Wie kann die semantische Suche Long-Tail-Anfragen verwalten?

Bei der Optimierung von Webinhalten ist es allgemein bekannt, dass Schlüsselwörter immer noch eine Rolle spielen. Der Wettbewerb um das Ranking für einzelne Schlüsselwörter ist hart, und digitale Inhalte werden mit erstaunlicher Geschwindigkeit veröffentlicht. Mit jeder Änderung in den Algorithmen von Google definieren neue Regeln, wie Inhalte besser eingestuft werden können, und Marken, die ursprünglich dachten, dass es ausreichen würde, ihr zielgerichtetes Keyword so oft wie möglich effektiv zu platzieren, haben festgestellt, dass dies nicht ausreicht.

Long-Tail-Keywords sind nichts Neues, wenn es darum geht, Inhalte zu verbessern und auf Benutzeranfragen zu reagieren. Google hat vor fast einem Jahrzehnt Long-Tail-Keywords und die semantische Suche als wichtige SEO-Faktoren eingeführt. Heute sind diese Faktoren über SEO hinausgegangen und haben sich auf jeden Aspekt von Gesprächserlebnissen im Internet ausgeweitet. Wissensdatenbanken, Website-Suche oder sogar Chatbots interpretieren Wörter und versuchen, den Benutzern Ergebnisse zu liefern. Aber je komplexer die Formulierungen sind, desto schwieriger ist es, die richtigen Antworten zu geben. Benutzer verwenden jedoch mehr Konversationstöne und Formulierungen, wenn sie Suchen durchführen, und die Notwendigkeit, Long-Tail-Anfragen verstehen und beantworten zu können, ist höher denn je.

Suchwerkzeuge und Konversationsplattformen erleichtern Benutzeranfragen, basieren jedoch häufig auf einfachen Schlüsselwortsuchen und schenken Long-Tail-Anfragen oft kaum Beachtung. Dadurch gehen Chancen verloren.

Doch wie wichtig sind Long-Tail-Abfragen und welche Rolle spielt dabei die semantische Suche?

Was sind Long-Tail-Suchanfragen?

Long-Tail-Suchanfragen sind längere und zielgerichtetere Keyword-Phrasen, die Benutzer normalerweise in folgenden Situationen verwenden:

• eine sehr prägnante Frage stellen, in der sie viele Details hinzufügen, oder
• Mit der Sprachsuche neigen wir dazu, uns verbal mit viel mehr Wörtern auszudrücken.

In der Suchmaschinenoptimierung haben Long-Tail-Keywords ein geringes Suchvolumen, geringe Konkurrenz, aber hohe Konversionsraten. Diese Abfragen sind auf die letzten Phasen eines Kauftrichters ausgerichtet.

Wir nennen sie Long-Tail, denn wenn sie in einem Diagramm durch ihr Suchvolumen dargestellt werden, befinden sie sich am langen Ende der Suchnachfragekurve. Tatsächlich stammt der Begriff Long-Tail-Keyword aus dem Buch The Long Tail von Chris Anderson. In diesem Buch zeigt Anderson, dass selbst dort, wo es einen kleinen Markt gibt, die Weite des Internets Ihr Nischen-Keyword dennoch profitabel machen kann.

Warum sind Long-Tail-Keywords wichtig?

Heutzutage interagieren Webbenutzer mit der Suche einer bestimmten Website auf die gleiche Weise, wie sie mit der Google-Suchleiste interagieren würden. Das bedeutet, dass nur 20 % der Websuchanfragen mit kurzen Schlüsselwörtern formuliert werden, während 80 % der Suchanfragen auf Websites aus 3 oder mehr Wörtern bestehen, die auch als Long-Tail-Schlüsselwörter bezeichnet werden.

Website-Besucher, die es gewohnt sind, Informationen auf Google mit natürlicher Sprache und nicht nur mit zielgerichteten Schlüsselwörtern zu finden, erwarten jetzt, dass die von ihnen besuchten Websites das gleiche Maß an Verständnis bieten. Online-Unternehmen müssen ihr Suchspiel intensivieren und in der Lage sein, die richtigen Antworten auf jede Benutzeranfrage zu geben, unabhängig von ihrer Komplexität oder Länge, anstatt nur eine „Kein Ergebnis“-Seite zurückzugeben, was die Frustration bei den Benutzern erhöht.

Die Prämisse ist ganz klar: Suchtechnologie muss in der Lage sein, Long-Tail-Keywords zu entschlüsseln, um zu verstehen, was Kunden wirklich sagen, und ihnen zu zeigen, was sie wollen.

Der nächste Schritt: Long-Tail-NLP und semantische Suche

Was machen Long-Tail-Keywords und Verarbeitung natürlicher Sprache gemeinsam haben? Nun, die NLP-Technologie ist einfach der beste Weg, um die wahre Absicht und Bedeutung hinter Long-Tail-Keywords zu entschlüsseln. Menschen haben unterschiedliche Möglichkeiten auszudrücken, was sie wollen, da wir nicht binär sprechen. Dasselbe Wort oder dieselbe Phrase kann mehrere Bedeutungen haben und auf unterschiedliche Weise ausgedrückt werden.

Dank der NLP-Technologie kann eine Website-Suchmaschine die Bedeutung hinter komplexen Suchanfragen einschließlich Long-Tail-Keywords verstehen und Webbenutzern angemessene Antworten liefern. Diese Entwicklung von der einfachen Schlüsselwortsuche zu einer eher intrinsischen absichtsorientierten Suche wird als bezeichnet semantische Suche.

Was ist der Unterschied zwischen stichwortbasierter Suche und semantischer Suche?

Mit der Stichwortsuche bekommen Sie, wonach Sie fragen. Wenn also ein Wort ein Homograph ist und unterschiedliche Bedeutungen hat, aber auf die gleiche Weise geschrieben wird, erscheint es in Ihrer Suche. Es wird nicht unterschieden zwischen a bat das ist ein Tier und a bat das ist Sportgerät. Auch wenn relevante Inhalte auf geflügelten Säugetieren erscheinen, wird eine strenge Stichwortsuche sie nicht finden und kann keine kausalen Beziehungen zwischen Wörtern identifizieren.

Die semantische Suche untersucht die Bedeutung von Wörtern und berücksichtigt die Absicht des Benutzers, Informationen und Konzepte bereitzustellen, die nicht explizit in eine Abfrage geschrieben wurden.

Wenn Unternehmen also in die Bereitstellung einer Benutzererfahrung eintauchen möchten, die sich auf das bezieht, was sie sagen möchten, sei es über Konversationsplattformen, Chatbots oder SEO-Keyword-Strategien liefert die semantische Suche bessere Einblicke in das, was Benutzer suchen.

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Semantisches Clustering: Anreicherung des Kundenerlebnisses durch Identifizierung von Inhaltslücken

Wie können Sie verhindern, dass Kunden frustriert sind, wenn sie zu einer von ihnen gestellten Suchanfrage kein adäquates Suchergebnis erhalten? Semantisches Clustering gruppiert semantisch äquivalente Suchanfragen mit Wörtern, Phrasen und Sätzen in Clustern basierend auf der Bedeutung.

Das semantische Clustering von Inbenta kann eine Sammlung ähnlicher, unbeantworteter Fragen lokalisieren und gruppieren, um eine ganzheitliche Ansicht zu bieten, mit der Unternehmen ihre Wissenslücke schließen können. Benutzer können auch feststellen, wo Kundenanfragen fehlgeschlagen sind, wo sie keine zufriedenstellende Antwort erhalten haben, und das Unternehmen darauf hinweisen, Material zu entwickeln, das diese Fragen beantwortet, die Verwendung von Support-Tickets reduziert und die Kundenzufriedenheit erhöht.
Semantisches Clustering kann zur Optimierung der Websuche verwendet werden und wird auch von der verwendet beste KI-Chatbots um die Gesprächsqualität zu verbessern und ein interaktives Kundenerlebnis zu bieten.

Warum Sie NLP und semantische Suche auf Ihren Websites verwenden sollten

Geben Sie Antworten auf alle relevanten Fragen

Wie Sie jetzt verstehen, stellt die Verwendung einer semantischen Suchmaschine auf Ihrer Website, die auf NLP-Technologie basiert, sicher, dass sie alle relevanten Suchanfragen versteht, die von Benutzern gestellt werden, unabhängig davon, ob sie aus Short- oder Long-Tail-Keywords bestehen.

Das Verständnis aller Arten von Anfragen, egal wie sie formuliert sind, bedeutet, dass das Suchtool diese Anfragen beantworten kann und Ihren Website-Besuchern hochkorrekte Ergebnisraten bietet.

Support-Tool für Kunden und Agenten gleichermaßen

Mit Inbenta Search können Benutzer die semantischen Suchfunktionen von Inbenta nutzen Symbolische KI und NLP-Technologie mit Daten, die über Kundenbeziehungstools wie Salesforce und Zendesk abgerufen werden, um Kundenanfragen besser zu verstehen und schnelle, zentralisierte und relevante Antworten zu liefern, die Zeit und Ressourcen von Kundensupportteams ablenken.

Supportmitarbeiter können ebenfalls von einem solchen Tool profitieren, indem sie es intern verwenden, um Informationen oder Antworten auf Supportanfragen zu finden.

Verbessern Sie die Reise Ihrer Webbesucher

Durch die Analyse von Long-Tail-Keywords, um genaue Suchergebnisse zu liefern, Inbenta-Suche hilft Kunden, Zeit bei der Suche nach den richtigen Informationen zu sparen. Dies verbessert das Kundenerlebnis, NPS-Ergebnisse und steigert den Umsatz durch die Steigerung der Conversions.

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• Quelle: https://www.inbenta.com/en/blog/how-can-semantic-search-manage-long-tail-queries/