Mithilfe von spezieller Spinning Software, sogenannten Article Spinnern oder Text Spinnern, kann die Synonymfindung automatisiert werden. Die Software hilft außerdem dabei, die Einzigartigkeit der neu entstandenen Texte zu bewerten. Grundlage der Spinning-Software bilden umfangreiche Synonym-Datenbanken. Ein Beispiel ist z.B. der Article Spinning Wizard.
Spinning-Software erleichtert zwar die Vervielfältigung der Texte, bringt aber je nach Tool-Qualität auch Probleme mit sich, den nicht jedes Synonym passt in das Bedeutungsumfeld des Textes. Es kann z.B. vorkommen, dass das Ersetzen eines Wortes die Satzbedeutung verändert, bzw. nicht in den Satzkontext passt. Diese Probleme ergeben sich häufig bei partiellen Synonymen, also bei Wörtern, die nicht in allen Bedeutungsvarianten übereinstimmen, wie z.B. “Mann” und “Herr”, “Pferd” und “Ross”. Auch bei Homonymen wie “Bank”, “Ball” oder “Strauß” sind Fehler vorprogrammiert.
Nach der Abstrafungswelle für Artikelverzeichnisse haben viele Betreiber die Aufnahmebedingungen für Artikel erhöht. Neben einer Mindestwortanzahl ist nun auch das Abliefern von unique Content Pflicht. Allerdings sollten Sie darauf sowieso Wert legen – schließlich wollen Sie, dass Ihr Artikel in den Google Index aufgenommen wird und das funktioniert nicht, wenn es sich um Duplicate Content handelt.
Leider handelt es sich bei den vorliegenden URLs um relative URLs, deshalb kann ich sie nicht direkt weiterverwenden sondern muss sie zuerst in absolute URLs umwandeln. Dazu kann Microsoft Excel verwendet werden, indem einfach mit der Funktion „Verketten“ der fehlende Teil der URL („http://de.wikipedia.org“) ergänzt wird. Wie das im Detail funktioniert, demonstriert der folgende Screenshot:

Das war’s eigentlich schon. Statt einer halben Stunde Copy & Paste habe ich die komplette Liste in wenigen Sekunden heruntergeladen. Ich kann die Werte nun als CSV-Datei extrahieren oder direkt als Datenbasis für die Variablenfunktion des Article Wizards verwenden. Ich bin an dieser Stelle bereits soweit, dass ich meinen gespinnten Artikel auf jede einzelnen Stadt optimieren kann. Aber vorerst exportiere ich die Ergebnisse des Scrapens als CSV Datei. We’re not done yet.


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{{Have you heard|Do you know} of {the easiest way|the simplest way|the most effective way|one of the best ways} {to lose weight|to lose weight naturally|to shed pounds}?|{A completely|A totally|An entirely|An absolutely} {new|brand new|fresh|innovative} {method for|way of|means for} {shedding|losing|dropping|getting rid of} {those pounds|that extra weight|that fat} {fast|quickly|rapidly|swiftly} has {just|only just|recently} been {discovered|found|identified}. {Have you heard|Do you know} of it?|{An incredible|An amazing|An unbelievable|A terrific} {breakthrough|break through} {for people|for folks|for those} {wanting to|needing to|wishing to} {manage|control|deal with} {their|their own} {weight|excess weight|unwanted weight|unwanted fat} {and|and also} {slim down|reduce weight} has just {been|recently been} {released|unveiled|revealed}. {Here's what|This is what} {it does.|it's all about.}}

Ich möchte also jedem einzelnen Artikel noch eine möglichst individuelle Note (sprich einen Teil individuellen Textes) verpassen. Dazu kann ich entweder jeden Artikel manuell editieren – was ziemlich zeitaufwendig wäre – oder ich mache mir erneut die Power des Scrapens zu Nutze. Wie ich bereits weiter oben schrieb, bietet Wikipedia zu jeder Stadt eine eigene Detailseite an. In weiser Voraussicht habe ich sogar schon die entsprechenden URLs zuvor mitgescraped, also schauen wir uns die Sache mal genauer an.
Primary sources can include a transcript from a legislative hearing, lawsuit filing, county property indexes with folio numbers, discharge certificates from the military, and photos. Other primary sources could include government written records in the National Archives or special collections sections of your local or university library, insurance policies, corporate financial reports, or personal background reports.

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Google kann mittlerweile sehr gut die Übereinstimmung von Texten erkennen, auch wenn sie allein bezogen auf die verwendeten Wörter voneinander abweichen. Denn bei der Überprüfung auf Duplicate Content hin werden zahlreiche linguistische Faktoren mit einbezogen, insbesondere semantische Faktoren. Gespinnte Texte, bei denen nur die einzelnen Wörter durch Synonyme ersetzt wurden, sind durch Algorithmen von Google mittlerweile sehr gut erkennbar.
Im Folgenden findest du eine Übersicht der gängigsten bzw. besten Article Spinning Tools mit ihren Vor- und Nachteilen. Da besonders hier in Deutschland viel Potenzial ungenutzt bleibt konzentriere ich meine Betrachtung auf deutschsprachige Programme, bzw. jene, die mit der deutschen Sprache arbeiten können. Das sind einer der Marktführer aus den USA sowie zwei deutsche Entwicklungen.
means any and all data that relates to an identifiable person who can be directly or indirectly identified from that data. In this case, it means personal data that you give to Us via Our Site. This definition shall, where applicable, incorporate the definitions provided in the EU Regulation 2016/679 – the General Data Protection Regulation ("GDPR"); and
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Article Spinning, auch als Text Spinning bezeichnet, beschreibt die automatisierte Erstellung von Texten, meist unter Zuhilfenahme spezieller Spinning-Software. Ziel ist es, aus einem Text mit Hilfe von Synonymen mehrere Texte in kurzer Zeit zu erstellen. Genutzt wird diese Methode z.B. für das Artikelmarketing oder für die Erstellung von Produkttexten für ähnliche Produkte.
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