Wir haben alles richtig gemacht. Und trotzdem ist der Traffic eingebrochen.
Das ist eine Erfahrung, die viele SEO-Profis, Content-Verantwortliche und Texter in den letzten Monaten gemacht haben. Die Keywords sind gesetzt, die Meta-Daten optimiert, die Struktur sauber – und doch scheint der Content seine Wirkung zu verlieren.
Was ist passiert?
Die Antwort liegt in einem Wandel, der sich leise vollzogen hat – aber alles verändert: Google und andere Suchmaschinen bewerten Inhalte nicht mehr nach Begriffen, sondern nach Bedeutung.
Und wer diese Bedeutung nicht versteht, schreibt zwar Texte – aber trifft nicht mehr ins Ziel.
Die falsche Sicherheit der Keywords
Vielleicht kennst du das Gefühl: Du hast alles gemacht, was früher funktioniert hat. Keyword sauber platziert. Meta-Tags on point. Interne Verlinkung gesetzt. Textlänge stimmt.
Aber irgendwie… zündet der Content nicht mehr. Kein Ranking. Kein Traffic. Kein Echo.
Und du fragst dich: Hab ich etwas übersehen? Oder hat sich einfach etwas verändert?
Die Antwort ist unangenehm einfach: Ja, es hat sich etwas verändert. Still und leise – aber grundlegend.
Suchmaschinen schauen heute nicht mehr nur auf Wörter. Sie versuchen zu verstehen, was du meinst. Was dein Text bedeutet. Ob er nur Begriffe wiederholt – oder ob er inhaltlich etwas sagt.
Das klingt erst mal nach feinem Unterschied. Ist es aber nicht. Es ist ein kompletter Perspektivwechsel.
Denn früher war SEO wie ein Puzzle: Die richtigen Teile an der richtigen Stelle – fertig. Heute ist es eher wie Malen mit Bedeutung. Nicht mehr „was steht da“, sondern „was steckt dahinter“.
Und hier kommt die unbequeme Wahrheit: Viele der Methoden, auf die wir uns jahrelang verlassen haben – Keyword-Dichte, exakte Matches, LSI-Listen – sind Relikte aus einer Zeit, in der Maschinen noch keine Sprache verstanden haben.
Jetzt aber tun sie es. Oder zumindest: Sie nähern sich dem Verständnis. Nicht über Worte – sondern über Vektoren, Räume, Nähe.
Was das genau bedeutet – und warum das auch für deinen Content eine echte Chance ist – genau das schauen wir uns jetzt Schritt für Schritt an.
Puzzle vs. Farbmischung
Warum semantische Nähe nicht aussieht wie exakte Übereinstimmung
Früher war SEO wie ein Puzzle. Du hattest ein Keyword – sagen wir „Kaffeemaschine mit Mahlwerk“ – und dein Ziel war klar: Dieses exakte Stück musste in deinen Text passen.
Möglichst oft. Möglichst präzise. Und wenn es dann sauber eingebettet war, klickte das Puzzle zusammen. Google verstand. Ranking belohnt.
Dieses Denken steckt tief in uns drin. In Excel-Tabellen mit Keyword-Listen. In Textbriefings. In Content-Kalendern. Wir suchen nach der perfekten Passform – Wort für Wort.
Aber genau hier liegt das Problem.
Denn moderne Suchmaschinen denken nicht mehr in Puzzleteilen – sondern in Farben.
Stell dir einen Farbkreis vor. Wenn jemand „blaugrün“ sucht, dann meint er vielleicht Türkis. Oder Petrol. Oder Aquamarin. Die exakte Wortform spielt plötzlich eine Nebenrolle.
Was zählt, ist semantische Nähe – nicht formale Übereinstimmung. So funktioniert auch das neue SEO.
Wenn jemand „beste Kaffeemaschine“ googelt, dann reicht es nicht mehr, genau diese Phrase zu wiederholen. Google sucht nach Texten, die inhaltlich das ganze Farbspektrum abdecken: Brühdruck, Mahlgrad, Temperaturstabilität, Nutzererfahrung.
Das heißt: Zwei Texte können unterschiedliche Begriffe benutzen – und trotzdem in Googles Augen nah beieinander liegen. Oder identische Begriffe verwenden – und trotzdem meilenweit voneinander entfernt sein.
Das ist der entscheidende Bruch mit dem Puzzle-Denken.
Während das klassische Modell davon ausgeht, dass Bedeutung eindeutig und rekonstruierbar ist, erkennt das semantische Modell: Bedeutung ist ein Feld, kein Punkt.
Und je nachdem, wie viele Aspekte du in deinem Content ansprichst – wie viele Farben du mischst –, desto vollständiger erscheint dein Text im semantischen Raum.
Klingt abstrakt? Dann schau dir das nächste Beispiel an.
Jaguar – Tier oder Auto?
Suchst du nach „Jaguar“, bekommst du zwei Welten. Die eine ist wild, schnell, lautlos – ein Raubtier im Dschungel. Die andere ist elegant, schnell, laut – ein Fahrzeug auf der Autobahn.
Beides heißt gleich. Und doch bedeutet es etwas völlig anderes.
Für dich als Mensch ist der Unterschied klar. Wenn du „Jaguar kaufen“ eingibst, meinst du mit großer Wahrscheinlichkeit kein Tiergehege. Und wenn du „Jaguar jagt Beute“ liest, denkst du nicht an Leasingraten.
Aber wie entscheidet Google?
Genau hier kommt die semantische Analyse ins Spiel. Nicht das Wort selbst liefert die Bedeutung – sondern die Umgebung.
Ein Text über „Jaguar“ mit Begriffen wie „Motorleistung“, „Karosserie“ oder „Sportwagen“ liegt in einem völlig anderen Bedeutungsraum als ein Artikel mit „Raubkatze“, „Beutetier“ oder „Tropenwald“.
Für die Suchmaschine sind das keine Puzzleteile, sondern Farben im Raum.
Je mehr du mit deinem Content eine Farbrichtung verstärkst – z. B. durch „PS“, „Kraftstoff“, „Design“ –, desto klarer wird: Du meinst das Auto. Du sendest einen semantischen Fokus aus.
Aber Achtung: Wenn du Begriffe aus beiden Welten mischst, wird dein Text für Google uneindeutig. So, als würdest du Rot und Blau gleichzeitig betonen – heraus kommt ein Violett, das in keinem Suchintent richtig leuchtet.
Deshalb reicht es nicht, dass ein Wort im Text vorkommt. Was zählt, ist: Welche anderen Bedeutungen strahlen mit ihm zusammen?
Genau das ist der Unterschied zwischen klassischem SEO und semantischem SEO. Nicht „Was steht im Text?“ – sondern: „In welchem Raum bewegt sich der Text?“
Wie Suchmaschinen heute wirklich „denken“
Warum Worte für Google nur die Oberfläche sind – und Zahlen die Sprache dahinter.
Wenn du heute bei Google etwas suchst, bekommst du oft Ergebnisse, die mehr verstehen, als du eingegeben hast.
Du schreibst: „Immer müde nach Zoom-Meetings.“ Google zeigt dir Artikel über Blaulicht, Bildschirmzeit, Schlafhormone.
Woher weiß die Maschine, was du meinst, obwohl du es nie geschrieben hast?
Die Antwort liegt in einem Prozess namens Query Augmentation: Google ergänzt deine Anfrage intern mit verwandten Bedeutungsaspekten – bevor überhaupt Ergebnisse ausgespielt werden.
Und diese Bedeutungen sind nicht wortwörtlich – sondern vektorbasiert. Google denkt nicht in Wörtern. Google rechnet in Vektoren.
Von Worten zu Zahlen
Jedes Wort, das du schreibst, ist für eine Suchmaschine kein Begriff im klassischen Sinne – sondern ein Datenpunkt.
Google übersetzt Sprache in Mathematik. Dabei wird jedes Wort in einen mehrdimensionalen Zahlenraum übertragen – man nennt das ein Embedding.
Stell dir vor: „Kaffee“, „Espresso“ und „Latte“ sind nicht einfach drei Wörter. Sie sind drei Punkte in einem Raum – und sie liegen nah beieinander, weil sie oft im selben Kontext vorkommen.
Dagegen ist „Autobahn“ weiter entfernt – es gehört zu einem anderen Bedeutungsfeld.
So baut Google eine Bedeutungslandschaft. Und je nachdem, wo dein Content in dieser Landschaft liegt, entscheidet sich: Zu welcher Suchanfrage passt er?
Was ist ein Vektorraum?
Ein Vektor ist einfach eine Richtung in einem Raum.
Wenn du dir vorstellst, dass jedes Wort in einem Raum aus tausenden Dimensionen liegt – dann ist ein Text eine Art Weg durch diesen Raum.
Texte, die inhaltlich ähnlich sind, verlaufen in ähnliche Richtungen. Texte, die völlig andere Themen behandeln, gehen auseinander.
Deshalb muss ein guter Text nicht exakt das gleiche sagen wie ein anderer – er muss nur in die gleiche Bedeutungsrichtung zeigen.
Wie misst man Nähe im Bedeutungsraum?
Hier kommt ein kleines Wunder der Mathematik ins Spiel – die sogenannte Cosinus-Ähnlichkeit.
Stell dir zwei Pfeile vor. Wenn sie in die gleiche Richtung zeigen, ist der Winkel zwischen ihnen klein – und der Cosinus dieses Winkels ist nahe an 1. Das bedeutet: Sie sind sich sehr ähnlich.
Wenn sie in entgegengesetzte Richtungen zeigen, ist der Cosinus negativ. Bedeutet: Sie sind semantisch gegensätzlich.
So „versteht“ Google, ob dein Text zur Suchanfrage passt. Nicht, weil du das gleiche Wort benutzt hast – sondern weil dein Text in dieselbe Richtung denkt.
Und genau deshalb funktioniert klassisches SEO nicht mehr: Keyword-Dichte sagt nichts darüber aus, wohin dein Text zeigt.
Erst wenn du Bedeutung entfaltest – über verwandte Begriffe, Zusammenhänge, Themenfelder – nähert sich dein Content dem Suchintent wirklich an.
Warum Content-Qualität mathematisch messbar ist
Wie Suchmaschinen Relevanz erkennen – ganz ohne zu lesen.
Kennst du diese Texte, bei denen jedes dritte Wort dein Keyword ist – aber trotzdem fühlt sich alles falsch an?
Sie sind technisch „optimiert“, ja. Aber inhaltlich leer. Weil sie nur Wiederholung liefern – aber keine Bedeutung.
Das liegt daran, dass moderne Suchmaschinen nicht auf Wortwiederholungen achten, sondern auf semantische Struktur.
Sie analysieren, wie viele relevante Themenaspekte du aufgreifst – wie gut dein Text sich in den Bedeutungsraum einfügt.
Dichte vs. spärliche Vektoren
Ein guter Text erzeugt einen dichten Vektor: Viele Dimensionen, viele inhaltliche Verbindungen, viele Richtungen.
Ein schlechter Text erzeugt einen spärlichen Vektor: Wenig Vielfalt, wenig Tiefe – viel Wiederholung.
Google erkennt das. Und zwar nicht, weil es den Inhalt versteht – sondern weil es berechnet, wie viele inhaltlich verwandte Begriffe, Konzepte, Zusammenhänge in deinem Text auftauchen.
Der semantische Fußabdruck
Man kann sich jeden Text wie einen Fußabdruck im Bedeutungsraum vorstellen.
Ein enger Fußabdruck zeigt: Hier wurde nur auf einen Begriff fokussiert – ohne Kontext, ohne Ausstrahlung.
Ein weiter Fußabdruck zeigt: Hier wird ein Thema in seiner Breite und Tiefe behandelt – mit allen relevanten Facetten.
Und genau das bewertet Google: Nicht, wie oft du ein Wort wiederholst. Sondern: Wie viele Bedeutungsräume dein Text berührt.
Warum Keyword-Stuffing nicht mehr funktioniert
Früher glaubten wir: Je öfter ein Keyword vorkommt, desto klarer ist das Thema. Heute weiß Google: Wenn ein Text nichts Neues sagt, obwohl er das Keyword 15-mal enthält – dann ist er nicht relevant.
Im Gegenteil: Ein überfüllter Text kann im semantischen Raum verzerrt wirken – weil er immer nur in dieselbe Richtung zeigt. Keine Tiefe, keine Streuung, kein Kontext.
Ein starker Text dagegen verwendet Begriffe wie:
- Kaffeemaschine → Mahlgrad, Brühdruck, Wasserqualität, Crema, Reinigungssystem
- Bürostuhl → Ergonomie, Bandscheiben, Sitzdauer, Lordosenstütze, Höhenverstellung
- WLAN-Router → Dualband, Mesh-Systeme, Verschlüsselung, Reichweite, Frequenzbereiche
Das sind keine Synonyme. Es sind Dimensionen eines Bedeutungsfelds. Und je mehr du davon abdeckst, desto klarer sagt dein Text: „Ich bin vollständig.“
Praxisbeispiel: „Beste Kaffeemaschine“ richtig optimieren
Warum semantische Vollständigkeit mehr bringt als Keyword-Wiederholung
Früher klang ein SEO-Text zu diesem Thema ungefähr so: „Die beste Kaffeemaschine ist die, die den besten Kaffee macht. Wenn du die beste Kaffeemaschine suchst, findest du hier eine Übersicht der besten Kaffeemaschinen.“
Das ist sauber optimiert. Aber es sagt – nichts. Heute reicht das nicht mehr.
Denn Nutzer wollen nicht nur ein Wort bestätigt sehen – sie suchen nach Antworten auf Fragen, die oft nicht im Keyword selbst stecken.
Deshalb funktioniert Semantic SEO anders. Nicht über Wiederholung – sondern über Vollständigkeit.
Google erkennt: Ein Text, der zur „besten Kaffeemaschine“ ranken will, muss zeigen, dass er die relevanten Bedeutungsdimensionen dieses Themas verstanden und behandelt hat.
Was bedeutet „beste“ – semantisch?
„Beste“ ist ein relationales Wort. Es braucht Vergleichsmaßstäbe. Das heißt: Ein Text, der wirklich relevant sein will, muss erklären:
| Dimension | Bedeutung für den Nutzer-Kontext |
|---|---|
| Brühtemperatur | Einfluss auf Aroma, Extraktion, Geschmack |
| Mahlgrad-Einstellungen | Kontrolle über Stärke, Vielfalt der Kaffeesorten |
| Pumpendruck | Aussage über technische Leistung (z. B. 15 bar) |
| Reinigungssystem | Alltagstauglichkeit, Hygiene, Wartung |
| Wasserqualität | Geschmacksträger, Filterkompatibilität |
| Bauform & Platzbedarf | Küche, Nutzungskontext, Ästhetik |
| Preis-Leistung | Verhältnis von Ausstattung zu Kosten |
| Benutzerfreundlichkeit | Touchscreen? App-Steuerung? Bedienlogik? |
| Milchsystem | Cappuccino, Latte Macchiato, Aufschäumfunktion |
Ein Text, der nur schreibt: „Die beste Kaffeemaschine hat viele Funktionen und macht leckeren Kaffee“, ist im semantischen Raum unscharf.
Ein Text, der all diese Dimensionen anspricht, ist klar positioniert. Und genau das erkennt Google.
Nicht, weil du das Keyword fünfmal benutzt – sondern weil dein Text in viele semantische Richtungen abstrahlt.
Deshalb: Wenn du deinen Content optimierst, frage dich nicht: „Habe ich das Keyword oft genug verwendet?“ Sondern: „Habe ich alle relevanten Bedeutungsräume geöffnet?“
Die neue Content-Strategie für Semantic SEO
Von Keyword-Fokus zu Bedeutungsstrategie
Wenn du bis hierher gelesen hast, ist dir klar: Keywords allein bringen dich nicht mehr ans Ziel.
Aber was heißt das konkret für deine Content-Strategie?
Es bedeutet: Du musst aufhören, Begriffe zu optimieren – und anfangen, Bedeutungsräume zu gestalten.
Bedeutung statt Keywords matchen
Statt dich zu fragen: „Wie oft kommt mein Keyword vor?“ frag dich lieber: „Welche Fragen, Kontexte und Begriffe gehören rund um dieses Thema?“
Suchmaschinen erkennen heute, ob dein Text auf eine Suchintention wirklich antwortet – oder nur so tut.
Beispiel: Wer „guter Bürostuhl“ googelt, will nicht nur Produktnamen. Er oder sie sucht nach Ergonomie, Sitzdauer, Rückengesundheit, Material, Preis-Leistung, Belastbarkeit.
Ein Text, der nur das Keyword wiederholt, bleibt flach. Ein Text, der diese Bedeutungen in Beziehung setzt, ist relevant.
Thematische Tiefe entwickeln
Tiefe entsteht nicht durch Textlänge – sondern durch Dimensionen. Das heißt: Du musst ein Thema nicht breiter, sondern reicher behandeln.
Dazu brauchst du zwei Dinge:
- Nutzer-Intention verstehen: Was wollen sie wirklich wissen?
- Semantische Cluster bilden: Welche Aspekte gehören zusammen?
Beispielhafte Fragen für deine Struktur:
- Welche Funktionen sind für das Produkt relevant?
- Welche Probleme löst es?
- Welche Alternativen gibt es?
- Welche Entscheidungskriterien spielen eine Rolle?
- Welche Begriffe tauchen in den Fragen der Zielgruppe auf (z. B. in Foren, Bewertungen, FAQs)?
So entstehen natürliche Themenfelder, die sich im Text entfalten dürfen – ohne künstliches „Keyword-Schieben“.
Multi-dimensionale Vektoren schreiben
Du brauchst keine Mathe-Software – du brauchst Verbindungen.
Ein Text, der relevante Aspekte miteinander verknüpft, baut ein Netz von Bedeutungen. Jeder Absatz wird dann zu einem kleinen Vektor – einer Richtung im Bedeutungsraum.
Beispiel: Ein Absatz zu „Milchaufschäumer“ in einem Kaffeemaschinen-Text verweist auf:
– Komfort
– Getränkevielfalt
– Reinigungsaufwand
– Benutzerfreundlichkeit
Das ist ein einziger Aspekt, aber mit mehreren semantischen Richtungen. So entsteht Tiefe – und Google erkennt: Dieser Text ist vernetzt gedacht, nicht isoliert geschrieben.
Das Ziel ist also nicht, mehr zu schreiben – sondern vernetzter zu schreiben. Nicht „mehr Keywords“, sondern mehr Bedeutung.
Wenn du das verinnerlichst, wird Content-Erstellung nicht komplexer – sondern klarer. Weil du nicht mehr fragst: Was soll ich schreiben? Sondern: Was gehört alles dazu, wenn ich dieses Thema wirklich verstehe?
Praktische Tipps, Methoden & Tools zur Umsetzung
Wie du Semantic SEO konkret in deinen Workflow integrierst
Bedeutung verstehen ist das eine. Aber wie schreibst du morgen anders als gestern? Was ändert sich konkret in deiner Recherche, deiner Planung, deiner Textproduktion?
Hier kommen konkrete Werkzeuge, Fragen und Routinen, mit denen du semantische Tiefe systematisch aufbauen kannst.
Denk in Fragen, nicht in Keywords
Bevor du zu schreiben beginnst, stell dir folgende Fragen:
- Was will jemand eigentlich wissen, wenn er dieses Keyword eingibt?
- Welche Fragen stellt man sich rund um dieses Thema?
- Welche Aspekte werden in Foren, Rezensionen, Ratgebern erwähnt?
- Was fehlt in den Texten, die gerade auf Platz 1–5 ranken?
→ Nutze z. B. Tools wie:
- AlsoAsked, AnswerThePublic: um Fragen zu einem Thema sichtbar zu machen
- Google SERPs, Reddit/Quora, Amazon-Rezensionen: um reale Nutzer-Stimmen zu analysieren
Erstelle semantische Themen-Cluster
Anstatt einzelne Keywords zu gruppieren, gruppierst du jetzt Bedeutungen. Beispiel: Thema „Luftreiniger“
- Technologie: HEPA-Filter, Aktivkohle, Ionisation
- Anwendungsbereiche: Allergiker, Raucherhaushalte, Büro, Kinderzimmer
- Kriterien: Raumgröße, Lautstärke, Energieverbrauch
- Pflege: Filterwechsel, Reinigung, Ersatzteile
→ Nutze z. B. Tools wie:
- SEMrush Topic Research
- Frase, MarketMuse, NeuralText: für thematische Tiefe & semantische Vorschläge
- Google Scholar, Wikipedia-Artikel-Strukturen: für inhaltliche Vollständigkeit
Vermeide typische Fehler
- ❌ Nur das Haupt-Keyword variieren („beste Kaffeemaschine“, „Kaffeemaschine gut“)
- ❌ Blindes Keyword-Stuffing ohne Kontext
- ❌ Absätze ohne inhaltliche Verbindung – jeder für sich, keine semantische Linie
- ❌ Synonyme aneinanderreihen, ohne Bedeutung zu erweitern
→ Stattdessen:
- ✅ Nutze Absätze, um verschiedene Dimensionen zu behandeln
- ✅ Zeige, dass du ein Thema verstanden hast – nicht nur „abdeckst“
- ✅ Verknüpfe Aspekte logisch – z. B. wie Brühtemperatur den Geschmack beeinflusst
Checkliste: Ist mein Text semantisch stark?
- Habe ich alle relevanten Aspekte des Themas angesprochen?
- Beantworte ich mehr als nur die offensichtliche Frage?
- Sind meine Begriffe miteinander verknüpft, oder stehen sie isoliert da?
- Strahlt mein Text in mehrere Bedeutungsrichtungen aus – oder kreist er nur um ein Wort?
Wenn du bei diesen Fragen mehrmals zögerst, dann fehlt deinem Text vermutlich Tiefe – nicht Länge.
Fazit: Dein Content als Position im semantischen Raum
Warum SEO in Zukunft weniger mit Kontrolle – und mehr mit Kontext zu tun hat
Du bist diesen Weg mitgegangen: Vom Keyword zum Kontext. Vom Puzzle zur Farbmischung. Von exakter Wiederholung zu semantischer Tiefe.
Und vielleicht spürst du jetzt: Das ist nicht nur ein technisches Update. Es ist ein anderes Denken.
Früher hast du versucht, mit deinem Text einen bestimmten Begriff zu treffen. Heute platzierst du deinen Content in einem Bedeutungsraum.
Dein Text ist kein Container für Keywords. Er ist ein Vektor – eine Richtung im thematischen Feld.
Und genau das erkennt Google. Nicht, weil du alles richtig gemacht hast. Sondern weil dein Text in Beziehung steht zu dem, was Menschen wirklich wissen wollen.
Schreib in Bedeutungen, nicht in Begriffen
Wenn du das nächste Mal einen Text planst, fang nicht mit dem Keyword an. Fang mit der Frage an:
„Was bedeutet dieses Thema – und welche Facetten gehören dazu?“
Dann entwickle Cluster, schreib aus Perspektiven, verbinde Aspekte. Und du wirst sehen: Dein Content gewinnt an Klarheit, Tiefe – und Relevanz.
Für Menschen. Und für Maschinen.
Ausblick: Die Zukunft gehört den Vektoren
Was heute noch „Semantic SEO“ heißt, wird bald einfach nur SEO heißen. Denn mit jeder neuen Generation von Suchmaschinen wird klarer:
Sprache ist kein Code, den man knackt – sondern ein Raum, in dem man sich sinnvoll bewegen muss.
Wenn du bereit bist, dich darauf einzulassen, wirst du sehen: Du schreibst nicht gegen den Algorithmus.
Du schreibst mit ihm – weil du das Gleiche willst wie er: Bedeutung.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist Semantic SEO – in einem Satz?
Semantic SEO bedeutet, Inhalte nicht mehr nur auf Schlagwörter, sondern auf Bedeutung und thematische Tiefe hin zu optimieren – damit Suchmaschinen besser verstehen, worum es wirklich geht.
Warum reicht klassisches Keyword-SEO heute nicht mehr?
Weil Google Texte nicht mehr wie Datenbanken behandelt, sondern wie Bedeutungsräume. Ein Text, der nur Keywords wiederholt, wirkt im semantischen Raum „schmal“ – egal wie oft das Keyword vorkommt.
Was genau versteht Google unter „Bedeutung“?
Google baut mit Hilfe von KI sogenannte Embeddings – mathematische Repräsentationen von Wörtern und Sätzen in einem mehrdimensionalen Raum. Dort zählt nicht, welches Wort du benutzt – sondern in welchem Kontext es steht und mit welchen anderen Bedeutungen es verknüpft ist.
Was ist der „semantische Fußabdruck“ eines Textes?
Der semantische Fußabdruck beschreibt, wie breit und tief ein Text im Bedeutungsraum wirkt. Ein guter Text deckt viele relevante Dimensionen eines Themas ab – nicht durch Länge, sondern durch inhaltliche Vielfalt mit Bezug.
Gibt es eine „optimale“ Keyword-Dichte bei Semantic SEO?
Nein. Die Idee der Keyword-Dichte gehört zur alten Welt. Wichtiger ist:
- Kommt das Keyword natürlich vor?
- Sind verwandte Begriffe und Konzepte vorhanden?
- Hat der Text eine logische, semantische Struktur?
