Content-Gap-Analyse mit KNIME

Vector Embeddings generieren und clustern (Teil 1)

Rebecca Schwarz
Rebecca Schwarz

Rebecca Schwarz ist SEO-Consultant bei der get traction GmbH und verantwortet Projekte unterschiedlicher Produktsegmente (News, E-Commerce, B2B). Ihr Arbeitsalltag dreht sich um die Konzeption von SEO-Strategien und die Unterstützung von Kunden im redaktionellen SEO, wie Redaktionsworkshops und Entwicklung von Content-Strategien. Um größere Datenmengen zu verarbeiten und bei wiederkehrenden SEO-Tasks Zeit zu sparen, nutzt sie die Open-Source-Software KNIME und gibt hierzu auch regelmäßig Schulungen. Neben ihrer Rolle als Consultant ist sie Koorganisatorin und Moderatorin des SEO-Stammtischs Rhein-Main in Darmstadt und teilt sie ihr Wissen als Speakerin auf bekannten Konferenzen.

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In diesem Monat dreht sich alles um die Vector Embeddings. Grund genug, sich einen SEO-Anwendungsfall vorzunehmen und mithilfe des Datenanalyse-Tools KNIME anzuschauen. Rebecca Schwarz zeigt, wie sich mithilfe der Vector Embeddings die Inhalte der eigenen Website mit der eines direkten Wettbewerbers vergleichen lassen. Ziel ist es dabei, herauszufinden, welche Inhalte der Wettbewerber bereits abdeckt und die eigene Website nicht. Beziehungsweise zu welchen Inhalten der Wettbewerber bereits viele spannende Inhalte hat, die auf der eigenen Website noch nicht platziert sind. Die Analyse wird mithilfe des Screaming Frogs und KNIME durchgeführt. Der fertige Workflow steht wie immer kostenlos zur Verfügung und kann sofort mit Copy & Paste in das eigene KNIME Dashboard für die eigene Content-Gap-Analyse verwendet werden.

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