Während es in Berlin dämmert, erhellen sich im Peak Ace Office die Köpfe der Besucher unseres zehnten Performance Content Marketing & SEO Meetups. Der Projektor ist angeworfen, das Bier ist kaltgestellt und die Käsespieße sind serviert. Der Abend beginnt mit dem Content-Marketing-Vortrag von Elena Geiger zum Thema Content-Lokalisierung und wird nach einer kurzen Pause zum Netzwerken von David Konitzny aus dem SEO Team mit dem Thema Datenanalyse im SEO weitergeführt.
Content-Marketing-Vortrag – Content-Lokalisierung
Content-Lokalisierung ist mehr als eine einfache Übersetzung, es ist das Anpassen von Inhalten an kulturelle Gegebenheiten der Zielmärkte.
Warum eine Content-Lokalisierung und wann macht sie Sinn?
Eine Lokalisierung macht Sinn, wenn eine internationale Zielgruppe sowie Webpräsenz bestehen. Dafür bereits vorhandene Inhalte zu lokalisieren ist günstiger und weniger zeitintensiv, als komplett neuen Content zu generieren. Voraussetzung dafür ist, dass eine vergleichbare Zielgruppe und eine vergleichbare Produktpalette gegeben sind. Dabei gibt es Formate, die sich besser lokalisieren lassen als andere: Datenbasierte Kampagnen und Infografiken lassen sich oft gut für andere Zielmärkte lokalisieren. Hingegen können Expertenbeiträge in der Umsetzung problematisch sein, da die Experten oft aus dem Kernmarkt stammen und innerhalb des neuen Zielmarktes keine ausreichende Relevanz besitzen.
Wie ist das Vorgehen bei einer Content-Lokalisierung?
Eine allgemein gültige Checkliste für euer Projektmanagement im Content Marketing findet ihr hier.
Welche Anforderungen birgt die Lokalisierung von Content?
Die Basis einer erfolgreichen Content-Lokalisierung bildet ein gut aufgestelltes Team, bestehend aus einem Projektmanager und Native Speakern.
Umfangreiche Kenntnisse über Marktansprüche und Zielgruppen sind essenziell, denn diese können sich auf vielfältige Weise vom Kernmarkt unterscheiden:
- Die Sprache kann nicht 1 zu 1 übersetzt werden, Metaphern oder Wortspiele funktionieren nicht.
- Das Thema muss relevant für den jeweiligen Zielmarkt sein.
- Der Inhalt muss ggf. an soziokulturelle und gesellschaftspolitische Gegebenheiten angepasst werden.
- Das User-Verhalten ist kulturspezifisch.
- Die Medienlandschaft kann unterschiedlich gegliedert sein und unter anderen Kriterien agieren.
- Schlussendlich muss auch das Design an die Zielmärkte angepasst werden.
Ein strukturiertes Projektmanagement sichert den Erfolg und den reibungslosen Ablauf des Projekts. In welche sechs Phasen sich das Vorgehen aufteilt, seht ihr in der Abbildung. Besonders wichtig ist dabei, frühzeitig zu überprüfen, ob die technischen Voraussetzungen wie CMS, Hosting und Domain-Struktur identisch sind.
SEO-Vortrag – Datenanalyse im SEO
„You can´t manage what you don´t measure! You can´t measure what you don´t loot.“ Dieses modifizierte Zitat von unserem SEO Speaker David, das im Original von W. Edward Deming stammt, ist eine passende Einleitung in das kommende Thema. Denn zu jedem SEO-Projekt gehört eine umfassende Datenerhebung. Doch was tun, wenn man in der Datenflut ertrinkt? Wie bändigt man die Wellen an Informationen und nutzt sie für sich? Eine kurze Einführung in die Erhebung von Daten, ihre Verarbeitung und die spätere graphische Darstellung findet ihr in den nächsten Zeilen.
Wie erheben wir Daten?
Ob Crawling Tools von Drittanbietern, wie Screaming Frog, DeepCrawl und Majestics, oder Google-eigene Programme wie Analytics und die Search Console – sie alle helfen SEOs und Webmastern Daten zu erheben.
Welche Daten erheben wir?
Diese Datenberge reichen von Metadaten über Content-Ausprägungen bis hin zu technischen Strukturen und Gegebenheiten wie Ladegeschwindigkeit oder strukturierten Daten. Die Masse an Beute, also Informationen, ist unüberschaubar ohne Struktur und Priorisierung.
Wie analysieren wir diese Daten und geben sie dann verständlich wieder?
Für kleine Datensätze eignet sich Excel ideal. Ohne großen Aufwand können in Pivot-Tabellen Keyword Cluster inklusive Filterung erstellt und mit SVerweisen Keyword-Gap-Analysen durchgeführt werden. Doch was tun, wenn die Datenmenge zu groß für Excel ist? Unser Speaker David hat sich hierfür einen eigenen Organismus an Tools und Datenquellen nach seinen Maßgaben zusammengestellt und Vorgänge automatisiert. Alle Daten, die mit den Tools gewonnen werden, werden in einer Power BI-Datenbank eingespeist und mit der Programmiersprache R verknüpft. Im nächsten Schritt können sie dann entweder mit Excel ausgegeben oder mit dem Tool Shiny z. B. als Graphen oder Maps aufbereitet werden.
Überblick der Tools zu Datengewinnung & Datenanalyse
Anwendungsbeispiele mit R aus der Praxis
- Den PageRank mit R berechnen – eine sehr komplexe Berechnung in wenigen Zeilen Code: Der Code wertet die Anzahl der InLinks sowie deren Priorität und errechnet daraus einen PageRank für die jeweilige URL.
- Erstellt einen individuellen Crawl-Vergleich, mit dem ihr beispielsweise die Veränderung der InLinks nach einer Migration feststellen könnt.
Wichtige Formeln für SEOs
Die folgenden Formeln helfen jedem SEO & Webmaster mehr über die tatsächliche Wertigkeit deiner Seiten oder Keywords herauszufinden.
Page Efficiency Index
PEI = (Sichtbarkeit / Indexstatus) * 100.000
Die indexierten Seiten lassen sich mit dem Google-Befehl „:site“ herausfinden und die Sichtbarkeit kann einem Tool wie Sistrix entnommen werden.
Cost per Click Value
CPC Value = Total CPC / Anzahl an URLs
Den CPC und die Anzahl der URLs könnt ihr einem Programm wie beispielsweise Sistrix oder SEMrush entnehmen.
Keyword Efficiency Index
KEI = Top-100-Keywords / Top-100-URLs
Top 100 URLs sind alle URLs, die ein Top-100-Keyword haben, hier ist es von Vorteil wenige URLs mit vielen Keywords zu haben, statt viele URLs mit wenigen Keywords. Auch diese Daten kann man Tools wie Sistrix oder SEMrush entnehmen.