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. “Data Science meets SEO, Teil 5” weiterlesen

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. “Data Science meets SEO, Teil 3” weiterlesen

Data Science meets SEO, Teil 2

Nachdem ich im ersten Teil erklärt habe, was Data Science ist und was es in diesem Bereich schon zum Thema SEO gibt, nun der zweite Teil, wo wir uns etwas genauer damit beschäftigen, was die linguistische Verarbeitung eines Dokuments durch eine Suchmaschine für eine Auswirkung auf SEO-Konzepte wie Keyword Density, TF/IDF und WDF/IDF hat. Da ich auf der SEO Campixx live Code gezeigt habe, biete ich hier alles zum Download an, was das Nachvollziehen der Beispiele noch erlebnisreicher macht 🙂 Das geht übrigens auch ohne die Installation von R, hier ist der komplette Code mit Erklärungen und Ergebnissen zu finden. “Data Science meets SEO, Teil 2” weiterlesen