Keyword-Clustering ist das Gruppieren von Keywords, die dieselbe Suchabsicht bedienen und deshalb gemeinsam auf einer Seite behandelt werden. Statt jedes Keyword einzeln zu optimieren, entsteht pro Gruppe eine Zielseite. So lässt sich verhindern, dass mehrere Seiten um dieselbe Anfrage konkurrieren.
Welche Methoden gibt es?
Google dokumentiert kein Keyword-Clustering, die Methoden stammen aus der Praxis von Tool-Anbietern.
- Lexikalisch. Keywords mit gleichen Wortbestandteilen werden gruppiert. Das ist schnell, übersieht aber Begriffe mit gleicher Bedeutung und trennt Anfragen mit ähnlichem Wortlaut, aber verschiedener Absicht nicht sauber.
- Semantisch. Gruppiert wird nach Bedeutung, etwa über Entität, Attribut und Suchabsicht. Sprachmodelle oder Embeddings unterstützen dabei.
- SERP-basiert. Verglichen wird, wie viele Treffer in den Ergebnislisten zweier Keywords übereinstimmen. Teilen sie viele URLs, bedient Google beide offenbar mit denselben Seiten. Ein Anbieter nennt rund 50 Prozent Überschneidung als Richtwert für “eine Seite genügt” (Praxisregel, keine Vorgabe von Google).
Wie wird mit Clustern gearbeitet?
Jedes Cluster erhält eine Hauptseite, die Zuordnung steht in der Keyword-Map (Keyword-Mapping). Ein Cluster besteht aus einem Haupt-Keyword und mehreren Nebenkeywords. Als Datenbasis eignen sich Keyword-Listen aus Tools und die Suchanfragen aus der Search Console. Das Ergebnis sollte geprüft werden, denn automatische Gruppierung macht Fehler.
Beispiel
Die Keywords “canonical tag”, “canonical setzen”, “rel canonical” und “kanonische url” zeigen in den Ergebnissen weitgehend dieselben Seiten. Sie bilden ein Cluster mit einer Zielseite. “canonical tag fehler” dagegen führt zu Fehlerbehebungen und kann ein eigenes Cluster sein. (Beispiel, Überschneidung live zu prüfen.)
Quellen
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