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Mit N-Gramm Analysen zu besseren Keyword-Recherchen

Geschrieben am: 8. April 2022 | Zuletzt aktualisiert: 27. August 2022 | Lesezeit: ca. 6 Min.

Mit einer N-Gramm Analyse nimmst du eine völlig neue Perspektive bei der Auswertung von Suchbegriffen ein. N-Gramme helfen dir, Muster und Beziehungen innerhalb deiner Keywords zu erkennen. Dadurch bist du in der Lage, komplexe Themen schneller zu verstehen und die passenden Inhalte für deine User zu erstellen.

N-Gramm-Analyse SEO

Word Cloud aus eine N-Gramm Analyse

Inhaltsverzeichnis

Was sind N-Gramme?

Ein N-Gramm ist das Ergebnis, wenn ein Satz in aufeinanderfolgende Wortgruppen zerlegt wird. Die Anzahl der Worte pro Wortgruppe bestimmt die Bezeichnung:

  • Monogramm = Ein Wort pro Wortgruppe
  • Bigramm = 2 Wörter pro Wortgruppe
  • Trigramm = 3 Wörter pro Wortgruppe

Der Satz „Suchmaschinenoptimierung ist eine tolle Disziplin“ würde folgendes Monogramm ergeben:

MonogramFrequenz
Suchmaschinenoptimierung1
ist1
eine1
tolle1
Disziplin1

Das Bigramm sieht wie folgt aus:

BrigrammFrequenz
Suchmaschinenoptimierung ist1
ist eine1
eine tolle1
tolle Disziplin1

Das Trigramm sieht wie folgt aus:

TrigrammFrequenz
Suchmaschinenoptimierung ist eine1
ist eine tolle1
eine tolle Disziplin1

Mit einer N-Gramm-Analyse lässt sich also messen, wie häufig (Spalte “Frequenz”) einzelne Wörter (Monogramm), Wortpaare (Bigramm) oder Wortgruppen (Trigramm) in einem Dokument vorkommen

Dieses Dokument kann ein Text, eine Liste oder ähnliches sein. Hauptsache, es enthält Buchstaben bzw. Wörter.

Insbesondere die Monogramme haben in der Suchmaschinenoptimierung eine gewisse Tradition, sie sind eher bekannt als Termfrequenz. Im Gegensatz zur Keyworddichte ist die Termfrequenz kein relativer, sondern ein absoluter Wert. Sie beschreibt lediglich, wie häufig ein Wort (Term) in einem Dokument vorkommt.

Für Suchmaschinen ist die Termfrequenz oder auch Anzahl der N-Gramme keine relevante Kennzahl, weil sie zu leicht zu manipulieren wäre.

Für SEOs können N-Gramm Analysen jedoch ein praktisches Hilfsmittel sein, um Muster und Zusammenhänge in Daten zu entdecken.

Die Termfrequenz für die Wettbewerbsanalyse nutzen

Sehr anschaulich lassen sich vor allem Monogramme in der Wettbewerbsanalyse nutzen. So kann die Ermittlung der häufigsten Monogramme aus der Headline (oder dem Title) einer Website Aufschluss darüber geben, zu welchen Themen häufig Inhalte veröffentlicht werden oder wie sich das Sortiment eines Online-Shops verteilt.

Ein Blick in die Headline von 500 zufällig gecrawlten URL einer Nachrichtenseite zeigt schon sehr anschaulich, wo im April 2022 der Nachrichtenschwerpunkt lag:

Monogramme

Die häufigsten Monogramme aus den Überschriften einer Nachrichtenseite

Bei einer E-Commerce-Seite lassen sich interessante Einblicke in das Sortiment gewinnen:

Monogramme E-Commerce

Die häufigsten Monogramme aus den Überschriften eines Online-Shops

Keyword Recherche mit Monogrammen

Eine Analyse der Monogramme aus den Keywords der Search Console kann zeigen, welche Terme in den Keywords, die Klicks bringen, besonders häufig vorkommen. Das ist besonders im Long-Tail sehr spannend, weil hier viele Keyword-Kombinationen den Traffic bringen, die häufig dasselbe Monogramm beinhalten.

Ein Beispiel aus der Search Console:

Keywords in der Google Search Console

Keywords in der Google Search Console

In diesem Datensatz taucht in den ersten 10 Suchbegriffen zweimal der Begriff „Navigation“ auf. Eine Termfrequenz-Analyse zeigt aber, dass das Thema im kompletten Dokument (=Alle Keywords) nach dem Produktnamen (Garmin Fenix) am häufigsten nachgefragt wird:

Termfrequenz Fenix

Termfrequenz-Analyse nach Produktname

Wenn wir also im Zuge semantischer Suchmaschinenoptimierung in Themen und nicht in einzelnen Keywords denken, kann eine Analyse der Monogramme zusätzliche Erkenntnisse liefern.

Noch spannender für die Keyword-Recherche sind aber Bigramme und Trigramme.

N-Gramme für die Keyword-Recherche nutzen

Zurück zu den N-Grammen: diese eignen sich hervorragend, um Wortkombinationen zu erkennen, die Rückschlüsse auf den Search Intent ermöglichen.

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Wir lernen also, welche Begriffskombinationen häufig zusammen gesucht werden. Jedoch nicht, in dem wir das Suchvolumen pro Keyword betrachten, sondern in dem wir die Häufigkeit einzelner Wordkombinationen prüfen.

Nehmen wir als Beispiel eine Keyword-Recherche zum Thema „Wärmepumpe“.

Betrachten wir die Daten nach Suchvolumen absteigend sortiert, ergibt sich folgendes Bild:

Keywords mit Suchvolumen

Keywords mit Suchvolumen

Betrachten wir die Bigramme dieser Keywords, fällt auf, dass Wärmepumpe am häufigsten im Zusammenhang mit „Grad“ gesucht wird. In den Top 10 der Keywords mit dem häufigsten Suchvolumen taucht das Keyword jedoch nicht auf.

Bigramme

Auswertung der Bigramme

Die Betrachtung, der Keywords, die den Begriff „Grad“ beinhalten zeigt, dass es hier viel Potenzial im Long-Tail gibt:

Suchvolumen im Long-Tail

Suchvolumen im Long-Tail

Trigramme – für die Long-Tail Keyword Recherche

Noch tiefer lässt sich ein Thema erschließen, wenn wir nicht nur die Bigramme, sondern auch die Trigramme betrachten:

Trigramme

Trigramme

Im Zuge semantischer Suchmaschinenoptimierung lege ich bei N-Gram Analysen ein besonders Augenmerk auf Adjektive in Verben.

So lassen sich Eigenschaften oder Tätigkeiten, die in Zusammenhang mit einem Thema häufig gesucht werden, leicht identifizieren.

Dazu werfen wir abschließend noch einen Blick auf die Monogramme für das Thema Wärmepumpe:

Monogramme

Monogramme

💡 Tipp: Monogramme funktionieren auch sehr gut, wenn Synonyme oder ähliches im Spiel sind. Die Keywords

  • Wärmepumpe kosten
  • Wärmepumpen kosten

wären je ein Bigramm, als Monogramm wird der Begriff “kosten” doppelt gezählt und gewinnt dadurch (zurecht) an Relevanz, weil das Thema “kosten” bei beiden Keywords eine Rolle spielt

Ein Blick auf die Tabelle reicht, um sich ein erstes Bild zu machen, das ausreicht, um eine erste kleine Topical Map rund um das Thema zu erstellen:

Topical Map

Eine einfache Topical Map

N-Gram Analysen selber machen

Falls du dich nun fragst, wie du selbst N-Gram Analysen machen kannst, habe ich zwei Wege für dich:

  1. Kostenlose Online Tools
  2. KNIME

Für die schnelle Analyse – Kostenlose Online Tools

Ein einfaches, aber für den Einteig völlig ausreichendes Tool findest du unter: https://www.reuneker.nl/files/ngram/. Einfach die Liste mit Begriffen in das Textfeld einfügen und das Tool ermittelt dir die häufigsten N-Gramme.

Leider unterstützt das Tool keine Umlaute, aber du kannst einstellen, ob du Wortkombinationen mit einer Länge zwischen 2 und 5 Wörtern analysieren möchtest.

Für die Monogramme eignet sich der Word Frequency Counter. Hier kannst du ebenfalls einfach deine Liste einfügen und das Tool zählt, wie häufig jeder Term in der Liste vorkommt.

Für die gründliche Analyse: N-Gramme mit KNIME finden

Etwas komplizierter, aber gründlicher geht das Finden von N-Grammen mit dem kostenlosen Datenanalysetool KNIME.

KNIME ermöglicht dir nicht nur die visuelle Darstellung, die ich hier im Beitrag verwende, sondern gibt dir zusätzliche Optionen:

  • Filtern der Liste
  • Beschränken auf Begriffe, die mindestens eine bestimmte Zeichenlänge haben
  • Entfernen von Stoppwörtern
  • Entfernen von Zahlen und/oder Satzeichen

Einen fertigen Workflow für die Analyse von N-Grammen mit KNIME findest du hier.

Um den Workflow zu nutzen, musst du KNIME installiert haben. Anschließend lädst du den Workflow herunter und öffnest ihn mit KNIME. Eine genaue Anleitung, wie du den Workflow ausführst, findest du, wenn du die Datei geöffnet hast.

KNIME?
KNIME ist ein kostenloses Tools zur Datenanalyse. Im Gegensatz zu R oder Python musst du bei KNIME nicht selber Programmieren können. Du möchtest KNIME lernen? Ich zeige dir, wir du datengetriebene SEO mit KNIME selber machen kannst.

Fazit

Die Analyse von N-Grammen ist für mich fester Bestandteil der SEO-Arbeit. Sowohl bei der Auswertung von Suchbegriffen aus der Search Console, als auch bei der Keyword-Recherche hilft es mir relevante Entitäten zu finden.

Michael Göpfert - SEO in München
Geschrieben von: Michael Göpfert

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