Quelltext der Seite Latent Semantic Indexing (LSI)

<seo title="Was ist Latent Semantic Indexing (LSI)?" metadescription="Latent Semantic Indexing (LSI) verbessert Information-Retrieval-Prozesse, indem es die Beziehungen zwischen verwendeten Begriffen identifiziert. Weiter ..." />
 
== Was ist Latent Semantic Indexing? ==
[[File:Latent-Semantic-Indexing.png|mini|450px|rechts|alt=Latent Semantic Indexing|'''Abbildung:''' Latent Semantic Indexing - Autor: Seobility - Lizenz: [[Creative Commons Lizenz BY-SA 4.0|CC BY-SA 4.0]]|link=https://www.seobility.net/de/wiki/images/e/ef/Latent-Semantic-Indexing.png]]

Latent Semantic Indexing (LSI) – auch als Latent Semantic Analysis bekannt – ist ein Verfahren, das die Gewinnung von Informationen verbessert, indem es die Beziehungen zwischen Begriffen identifiziert, die in einem Dokument verwendet werden. 

In der SEO wird Latent Semantic Indexing manchmal im Zuge der [[OnPage Optimierung|OnPage Optimierung]] gebraucht. Das Verfahren kann dabei helfen, relevante Begriffe zu finden, die auf Webseiten verwendet werden können. Zusätzlich wird LSI bei der SEO genutzt, um passende Ideen für Content oder Informationen zu finden, die eine Seite relevanter machen können.

== LSI & Suchmaschinen ==

Früher beurteilten [[Suchmaschine|Suchmaschinen]] wie Google die Relevanz von Content ausschließlich auf Grundlage der verwendeten [[Keyword|Keywords]]. Dies brachte eine Reihe von Problemen mit sich, wie zum Beispiel übermäßiges [[Keyword Stuffing|Keyword Stuffing]] durch Websiteinhaber, die dadurch ihr Ranking in den [[SERP|SERPs]] verbessern wollten.

Infolge der Weiterentwicklung der Suchalgorithmen wurden Aspekte der natürlichen Sprachverarbeitung eingeführt, um den Fokus weniger auf exakte Keywords und die Keyword-Dichte zu legen. Dabei ist anzunehmen, dass Latent Semantic Indexing im Zuge dieses Wandels eine große Rolle gespielt hat, obwohl dies nie offiziell von Google bestätigt wurde. Letztendlich führte es dazu, dass SEOs sich vermehrt auf verwandte Keywords konzentrierten und den Fokus auf das Schreiben von Content für Besucher und nicht für Suchmaschinen legten.
 
== Nutzung heute ==

Heutzutage verwenden einige SEOs LSI eher als eine Art Richtlinie, anstatt sie als tatsächlichen Rankingfaktor zu betrachten. Viele nutzen diese Methode jedoch überhaupt nicht. Sie kann allerdings bei der Identifizierung verwandter Begriffe helfen und somit verwendet werden, um die thematische Relevanz eines Inhalts zu steigern.

Eine andere Verwendungsmöglichkeit von LSI ist die Nutzung der Methode zur Identifizierung potenzieller Lücken im Inhalt eines Beitrags. Ein besseres Verständnis darüber, welche Begriffe für das Haupt-Keyword einer Seite relevant sind, kann erheblich zu einer Verbesserung der Qualität des Contents beitragen.

== LSI Keywords ==

Der Begriff „LSI Keywords“ bezieht sich auf Wörter, die mit dem Haupt-Keyword einer Seite semantisch verwandt sind. Diese Wörter können Inhalten kontextspezifische Relevanz verleihen, sodass Suchmaschinen möglicherweise besser verstehen, worum es bei einem konkreten Inhalt geht.

Dies ist besonders wichtig, wenn das Haupt-Keyword unterschiedliche Bedeutungen haben kann oder einzelne Wörter innerhalb einer Key Phrase separat genutzt eine ganz andere Bedeutung haben.

Sogenannte LSI Keywords sind nicht zu verwechseln mit Synonymen. Hierbei handelt es sich um Wörter mit derselben oder einer sehr ähnlichen Bedeutung wie das Haupt-Keyword.

== Relevanz für die SEO ==

Obwohl LSI früher zur Optimierung von Webseiten verwendet wurde, findet es heute nicht mehr so häufig Anwendung. Das Verfahren kann allerdings weiterhin genutzt werden, um Aufschluss über die Relevanz eines Inhalts zu geben. Im Zuge dessen kann es Informationen zu bestimmten Themen liefern, die einen Beitrag dazu leisten können, die Tiefe des Inhalts zu verbessern.
 
== Weiterführende Links ==

* https://j0e.org/mit-lsi-latent-semantic-indexing-bessere-texte-schreiben/ 
* https://www.seobility.net/de/wdf-idf-tool/ 

== Ähnliche Artikel ==

* [[Keyword]]
* [[Natural Language Processing]]

[[Kategorie:Suchmaschinenoptimierung]]

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