Letzte Woche habe ich auf Linkedin einen Beitrag über N-Gramme und eine damit verbundene Aufforderung zur Erstellung von Inhalten geteilt, die semantische Beziehungen bei der Inhaltserstellung durch KI nutzen.
Die Integration von N-Grams und semantischen Beziehungen in die KI-gesteuerte Inhaltserstellung bietet eine einzigartige Möglichkeit, neue Grenzen des digitalen Ausdrucks zu erkunden. Diese Erkundung führte zur Entwicklung eines speziellen Prompts, der sich darauf konzentriert, Inhalte zu erstellen, die nicht nur fesseln, sondern auch einen hohen Grad an Relevanz und Kontextualität aufweisen.
Ich habe den gemeinsamen Prompt leicht abgewandelt und einen Inhalt über die besten Taco-Lokale in Berlin geschrieben (obwohl ich noch nie eines davon besucht habe :)). Hier sind die Ergebnisse der unbearbeiteten ChatGPT-Ausgabe, die direkt in das NLP von Google eingegeben wurde.
N-Gram Prompt
„Zielsetzung: Verbesserung der SEO-Inhaltserstellung mit Schwerpunkt auf der Optimierung von NLP-Ergebnissen durch eine ausgefeilte Analyse von N-Grammen und Uni-Grammen. Das Ziel ist es, einen Text zu erstellen, der nicht nur in den Suchmaschinen gut platziert ist, sondern auch für das Zielpublikum lesbar und relevant ist.
Anleitung: Analyse von N-Grammen und Uni-Grammen: Priorisiere die Verwendung von N-Grammen und Uni-Grammen, um den Kontext, die Themenrelevanz und die Verteilung der Schlüsselwörter besser zu verstehen. Analysiere die erfolgreichsten Inhalte in der Zielnische, um Muster und Häufigkeit bestimmter N-Gramme und Uni-Gramme zu erkennen, die zu hohen SEO-Rankings beitragen.
Erstellung von Inhalten: Wenn du Inhalte erstellst, baue die identifizierten N-Gramme und Uni-Gramme strategisch ein, um die thematische Autorität und den semantischen Reichtum zu erhöhen. Achte darauf, dass sich die Verwendung dieser Elemente im Text natürlich anfühlt und einen Mehrwert für die Leser/innen darstellt.
Schlüsselwort-Optimierung: Sorge für ein Gleichgewicht zwischen der Aufnahme von Schlüsselwörtern und der nahtlosen Integration von N-Grammen und Uni-Grammen. Dieser Ansatz sollte darauf abzielen, die Sichtbarkeit des Inhalts sowohl für breite als auch für spezifische Suchanfragen zu verbessern und sich an der Absicht und dem Suchverhalten der Nutzer zu orientieren. Hebe diese Schlüsselwörter in Fettdruck hervor.
Lesbarkeit und Engagement: Während du dich auf N-Gramme und Uni-Gramme konzentrierst, solltest du dich darauf konzentrieren, ansprechende, leserfreundliche Inhalte zu erstellen. Das Ziel ist es, die Algorithmen der Suchmaschinen und die menschlichen Leser gleichermaßen zufrieden zu stellen, was zu höheren Engagement-Raten und einer längeren Verweildauer führt.
Feedback-Schleife: Nutze Analysetools, um die Leistung der Inhalte im Hinblick auf SEO-Kennzahlen und Nutzerinteraktion zu überwachen. Nutze die gewonnenen Erkenntnisse, um die Strategie rund um N-Grams und Uni-Grams zu verfeinern und die Qualität und Effektivität zukünftiger Inhalte kontinuierlich zu verbessern.
Erwartete Ergebnisse: Die erstellten Inhalte sollten ein ausgefeiltes Verständnis der Zieldomäne zeigen, wobei N-Grams und Uni-Grams geschickt in die Erzählung eingeflochten werden, um die SEO-Leistung zu steigern. Es wird erwartet, dass dieser Ansatz zu einer besseren Platzierung in den Suchergebnissen, zu mehr organischem Traffic und zu einer verbesserten Nutzerbindung führt.“
Nach der Aufforderung können Sie etwas schreiben wie:
„Wenn du die Ziele verstanden hast, gebe ich dir das Thema, die Sprache und andere Anweisungen für den Blogpost.“
Nicht zu vergessen, dass ich die obige Prompt bereits ein wenig angepasst habe, da sie ein wenig allgemein gehalten ist. Damit sie für Reisen, Reisetipps passt, müsste ich kleine Dinge ändern.
ChatGPT 4 Output
Ich möchte die Textversion nicht freigeben, da ich nicht bei Suchbegriffen wie “ Taco Restaurants in Berlin“ ranken möchte 🙂
Google Natural Language AI Ergebnisse
Also habe ich den Inhalt direkt kopiert und auf dieser Website eingefügt:
Es gibt einen Abschnitt namens „Try the API“, in den Sie Ihren Inhalt einfügen können, um einige Ergebnisse des Google-Tools zu erhalten.
Auf dem ersten Bild sehen Sie die semantisch verwandten Schlüsselwörter, die sich aus dem Gesamtfluss meines Inhalts ergeben.
Auf dem zweiten Screenshot können Sie ebenfalls sehen, wie Google jeden Ihrer Sätze in Bezug auf den gesamten Inhalt bewertet.
Es gibt 2 weitere Tabs, auf denen Sie den Inhalt überprüfen können: Moderation und Kategorien. Ich habe weiter unten mehr darüber geschrieben, was diese Tabs bedeuten und was sie tun.
So, das war’s erstmal. So können Sie Ihre KI-generierten Inhalte anpassen und sie für Nutzer und Google zugänglicher machen. Für diejenigen, die sich dafür interessieren, habe ich unten einige weitere Informationen über Google NLP geschrieben.
Was ist Google NLP?
Google NLP steht für Google Natural Language Processing. Es ist eine fortschrittliche KI-Technologie. Ihr Ziel ist es, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und zu interpretieren.
Damit können Computer Texte und gesprochene Worte fast wie Menschen begreifen. Diese Technologie analysiert Textdaten. Sie erkennt Sprachmuster, Stimmungen, Meinungen und Entitäten wie Personen, Orte und Organisationen. Zudem versteht sie die Beziehungen zwischen Wörtern.
Google NLP bietet verschiedene APIs und Tools, die in Anwendungen und Diensten integriert werden können, um sie intelligenter und interaktiver zu machen. Zu den Hauptfunktionen gehören:
- Entitäten-Erkennung: Identifiziert wichtige Elemente in einem Text, wie Personen, Orte und Organisationen.
- Sentiment-Analyse: Bewertet, ob die Stimmung in einem Text positiv, negativ oder neutral ist.
- Textklassifizierung: Ordnet Texte bestimmten Kategorien oder Themen zu.
- Syntaxanalyse: Zerlegt Sätze in ihre grammatischen Bestandteile und identifiziert die Beziehungen zwischen Wörtern.
Google NLP trägt signifikant dazu bei, die Interaktion zwischen Menschen und Computern natürlicher und effizienter zu gestalten.
Es revolutioniert, wie wir mit Technologien interagieren, und ermöglicht eine breite Palette von Anwendungen, von verbesserten Suchmaschinen bis hin zu intelligenten Chatbots und persönlichen Assistenten.
Google Natural Language AI Funktionen
Google Natural Language AI bietet verschiedene Funktionen, um Text zu analysieren. Hier sind Erklärungen zu den Hauptfunktionen in deutscher Sprache:
- Entitäten: Diese Funktion erkennt Personen, Orte, Organisationen und andere relevante Elemente im Text. Entitäten werden identifiziert und klassifiziert, und es kann auch ihre Bedeutung im Kontext ermittelt werden. Dies hilft dabei, die Schlüsselkomponenten eines Textes schnell zu erfassen.
- Sentiment: Die Sentiment-Analyse bewertet die emotionale Tönung eines Textes, also ob die darin ausgedrückten Meinungen und Einstellungen positiv, negativ oder neutral sind. Sie kann auf verschiedenen Ebenen durchgeführt werden, von der Analyse des gesamten Dokuments bis hin zu einzelnen Sätzen oder Entitäten.
- Moderation: Diese Funktion hilft dabei, unangemessene Inhalte in einem Text zu erkennen, wie z.B. anstößige Sprache, Hassreden oder andere Inhalte, die für bestimmte Zielgruppen nicht geeignet sind. Moderationstools sind wichtig für Plattformen, die Inhalte automatisch filtern und moderieren möchten, um eine positive und sichere Umgebung zu gewährleisten.
- Kategorien: Die Kategorisierung ordnet Texte thematischen Kategorien zu. Diese Funktion analysiert den Inhalt und die Struktur eines Dokuments, um es einem oder mehreren vordefinierten Themen zuzuordnen. Dies erleichtert die Organisation und das Auffinden von Informationen in großen Datenmengen.
Diese Funktionen der Google Natural Language AI ermöglichen eine tiefgreifende Analyse von Texten und bieten wertvolle Einblicke für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Inhaltsmoderation über Sentiment-Analyse bis hin zur Entitäten-Erkennung und thematischen Kategorisierung.
