Latent Semantic Indexing

Aus Handbuch » XOVI

Die deutsche Übersetzung für Latent Sematic Indexing lautet "latent semantische Indexierung". Latent Semantic Indexing - kurz LSI - soll die Qualität der Ergebnisse der Suchmaschinen steigern, indem nicht nur Ergebnisse angezeigt werden, die das gesuchte Keyword enthalten, sondern auch andere Ergebnisse die semantisch verwandte Keywords enthalten. Der Einbezug der Semantik ist eines der entscheidenden Entwicklungsziele von Google an dem ständig gearbeitet wird. Es ist durchaus möglich, dass ein Content für eine Suchanfrage relevant ist, obwohl er das Keyword gar nicht enthält. Es geht dabei also nicht nur um exakte Worttreffer, sondern um Treffer, die mit der Bedeutung des Wortes und des Kontexts zusammenhängen. Das schließt zum Beispiel auch Synonyme mit ein. Um semantische Zusammenhänge zu erkennen, werden Texte anhand der Content Words analysiert. Das sind die entscheidenden Keywords eines Textes, abseits gängiger Verben, Artikel und Präpositionen, die in jedem Text mehr oder minder vorkommen.

Wie funktioniert's?

Bei einer Suchanfrage werden zunächst die Inhalte ausgeben, die das exakte Keyword enthalten. In einem zweiten Schritt wird der Index nach Inhalten durchsucht, die eine semantische Verwandtschaft zum Keyword aufweisen.

Die Relevanz des Latent Semantic Indexing für die Suchmaschinenoptimierung

Mit dem Latent Semantic Indexing hat sich die Latent Semantic Optimization entwickelt. Dabei handelt es sich um eine Weiterentwiclkung der klassischen keywordbasierten Suchmaschinenoptimierung, die einen Content nicht nur im Hinblick auf Keywords optimiert, sondern auch semantisch verwandte Keywords berücksichtigt. So wird inzwischen zum Beispiel darauf geachtet, statt des Keywords auch entsprechende Synonyme und semantisch verwandte Phrasen zu verwenden, um ein höheres Ranking im Sinne des Latent Semantic Indexing zu erreichen.