Ein Erfolgsrezept für jede Website
Große KI-Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) entwickeln sich zu mächtigen Werkzeugen für die Erstellung von Texten. Diese Modelle helfen insbesondere kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) dabei, die Herausforderungen zu bewältigen, denen sie bei der Entwicklung effektiver Online-Inhalte gegenüberstehen. Dieser Artikel zeigt anhand eines konkreten Studie, wie die Keyword-Auswahl für die Erstellung von Texten mit LLMs automatisiert werden kann.
Die Bedeutung von Content für KMU
Für ein KMU hängt die Sichtbarkeit seiner Webseite bei Google von verschiedenen Parametern ab. Es ist wichtig, die Webseite so zu gestalten, dass sie von den Google-Algorithmen gut gefunden und bewertet wird; das nennt man ‚Optimierung‘. Gleichzeitig spielt es jedoch eine große Rolle, was potenzielle Kunden über die Website denken. Wenn sie die Seite nützlich und ansprechend finden, bleiben sie wahrscheinlich länger darauf und interagieren mit dem Inhalt, was wiederum Google zeigt, dass die Seite relevant und vertrauenswürdig ist.
Der Textinhalt einer Webseite spiegelt die Fähigkeit eines Geschäftsinhabers wider, effektiv zu kommunizieren. Daher ist es entscheidend, dass der Inhalt prägnant, grammatikalisch korrekt und authentisch ist. Fehler können zu Kundenverlusten führen.
Dies wird noch wichtiger in Branchen, in denen die Sprache integraler Bestandteil der Dienstleistung ist, wie zum Beispiel bei Notaren, Rechtsanwälten oder Coaches.
Fallbeispiel: Die Webseite eines Persönlichkeits-Coaches
Die Keyword-Auswahl durch ein LLM wird anhand der Website eines Persönlichkeits-Coaches konkret aufgezeigt. Der Onlineauftritt sowie der Schreibstil der Trainerin wirken sehr authentisch. Sie hatte eine relativ große Menge an Inhalten, die jedoch manchmal grammatikalische Mängel aufwiesen und übermäßig wortreich waren. Die Website hatte eine KMU-traditionelle Struktur, die die Expertise der Inhaberin, ihre persönliche Geschichte und Kontaktdaten hervorhob. Allerdings hatte sie Probleme mit der Sichtbarkeit und rankte nur für Nischen-Keywords wie “Human Potential Coach Berlin”. Die Website tauchte insgesamt nur achtmal in den Google-Suchergebnissen auf und hatte ein durchschnittliches Ranking von 8,35. Für die Berechnung des durchschnittlichen Rankings wurden alle Positionen, auf welchen eine Unterseite gefunden wurde, aufsummiert und durch die Gesamtmenge geteilt.
Das Ziel war es, LLMs einzusetzen, um relevante, leistungsstarke Keywords zu identifizieren, und so das Suchmaschinenranking der genannten Website zu verbessern und mehr organischen Traffic anzuziehen. Darüber hinaus sollte eine umfassende Content-Strategie entwickelt werden. Das hilft, die Expertise der Trainerin zu präsentieren und ihre Autorität in der Branche zu etablieren.
Der Prozess der automatisierten Keyword-Auswahl
Der KI-gestützte Prozess der Keyword-Auswahl begann mit einem IONOS-internen KI-Dienst (basiert auf OpenAI Sprachmodellen), der auf der Grundlage der bestehenden Website-Inhalte eine Liste von 256 relevanten Keywords für die Coaching-Branche generierte. Der folgenden Abbildung kann der dafür definierte Prompt (siehe Abbildung “Prompt for SEO Keyword Analysis”) zusammen mit Beispiel-Ergebnissen entnommen werden.
Im nächsten Schritt wurden für jedes Keyword Google-Suchen durchgeführt, wobei die ersten 50 Suchergebnisse extrahiert und analysiert wurden. Dabei wurden die unterschiedlichen Webseiten erkannt, die in diesen Ergebnissen auftauchen, welche als ‚einzigartige Domains‘ bezeichnet werden. Das bedeutet, dass jede Domain nur einmal gezählt wurde, selbst wenn sie in mehreren Suchergebnissen erscheint. Am Ende entstand eine umfangreiche Datenbank mit über 13.000 Google-Suchergebnissen und fast 5.000 unterschiedlichen Webseiten.
Ein LLM wurde dann verwendet, um Unternehmensbeschreibungen für jede Domain zu erstellen (s. Abbildung: “Prompt Domain-to-Business Mapper“) und Keywords basierend auf ihrer Bedeutung zu gruppieren. Domains wurden auch basierend auf den von ihnen repräsentierten Unternehmen gruppiert.
Eine weitere Analyse nutzte einen Ansatz basierend auf Ähnlichkeitswerten (auf Grundlage des Contentabgeichs). Dies diente dazu, Wettbewerber zu identifizieren und zu analysieren, wie ähnlich deren Unternehmen dem der Trainerin waren.
Ein Analyse-Framework bewertete und verfeinerte die Keyword-Auswahl, um so leistungsstarke Keywords zu identifizieren und das Wettbewerbsumfeld zu verstehen.
Zwei Hauptfragen lenkten die endgültige Keyword-Auswahl: der Anteil relevanter Domains pro Keyword und die Vielfalt der Domainstrukturen.
In diesem Kontext waren “relevante Domains” diejenigen, die mit der Suchintention übereinstimmen und wertvolle Inhalte im Zusammenhang mit Coaching für persönliche Entwicklung anboten. Zum Beispiel wurden canadacoachacademy.com und qualitymindglobal.com als relevant angesehen, während indeed.com es nicht war, da es sich nicht ausschließlich auf Coaching konzentriert.
Anhand der beschriebenen Keyword-Auswahlmethode wurden 20 relevante und leistungsstarke Keywords für die Coaching-Branche identifiziert.
Nach der Überprüfung der verfeinerten Keywords wählte die KMU-Inhaberin „Online Personal Development Coach“, „Coaching für junge Berufstätige“ und „Empowerment Coaching“ als besonders vielversprechend aus.
Diese Keywords wurden zusammen mit mehreren für die Aufgabe entwickelten Prompts (s. Abbildung: “Prompt Contentgenerierung“) einem LLM zugeführt, um den Inhalt der Website zu aktualisieren. Die KI bewahrte dabei den Stil der Website-Inhaberin, integrierte die neuen Keywords effektiv und verbesserte die Grammatik. Der zu bearbeitende textliche Content wurde der LLM inklusiver HTML-Tags mitgeliefert. So konnten die überarbeiteten Texte direkt in die Website integriert werden, um dabei wesentlichen Änderungen im Website-Layout zu vermeiden.
In den folgenden Wochen wird der textliche Content der ausgewählten Website mit einer neuen, aktualisierten Variante ersetzt. Die Rankings der Website werden danach regelmäßig kontrolliert, um festzustellen, ob die vorgeschlagene Methode gute Ergebnisse liefert.
Zusammenfassung
Zusammenfassend zeigt der vorgestellte Ansatz, wie die Automatisierung der Keyword-Auswahl mithilfe von Google-Suchergebnissen effizient und effektiv sein kann. Von über 250 analysierten Keywords wurden diejenigen ausgewählt, die die beste SEO-Leistung und Servicebeschreibung boten. Dieser Automatisierungsprozess bietet als ein vorbereitender Schritt zur Inhaltserstellung einen umfassenden Überblick über die Suchergebnisse. LLMs, die in der Lage sind, qualitativ hochwertige Inhalte zu erstellen, sind wertvolle Werkzeuge für KMU-Inhaber. Sie helfen ihnen, ihre Geschäftsideen in ansprechende, präzise und authentische Inhalte zu verwandeln.
Während der Überprüfung der generierten Inhalte äußerte die KMU-Inhaberin: “I actually see myself writing it this way“.
Weiterführende Links
- Large Language Models, LLMs
- Vertrauen und Authentizität: Die Rolle von LLMs in der Content-Erstellung
- Keyword-Auswahl
- Parameter für die Sichtbarkeit auf Google
- Webseite Thekla Salmon
- OpenAI
- Comprehensive Guide to Automated Keyword Selection for SMEs as a Part of an AI-Driven Textual Content Generation