Musterbasierte Keyword-Recherchen mit KNIME für Anfänger und Fortgeschrittene

Rebecca Schwarz
Rebecca Schwarz

Rebecca Schwarz ist SEO-Consultant bei der get:traction GmbH und verantwortet Projekte unterschiedlicher Produktsegmente (News, E-Commerce, B2B). Ihr Arbeitsalltag dreht sich um die Konzeption von SEO-Strategien und die Unterstützung von Kunden in der redaktionellen SEO, beispielsweise bei Redaktionsworkshops und der Entwicklung von Content-Strategien. Um größere Datenmengen effizient zu verarbeiten und um bei wiederkehrenden SEO-Tasks Zeit zu sparen, nutzt sie die Open-Source-Software KNIME. Neben ihrer Rolle als Consultant ist sie Hostess und Moderatorin des SEO- und Online-Marketing-Stammtischs Rhein-Main in Darmstadt.

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Eine alltägliche Aufgabe in der SEO: die Keyword-Recherche. Das allgemeine Ziel: Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche Suchphrasen von Nutzern über Suchmaschinen gesucht werden und in welche Aspekte sich Themen gliedern. Auch die Wortwahl der Zielgruppe ist hierbei spannend: Wird für den Kauf von Produkten beispielsweise eher mit dem Verb „kaufen“ oder dem Verb „bestellen“ gesucht? Damit die Antwort nicht immer „It depends“ lautet, können diese Abwägungen für gleichförmige Inhalte über musterbasierte Recherchen analysiert werden. Dazu werden verschiedene Suchkombinationen geprüft und schlussendlich wird verglichen, welche Kombinationen auf Basis des Suchvolumens am relevantesten sind. Wie sich diese Analyse leicht umsetzen und mit unendlich vielen Kombinationen von Suchanfragen wiederholen lässt, zeigt der nachfolgende Artikel von Rebecca Schwarz mit dem kostenlosen Datenanalyse-Tool KNIME.

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