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FAZ.NET: 50 Prozent mehr SEO-Sichtbarkeit durch smartes Themenmanagement

Mit einer verkauften Auflage von mehr als 220.000 Exemplaren gehört die Frankfurter Allgemeine Zeitung zu den wichtigsten überregionalen Tageszeitungen Deutschlands. Ebenso wenig wie die Printausgabe der FAZ ist ihr Online-Nachrichtenportal FAZ.NET nicht mehr aus der deutschen Medienlandschaft wegzudenken.

Im Zuge des tiefgreifenden Wandels der Medienbranche stand das Online-Angebot der FAZ nun jedoch vor der Herausforderung, durch effiziente Automatisierung des digitalen Marketings neue Potenziale zu erschließen. Übergeordnetes strategisches Ziel bestand darin, die organische Sichtbarkeit in den Suchmaschinen und somit den Marktanteil unter den Online-Newsangeboten zu erhöhen.

 

Passgenaue Technologie für individuelle Bedürfnisse

Sowohl die detaillierte Konzeption als auch später die konkrete Umsetzung der Maßnahmen erfolgte in enger Abstimmung zwischen Retresco und den Entscheidern aus Marketing und Produktentwicklung der FAZ. Die Einbeziehung aller relevanten Stakeholder sorgte für ein tiefes Verständnis interner Abläufe und war die Grundlage für eine passgenaue Lösung. Im Prozess kristallisierte sich ein klar definiertes Set an Anforderungen heraus:

  • Datengetriebene Entwicklung von kundenorientierten Produkten
  • Optimierung des Prozesses zur Kuratierung von Inhalten
  • Auf Basis von Suchtrends relevante Themen definierter Zielgruppen schnell erkennen
  • Datenbasierte Entscheidungen über die Erstellung von Themenseiten treffen
  • Online-Reichweite insbesondere in neuen Zielgruppen erhöhen

 

Effiziente Prozesse durch smartes Themenmanagement

Als eine der wichtigsten Voraussetzungen zur Erreichung der definierten Anforderungen wurde die Klassifizierung und Strukturierung des vorhandenen Contents identifiziert. Das Themenmanagement-System (TMS) von Retresco bietet die technologische Basis zur Umsetzung und somit die Grundlage für alle weiteren Maßnahmen zur Individualisierung und Optimierung des Nutzererlebnisses.

Die konkrete Anwendung nutzt Natural Language Processing (NLP) sowie Algorithmen zum Maschinellen Lernen, um aus unstrukturierten Inhalten strukturierte Daten zu extrahieren. Semantische Verfahren identifizieren dabei aus einem einzelnen Text zentrale Begriffe wie Personen, Ereignisse, Produkte oder Firmen und gewichten die Inhalte nach Relevanz-Faktoren.

Parallel dazu geben in das TMS integrierte Statistik-Dashboards Auskunft darüber, welche Trends im Suchverhalten hochaktuell sind. Diese Daten aus Quellen wie Google oder Facebook bilden eine nachvollziehbare Basis für die Entscheidung, welche neuen Inhalte die größten Potenziale für ein Plus an Nutzererfahrung und Reichweite bieten.

In der Praxis der Content-Erstellung kuratiert ein Redakteur nach der Themenauswahl mit wenigen Klicks vorhandene News-Beiträge vollautomatisch zu einer Themenseite. Mit dem TMS entsteht so in Sekundenschnelle hochaktueller und qualitativer Inhalt, der nahezu unmittelbar organischen Traffic erzeugt. Über die kurzfristigen Effekte hinaus zeigt auch die langfristige Analyse, wie sich die relevanten KPI für SEO-Sichtbarkeit und Website-Traffic signifikant positiv entwickelt haben.

 

Trainings & Workshops: Wie Anwender und Technologie zueinander finden

Mit der Implementierung einher ging eine Phase intensiver Trainings und Workshops für die Stakeholder. Im Ergebnis fand das TMS bei seinem Start eine hohe Akzeptanz – alle Anwender kannten die intuitiven Optionen in der gesamten Breite und wussten das Themenmanagement-System im Rahmen der Gesamtstrategie gezielt einzusetzen.

Seit der Implementierung wurde das TMS fortlaufend weiterentwickelt. Der Ansatz besteht darin, der Dynamik des Nutzungsverhaltens durch neue Features fortlaufend gerecht zu werden. Ein Beispiel für die Weiterentwicklung des TMS ist etwa die In-Text-Verlinkung, mit dem Autoren eines Beitrages Themenseiten verlinken und dem Nutzer so einen zusätzlichen Mehrwert bieten. Die Einführung des TMS schlug sich selbstredend auch in messbaren Zahlen wieder: So steigerte sich die Online-Sichtbarkeit laut Sistrix-Toolbox um rund 50 Prozent (Vergleich 2014 vs. 2019) und die organischen Zugriffe um 15 Prozent.

 

 

Über Retresco

2008 in Berlin gegründet, hat sich Retresco als eines der führenden Unternehmen in der Automatisierung von Content etabliert. Retresco entwickelt auf Künstlicher Intelligenz basierende Lösungen aus den Bereichen Natural Language Generation (NLG) und Natural Language Understanding (NLU). Anwendungen wie die Self-Service-Plattform textengine.io, Inhaltsklassifikationen oder Chatbots unterstützen Unternehmen dabei, Prozesse zu automatisieren, Kommunikation effektiver zu gestalten und neue Zielgruppen zu erreichen.