Inzwischen haben wir von jeder Stadt neben dem Namen auch noch einen auf die Stadt zugeschnittenen Beschreibungstext, das Stadtwappen und die Einwohnerzahl. Theoretisch könnten wir jetzt die Landing Pages generieren. Praktisch ist es aber leider so, dass sich in dem von Wikipedia gescrapten Einleitungstext noch relativ viele interne Links verbergen. Deshalb werden die gescrapten Daten zunächst wieder als CSV Datei exportiert und „bereinigt“.
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Der Article Wizard greift genau an dieser Stelle ein. Er unterstützt Sie nicht nur beim Umschreiben eines Artikels durch die Auswahl von über 200.000 deutschen bzw. 700.000 englischen Synonymen sondern erzeugt auch im Handumdrehen hunderte von neuen Artikeln. Natürlich hängt die Qualität und Einzigartigkeit dieser Artikel von Ihnen ab, denn Sie geben die Synonyme und alternativen Sätze vor. Der riesige Vorteil liegt in der Effizienz dieser Arbeit. Statt drei Artikeln in zwei Stunden können Sie nun 100 Artikel mit einzigartigem Content in der gleichen Zeit erzeugen!


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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.
Brainstorm your topic. Make a list of potential topics. You might want to write about immigration or organic food or your local animal shelter. In order to write a coherent yet concise article, you need to narrow the topic. This will give you something more specific to write about, which will make for a more forceful article. Ask yourself these questions:

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.
Das Ziel ist es also, alle Stadtnamen von der Tabelle unter http://de.wikipedia.org/wiki/Liste_der_Gro%C3%9Fst%C3%A4dte_in_Deutschland#Aktuelle_Gro.C3.9Fst.C3.A4dte zu extrahieren. Dazu benötigen wir zunächst einmal den entsprechenden XPath-Ausdruck, den wir mit dem Firebug Addon FirePath bekommen, indem wir auf den ersten Stadtnamen mit der rechten Maustaste klicken und im erscheinenden Kontextmenü den Punkt „Inspect in FirePath“ auswählen. Die folgende Abbildung verdeutlicht das:
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