Entity Density Analyzer
Moderne SEO und GEO basieren auf Entitäten, nicht nur auf Keywords. Suchmaschinen und KI-Overviews belohnen Seiten mit klaren, gut verteilten benannten Entitäten, die die thematische Autorität stärken. Unser Analyzer extrahiert Eigennamen und 2-Gramm-Phrasen von Ihrer Seite, sortiert sie nach Häufigkeit und zeigt Dichteprozente an, damit Sie schwache Abdeckung oder Themenverwässerung erkennen.
So funktioniert es
Ein kurzer, klarer Ablauf — eingeben, ausführen, Ergebnis lesen.
Geben Sie eine Seiten-URL ein
Fügen Sie die URL eines öffentlichen Artikels ein. Das Tool lädt die HTML-Seite, entfernt nicht relevante Blöcke und tokenisiert den Text.
Prüfen Sie die Entitätenliste
Erkannte 1-Gramm- und 2-Gramm-Entitäten werden nach Häufigkeit sortiert mit Dichteprozenten angezeigt. Nutzen Sie den Filter, um sich auf bestimmte Begriffe zu konzentrieren.
Passen Sie den Inhalt für eine ausgewogene Entitätenverteilung an
Eine gut optimierte Seite hat eine starke Zielentität (an der Spitze der Liste mit 5+ Erwähnungen) sowie 4-8 unterstützende Entitäten, die das Thema verstärken.
Was ist Entitäten-Dichte, und warum prägt sie die thematische Autorität?
Eine Entität ist eine benannte Person, Marke, ein Produkt, ein Ort oder ein Konzept. Moderne SEO und GEO werden anhand von Entitäten bewertet, nicht nur anhand von Keywords. Eine Seite mit schwacher Entitätenverteilung signalisiert Google und KI-Overviews, dass sie das Thema nicht wirklich versteht.
Was dieser Entity-Density-Analyzer leistet
Jedes Signal, das entscheidet, ob Google und KI-Systeme Ihre Seite als thematische Autorität wahrnehmen.
- Named entity extraction — erkennt Eigennamen für Personen (Tim Cook), Marken (Apple), Produkte (iPhone) und Orte (Paris) mithilfe von Großschreibungsheuristiken.
- 2-gram phrase detection — erfasst zusammengesetzte benannte Konzepte wie 'Knowledge Graph' oder 'AI Overview', die bei der Extraktion einzelner Token übersehen werden.
- Density percentage — zeigt den Anteil jeder Entität am Gesamttext, sodass Sie unter- und überrepräsentierte Themen auf einen Blick erkennen.
- Frequency ranking — sortiert alle erkannten Entitäten nach Häufigkeit, sodass die dominante Entität und der lange Schwanz in einer Ansicht sichtbar sind.
- Topical focus check — markiert Seiten, bei denen die dominante Entität unter 1 % Dichte liegt, was auf eine schwache thematische Verankerung hindeutet.
- Topic dilution check — markiert Seiten mit 30+ Entitäten, die jeweils nur einmal vorkommen, was auf einen zerstreuten Fokus und kein klares Thema hindeutet.
- Filter by term — Volltextsuche, um eine bestimmte Entität auf der Seite zu isolieren und alle Erwähnungen im Kontext zu sehen.
- Stop word exclusion — entfernt Füllwörter (The, This, And), sodass die Entitätenliste sinnvolle Konzepte widerspiegelt, nicht Grammatik.
Wer nutzt diesen Entity-Density-Analyzer
SEO- und Content-Teams, die möchten, dass Seiten für Entitäten ranken – nicht nur für Keyword-Strings.
Sie prüfen 200 Blogbeiträge und möchten wissen, welche Seiten eine schwache Entitätenabdeckung aufweisen, bevor Sie interne Links hinzufügen.
Erkennen Sie die schwachen Seiten in 5 Minuten pro URL und priorisieren Sie diejenigen, denen 3+ unterstützende Entitäten fehlen.
Sie haben einen 2.000 Wörter langen Artikel verfasst und möchten bestätigen, dass er die Entitäten abdeckt, die ein gut rankender Konkurrent verwendet.
Vergleichen Sie Ihre Entitätenliste mit dem erwarteten Profil und fügen Sie die fehlenden Konzepte in der nächsten Überarbeitung hinzu.
Sie liefern 30 Kundenartikel pro Monat und benötigen eine Qualitätskontrolle für die Entitätenabdeckung vor der Veröffentlichung.
Lassen Sie jeden Entwurf durch den Analyzer laufen, lehnen Sie jeden Beitrag mit weniger als 5 unterstützenden Entitäten ab und beheben Sie die Lücken.
Sie untersuchen, warum eine Seite trotz solider Backlinks und guter Inhalte nur auf Position 7 rankt.
Finden Sie die fehlenden Entitäten, die die Seite erwähnen sollte, fügen Sie 3-5 hinzu und beobachten Sie, wie die Seite auf Position 3-4 steigt.
Sie veröffentlichen zweimal pro Woche Beiträge zu einem Nischenthema und möchten, dass jeder Beitrag die thematische Autorität Ihrer Domain stärkt.
Verfolgen Sie Ihre Entitätenverteilung über die Zeit und sehen Sie, wie die Autorität wächst, während der Themencluster vertieft wird.
Sie generieren 50 GEO-optimierte Artikel und benötigen eine Methode, um sicherzustellen, dass die Entitätenabdeckung nicht abweicht.
Lassen Sie jeden KI-generierten Entwurf durch den Analyzer laufen und erkennen Sie Entitätenlücken, bevor der Beitrag veröffentlicht wird.
Verwandte Glossarbegriffe
Sie möchten tiefer einsteigen? Diese Glossareinträge erklären die Konzepte hinter diesem Tool.
Häufig gestellte
Fragen
Alles Wissenswerte zur Analyse der Entitätendichte für SEO 2026.
Eine Entität ist ein spezifisches, benanntes Objekt: eine Person (Tim Cook), ein Ort (Paris), eine Marke (Apple), ein Produkt (iPhone) oder ein Konzept (Generative Engine Optimization). Googles Knowledge Graph und KI-Overviews arbeiten mit Entitäten, nicht nur mit Textstrings. Seiten, die ihre Entitäten klar benennen, ranken tendenziell besser für entitätenbasierte Suchanfragen.
Keyword-Dichte zählt wörtliche Wortwiederholungen (oft 1-Gramm, ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung). Entitäten-Dichte zählt benannte, großgeschriebene Konzepte, die semantische Bedeutung tragen. Zwei Seiten können dieselbe Keyword-Dichte aufweisen, aber sehr unterschiedliche Entitätenprofile haben. Die Abdeckung von Entitäten ist das, was KI-Systeme und der Knowledge Graph gewichten. Die reine Keyword-Anzahl ist eine veraltete Metrik.
Eine Seite, die ein Thema behandelt, sollte folgende Struktur aufweisen: 1 dominante Entität (5+ Erwähnungen, 1-2 % Dichte), 4-8 unterstützende Entitäten (jeweils 2-4 Erwähnungen, 0,3-0,8 % Dichte) und einen langen Schwanz an nebensächlichen Entitäten (1 Erwähnung). Wenn nur 1-2 Entitäten vorkommen, ist der Inhalt zu eng gefasst. Wenn 30+ Entitäten jeweils nur einmal auftauchen, ist der Fokus zu diffus.
Der Detektor nutzt Heuristiken zur Großschreibung, daher können Marken in Kleinschreibung oder nicht-englische Texte übersehen werden. Zudem werden gängige Stoppwörter (The, This, And) ausgeschlossen, um Rauschen zu reduzieren. Für eine tiefere Analyse mit kontextsensitiver Extraktion wäre ein LLM-basiertes Tool gründlicher, aber auch kostspieliger.
Ja. Die Seite wird einmalig über unseren Server abgerufen, der Inhalt extrahiert, die Entitäten gezählt und das Ergebnis zurückgegeben. Wir protokollieren keine URL-Inhalte, speichern keinen Seitentext und nutzen ihn nicht für Trainingszwecke. Die Rate ist auf 5 Checks pro Stunde und IP begrenzt.
Weitere kostenlose Tools
Kostenlos, ohne Anmeldung. Entwickelt vom Team hinter SERPView.
Google-SERP-Simulator-Tool
Simulieren Sie exakt, wie Ihre Seite in den Google-Suchergebnissen erscheint. Live-Vorschau der SERP mit Titel, URL und Beschreibung sowie Warnungen zu Zeichenanzahl und Pixelbreite vor der Veröffentlichung.
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