Entity Extraction
NLP-Verfahren zur Identifikation relevanter Entitäten aus Text.
Definition
Entity Extraction (auch Named Entity Recognition, NER) ist ein NLP-Verfahren, das aus unstrukturiertem Text relevante Entitäten identifiziert und kategorisiert – typischerweise Personen, Organisationen, Orte, Produkte, Technologien oder Konzepte. Moderne Suchmaschinen nutzen Entity Extraction, um den Kern eines Dokuments zu verstehen.
Warum das wichtig ist
Google's Knowledge Graph basiert auf Entitäten, nicht auf Keywords. Ein Artikel über "iPhone 15 Pro" wird von Google nur dann als relevant eingestuft, wenn die Entitäten "Apple", "iOS 17", "A17 Pro Chip", "48MP Kamera" etc. korrekt extrahiert werden können.
Vidasus-Kontext
Praxis-Beispiel
Ein Reise-Publisher schrieb über "Barcelona". Entity Extraction zeigte: Konkurrenten erwähnten deutlich mehr spezifische Sehenswürdigkeiten (Sagrada Família, Park Güell, etc.). Nach systematischer Optimierung: Messbare Verbesserung des Topical Authority Scores und bessere Rankings.
Technische Details
Wir nutzen Tools wie spaCy, Google Cloud NLP und proprietäre Modelle, um Entitäten in deinem Content und dem Content deiner Konkurrenten zu extrahieren und zu vergleichen.