Der Aufstieg von AI SEO: Wie Data Science unsere organische Sichtbarkeit revolutioniert

Die Marketinglandschaft wird immer wettbewerbsintensiver. Während es in der Vergangenheit für kleine Unternehmen mit bescheidenem Budget viel schwieriger war, online sichtbar zu werden, hat sich die Technologie seitdem weiterentwickelt, um den Status quo in gewissem Maße zu stören. Eines der neuesten Add-Ons für die neue wettbewerbsorientierte Marketinglandschaft ist AI SEO.

Gespräche über maschinelles Lernen und Datenwissenschaft nehmen an Fahrt auf, wobei mehr Einblicke darin gewonnen werden, wie diese Technologie die Marketingansätze von Marken verändern kann. Solche Fortschritte sind für digitales Marketing und SEO von entscheidender Bedeutung und können die Art und Weise revolutionieren, wie Vermarkter ihre Kampagnen strukturieren.

Die Leistungsfähigkeit von Big Data und Data Science bietet Unternehmen beispiellose Möglichkeiten, fundierte Entscheidungen zu treffen. Während sich das Marketing in der Vergangenheit darauf verlassen hatte, sich entwickelnde Trends zu erkennen, ermöglichen Daten Marketingfachleuten, Marktentwicklungen vorherzusehen und ihre Marke mit den richtigen Botschaften auf das Publikum auszurichten.

Data Science kann Unternehmen dabei helfen, ein deutlich verbessertes Maß an Kontrolle über die komplexen SEO-Algorithmen zu erlangen, die Websites auf den Ergebnisseiten von Suchmaschinen basierend auf Relevanz und wahrgenommener Autorität effektiv einordnen.

Die Geheimnisse der SERPs entschlüsseln

SEO hat eine geheimnisvolle Geschichte. Dies liegt im Wesentlichen an zwei Schlüsselfaktoren. Erstens ein Mangel an Klarheit aufgrund der mangelnden Bereitschaft der Suchmaschinen, ihre Formel zur Funktionsweise des Algorithmus zu teilen. Das liegt natürlich nicht zuletzt an der Komplexität solcher Algorithmen und daran, wie schnell sie sich weiterentwickeln.

Zweitens würde ein umfassendes SEO-Verständnis wahrscheinlich erfordern, dass ein Benutzer über eine Fülle von Tools von Drittanbietern verfügt, um Einblicke in Websites und die Leistung ihrer Konkurrenten zu erhalten.

Bis vor kurzem erforderte das Praktizieren von KI-SEO mehr lineares Denken. Beispielsweise könnten rudimentäre Erkenntnisse zeigen, dass eine Website weniger Links als ihre Konkurrenten besitzt, sodass eine SEO-Strategie entwickelt werden würde, um mehr Backlinks zu verdienen. Während eine solche Strategie in weniger wettbewerbsintensiven Märkten funktionieren könnte, ist es wichtig, im modernen Marketing etwas nuanciert vorzugehen.

Inhalt ist der Eckpfeiler von SEO, Schlüsselwörter helfen dabei, Websites auf organische Weise sichtbarer zu machen. Dies trägt dazu bei, ein natürlicheres Vertrauen zwischen Besuchern und Marken aufzubauen. Die Implementierung von Data Science hilft Marketingfachleuten, die Wirkung ihrer Inhalte zu untersuchen und zu verstehen, wo die besten Eindrücke hinterlassen werden können.

Datenmodelle können aktiv Erkenntnisse darüber liefern, wo sich Chancen ergeben könnten. Diese können mit einer prozentualen Wahrscheinlichkeit der Verbesserungen einhergehen, die durch diskrete Änderungen an KI-SEO-Ansätzen gefunden wurden – unabhängig davon, ob es darum geht, den Fokus auf Metadaten zu verlagern oder eine Multimedia-Strategie vollständig zu überarbeiten. Sobald diese Änderungen implementiert sind, können die Daten erneut konsultiert und entsprechend gemessen werden. Dies wirkt Wunder, indem es das Maß an Vermutungen eliminiert, das dazu führen könnte, dass Unternehmen von Wettbewerbern überholt werden.

Vorausschauendes SEO

Das Schöne an Data Science ist, dass sie die Entscheidungen vorantreibt, die von KI- und maschinellen Lernprogrammen getroffen werden. Je mehr Daten verfügbar sind, desto besser haben Vermarkter und Geschäftsinhaber die Kontrolle über ihre SEO-Leistung.

Data Science kann nicht nur zu KI- und maschinellen Lernprogrammen führen, die automatisierter und effizienter sind, sondern auch dazu beitragen, prädiktive Algorithmen zu entwickeln, die die Leistung bestimmter KI-SEO-Techniken planen können.

(Veranschaulicht, wie Daten die Auswirkungen vorausgewählter Keywords genau antizipieren können. Bild: Search Engine Journal)

Visualisiert und erstellt von Mark Edmonson ist eine stark gefilterte Liste mit 226 zielgerichteten Schlüsselwörtern, die aus einem ursprünglichen Pool von etwa 21.000 herausgeschnitten wurden. Die festgelegten Umsatzziele ordnen dann die Liste.

Das Diagramm wurde erstellt, um genaue Einblicke in die Höhe des Umsatzes zu geben, den ein Unternehmen erzielen würde, wenn es für eine Reihe von Keywords auf Platz 1 der Google-Ergebnisseiten rangieren würde. In diesem Fall zeigen die Daten die aktuelle Position des Unternehmens und seine voraussichtlichen Einnahmen – mit Zugeständnissen für eine potenzielle Fehlerquote.

Solche datengesteuerten Erkenntnisse können Ihnen dabei helfen, die Schlüsselwörter besser zu verstehen, die für Ihr Unternehmen oder Ihre Kunden am wertvollsten wären. Bezeichnenderweise trägt diese Anwendung von Daten dazu bei, die Gefahr des Rätselratens im SEO zu beseitigen.

Datentreibende KI und Sichtbarkeit

Künstliche Intelligenz gibt es im SEO schon seit einiger Zeit. Google verlässt sich stark auf KI-SEO, um die richtigen Ergebnisse für seine unzähligen Suchanfragen in einem bestimmten Moment genau zurückzugeben. Um Suchanfragen zu verarbeiten, setzt Google auf eine Kombination aus KI und maschinellem Lernen, um die Ergebnisse anzuzeigen, die die besten Chancen haben, die stattfindende Anfrage zu erfüllen.

Google war ziemlich erfolgreich darin, die Art der Suchanfrage zu identifizieren, sei es „Kaufabsicht“ oder eine einfache „Informations“-Suche.

Für einen Vermarkter kann die Vorwegnahme einer KI-SEO-Strategie, die die umfangreichen KI-Algorithmen von Suchmaschinen anspricht, eine entmutigende Aufgabe sein. Mit dem Aufkommen von Data Science und verschiedenen Tools wird es für Websites jedoch immer einfacher, diese mysteriösen Setups attraktiv zu machen und genau zu identifizieren, was und in welchem ​​​​Umfang Menschen bestimmte Suchbegriffe verwenden.

Tools wie der Keywords Explorer von Ahrefs bieten einen guten Einblick in bestimmte Suchbegriffe, einschließlich der Schwierigkeit des Schlüsselworts, des Suchvolumens und der Fragen im Zusammenhang mit der Suchanfrage.

Unabhängig davon, ob Sie bereits ein tiefes Vertrauen in die Leistung von KI aufgebaut haben, beeinflusst die Technologie bereits, wie Ihre Inhalte auf den Suchmaschinenseiten von Google interpretiert und eingestuft werden. Dies wiederum hat einen erheblichen Einfluss auf Ihr Branding und wie es online auffindbar ist.

Natürlich wird die Abhängigkeit von Google von KI-Algorithmen in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Mit der Einführung von mehr sprachaktivierten Assistenten wie Google Home und Amazon Echo ist der Bedarf an überlegener Verschlagwortung nur noch gestiegen.

Sprachabfragen bevorzugen stark nur das Top-Ergebnis auf den Ergebnisseiten von Google, und plötzlich stehen Vermarkter vor der Herausforderung, nicht nur für Keywords, sondern auch für verbalere Buzzwords einen hohen Rang einzunehmen.

Laut WordStream würden 52 % der Besitzer von sprachaktivierten Lautsprechern gerne Informationen über Angebote, Verkäufe und Werbeaktionen von Marken erhalten.

(Bild: WordStream)

Heutzutage ist es unerlässlich, dass jeder Vermarkter die Sprachsuche in seine SEO-Strategien einbezieht. Das bedeutet, dass Unternehmen die Entwicklung von Data Science und KI nicht nur annehmen, sondern sich auch darauf einstellen müssen.

Datenbasierte Optimierung

Gutes SEO basiert auf gründlicher Keyword-Recherche, begleitet von qualitativ hochwertigem Linkbuilding. Für Vermarkter ist es jedoch äußerst schwierig, im Alleingang zu ermitteln, für welche Keywords sie ranken sollen, und gleichzeitig die Qualität des eingehenden Datenverkehrs zu analysieren.

Die Verkehrsqualität spielt eine große Rolle bei der Bestimmung ihres Wertes. Leider sind Tools wie Google Analytics nicht unbedingt in der Lage, die Qualität des Traffics zu identifizieren. Nun, zumindest ist es nicht so einfach.

In solchen Fällen verwende ich Finteza, das Traffic automatisch identifiziert und Kategorien wie „Sauberer Traffic“, „TOR-Netzwerk“, „Bot-Traffic“, „Angreifer“ und mehr zuordnet.

Die Nutzung ist kostenlos und ermöglicht es Vermarktern festzustellen, ob sich der Traffic tatsächlich lohnt.

Auf der anderen Seite können KI-Tools wie MarketMuse dabei helfen, in Big Data einzutauchen, um intelligente Einblicke in die Art von Inhalten zu bieten, die ein höheres Verkehrsaufkommen aus bestimmten Keyword-Clustern ziehen können. Diese Tools nutzen KI, um bestimmte Themen aus Suchdaten zu extrahieren – und helfen Vermarktern, die Top-Ranking-Sites zu identifizieren und zu überprüfen, wie sie ihre Position an der Spitze basierend auf jeder Suchanfrage gefestigt haben.

Das Erstellen von Inhalten, um in den Suchergebnissen einen hohen Rang einzunehmen, ist eine Angelegenheit, bei der KI und Data Science eine gewisse Unterstützung bieten können. Dennoch kann intelligente Technologie den Benutzern auch dabei helfen, ihre bereits vorhandenen Inhalte zu optimieren, um auch bei Suchanfragen ein höheres Suchranking zu erzielen. Es gibt eine Reihe von Premium-KI-Tools, die Beiträge durchsuchen und Vorschläge machen können, wie Metadaten, Schlüsselwörter und andere Metriken verbessert werden können, um eine bessere Seitenleistung zu erzielen.

Grundsätzlich hat die zunehmende Zugänglichkeit von KI und Data Science dazu beigetragen, die Fälle menschlicher Fehler zu eliminieren, die die Aufgaben der manuellen Themenfindung und Keyword-Recherche untergraben können. Aufgrund der Fülle an Daten, die Marketer sichten müssen, um Trends zu erkennen und Kampagnen zu formulieren, ist die Notwendigkeit der Automatisierung dieses Aspekts von SEO offensichtlich.

Automatisierte Lokalität

Abgesehen von der Keyword-Optimierung ist es auch wichtig, dass Ihr Unternehmen in den standortbasierten Suchergebnissen korrekt angezeigt wird. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie ein Unternehmen optimieren möchten, das stark von lokalen Verbrauchern abhängig ist und auf Einkäufe im Geschäft angewiesen ist.

Glücklicherweise gibt es viele KI-gesteuerte Plattformen, darunter Yext, die aktiv die Genauigkeit der lokalisierten Informationen Ihres Unternehmens über eine Reihe von Suchmaschinen und Sprachassistenten hinweg überwachen. Wenn geografische Genauigkeit unerlässlich ist, steht KI zur Verfügung, um riesige Datenmengen anzuzapfen und sicherzustellen, dass alles so funktioniert, wie es sollte.

Intelligenz, um Konkurrenten auszumanövrieren

Da der digitale Markt zunehmend mit Konkurrenten überfüllt wird, die um die gleiche Präsenz wetteifern, können KI und Data Science eingreifen und kleineren Unternehmen dabei helfen, ihre wohlhabenderen Konkurrenten zu übertreffen.

Dies ist wichtig, um die langfristige Nachhaltigkeit kleinerer Unternehmen in einer Post-COVID-19-Landschaft sicherzustellen. Angesichts der sich abzeichnenden Rezession können Informationen Unternehmen dabei helfen, agil zu werden, indem sie die wertvollsten Schlüsselwörter für den Wettbewerb und die kostengünstigsten Möglichkeiten zur Anpassung an Sprachassistenten und standortbasierte Algorithmen erkennen.

Da sich immer mehr Unternehmen darum bemühen, ihre Online-Sichtbarkeit zu stärken, können Geschäftsinhaber und Vermarkter gleichermaßen erhebliche Vorteile aus der Nutzung von KI und Data Science ziehen, um ihre Konkurrenten zu übertreffen und anschließend zu übertreffen.

Über den Autor

Dmytro ist Gründer und CEO von Solvid, einer kreativen Agentur für die Erstellung von Langform-Inhalten mit Sitz in London. Gründer von Pridicto, einer KI-basierten Website-Traffic-Prognose-Software. Dmytros Arbeit wurde in Shopify, Entrepreneur, IBM und Campaign Monitor vorgestellt.