Warum WDF IDF Quatsch ist und wie man den Content Fingerprint trifft und richtig optimiert.

1. Warum WDF * IDF Quatsch ist
und wie man Text richtig optimiert.

2. StartUp - OM-Manager.com
“Schritt für Schritt einfach selber
optimieren für KMU!”
Deshalb werden einfache Lösungen
benötigt!

3. LEARNING Heute
1. WDF * IDF kurz erklärt.
2. technischer Status und Wissenschaft
3. Wie man richtig optimiert! Unsere Lösung.

4. WDF * IDF
Keyworddichte: Zählen von Wörtern im Text.
WDF * IDF :
Zählen von Wörtern in Relation zu einer Gruppe von
Texten (z.B. Top 10 rankende Seiten)

5. WDF * IDF

6. WDF * IDF Probleme
● Nur Termfrequenzen
● Kein Verständnis des Textes als Solches.
● keine Wortbeziehungen
● Keine Prediction, also keine Wörter in der Ausgabe die nicht in den Texten vorhanden sind!
Termfrequenzen zählen ist ein Verfahren das für die ersten Textprogramme von IBM entwickelt
wurde um 1950.
In der Zeit von Machine Learning und KI muss einem doch das zählen von Worten albern
vorkommen, oder nicht!
“WDF IDF ist doch nur ein verbesserte Version der Keyworddichte!”
Aussage eines OMM Kunden.

7. ABER !?--- WDF IDF funzt doch!
JA begrenzt, weil…
● menschliche Kreativität
● Wortschatz des Content Producers
● Synonyme
automatisch den Text ergänzt beim schreiben.
GOOGLE erledigt das aber automatisch!
Alles nicht direkt in der WDF IDF Textanalyse drin.
Ein nicht so kreativer Texter, schreibt einen schlechteren Text!
Mit besserer Vorgabe könnte auch ein schlechterer Texter einen gut optimierten Text schreiben!

8. So ähnlich wird Google es
machen, oder?
Ziel, den Text verstehen!
Siloing bzw.
thematische
Gruppierungen
Kategorisierungen
NER - Named Entity
Recognition
Wortdatenbanken
Wortbeziehungen

9. https://cloud.google.com/natural-language/
Axel’s Ankündigung für den Stammtisch auf FB an die Natural Language API
geschickt. Jede Menge erkannte Entity’s.

10. Worum geht es im Text?
Was sind die wichtigen
Worte?
Anstatt nur Wörter zu zählen….
neuere Methoden z.B. Textrank, Singlerank, N-
Grams, Machine Learning, Neuronale Netze,
Wort Datenbanken, Wortbeziehungen usw.
Aus allen Möglichkeiten die Google hat, wird
höchstwahrscheinlich ein Netz aus Relationen
gebildet eine Art “Content Finger Print” für
jeden Query.
Zum Teil deuten US Patente darauf hin bzw. verifizieren.

11. Was könnte so ein
Content Fingerprint sein?
● für jeden Query individuell
● Thematisch eng gefasst
● berücksichtigt Wortbeziehungen
und Synonyme
● passend zur Search Intention
● moderne Ermittlung der möglichen
Keywords, nicht einfach Worte
zählen!

12. Wie optimiert man richtig?
WDF * IDF Methodik + Machine
Learning
ist unsere Methode den “Content
Fingerprint” zu treffen.

13. Schritt 1 - fast alle Keywords werden automatisch
gefunden und geprüft, oder manuell hinzufügen.
Schritt 2 - Fokus Keywords wählen
URL Detailanalyse aufrufen, aus zugeordneten
Keywords die Fokus Keyword auswählen mit Klick
auf Sternchen

14. Schritt 3 - Ziele und Keyword Liste.
Aus ihren gewählten Keywords erhalten Sie den
Optimierungsvorschlag für die URL.
Richtwerte für die Anzahl einzigartiger Worte,
Anzahl Sätze und eine Liste von Worten die der Text
enthalten sollte um in den Top 10 zu den gewählten
Keywords zu ranken.

15. Content Optimierung
● Klare Zielvorgaben
● Einfache Benutzung (Ihre Keywords , Fokus wählen, Optimierungsziele )
● Schwierigkeitsgrad 0-100 und Ampelfarben für einzelnen Keywords
● Optimierungsziele
○ mit Worten und
○ Sätzen und
○ Liste von Worten .

16. Fragen !?
Kann ich den “Content Fingerprint” selber erstellen?
Nein. z.B. Wikidata SQL Dump ist 140 GB groß, importiert in eine DB 800 GB gross
Wie gut ist euer “Content Fingerprint” im Vergleich mit Googles Vorstellungen?
Case Study’s laufen, erste Ergebnisse sind sehr gut.
Wie konkret ist eure eigene Version des CF realisiert?
im wesentlichen NER, Wort Datenbanken, Machine Learning und etwas Hot Sauce ein eigener
Algo.
Nur 50 Mio keywords, kann ich meine eigenen hinzufügen? und wird der CF auch für … ?
Ja und Ja
Wird eure Version des CF verbessert?
Ja, die Komponenten werden ständig verbessert. Momentan sind wir bei Version 1.8