Rellify's Blog

Von Dan Duke - Machen wir uns nichts vor: Suchmaschinenoptimierung hat ihre ganz eigene Sprache. Wenn Unternehmen diese SEO-Begriffe jedoch verstehen und effektiv nutzen, können sie Content erstellen, der potenzielle Kunden anspricht.

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Doch wie kannst Du dieses einzigartige Vokabular entschlüsseln und Dein Online-Content-Marketing neu beleben? In diesem Leitfaden werden wir die Begriffe, ihre Bedeutung und die Leistungsfähigkeit der Tools und Praktiken, die sie beschreiben, untersuchen. Wir werden uns auf wesentliche SEO-Begriffe konzentrieren, die zu einer erfolgreichen Content-Strategie führen können.

Grundlegende SEO-Begriffe

Keywords

Keywords sind die Wörter oder Phrasen, die Menschen in eine Suchmaschine eingeben, um das Gesuchte zu finden. (Oder, bei der Sprachsuche, die Wörter, die sie in ein Smartphone oder einen intelligenten Lautsprecher sprechen.) Wenn eine Webseite den Traffic steigern möchte, sollte sie die richtigen Keywords an den richtigen Stellen in ihrem Content verwenden. Einige Beispiele für die Platzierung sind:

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• Am Anfang des Textes, um die Relevanz des Contents zu verdeutlichen.
• In der Meta-Beschreibung, um Nutzern eine kurze Zusammenfassung zu bieten.
• Im Seitentitel und in den Überschriften, um Lesern und Suchmaschinen zu helfen, den Content schnell zu bewerten.
• In jedem Alt-Text, der mit Fotos platziert wird, um zu beschreiben, was sie zeigen, zum Nutzen sehbehinderter Nutzer sowie von Suchmaschinen.

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Schlüsselwörter sind für die SEO-Strategie unerlässlich, da sie Suchmaschinen signalisieren, dass der Content die Frage eines Suchenden adressiert.
Content Marketing-Spezialisten verwenden eine Variante, die als Long-Tail-Keywords bezeichnet wird. Dabei handelt es sich um Phrasen, die Menschen verwenden, wenn sie nach bestimmten Informationen suchen. Long-Tail-Keywords haben ein geringeres Suchvolumen, aber die Suchenden, die sie verwenden, sind in der Regel eher bereit, auf der Grundlage der Suchergebnisse Maßnahmen zu ergreifen.

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Content Marketing-Manager, Redakteure und Autoren sind bestrebt, Keyword-reichen Content zu erstellen, der für Suchmaschinenalgorithmen relevant ist. Sie dürfen es jedoch nicht übertreiben. Ein Blog-Beitrag mit zu hoher Keyword-Dichte kann als Keyword-Spamming oder Spam gekennzeichnet werden und zu einer Bestrafung durch Google oder zu niedrigeren Platzierungen in den Google-Suchergebnissen führen. Dies ist ein Beispiel für Black Hat SEO.

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Durch gründliche Keyword-Recherche können ein Fokus-Keyword (möglicherweise ein Long-Tail-Keyword), Keyword-Phrasen, Keyword-Fragen und eine Liste der wichtigsten Keywords erkannt werden. Die Nutzung von Plattformen und Diensten wie Rellify hilft Unternehmen dabei, SEO-freundlichen Content zu veröffentlichen, der in den organischen Suchergebnissen weit oben rangiert.

SERP

SERP (Search Engine Results Page) beschreibt die Seiten, die eine Suchmaschine anzeigt, wenn ein User eine Suchanfrage stellt.

Bei Google kann es sein, dass oben auf der Seite eine bezahlte Anzeige, gesponserter Content oder ein Featured Snippet angezeigt wird. Diese SERP-Funktionen sind der Versuch der Suchmaschine, die Suchanfrage zu beantworten, bevor der Suchende auf eine Webseite klickt. Zu den gängigen Funktionen gehören:

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• Knowledge Cards: Ein Feld, das eine einfache Frage beantwortet, z. B. "Wie hoch ist der Eiffelturm?
• Featured Snippets: Ein Auszug aus einem der besten organischen Ergebnisse, der eine Anfrage präzise beantwortet
• Shopping-Ergebnisse: Eine Zusammenstellung bezahlter Anzeigen
• Ähnliche Fragen: Eine Liste von Fragen, die sich auf die Frage beziehen, mit organischen Links zu Antworten

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Das erste organische Suchergebnis – der Inhalt mit dem besten Ranking – zeigt eine Webseite an, die die Frage des Nutzers am besten beantworten sollte. Sie erhält auch die meisten Klicks. Eines der Hauptziele der Content-Erstellung besteht darin, einen der ersten drei Plätze für die richtigen Keywords zu belegen. Etwa 75 % aller Klicks gehen an die ersten drei Ergebnisse. Webseiten, die auf der zweiten Seite oder weiter unten erscheinen, erhalten relativ wenige Klicks, wenn überhaupt. Deshalb ist Relevanz so wichtig bei der Erstellung von Inhalten.

Ranking-Faktoren

Ranking-Faktoren sind die von Suchmaschinen bei der Indexierung von Webseiten angewandten Kriterien, um zu entscheiden, wo eine Seite in den Suchergebnissen angezeigt wird. Google verwendet Algorithmen, also komplexe Formeln oder Regelwerke, um Webseiten zu crawlen. Diese Crawler oder Bots gehen ständig von Seite zu Seite und besuchen Webseiten erneut, wobei sie Algorithmen verwenden, um Webseiten zu analysieren und zu entscheiden, welche relevanten Content bieten.
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Google stellt keine umfassende Liste der in seine Algorithmen integrierten Ranking-Faktoren zur Verfügung. SEO-Experten sind sich jedoch einig, dass zu den Ranking-Faktoren die Qualität des Contents, Backlinks, Nutzerfreundlichkeit, technische SEO, Optimierung für Mobilgeräte, Links zu sozialen Medien und die Optimierung von Keywords gehören.
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Einer der besten Aspekte, auf die Du Dich mit deiner Content-Strategie konzentrieren kannst, ist, relevanten Content zu haben, der die Fragen der Suchenden beantwortet und sich langfristig bewährt. Und denke daran, dass Google und andere Suchmaschinen ihre Algorithmen ständig aktualisieren, was sich auf die Ranking-Faktoren auswirkt. Deshalb ist es gut, mit zukunftsorientierten SEO-Tools auf dem Laufenden zu bleiben und den Content regelmäßig zu aktualisieren.

Meta-Beschreibung

Eine Meta-Beschreibung fasst den Inhalt einer Webseite in ein oder zwei Sätzen zusammen – etwa in der Länge eines Tweets. Sie erscheint in der Regel zusammen mit der URL und dem Titel in den Suchergebnissen.
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Sie ist kein direkter Ranking-Faktor, aber eine gut optimierte Meta-Beschreibung kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass jemand auf den Link zu Ihrer Webseite klickt. Dies wiederum kann Ihre Rankings verbessern. Google kann eine Meta-Beschreibung auch als Featured Snippet verwenden, was ebenfalls Ihren Traffic erhöht. Diese Zusammenfassungen sind mit HTML-Code gekennzeichnet, damit Webcrawler sie leicht finden und auswerten können.
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Ein Content Marketing-Spezialist kann die Klickrate verbessern, indem er eine Meta-Beschreibung verfasst, die:

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• Schlüsselwörter enthält. Es ist auch hilfreich, das Fokus-Keyword ganz am Anfang des Textes zu verwenden
• eine aktive, ansprechende Sprache verwendet
• die Relevanz des Inhalts hervorhebt

Nutzererfahrung

Die Nutzererfahrung (User Experience, UX) bezieht sich auf die Interaktionen und Eindrücke der Nutzer während ihres Aufenthalts auf einer Webseite. Dies ist ein Element der On-Page-SEO.
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Website-Entwickler müssen dies berücksichtigen, denn Google tut dies auf jeden Fall. Einige unverzichtbare Faktoren bei der Schaffung einer hochwertigen Nutzererfahrung sind:

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• Leicht lesbarer Text
• deutliche Call-to-Action-Buttons oder -Designs
• Hochwertige Bilder und Grafiken
• Seiten, die schnell geladen werden
• Eine Startseite, die leicht zu navigieren ist
• Eine mobilfreundliche Webseite

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Der Eigentümer einer Webseite sollte sich intensiv mit der Denkweise seiner Zielkunden auseinandersetzen, wenn er überlegt, welche Extras – wenn überhaupt – auf einer Webseite enthalten sein sollen.

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Eine zufriedenstellende Nutzererfahrung kann langfristig positive Auswirkungen auf den Erfolg einer Webseite in den Suchergebnissen haben. Wichtige Signale, die auf eine positive Nutzererfahrung hinweisen, sind die Klickrate, die Besuchsdauer, die Rückkehrrate zu den Suchergebnissen und die begehrte Konversionsrate.
Sie möchten nicht, dass eine unübersichtliche Webseite Ihren hervorragenden Content in den Schatten stellt. Stattdessen sollte Ihre hervorragende Arbeit dafür sorgen, dass sich das Publikum willkommen und wohl fühlt.

On-Page-SEO

Wir haben die Seitengeschwindigkeit nur als Teil einer guten Nutzererfahrung erwähnt. Dies ist auch ein Element der On-Page-SEO – die Optimierung einzelner Webseiten, um deren Suchmaschinen-Ranking zu verbessern und Ihre Zielgruppe anzusprechen. Dazu gehören auch Dinge wie:

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• relevanter, angesehener Content
• Verwendung von Keywords
• Meta-Tags
  
• Alt-Tags
• Interne Verlinkung

Die Effektivität kann durch Analysen von Keyword-Rankings, organischem Traffic und  der Absprungrate (Bounce Rate) – der Prozentsatz der Besucher, die die Website nach dem Aufrufen nur einer Seite verlassen – gemessen werden.

Off-Page-SEO

Off-Page-SEO umfasst Faktoren außerhalb der Webseite selbst, die sich auf das Suchmaschinenranking auswirken. Es konzentriert sich in erster Linie auf den Aufbau hochwertiger Backlinks (auch Inbound-Links genannt) von anderen seriösen Webseiten. Wenn Webcrawler sehen, dass seriöse Webseiten auf Seiten Ihrer Webseite verlinken, verleiht dies Ihrer Webseite mehr Glaubwürdigkeit, wenn es darum geht, gute Antworten zu liefern. Das Marketing in den sozialen Medien und die Erwähnungen Ihrer Marke im Internet sind weitere wichtige Faktoren. Die Wirksamkeit der Off-Page-SEO kann durch Kennzahlen wie Linkaufbau, Domain-Autorität, Verweisverkehr und Social Signals analysiert werden, die zusammen die Glaubwürdigkeit und Popularität der Webseite im Internet anzeigen.

Lokale Suchmaschinenoptimierung

Lokale Suchmaschinenoptimierung ist Teil der Off-Page-SEO. Sie konzentriert sich auf die Ergebnisse von ortsbezogenen Suchanfragen und hilft Unternehmen, Kunden aus ihrer Region zu gewinnen. Zu Ihren Strategien gehören die Optimierung von Google My Business-Einträgen, die Verwendung lokaler Keywords und das Einholen von Kundenbewertungen. Wie lässt sich die Effektivität der lokalen Suchmaschinenoptimierung analysieren? Anhand von Kennzahlen wie lokalen Suchrankings, Online-Rezensionen und -Bewertungen, dem lokalen Zitiervolumen und der Anzahl der Zugriffe durch lokale Suchanfragen.

Technische Suchmaschinenoptimierung

Technische SEO bezieht sich auf die Optimierung der Infrastruktur einer Website, um Suchmaschinen eine effektive Crawling- und Indexierung zu ermöglichen und so die Ergebnisse und die Benutzererfahrung insgesamt zu verbessern. Zu den wichtigsten Elementen gehören:

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• Konfiguration der Datei robots.txt zur Steuerung von Suchmaschinen-Bots.
• Erstellung und Übermittlung einer XML-Sitemap zur Gliederung der Website-Struktur.
• Umsetzung kanonischer Tags zur Vermeidung von Problemen mit doppeltem Content.
• Einrichtung von 301-Weiterleitungen zur Primärseite einer bestimmten URL. Wenn zum Beispiel Ihre bevorzugte Version https://www.abc.com ist, sollten alle anderen Versionen per 301-Weiterleitung auf diese Version umgeleitet werden.
• Migrieren Sie Ihre Webseite auf das HTTPS-Protokoll. Das Hypertext Transfer Protocol Secure (HTTPS) schützt die Daten Ihrer Besucher beim Austausch zwischen ihrem Webbrowser und Ihrer Webseite.
• Verwenden Sie strukturierte Daten, um Bots Informationen über Ihre Seiten und deren Content zu geben. Eine der häufigsten Arten strukturierter Daten wird als Schema-Markup bezeichnet.
  

Domain Authority

Domain Authority (DA) ist ein Ranking-Wert für Suchmaschinen, der von Moz, einem Anbieter von SEO-Tools, entwickelt wurde. Er gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Webseite auf den Ergebnisseiten von Suchmaschinen (SERPs) rankt. Ein Domain Authority-Wert kann zwischen 1 und 100 liegen, wobei höhere Werte einer hervorragenden Fähigkeit zu ranken entsprechen. Zum Beispiel hat Wikipedia.org eine Domain Authority von 94 und Facebook.com wird mit 96 bewertet.

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Im Allgemeinen handelt es sich um eine Bewertung der Gesamtautorität und Vertrauenswürdigkeit einer Domain. Sie wird stark von Backlinks beeinflusst. Aber auch Dinge wie Alter, Geschichte, Formatierung und Qualität des Contents zählen.

SEO-Tools

Es gibt Dutzende von Webanalyse-Tools. Viele von ihnen haben eine kostenlose Einstiegsversion. Achte auf das richtige Verhältnis von Preis, Funktionen und Benutzerfreundlichkeit. Hier sind ein paar Beispiele:

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• Ahrefs. Ein umfassendes SEO-Toolset mit Funktionen wie Website-Audits, Keyword-Recherche, Backlink-Analyse und Rank-Tracking.
• SEMrush. Ein weiteres All-in-One-Tool zur Analyse von Webseiten mit Funktionen wie Keyword-Recherche, Analyse der Wettbewerber, Website-Audits, Rank-Tracking, Backlink-Analyse und Content-Optimierung.
  
• Google Search Console. Ein kostenloses Tool von Google, mit dem du die Präsenz deiner Website in den Google-Suchergebnissen überwachen und verwalten kannst. Das Dashboard bietet Einblicke in das Suchvolumen, den Status der Indexierung und die Ergebnisse von Keywords.
• Google Analytics. Google Analytics ist zwar in erster Linie ein Tool zur Webanalyse, bietet aber auch nützliche Einblicke in die Suchmaschinenoptimierung, einschließlich Analysen des organischen Suchverkehrs, Daten zum Nutzerverhalten und Conversion-Tracking.

Integriere weitere SEO-Begriffe in deine Strategie

SEO umfasst eine Vielzahl von Begriffen und Methoden. Einige Unternehmen finden es überwältigend, damit Schritt zu halten. Um das Beste aus Ihren Marketing-Ressourcen herauszuholen, können Sie sich auf Rellify verlassen.

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Wir nehmen das Rätselraten bei der Content-Erstellung und ermöglichen es Ihnen, zu entscheiden, welche Themen behandelt werden sollen, indem wir Sie mit einem Relliverse™ ausstatten. Ihr maßgeschneiderter KI-Experte wird durch tiefes maschinelles Lernen generiert, das auf Ihren Geschäftsbereich und Ihre Zielgruppe abgestimmt ist.

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Und du kannst unsere detaillierte Anleitung zur Content KI nutzen, um deine Inhalte für die Ergebnisse von Suchmaschinen zu optimieren. Zusammen mit unserem integrierten Monitoring-Dashboard verpasst du so nie eine Gelegenheit, deinen Content zu verbessern.

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Neugierig, wie Rellify deine Content Strategie, -Produktion und -Überwachung revolutionieren kann? Vereinbare noch heute eine kostenlose Demo mit einem unserer Experten!

Würdest Du uns glauben, wenn wir sagen, dass NLP, NLU und NLG bereits Teil Deines täglichen Lebens und wahrscheinlich auch Deines Berufsalltags sind?

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Diese Akronyme stehen für „Natural Language Processing“, „Natural Language Understanding“ und „Natural Language Generation“ und werden alle im Zusammenhang mit KI-Technologie (Künstliche Intelligenz) verwendet, der Du täglich begegnest. Sie werden überall eingesetzt: In den Ergebnissen Deiner Online-Suche, in Sprachassistenten wie Amazons Alexa oder Apples Siri und in Gesprächen mit Chatbots, die Verbrauchern einen persönlichen Assistenten zur Beantwortung ihrer Fragen bereitstellen. KI ist ein starker Verbündeter für Unternehmen, um auf die Bedürfnisse einer Vielzahl von Kunden gleichzeitig und mit personalisierten Informationen reagieren zu können.

Was ist natürliche Sprachverarbeitung?

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der KI, das sich darauf konzentriert, Computern das Verstehen, Interpretieren und Generieren menschlicher Sprache sowohl auf natürliche als auch auf sinnvolle Weise zu ermöglichen. NLP beinhaltet die Interaktion zwischen Computern und Menschen unter Verwendung natürlicher Sprache und umfasst eine Vielzahl von Aufgaben wie:

1. Textverständnis: Dies umfasst Aufgaben wie Parsing, Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Textklassifizierung. Ziel ist es die Bedeutung von Textdaten zu extrahieren
2. Textgenerierung: NLP kann auch verwendet werden, um menschlich klingende Texte zu generieren, z. B. in Chatbots sowie in Systemen zur Sprachübersetzung und -zusammenfassung
3. Spracherkennung: NLP-Techniken werden angewendet, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln, so dass virtuelle Assistenten gesprochene Befehle verstehen und darauf reagieren können
4. Sprachübersetzung: NLP wird in großem Umfang in maschinellen Übersetzungssystemen eingesetzt und ermöglicht die Übersetzung von Texten von einer Sprache in eine andere
5. Beantwortung von Fragen: NLP-Techniken werden eingesetzt, um Fragen in natürlicher Sprache zu verstehen und aus einem bestimmten Datensatz oder einer Wissensdatenbank präzise Antworten zu liefern

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NLP-Systeme verwenden in der Regel Techniken aus der Computerlinguistik, dem maschinellen Lernen, dem Deep Learning sowie aus anderen Disziplinen. Diese Systeme stellen anhand großer Mengen annotierter Daten fest und werden darauf trainiert, bestimmte Aufgaben hinsichtlich des Verständnisses und der Generierung natürlicher Sprache ausführen können.

Was ist das Verständnis natürlicher Sprache?

Das Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) ist ein Teilgebiet der NLP, das sich auf das Verständnis der menschlichen Sprache durch Computer konzentriert. Während NLP im Großen und Ganzen das gesamte Spektrum der Aufgaben abdeckt, die sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache beziehen, befasst sich NLU speziell mit dem Aspekt des Verstehens.

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Im Folgenden wird erläutert, was KI-Textanalyse mit NLU beinhaltet:

• Semantisches Verständnis: NLU wird verwendet, um die Bedeutung von Text oder Sprache zu extrahieren. Dazu gehören Aufgaben wie das Erkennen von Entitäten (Personen, Orte, Organisationen), das Erkennen von Beziehungen zwischen Entitäten, das Verstehen von Stimmungen sowie das Erfassen des größeren Zusammenhangs eines Textes
• Syntaktische Analyse: NLU beinhaltet die Analyse der Satzstruktur, um die Beziehungen zwischen Wörtern, Phrasen und Sätzen zu verstehen. Dazu gehören Aufgaben wie das Parsen von Sätzen, um die grammatikalische Struktur zu erkennen, die Wortstellung zu verstehen und Wortarten zu erkennen
  
• Pragmatisches Verständnis: Die NLU berücksichtigt die pragmatischen Aspekte der Sprache, wie das Verstehen impliziter Bedeutungen, das Erkennen von Metaphern sowie das Interpretieren kontextabhängiger Sprache
• Begriffsklärung: NLU-Systeme müssen in der Lage sein, Mehrdeutigkeiten in der Sprache zu erkennen und zu beseitigen. Dazu gehört es, zwischen Wörtern mit mehreren Bedeutungen zu unterscheiden, Pronomen richtig zu interpretieren und die beabsichtigte Bedeutung mehrdeutiger Phrasen zu verstehen
  
• Kontextbezogenes Verständnis: Diese Systeme zielen darauf ab, Sprache im Kontext zu verstehen. Dazu gehört die Berücksichtigung des breiteren Kontexts eines Gesprächs oder Dokuments, um die Bedeutung genau zu interpretieren und fundierte Entscheidungen zu treffen
  

Die natürliche Sprachverarbeitung ist eine unverzichtbare Komponente vieler Anwendungen, darunter virtuelle KI-Assistenten, Chatbots, Stimmungsanalysesysteme, maschinelle Übersetzung und Informationsabfragesysteme. Diese Art von Technologie wäre für einen Hochschulprofessor nützlich, der ein Tool zur Erkennung von KI-Inhalten verwenden möchte, um die Arbeit seiner Studenten zu überprüfen. Es sucht nach Sprachmustern, die darauf hinweisen, dass ein Student einen KI-Generator verwendet hat, um sofort einen Aufsatz zu erstellen, mit dem er bis 23:30 Uhr gewartet hat.

Indem sie Computern ermöglichen, die menschliche Sprache auf einer tieferen Ebene zu verstehen, können NLU-Systeme natürlichere und effektivere Interaktionen zwischen Mensch und Maschine ermöglichen und sogar dazu beitragen, den Missbrauch von KI zu bekämpfen.

Was ist die Generierung natürlicher Sprache?

Die Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) ist ein weiterer wichtiger Aspekt von NLP, der sich auf die Generierung von menschlich anmutendem Text oder Sprache durch Computer konzentriert. Im Gegensatz zu NLU, bei der die Bedeutung aus der menschlichen Sprache extrahiert wird, geht es bei NLG um die Erzeugung von Sprachausgaben.

Betrachten wir nun, was NLG beinhaltet:

• Content Plan: NLG-Systeme beginnen in der Regel mit der Entwicklung Inhalts, den sie generieren sollen. Dies kann die Auswahl relevanter Informationen aus einer Datenbank, die Strukturierung der Informationen sowie die Bestimmung der wichtigsten Punkte, die im generierten Text vermittelt werden sollen, umfassen
• ‍Textstrukturierung: NLG-Systeme strukturieren den generierten Text dann gemäß den sprachlichen Konventionen. Dazu gehört, dass Sätze und Absätze in einer logischen Reihenfolge angeordnet werden, für inhaltliche Geschlossenheit und inneren Zusammenhang gesorgt wird und ein angemessener Stil verwendet wird
• ‍Sprachliche Umsetzung: NLG-Systeme wandeln den geplanten Content in natürlichen Text oder Sprache um. Dazu gehört, dass Wörter und Phrasen ausgewählt, Verben konjugiert, Substantive dekliniert und grammatikalische Regeln angewendet werden, um eine grammatikalisch korrekte und flüssige Ausgabe zu erzeugen‍
• Stilistische Variation: NLG-Systeme können auch stilistische Variationen einbeziehen, um Text mit unterschiedlichen Tonarten, Ausdrucksweisen oder Stilen zu erstellen‍
• Personalisierung: Einige NLG-Systeme können generierten Content basierend auf individuellen Präferenzen oder Merkmalen personalisieren. Dies kann die Einbindung nutzerspezifischer Informationen, die Anpassung der Sprache an das Profil des Nutzers oder die maßgeschneiderte Anpassung des Contents an die Bedürfnisse Nutzerinteressen beinhalten. Zum Beispiel kann eine formelle Sprache für interne Geschäftsmemos, eine Umgangssprache für Chatbots oder eine überzeugende Sprache für Marketingmaterialien generiert werden

Aber wie kann man diese neuen Tools am besten nutzen?

Was sind Beispiele für die Generierung natürlicher Sprache?

NLG hat viele Anwendungen, darunter:

• automatische Berichterstellung
• automatische Chatbots
• Chats mit virtuellen Assistenten
• Content-Erstellung für Webseiten und Marketingmaterialien
  
• Übersetzungen
• Tools für Barrierefreiheit zur Erstellung alternativer Text- oder Sprachformate

Durch die Möglichkeit, dass Computer eine menschliche Sprache erzeugen können, können NLG-Systeme die Content-Erstellung automatisieren, Kommunikationsprozesse optimieren und die Nutzererfahrung bei der Interaktion zwischen Mensch und Computer verbessern.

Wenn Siri, Alexa oder Cortana Deine Fragen beantworten, verwenden sie Natural Language Generation und andere Programmierungen, um Text in eine gesprochene Form zu übersetzen.

Wenn „Max, Dein persönlicher Assistent“ auf Deine schriftliche Anfrage antwortet (vielleicht während Du auf eine Antwort eines echten Menschen wartest), verwendet die Software des Unternehmens Chatbot-Technologie, um zu interpretieren, was Du eingegeben hast, und dann mit einer entsprechenden Nachricht über NLG-Technologie zu antworten. Die Software sucht nach Keywords in Deinen Fragen und verwendet dann spezifische Anwendungen, um vorab geschriebene Antworten basierend auf der Häufigkeit ihrer Verwendung zu generieren.

Sicher, hier gibt es viel zu bedenken: Aber es gibt eine einfache Möglichkeit, die Unterschiede zwischen diesen verschiedenen Formen der KI zu verstehen. KI umfasst viel mehr als Robotic Processing Automation, eine Form der Automatisierung von Geschäftsprozessen, die für sich wiederholende, wenig anspruchsvolle Arbeiten eingesetzt wird.

Dank der Datenwissenschaftler, die die ganze Forschung und einen Großteil der Arbeit für uns erledigt haben, ist NLG für Marketingfachleute, die personalisierte Antworten in natürlicher Sprache an Kunden senden möchten, revolutionär.

Du hast vielleicht schon von einem der produktivsten Generatoren für KI-Content gehört (oder ihn verwendet), ChatGPT. OpenAI, ein Forschungslabor mit Sitz in San Francisco, hat GPT-4, die neueste Version, entwickelt. Das ausgefeilteste NLG-Modell, GPT-4 oder Generative Pre-trained Transformer 4, kann Gedichte, Prosa und sogar Computercodes schreiben, die sich kaum von denen unterscheiden, die von Menschen geschrieben wurden. Die vierte Version dieses KI-Tools ist zehnmal fortschrittlicher als GPT-3. Es hat gewaltige Verbesserungen in der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, im Sprachverständnis und in der Fähigkeit, visuelle und akustische Eingaben zu verarbeiten.

Wie können Unternehmen NLP, NLU und NLG für ihr Marketing nutzen?

Wir werden wahrscheinlich immer mehr natürliche Sprachverarbeitung sehen, da KI-Technologie in jeden Aspekt des Marketings und des Geschäftslebens integriert wird. Unternehmen in vielen Branchen profitieren von der Komplexität, die NLP, NLU und NLG ihren Kunden und Klienten bieten können:

NLP im Content Marketing

Diest ist eine der Spezialitäten von Rellify: Die hochmoderne Plattform nutzt NLP in allen drei Aspekten Deiner Content-Pipeline und gewährleistet so die beste und effizienteste Nutzung dieser Technologie.

1. Wettbewerbsanalyse: NLP kann den Content von Wettbewerbern analysieren, um Lücken zu erkennen, aufkommende Trends zu erkennen und Ergebnisse zu vergleichen. Diese Erkenntnisse können in die Content-Strategie einfließen und Unternehmen dabei helfen, ihr Angebot zu differenzieren
   
2. Content-Optimierung: NLP-Systeme können Inhalte für Suchmaschinen optimieren, indem sie die Verwendung von Keywords, die Lesbarkeit und die semantische Relevanz analysieren. Dazu gehören Aufgaben wie die Extraktion von Keywords, die Erkennung von Entitäten und die Stimmungsanalyse, um sicherzustellen, dass der Content mit den SEO-Best-Practices übereinstimmt
3. Content-Erstellung: NLP kann bei der Generierung von Content-Ideen helfen, indem es Trendthemen analysiert, nach Keywords recherchiert und Wettbewerber analysiert. Es kann auch Aufgaben wie die Zusammenfassung von Inhalten, die Bildung von Themen-Clustern und die Kuratierung von Inhalten automatisieren und Marketingfachleuten dabei helfen, relevante Content-Möglichkeiten zu identifizieren
   

NLU im Content-Marketing

Dieser Bereich der NLP konzentriert sich auf detaillierte Verständnisses der menschlichen Sprache:

1. Zielgruppenverständnis: NLU ermöglichet es Marketingfachleuten, ihre Zielgruppe besser zu verstehen, indem sie Gespräche in den sozialen Medien, Kundenfeedback und Online-Bewertungen analysieren. Durch das Verständnis der Stimmungen, Vorlieben und Pain Points Deiner Zielgruppe kannst Du relevantere und interessantere Inhalte erstellen
2. Personalisierung von Inhalten: NLU-Techniken können Inhalte für verschiedene Zielgruppensegmente auf der Grundlage ihrer Interessen, Demografie und ihres Verhaltens personalisieren. Dazu gehört die dynamische Generierung von Inhaltsvarianten, wie z. B. E-Mail-Betreffzeilen, Artikelüberschriften und Produktempfehlungen, um bestimmte Zielgruppen anzusprechen
3. Verbreitung von Inhalten: NLU kann die Strategien zur Verbreitung von Inhalten optimieren, indem es die Kennzahlen zur Zielgruppeninteraktion analysiert und die effektivsten Kanäle und den besten Zeitpunkt für die Bereitstellung von Inhalten ermittelt. Dies hilft Marketingfachleuten, ihre Zielgruppe effektiver zu erreichen und die Wirkung ihrer Inhalte zu optimieren
   

NLG im Content-Marketing

Dies ist der Aspekt von NLP, mit dem wir am besten vertraut sind – die Chatbots und ChatGPTs. Aber es ist so viel mehr als nur ein unterhaltsames Tool: Es ist ein Game-Changer für das Online-Marketing:

1. Content-Erstellung: NLG kann die Erstellung verschiedener Content-Formate automatisieren, darunter Blogbeiträge, Artikel, Social Media-Beiträge und Produktbeschreibungen. Marketingfachleute können NLG nutzen, um die Content-Produktion zu skalieren, Content-Variationen zu generieren und die Konsistenz über verschiedene Kanäle hinweg zu gewährleisten
2. E-Mail-Marketing: NLG kann E-Mail-Marketingkampagnen personalisieren, indem es personalisierte E-Mail-Betreffzeilen, Textkörper und Produktempfehlungen generiert. Dies hilft Marketingfachleuten, die Öffnungs- und Klickraten sowie die Konversionsraten zu erhöhen, indem sie ihren Abonnenten relevantere und ihr Interesse weckende Inhalte liefern
   
3. Content-Lokalisierung: NLG kann bei der Übersetzung und Lokalisierung von Inhalten für verschiedene Märkte und Sprachen helfen. Durch die Erstellung lokalisierter Versionen können Marketingfachleute ihre Reichweite vergrößern und effektiver mit globalen Zielgruppen in Kontakt treten

Durch den Einsatz von NLP, NLU und NLG im Content-Marketing können Unternehmen wirkungsvollere Inhalte erstellen, ihre Zielgruppe besser verstehen sowie das Kundeninteresse und die Konversionsraten über verschiedene digitale Kanäle hinweg steigern.

Wie Du NLP, NLU und NLG für Dein Content-Marketing nutzt

Rellify hat diese Arten von KI in allen Aspekten der Content-Marketing-Pipeline strategisch optimiert, von der Keyword- und Themenrecherche bis hin zur Content-Erstellung und -überwachung. Mit dem neuesten Angebot – einem maßgeschneiderten Relliverse™ – kannst du NLP nutzen, um große Mengen an Content im gesamten Web zu crawlen, und die Themen und Keywords zu finden, die am besten zu den Nischen-Suchanfragen Deiner Zielgruppe passen. Damit bist Du bereit, Deine Konkurrenz mit relevantem, optimiertem und gut geschriebenem (oder generiertem) Content auszustechen.

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Buche noch heute Deine persönliche Demo, um herauszufinden, wie Rellify Deine Content-Strategie und -Prozesse revolutioniert!

Von Dan Duke - Ist keine der 5.000 neuen Oreo-Geschmacksrichtungen wirklich Dein Ding? Dann kannst Du Dir mittlerweile Deine eigenen Oreos zusammenstellen. Du hast nicht wirklich Freude am Laufen? Kein Problem! Ein kurzes Quiz hilft Dir, Deine perfekte Fitnessroutine zu finden. Auch bei Spielzeugen hast Du mittlerweile oft die Möglichkeit, ein persönliches Design zu entwerfen, um z. B. Deinen Kindern etwas ganz besonderes zu schenken. Insbesondere bei großen Marken ist Hyper-Personalisierung das Gebot der Stunde.

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Und der Trend nimmt immer mehr Fahrt auf: Denn dank immer ausgefeilterer Algorithmen, vorgefertigter Plattformen und KI-Technologien haben auch Start-ups und kleine Marken die Chance, auf den Zug aufzuspringen.

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Noch vor fünfzig Jahren hätte Dir ein Content-Stratege wahrscheinlich gesagt, dass der Sinn und Zweck des Brandings darin besteht, dass der Kunde Dein Unternehmen wiedererkennen kann. Das stimmt zwar immer noch: Doch heute ist es genauso wichtig, Deinem Kunden zu zeigen, dass Du ihn erkennst. Und hier kommt die Hyper-Personalisierung ins Spiel.

Was ist Hyper-Personalisierung?

Bei der Hyper-Personalisierung werden Marketingbotschaften, Produkte, Dienstleistungen und Erlebnisse auf den einzelnen Verbraucher zugeschnitten. Sie basiert dabei auf ihren Vorlieben, ihrem Verhalten und ihren demografischen Daten. Sie geht über die traditionelle Personalisierung hinaus, indem sie fortschrittliche Datenanalysen in Echtzeit und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) optimiert, um maßgeschneiderte und relevante Interaktionen mit den Kunden zu schaffen. Unternehmen nutzen diese Strategie, um kuratierte Inhalte, maßgeschneiderte Produkte, Produktempfehlungen und Dienstleistungen anzubieten. Sie können sie auch für eine zielgerichtete Kundenbetreuung durch einen KI-Chatbot nutzen. Think high touch high tech.

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Diese Art von Marketing zielt auf höhere Konversionsraten und ein hervorragendes Kundeninteresse, Loyalität und Zufriedenheit ab. Die Verbraucher wünschen sich eine Hyper-Personalisierung während der gesamten Customer Journey und sind in der Regel bereit, dafür einige Daten und persönliche Informationen preiszugeben. Aber setzen die Unternehmen die Hyper-Personalisierung auch richtig ein, um die besten Ergebnisse zu erzielen? Eine Ascend2-Umfrage unter hochrangigen Marketing-Führungskräften hat ergeben, dass nur 9 % der Marketer eine Hyper-Personalisierungs-Strategie für ihr Unternehmen entwickelt haben. Mit der zunehmenden Geschwindigkeit der Technologie und der Werbung stellen wir manchmal fest, dass die Hyper-Personalisierung nach hinten losgehen kann, wenn sich Nutzer/innen in ihrer Privatsphäre verletzt fühlen oder wenn Zeitungsanzeigen übermäßig personalisiert sind, aber nicht auf eine kaufbereite oder kauffähige Zielgruppe ausgerichtet sind.

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Offensichtlich klafft immer noch eine Lücke zwischen den Erwartungen der Zielgruppe und der Strategie des Unternehmensmarketings - und in dieser Lücke liegt eine Menge Potenzial.

Personalisierung vs. Hyper-Personalisierung

Hyper-Personalisierung wird oft als eine extreme Version der Personalisierung bezeichnet, aber es steckt mehr dahinter. Sie unterscheiden sich zwar in ihrem Ausmaß, aber es gibt wichtige Unterschiede zwischen beiden Marketing-Strategien, was Umfang, Geschwindigkeit und Ergebnisse angeht.

Größe: Segmente vs. Individuen

Während sich personalisiertes Marketing eher auf Profile innerhalb von Marktsegmenten oder "persona-basiertes Marketing" konzentriert, denkt die Hyper-Personalisierung in Bezug auf Einzelpersonen. Vorbei sind die Zeiten allgemeiner Push-Benachrichtigungen oder segmentierter E-Mail-Kampagnen. Die Hyper-Personalisierung gibt uns die Möglichkeit, jedem Besucher der Webseite ein einzigartiges Erlebnis zu bieten und ihm maßgeschneiderte Vorschläge zu machen.

Geschwindigkeit: Nachfassaktionen vs. Echtzeit

Bei einer personalisierten Marketingkampagne beschränken sich die Vermarkter in der Regel auf Folge-E-Mails, Textnachrichten und Telefonanrufe, die auf aggregierten Daten basieren. Bei der Hyper-Personalisierung werden auch Follow-up-Werbemethoden eingesetzt (wir alle kennen die Produktempfehlungen, die uns in den sozialen Medien folgen, nachdem wir unseren Einkaufswagen verlassen haben!)

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Sie ist aber auch in der Lage, Big Data, KI und Maschinelles Lernen zu nutzen, um einzigartige Nutzererlebnisse im richtigen Moment zu liefern. Das gibt potenziellen Kunden das Gefühl, dass ihre Anforderungen vorausgesehen werden und erhöht ihre Zufriedenheit.‍

Ergebnisse: Gut vs. hervorragend

Personalisierte Marketingkampagnen gibt es schon ewig, von den legendären Staff Picks bei Blockbuster bis hin zu Restaurants, die an deinem Geburtstag kostenlose Vorspeisen anbieten. Diese altbewährten Strategien funktionieren, aber sie gehen nicht weit genug. Vor allem im Zusammenhang mit digitalem Marketing erwarten die Kunden heute mehr.

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Wenn es um den Unterschied in den Ergebnissen zwischen Ihren Strategien geht, sprechen die Zahlen für sich. Laut dem 2023 State of Personalization Report, der von Segment erstellt wurde, geben mehr als die Hälfte der Verbraucher (56%) an, dass sie nach einem hyper-personalisierten Erlebnis zu Wiederholungskäufern werden, ein Anstieg von 7% gegenüber 2022. Hyper-Personalisierung bietet einen besseren ROI als normale Personalisierung.

Die Grenzen und Frustrationen der Hyper-Personalisierung

Natürlich kommt nichts so revolutionäres wie die Hyper-Personalisierung ohne Kopfschmerzen und Frustrationen aus. In der Regel stehen Unternehmen, die versuchen, Hyperpersonalisierung zu betreiben, in drei Kernbereichen vor Herausforderungen:

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• Datenerhebung, Analyse und Verwaltung. Wie willst du Kundendaten sammeln und wer wird diese Daten für dich verwalten und analysieren? Diese Frage ist in der Regel die größte Hürde für die meisten Unternehmen, wenn sie mit dieser Marketing Strategie beginnen. Große Unternehmen wie Amazon, Spotify und Netflix haben die Ressourcen, um eine ausgeklügelte Hyper-Personalisierung in großem Umfang umzusetzen, aber was ist mit kleineren Unternehmen? Der erste Schritt besteht darin, einen Plan für die Datenerfassung und -analyse zu entwickeln. Du kannst das Nutzererlebnis nicht anpassen, wenn du nichts über deinen potenziellen Kunden weißt.
• Datenschutzbedenken. Auch wenn Millennials, Gen Z (und ja, auch Gen Alpha) in der Regel mehr als bereit sind, ihre Daten für personalisierte Erfahrungen einzutauschen, hast du dennoch die Verantwortung, diese Daten sicher und privat zu halten. Glücklicherweise bieten viele schlüsselfertige Webplattformen ausgezeichnete Datensicherheit mit eingebauten Algorithmen für Hyper-Personalisierung.
• Silos am Arbeitsplatz. Bei der Umsetzung dieser Art von Marketingplan ist es umso wichtiger, dass die Abteilungen des Unternehmens feststellen, dass sie zusammenarbeiten, insbesondere die Abteilungen Marketing, Vertrieb, IT und Kundenservice. Viele CEOs finden es einfacher und effizienter, ein externes Marketing- und Datenunternehmen zu beauftragen, das ihre Hyper-Personalisierungskampagnen verwaltet und als einziger Ansprechpartner für alle beteiligten Abteilungen dient.

Ein Beispiel für Hyper-Personalisierung in der Praxis

Betrachten wir als ein Beispiel die personalisierten Vitaminpackungen. Unternehmen wie Persona Vitamins nahmen sich eines alltäglichen Problems an, wendeten Hyper-Personalisierung darauf an und verwandelten personalisierte Ernährung und Medizin in eine fast 600 Milliarden Dollar schwere Industrie.

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Was war das Problem? Jeder Erwachsene weiß, dass er Vitamine nehmen sollte, aber es ist so mühsam. Kommt dir das bekannt vor? "Habe ich sie heute genommen? Woher weiß ich, was ich nehmen soll? Warum muss ich jeden Tag so viele Flaschen starten und schließen? Nehme ich sie morgens oder abends?"

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Stattdessen bittet ein personalisierter Vitaminservice die Verbraucher, eine einfache Einschätzung abzugeben und liefert dann einfach zu startende, leicht zu merkende, individuell gestaltete Vitaminpakete nach einem monatlichen Plan.

3 Faktoren, die die Verbrauchernachfrage nach Hyper-Personalisierung antreiben

Trotz der Bedenken in Bezug auf Daten und Datenschutz sind die meisten Verbraucher bereit (und begierig), mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, die Hyper-Personalisierung einsetzen. Schließlich spart dies den Nutzern Zeit, liefert relevantere Ergebnisse und sorgt insgesamt für ein besseres Nutzungserlebnis.

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Drei weitere Faktoren steigern die Nachfrage nach Hyper-Personalisierung.

Die Zeit, die wir online verbringen, nimmt zu

Unser Online-Leben hat in den letzten zehn Jahren stetig zugenommen. Vor allem die Zeit, die wir auf mobilen Geräten verbringen, hat sich seit 2011 verfünffacht und übertrifft bei weitem die Zeit, die wir auf Desktops oder Laptops verbringen. Vor allem die jüngere Generation verbringt mehr Zeit online. Das hat mit ihrer Schulung, ihrer Freizeit und ihren sozialen Verpflichtungen zu tun. Junge Menschen erwarten algorithmische Technologien zur Personalisierung von Zeitungsanzeigen, weil sie ihnen das Rätselraten bei der Suche nach einem Produkt, das sie erhoffen, abnehmen. Laut Salesforce sind 74% der Generation Z an personalisierten Produkten interessiert, verglichen mit 67% der Millennials, 61% der Generation X und 57% der Baby Boomers. Wir wollen, dass unsere Lieblingsunternehmen uns relevante Ergebnisse auf Knopfdruck liefern.

Online-Shopping wird bleiben - aber es ändert sich

Die Bequemlichkeit des Online-Shoppings ist unschlagbar, und wie bei der Arbeit von zu Hause aus scheint es auch hier zu bleiben. Allerdings gibt es immer mehr Drop-Shipping-Pop-up-Shops und minderwertige Produkte, die durch Hyper-Personalisierung ahnungslose Verbraucher anlocken.

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Eine weitere Herausforderung: Die Verbraucher/innen werden immer besser darin, Zeitungsanzeigen herauszufiltern, die offenkundig werblich oder unverhohlen zielgerichtet sind. Eine Möglichkeit, diesen Trend zu umgehen, ist, dass Longform Content maßgeschneidert ist, um die Fragen deiner Zielkunden zu beantworten. Das ist zwar immer noch Hyper-Personalisierung, aber eben in einer effektiveren und langfristigeren Strategie, die gleichzeitig die Fallstricke der sich schnell ändernden Verbrauchergewohnheiten vermeidet.

Kunden sind beschäftigt

Heutzutage sind alle so beschäftigt. Oder zumindest fühlen wir uns sehr beschäftigt. Wahlmüdigkeit ist Teil des Problems, und Hyperpersonalisierung kann helfen, es zu lösen. Wenn du der richtigen Zielgruppe genau zum richtigen Zeitpunkt das richtige Angebot unterbreitest, müssen sie nicht stundenlang scrollen, suchen, vergleichen und sich entscheiden. Und sie werden dich dafür lieben.

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Da es sich bei der Hyper-Personalisierung im Wesentlichen um One-to-One-Marketing handelt, gibt es Tausende von Beispielen für diese Methode. Sie ist gerade deshalb so wirkungsvoll, weil sie so vielseitig ist und eine große Bandbreite an spezifischen Anliegen ansprechen kann.

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Kaufen zu viele Kunden wieder ein? Nutze die Hyper-Personalisierung, um relevantere Produktempfehlungen zu geben. Verlierst du Kunden an einen neuen Wettbewerber? Personalisiere ein Erlebnis, um die Markentreue zu erhöhen. Du verpasst ein ganzes Marktsegment, weil du eine Sprachbarriere hast? Versuche es mit einem mehrsprachigen Chatbot-Plugin.

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Der beste Weg, die Hyper-Personalisierung für dich zu nutzen, ist vielleicht, die Hauptprobleme deines Unternehmens zu ergründen und herauszufinden, ob es eine automatisierte, KI-gesteuerte Lösung gibt, die den zusätzlichen Vorteil hat, dass sie deine Kunden wie Individuen anspricht.

KI hat alles verändert

Künstliche Intelligenz hat eine einzigartige Möglichkeit geschaffen, die Hyper-Personalisierung noch weiter zu verbreiten. Ein einzigartiger Aspekt der künstlichen Intelligenz ist ihre Fähigkeit, sich mit den Erwartungen der Verbraucher anzupassen und zu skalieren. Diese Fähigkeit, künstliche Intelligenz mit Maßnahmen zur Hyper-Personalisierung zu verbinden, macht sie zu einem Anwärter für die Anpassung an zukünftige Trends im Marketing, sei es Augmented/Virtual Reality, sprachbasierte Chatbots oder etwas völlig Neues!

Mit dem Relliverse™ die Hyper-Personalisierung für Deine Marke nutzen

Bei Rellify haben wir viel getestet, wiederholt getestet und optimiert, um festzustellen, wie künstliche Intelligenz und Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache die Erstellung von Longform Content verbessern können. Wir haben festgestellt, dass der Content, den du erstellst, das Nutzerprofil derjenigen widerspiegeln sollte, die dein Produkt benötigen, wenn es darum geht, die organische SEO zu verbessern. Hier kommt ein maßgeschneidertes Relliverse™ ins Spiel. Durch das Crawlen großer Datenmengen von Webseiten und Branchen, die deiner ähnlich sind (und gut ranken), kann ein individuelles Relliverse™ dir genau sagen, auf welche Themen und Keywords dein Unternehmen den Fokus legen muss, um deine Konkurrenz auszustechen. Es ist eine Art Hyper-Personalisierung, aber anstatt einfach nur Nutzerdaten zu sammeln, setzt es die Statistiken rund um Suchmaschinen und die Inhalte, die sie gut ranken, in einen Zusammenhang.

Kenne dein Publikum. Kenne Deine Konkurrenz. Erziele Ergebnisse.

Die steigende Nachfrage nach Hyper-Personalisierung spiegelt das Interesse der Verbraucher wider, Ergebnisse zu erhalten, die für ihre einzelnen Interessen relevant sind. Das bahnbrechende Relliverse™ bietet individuelle Lösungen für Kunden, indem es unternehmensspezifische Recherchen nutzt, um Content zu optimieren, der für potenzielle Leads relevant ist - also für diejenigen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu Kunden werden. Nimm noch heute Kontakt mit einem Rellify-Experten auf, um festzustellen, wie es deinem Unternehmen helfen kann, seine Reichweite und Relevanz zu erhöhen.