Beschreibung:
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein Modell für Natural Language Processing (NLP), das von Google entwickelt wurde, um die Suchintention der Nutzer besser zu verstehen. Durch die Fähigkeit, den Kontext von Wörtern in einer Suchanfrage in beiden Richtungen zu analysieren, kann BERT komplexe Suchanfragen und ihre Bedeutungen präziser erfassen. Dies führt zu relevanteren Suchergebnissen.
Auswirkung auf SEO:
- Inhalte müssen präzise und benutzerzentriert formuliert werden: Um in den Suchergebnissen gut abzuschneiden, müssen Inhalte klar strukturiert und verständlich sein. Es ist wichtig, dass sie die Fragen und Bedürfnisse der Nutzer direkt ansprechen.
- Long-Tail-Keywords werden wichtiger: Durch die verbesserte Fähigkeit, den Kontext zu verstehen, kann BERT auch bei längeren und spezifischeren Suchanfragen (Long-Tail-Keywords) helfen. Diese sollten daher stärker in die Content-Strategie integriert werden.
Maßnahmen:
- Erstellung hochwertiger, klarer Inhalte: Verfassen Sie Inhalte, die direkt auf die Suchanfragen der Nutzer eingehen und umfassende Antworten bieten.
- Nutzung natürlicher Sprache: Schreiben Sie Inhalte in einer natürlichen und klaren Sprache, die dem Sprachgebrauch der Nutzer entspricht.
- Einsatz von strukturierte Daten: Verwenden Sie Schema Markup, um den Suchmaschinen zusätzliche Informationen über den Inhalt Ihrer Website zu geben.
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