Warum Druck auf “die Technik” immer das Gegenteil bewirkt

Ich bin jetzt seit über 20 Jahren im IT-Bereich, davon die meiste Zeit als Entwickler, und wenn ich ein immer wiederkehrendes Muster sehe, dann, dass diejenigen, die versuchen unnötigen Druck auf Entwickler oder Techniker auszuüben, fast immer das Gegenteil erreichen. Das verstehen sie meistens nicht, weil sie sich im Recht sehen. Aber es ist eigentlich ganz einfach zu verstehen. More

Wie stark ist WordPress in den Suchergebnisseiten?

Nachdem die geschätzten Kollegen von Sistrix die Headline “Content-Marketing: Blogs sind für SEO ungeeignet” in den Äther gehauen hatten, musste ich auch erst zwei Mal lesen… wie können sie nur sowas behaupten? 🙂 Allerdings meinte der verehrte Hanns eben nicht WordPress als CMS, sondern Blogs als Content-Format. Für manche war das der Beweis, dass WordPress Quatsch ist, auch wenn das nicht die Intention des Posts war. Hatte jemand Zahlen? Nein. Also. Data trumps Opinion.  More

Sistrix Traffic versus Google AdWords Keyword Planner

Wer hier öfter mitliest, der weiß, dass Sistrix eines meiner absoluten Lieblings-Tools ist (ich verlinke mal ganz dreist als bestes SEO Tool), allein schon wegen der schlanken API, dem absolut liebenswürdigen Johannes mit seinen wirklich schlauen Blog-Posts sowie der Unaufgeregtheit, mit der die Toolbox immer wieder überzeugt. Natürlich sind auch alle anderen Tools klasse, aber Sistrix ist sowas wie meine erste große Tool-Liebe, die man nicht aus seinem SEO-Gedächtnis verbannen kann oder will. Und auch wenn die folgenden Daten eventuell am Lack kratzen könnten, eine richtige Delle haben sie in meiner Sistrix-Präferenz nicht verursacht.  More

Wie genau sind die Daten von keywordtool.io?

Nachdem der Google AdWords Keyword Planner nur noch für Konten mit ausreichend Budget granulare Daten ausspuckt, ist die Suche nach Alternativen groß. Rand Fishkin glaubt, dass Google Trends die Rettung sei, hat aber anscheinend nicht verstanden, dass Google Trends normalisierte, indexierte sowie Keyword-erweiterte Daten und keine absolute Zahlen liefert. In einem Punkt aber hat er Recht, auch der Keyword Planner liefert nicht wirklich genaue Daten, wie ich in diesem Artikel festgestellt hatte. More

Data Science meets SEO, Teil 5

Der letzte Teil dieser Serie über Suchmaschinenoptimierung/SEO und Data Science auf Basis meines Vortrags bei der SEO Campixx. Die Daten und den Code habe ich via Knit in ein HTML-Dokument überführt, das mein Notebook inklusive Daten nachvollziehbar macht. In dem Notebook sind auch ein paar mehr Untersuchungen drin, allerdings habe ich alles auf Englisch dokumentiert, da dies nicht nur für Deutsche interessant ist. Wer also alle Ergebnisse in einem Dokument lesen möchte (ohne die TF/IDF, WDF/IDF oder Stemming-Beispiele), schaut sich bitte das Data Science & SEO Notebook an. Speed und andere Faktoren sind in den vorherigen Teilen zu lesen. More

Data Science meets SEO, Teil 4

Jetzt ist der Vortrag schon wieder einen Monat her, und ich hab immer noch nicht alles runtergeschrieben. Das liegt allerdings auch daran, dass ich die letzten Wochen noch mehr Daten akquiriert habe, damit ich einen Datensatz habe, den ich teilen kann und der nicht kundenspezifisch ist. More

R: dplyr/sparklyr vs data.table Performance

In their 2017 book “R for Data Science“, Grolemund and Wickham state that data.table is recommended instead of dplyr when working with larger datasets (10 to 100 Gb) on a regular basis. Having started with Wickhams sparklyr (R’s interface to Spark using the dplyr dialect), I was wondering how much faster data.table actually is. This is not the most professional benchmark given that I just compare system time before and after the script ran but it gives an indication of the advantages and disadvantages of each approach.

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R ist wie Rauchen

“Using R is a bit akin to smoking. The beginning is difficult, one may get headaches and even gag the first few times. But in the long run,it becomes pleasurable and even addictive. Yet, deep down, for those willing to be honest, there is something not fully healthy in it.”

Francois Pinard

Data Science meets SEO, Teil 3

In den ersten beiden Teilen ging es darum, was Data Science überhaupt ist und warum WDF/IDF-Werte sehr wahrscheinlich wenig mit dem zu tun haben, was bei Google unter der Motorhaube passiert. In diesem Teil geht es einen Schritt weiter, wir schauen nämlich, ob es Korrelationen zwischen Ranking Signalen und der Position gibt. Im Vortrag hatte ich das am Beispiel einer Suchanfrage gezeigt und angesichts der zur Verfügung stehenden Zeit auch eher kurz abgehandelt. Hier kann ich in die Tiefe gehen. Wir schauen uns hierbei allerdings erst einmal nur jedes einzelne Rankingsignal in Bezug auf die Positon an, nicht die eventuell vorhandene Wirkung der Rankingsignale untereinander. More