Clustering (Topic & Persona Clustering)
ML-Verfahren zur automatischen Gruppierung ähnlicher Daten.
Definition
Clustering ist ein Machine-Learning-Verfahren, das Daten (Texte, Nutzer, Keywords) automatisch in Gruppen (Cluster) mit ähnlichen Eigenschaften organisiert – ohne dass die Gruppen vorab definiert werden müssen (Unsupervised Learning). Im SEO/Marketing-Kontext: Topic Clustering (thematische Gruppierung von Content) und Persona Clustering (Segmentierung nach Sprachmustern).
Warum das wichtig ist
Manuelle Kategorisierung von tausenden Keywords, Artikeln oder Kundenrezensionen ist unmöglich. Clustering automatisiert diesen Prozess und deckt oft nicht-intuitive Muster auf, die Menschen übersehen würden. Google bewertet Topical Authority pro Cluster – eine Website, die 80% aller Onboarding-Themen abdeckt, wird für Onboarding-Queries bevorzugt.
Vidasus-Kontext
Praxis-Beispiel
E-Commerce-Unternehmen (Fitnessequipment) analysierte umfangreiche Rezensionen: 5 Haupt-Cluster identifiziert (Performance Athletes, Home Fitness Beginners, Budget-Conscious, Rehab/Injury Recovery, Tech Enthusiasts). 5 separate Landing Pages mit cluster-spezifischem Messaging erstellt. Conversion Rate verbesserte sich deutlich.
Technische Details
Algorithmen: K-Means (wenn Cluster-Anzahl bekannt), DBSCAN (automatische Erkennung), Hierarchical Clustering (Hierarchien), HDBSCAN (robuster). Qualität messen: Silhouette Score (0.7-1.0 = exzellent), Davies-Bouldin Index.
Die Säulen
- Topic Clustering – Keywords/Artikel in thematische Cluster
- Persona Clustering – Nutzer nach Sprachmustern gruppieren
- Content Clustering – Ähnliche Artikel automatisch organisieren