auch um gemeinsamen Kontext und Bedeutung. Modelle wie BERT und die Einbettungsmodelle von OpenAI bilden die Grundlage für diese Vektoren, die zur Berechnung der semantischen Distanz verwendet werden.

Dadurch wird eine Klassifizierung erstellt, die darauf basiert, wie Menschen und Suchmaschinen Themen verstehen. Nicht nur auf Wortebene, sondern auch auf Themenebene.

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KI-Tools und Arbeitsabläufe für Clustering

Es gibt mehrere Möglichkeiten, AI für das Clustering von Schlüsselwörtern einzusetzen. Dies sind einige gängige Arbeitsabläufe:

1. Prompt-basiertes Clustering in Sprachmodellen
   Geben Sie eine Liste von Schlüsselwörtern ein und lassen Sie KI semantische Gruppen benennen und beschriften. Diese Methode eignet sich für kleinere Mengen und die Kontrolle von Inhalten.
2. Anwendung von Clustering-Algorithmen über Python oder Sheets
   Kombinieren Sie Einbettungsmodelle (wie OpenAI Embeddings oder Cohere) mit einem Clustering-Algorithmus wie K-means oder DBSCAN. Diese Tools sind für größere Datensätze geeignet.
3. Verwendung von spezialisierten SEO-Tools
   Tools wie Keyword Insights, ClusterAI oder Surfer verknüpfen Keyword-Daten mit Clustering-Modulen, die auf SERP-Überschneidungen und Absichten basieren. Viele dieser Tools liefern eine Clusterklassifizierung, zeigen aber oft nicht genau an, auf der Grundlage welcher SERP-Vergleiche oder NLP-Berechnungen diese Klassifizierung vorgenommen wurde.

Sie sehen also Überschneidungsraten oder verknüpfte Schlüsselwörter, aber nicht immer die zugrunde liegende Logik.

Welche Methode Sie wählen, hängt von der Anzahl der Schlüsselwörter ab, mit denen Sie arbeiten, von Ihrem Überwachungsbedarf und von Ihren technischen Kenntnissen. KI ist das Werkzeug, die Interpretation bleibt Ihre Aufgabe.

Clustering mit Suchabsicht als Ausgangspunkt

Bei einem Kunden aus dem Bereich E-Commerce habe ich eine große Überschneidung zwischen informativen und transaktionalen Suchbegriffen rund um eine Produktlinie festgestellt. Zunächst fasste die KI diese Suchbegriffe auf der Grundlage ihrer semantischen Verwandtschaft in einer Gruppe zusammen.

Nach einer manuellen Überprüfung stellten wir fest, dass Nutzer mit der Suchanfrage „Wie funktioniert X?“ eine ganz andere Absicht hatten als „X kaufen“. Daher haben wir die Cluster auf der Grundlage der Suchabsicht neu verteilt. Daraus ergaben sich zwei Arten von Schlüsselwörtern: bildungsbezogene Schlüsselwörter und umsatzorientierte Schlüsselwörter.

Die CTR und das Engagement auf beiden Zeilen stiegen deutlich an, da der Inhalt nun besser auf die Bedürfnisse hinter der Suchanfrage abgestimmt war. (3)

Überlegungen zum automatischen Clustering

KI-Clustering ist leistungsstark, aber nicht fehlerfrei. Achten Sie bei der Implementierung auf eine korrekte Beschriftung: KI sieht Verbindungen, versteht aber nicht automatisch Ihre inhaltlichen Ziele. Achten Sie auch auf die unterschiedlichen Absichten innerhalb von Clustern. Informations- und Transaktionsbegriffe scheinen manchmal semantisch verwandt zu sein, aber oft werden unterschiedliche Inhalte benötigt, um diese Begriffe zu beschreiben.

KI hat die Fähigkeit, Begriffe zu kombinieren, die auf sprachlicher Ebene Sinn machen, aber manchmal sind diese Schlüsselwörter dann z.B. inhaltlich zu breit oder unbrauchbar.

Verwenden Sie also die KI-Ausgabe als Grundlage, aber führen Sie immer eine strategische Prüfung durch, bevor Sie Inhalte schreiben.

Zusammenfassung

KI hilft Ihnen, Schlüsselwörter schneller, intelligenter und in größerem Umfang zu gruppieren. Wenn Sie Schlüsselwörter nach ihrer Bedeutung und nicht nur nach der Beziehung zwischen den Wörtern gruppieren, stimmt die Struktur besser mit der Art und Weise überein, wie Menschen suchen und wie Suchmaschinen Informationen verstehen.

Die Stärke liegt dabei in der Kombination: KI hilft, Muster zu erkennen und zu strukturieren, Sie liefern die Interpretation und treffen strategische Entscheidungen. So entsteht keine Liste loser Begriffe mit wenig Kohärenz, sondern eine substanzielle Grundlage für Ihre SEO-Struktur.