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Es wird immer wichtiger, *Suchintentionen* zu verstehen, besonders da heute mehr Inhalte durch KI-Suche beeinflusst werden. Während in der Ära der zehn blauen Links mehr Suchergebnisse angezeigt wurden, optimieren KI-Plattformen lieber Kosten und Rechenleistung. Aus diesem Grund können mit **Python und maschinellem Lernen** Suchbegriffe nicht nur analysiert, sondern auch viel schneller und effizienter klassifiziert werden.
Einblicke aus Suchmaschinenergebnisseiten (SERPs)
*SERPs* bieten hilfreiche Daten, um Intentionen hinter Suchbegriffen zu entschlüsseln. Statt eigenen neuronalen Modellen kannst du Google’s Rankings verwenden. Wenn zwei Begriffe ähnliche SERPs teilen, liegt es nahe, dass sie dieselbe Intention widerspiegeln. Mithilfe von Python-Programmierung kannst du diese Übereinstimmung automatisieren.
Die Schritte zur Skalierung der Keyword-Clusterung:
1. Datenimport in Python
Du beginnst mit einer CSV-Datei deiner SERPs und lädst sie in ein Python DataFrame:
import pandas as pd
serps_input = pd.read_csv('serpdata.csv')
Die importierten Daten zeigen Keywords und Webseitenrankings.
2. Filterung auf Seite 1 der SERPs
*Page 1 Ergebnisse* sind entscheidend. Hier konzentrieren wir uns auf maximal 15 URLs pro Keyword.
„`python
def filter_pages(group_df):
return group_df[group_df[‚rank‘] <= 15]
```
3. Verketten der URLs
Kombiniere die URLs pro Keyword, um einen komprimierten Vergleich durchzuführen.
grouped = filtered_data.groupby('keyword').apply(lambda x: ''.join(x['url']))
### 4. Keyword-Kombinationen vergleichen
Um ähnliche Intentionen zu erkennen:
„`python
for query in all_keywords:
pairwise_data = combine_keywords(query, keywords)
„`
Vergleiche SERP-Strings und analysiere, wie viele identische Ergebnisse Keywords teilen.
### 5. Clustering durch Similiarity Scores
Nutze metrische Werte wie Cosine Similarity, um Ähnlichkeiten skalierbar zu gruppieren, alles basierend auf Python-Scripting.
Ergebnisse und Aktivierung
Jetzt kannst du klar sehen, welche Begriffe ähnliche Absichten teilen. Das ermöglicht, *PPC-Kampagnen*, E-Commerce-Strukturen oder Inhalte zu optimieren.
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