Wenn Du einen Content-Plan für Dein digitales Marketing erstellst, musst Du lange nach den perfekten Themen und Keywörtern suchen, die bei Deiner Zielgruppe ankommen. Das Verfahren der Keyword-Extraktion kann Dir dabei helfen. In diesem Artikel erläutern wir, wie diese Art der Analyse funktioniert und wie sie bei der Erstellung von Inhalten und insbesondere in den sozialen Medien eingesetzt werden kann.

Was ist Keyword-Extraktion?

Die Extraktion von Schlüsselwörtern ist eine Form des Data Mining, bei der die relevantesten Wörter oder Phrasen aus nutzergenerierten Inhalten ermittelt werden. Im Bereich der sozialen Medien wird die Schlagwortextraktion auf Plattformen wie Twitter, Facebook, Instagram und Co. durchgeführt. Sind die Wörter identifiziert, wird eine Inhaltsanalyse durchgeführt, um die Inhalte zu vereinfachen, zusammenzufassen und zu klassifizieren.

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Die Extraktion von Schlüsselwörtern kann durch überwachtes Lernen erfolgen, wofür gekennzeichnete Daten erforderlich sind, um Modelle zu trainieren, die Schlüsselwörter auf der Grundlage von Eigenschaften, die aus dem Text extrahiert wurden, vorhersagen oder klassifizieren können. Umgekehrt kann es sich auch um unüberwachtes Lernen handeln, bei dem keine markierten Daten benötigt werden. Unüberwachte Lernmethoden stützen sich auf statistische und linguistische Merkmale, um Schlüsselwörter auf der Grundlage ihrer Häufigkeit und Bedeutung im Text zu identifizieren.

Techniken und Tools für die Schlagwortextraktion

Zunächst müssen die Daten aufbereitet werden. Dabei handelt es sich um die Aufbereitung und Bereinigung der Rohdaten, um die Qualität und Genauigkeit des Extraktionsprozesses zu verbessern. Wir schauen uns zuerst die Prozesse an und dann die Tools, die Du dafür verwenden kannst.

Datenaufbereitung bei Keyword-Extraktion aus sozialen Medien

Deine erste Aufgabe besteht darin, irrelevante Zeichen, Symbole und Formatierungsfehler (z. B. HTML-Tags, Sonderzeichen) aus dem Text zu entfernen. Außerdem sollten alle Wörter die korrekte Groß- und Kleinschreibung haben.

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Jetzt bist Du bereit für die Tokenisierung, die den Text in einzelne Wörter oder Token aufteilt. Dies erleichtert die Analyse der Häufigkeit und Bedeutung der einzelnen Begriffe.

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Filtere allgemeine Wörter (z. B. „und“, „der“, „ist“), die im Zusammenhang mit der Schlagwortextraktion keine wichtige Bedeutung haben, heraus: Sie werden als „Stopwörter“ bezeichnet und können die Analyse beeinträchtigen.

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Reduziere Wörter durch Stemming (Stammformreduktion) oder Lemmatisierung (Zusammenfassung verschiedener Formen des selben Wortes) auf ihre Grund- oder Stammform (z. B. „laufen“ in „lauf“). Dadurch werden verschiedene Formen eines Wortes als derselbe Begriff behandelt, was die Genauigkeit der Schlagwortextraktion verbessert. Synonyme oder Variationen von Begriffen sollten zusammengefasst werden, um sicherzustellen, dass verschiedene Ausprägungen desselben Begriffs als ein einziges Schlüsselwort betrachtet werden.

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Schließe nicht-textliche Elemente wie Bilder, Videos oder andere Medientypen aus, die nicht zur textlichen Analyse beitragen. Die Daten sollten in einem einheitlichen Format vorliegen, was besonders bei numerischen Daten wichtig ist, wenn sie in die Textanalyse einbezogen werden.

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Schließlich solltest Du lange Texte in sinnvolle Einheiten oder Abschnitte unterteilen, um durch die Konzentration auf bestimmte Abschnitte oder Themen eine genauere Schlagwortextraktion zu ermöglichen.

NLP-Tools für die Textanalyse von Social-Media-Texten

Jetzt kannst Du mit der Analyse beginnen: Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind entscheidend für die Analyse und Auswertung der umfangreichen und vielfältigen Texten, die auf Social-Media-Plattformen entstehen. Mit diesen Werkzeugen kannst Du unstrukturierte Daten effizient verarbeiten. Sie übernehmen Aufgaben wie semantische Analyse, Rauschunterdrückung, Trenderkennung und Keyword Extraction, die für das Verständnis des Nutzerverhaltens und die Anpassung von Engagement-Strategien entscheidend sind.

Statistische Methoden

• Term frequency-inverse document frequency (TF-IDF): Misst die Bedeutung eines Begriffs in einem Dokument im Verhältnis zu seiner Häufigkeit im gesamten Datenbestand
  
• Häufigkeitsanalyse: Zählt das Vorkommen von Begriffen oder Phrasen, um ihre Relevanz zu bestimmen
  

Linguistische Ansätze

• Part-of-Speech-Tagging: Identifiziert Substantive, Verben, Adjektive usw., um sinnvolle Wörter zu extrahieren
  
• Named Entity Recognition (NER): Erkennt die Namen von Personen, Orten, Organisationen und anderen spezifischen Entitäten
  

Modelle des maschinellen Lernens

• Themenmodellierung: Nutzt Algorithmen, um Themen im Text zu identifizieren und die Daten dann nach Haupt- und Unterthemen zu clustern
  
• Deep Learning: Nutzt neuronale Netze, um komplexe Muster und Kontextinformationen zu erfassen
  

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Einige Unternehmen kombinieren statistische, linguistische und maschinelle Lernansätze, um die Genauigkeit zu verbessern. Dies hängt ganz von Deinen Zielen und Deiner Bandbreite ab.

Was sind die Herausforderungen bei der Schlagwortextraktion aus sozialen Medien?

Die Extraktion von Schlüsselwörtern aus sozialen Medien birgt verschiedene Herausforderungen, die sich aus der Einzigartigkeit der Inhalte sozialer Medien ergeben.

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Ein großes Problem ist die informelle und vielfältige Sprache, die verwendet wird, einschließlich Slang, Abkürzungen und unkonventioneller Grammatik. Diese sprachliche Vielfalt kann es schwierig machen, aussagekräftige Schlüsselwörter genau zu identifizieren und zu extrahieren. Denk nur daran, wie schnell unsinnige Schlagworte und Ohrwürmer in unseren Online-Wortschatz aufgenommen und wieder entfernt werden.

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Texte in sozialen Medien sind auch ziemlich unübersichtlich und enthalten viele irrelevante, redundante oder themenfremde Inhalte, die wertvolle Informationen verdecken können. Häufig gibt es Bots oder Troll-Schwärme, die die statistische Aussagekraft bestimmter Texte oder Phrasen durch Spamming mit (oft unpassenden oder unsinnigen) Beiträgen verfälschen.

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Eine weitere Herausforderung ist die Kontextsensitivität von Schlüsselwörtern. Wörter und Phrasen können je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben, was die Extraktion erschwert und ausgefeilte Algorithmen erfordert, um sie mit Hilfe der Stimmungsanalyse herauszufiltern. Darüber hinaus bedeutet die schnelle und dynamische Natur der sozialen Medien, dass sich Trends und Themen schnell ändern können, so dass Systeme zur Schlagwortextraktion sowohl aktuell als auch anpassungsfähig sein müssen.

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Die schiere Menge an Daten, die auf Social-Media-Plattformen generiert werden, bringt auch Probleme mit der Skalierbarkeit mit sich, was die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datensätze erschwert. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine Kombination aus fortschrittlichen Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellen Lernmodellen und Echtzeitverarbeitungsfunktionen.

Anwendungen

Die Extraktion von Schlüsselwörtern ist ein wichtiger Schritt in vielen verschiedenen Prozessen, z. B:

Social Media Monitoring

Marken und Unternehmen nutzen die Schlagwortextraktion, um Erwähnungen und Unterhaltungen in sozialen Netzwerken zu überwachen. Durch die Identifizierung von Trendthemen und beliebten Schlüsselwörtern können Marketingfachleute ihre Kampagnen auf aktuelle Interessen und Vorlieben abstimmen. Das hilft dabei, relevantere und ansprechendere Werbung zu erstellen.

Wettbewerberanalyse

Durch die Extraktion von Schlüsselwörtern, die sich auf die Konkurrenz beziehen, können Unternehmen Einblicke in die Strategien und Leistungen ihrer Konkurrenten gewinnen und sich so besser auf dem Markt positionieren. Rellify kann kompetente Wettbewerbsanalysen erstellen. Mit einem benutzerdefinierten Relliverse™finden wir mithilfe von maschinellem Lernen Themen und Schlüsselwörter, die in Deiner spezifischen Branche oder Nische bereits auf Resonanz stoßen. Auf diese Weise kannst Du die richtigen Inhalte für die jeweilige Zielgruppe erstellen und so bessere Ergebnisse erzielen.

Kuratierung von Inhalten

Durch die Extraktion von Schlüsselwörtern und die anschließende Analyse von Schlüsselwörtern, die im Zusammenhang mit Nutzerinteressen und -interaktionen stehen, kannst Du einen Contentplan erstellen, der perfekt darauf zugeschnitten ist, das Engagement Deiner Nutzer zu maximieren. Auch dabei kann Rellify helfen. Durch Datenvisualisierung, Clusteranalyse und viele andere hilfreiche KI-gestützte Datenanalysen findest Du die richtigen Themen, um Deinen ROI zu maximieren.

Welche NLP-Tools sind am besten für die Textanalyse in sozialen Medien geeignet?

Zum Glück gibt es eine ganze Reihe von Tools, die bei der Extraktion von Informationen aus sozialen Medien helfen können. Sieh Dir die verschiedenen Funktionen und Schnittstellen der einzelnen Lösungen an, um herauszufinden, welches am besten zu Deinen Zielen und Präferenzen passt, wie z. B.:

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• NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK bietet eine umfassende Sammlung von Textverarbeitungsbibliotheken und -ressourcen, einschließlich Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Textklassifizierung. Es ist in hohem Maße anpassbar und enthält viele verschiedene linguistische Ressourcen und Werkzeuge für unterschiedliche Textanalyseaufgaben, so dass es sich für tiefgreifende Analysen eignet
  
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT ist ein von Google entwickeltes transformatorbasiertes Modell, das sich durch das Verständnis von Kontext und Beziehungen in Texten auszeichnet. Seine Fähigkeit, nuancierte Bedeutungen und Zusammenhänge zu erfassen, macht es sehr effektiv für die Stimmungsanalyse, die Erkennung von Entitäten und das Verständnis komplexer Interaktionen in sozialen Medien
  
• RapidMiner: RapidMiner ist eine Data-Science-Plattform, die Tools für Text Mining und Sentiment-Analyse mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche enthält. Die visuelle Oberfläche und die Integrationsmöglichkeiten machen sie auch für Nicht-Programmierer zugänglich und ermöglichen den schnellen Aufbau und Einsatz von Textanalyse-Workflows
  

Wie Rellify die Schlagwortextraktion nutzt

Soziale Medien sind nur eine Möglichkeit, um herauszufinden, worüber Deine Zielgruppe in ihren Online-Communities spricht. Ein weiterer wichtiger Fokus, sowohl im B2B- als auch im B2C-Marketing, sind Suchmaschinen.

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Bei Rellify konzentrieren wir uns auf die Suchmaschinenoptimierung, indem wir tiefgehende maschinelle Lernmodelle verwenden, um große Datenmengen zu verarbeiten, die für Deine Branche oder Nische relevant sind. Die Keyword Extraction ist nur ein Teil des Puzzles, mit Deinem maßgeschneiderten Relliverse ist der Rest ein Kinderspiel. Möchtest Du Deinen Ertrag verzehnfachen - mit 1/10 Deines bisherigen Aufwandes? Dann buche noch heute Deine persönliche Demo.

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