Einführung in Vektordatensysteme und wie du KI für SEO nutzen kannst
Stell dir vor, du könntest deine SEO-Strategie mit der Effizienz von künstlicher Intelligenz (KI) optimieren. Genau das ermöglicht der Einsatz von Vektordatensystemen. In dieser Welt aus Zahlen und Dimensionen kannst du mit den richtigen Algorithmen und Tools erstaunliche Fortschritte erzielen. Lass uns eintauchen!
Was sind Vektordatensysteme?
Ein Vektordatensystem ist sozusagen eine Sammlung von numerischen „Darstellungen“ (d.h. Vektoren), die Begriffe oder Objekte in einer n-dimensionalen Umgebung repräsentieren. Diese Vektoren helfen dir, die semantischen Beziehungen oder Ähnlichkeiten zwischen deinen Daten zu beurteilen – beispielsweise, wie ähnlich Suchbegriffe zueinander oder zu deinen Inhalten sind.
Vektordatensysteme bieten eine zentrale Plattform, in der diese Vektoren für SEO-Strategien effizient abgelegt, abgefragt und verarbeitet werden können.
Wann solltest du ein Vektordatensystem verwenden?
Wenn du tausende Artikel oder Datenpunkte hast, um beispielsweise die „näheste semantische Ähnlichkeit“ zu einem bestimmten Keyword zu finden, dann wirst du ein Vektordatensystem brauchen. Stell dir vor, man müsste jedes Mal Vektoren aller Artikel dynamisch vergleichen – das wäre in der Praxis zu langsam.
Wie kannst du selbst ein Vektordatensystem einrichten?
Schritt 1: Wähle deine Tools
Pinecone, Chroma oder Google BigQuery sind einige der beliebten Optionen auf dem Markt. Für den Einstieg empfehlen sich Plattformen wie Pinecone, da sie einfach einzurichten sind.
Schritt 2: Erstelle deinen ersten Index
In Pinecone kannst du mit einem „Index“ beginnen, wo du die Parameter wie Cosine-Similarity-Metrik oder Embedding-Modelle festlegst. Beispielsweise wäre „text-embedding-ada-002 von OpenAI“ eine beliebte Wahl.
Artikel und Metadaten aus deiner CMS exportieren
Wenn du zum Beispiel eine WordPress-Website hast, kannst du ein Plug-in verwenden, um relevante Daten wie Kategorien, Erstellungsdatum, Permalink, Titel etc. zu exportieren. Entscheide strategisch, welche Felder für SEO-relevante Filter sinnvoll sind.
Warum Metadaten wichtig sind
Metadaten dienen als „Filter“, um für bestimmte Abfragen kontextuelle Ergebnisse zurückzugeben. Wenn du beispielsweise ein „PPC“-Keyword suchst, könnten nur Artikel einer „PPC“-Kategorie ausgeben werden.
Einbettung von Texten in das Vektordatensystem
Mit OpenAI’s Modell „text-embedding-ada-002“ kannst du die Inhalte deines Artikels in Vektoren umwandeln. Ein Python-Skript kann hierbei helfen, die Inhalte automatisch zu verarbeiten und in Pinecone zu speichern.
Python Code für Einbettungen:
Kopiere den bereitgestellten Code in Jupyter Notebook. Mit einer CSV-Datei „Sample Export File“ (besitzt Felder wie Permalink, Inhalt …) kannst du den Export verarbeiten und deine Inhalte übertragen.
Google Vertex AI integrieren
Google bietet mit Vertex AI erweiterte Modelle wie `text-embedding-005`. Du richtest Vertex AI mittels Google Cloud API-Konsole ein und kannst eine manuell konfigurierte JSON-Dienstkontendatei verwenden, um deine Verbindung zu authentifizieren.
Keyword-Abgleich und Artikelzuordnung
Stell dir vor, ein Tool kann automatisch den besten Artikel zu einem Keyword finden – wie wäre das? Mit Vektoren ist dies möglich. Auch hier wiederholst du den Ansatz wie oben: Du erzeugst zunächst Vektoren basierend auf dem Keyword („Abfrage“) und ordnest dann passende Artikel in dem Index zu.
Ermittlung der inhaltlichen Relevanz
Willst du wissen, wie gut deine Artikel zu einem Keyword passen? Berechne mit einem Skript die Ähnlichkeitsbewertung (Cosine Similarity) zwischen dem Haupt-KW und Absätzen/Textsegmenten des Artikels.
Dein Wettbewerbsvorteil
Tools für KI-SEO sind mächtig, aber auch teuer. Mit den vorgestellten Open-Source-Methoden kannst du jedoch günstig dein eigenes System entwickeln. Lerne diese Skills, teste deine Ideen, und nutze sie, um deine SEO-Strategie zu revolutionieren.
