Article Spinning beschreibt die automatisierte Generierung von Unique Content aus bereits vorhandenen Inhalten und stellt eine wichtige Technik im Zuge der Suchmaschinenoptimierung (SEO) dar. Der neue und einzigartige Content wird dabei mithilfe spezialisierter Software, sogenannter Article Spinner, erstellt. Um Spinning-Artikel zu erstellen, muss die Software Zugriff auf bereits bestehende einzigartige Inhalte haben. Abhängig vom Ursprungstext, auf dessen Grundlage der neue Unique Content generiert wird, entwickelt die Software für jedes Wort, jede Phrase und jeden Satzteil Synonyme. Je mehr Synonyme dabei von der Software generiert werden können, desto mehr einzigartige Inhalte können aus einer einzigen Textvorlage erstellt werden. Das Article Spinning kann dabei sowohl automatisiert als auch manuell durchgeführt werden. Üblicherweise ändert sich beim manuellen Article Spinning auch die Tonalität und die Strukturierung des Textes, indem aus einer Pressemitteilung beispielsweise ein Beitrag für soziale Netzwerke entwickelt wird.
When writing for a newspaper or magazine, do not do so for free. Ask what the freelance fee is beforehand. Your pay will usually be calculated on a per-word basis or per-article basis. Your work is valuable. Writing for free makes making a living more difficult for those who depend on freelance fees to pay the bills. If you're just starting out, volunteering to do some articles for smaller community papers, student publications and trade magazines is a great way to build your portfolio.
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Article spinning is a way to create what looks like new content from existing content. As such, it can be seen as unethical, whether it is paraphrasing of copyrighted material (to try to evade copyright), deceiving readers into wasting their time for the benefit of the spinner (while not providing additional value to them), or both.[2] Other criticisms liken the results to "a haystack of low-quality blog networks and article repositories."[3]
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Es gibt bestimmte Arten von Informationen, die vor allem in einem lokalen Zusammenhang interessant sind. Ein Beispiel dafür ist die Frage: „Welches Fitnessstudio ist am besten?“. Klar, die Frage kann man natürlich auch generell stellen. Aber meistens dürfte es wohl so sein, dass man wissen möchte, welches Fitnessstudio in seiner Stadt am besten ist.

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.

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„Wir benötigen fortlaufend neue Inhalte für unsere Hauptwebseite und müssen diese Texte effizient und mit geringstmöglichem Aufwand erstellen können. Mit dem ArticleSpinningWizard ist uns dies auf sehr einfache Weise möglich. Aufgrund der Vielzahl an tollen Funktionen muss man sich aber schon etwas damit beschäftigen, um diese Möglichkeiten auch nutzen zu können.“

“My tutor and The Writers Bureau changed my life. It’s easy to say that but the proof is in the number of books I’ve published through my own company. Thanks to the course I have full control of my work and can write confidently in a multitude of different fields. It certainly opened my eyes to the industry and equipped me with the confidence and skills to have a go at anything.”


Die Technik des Article Spinning kommt vor allem im Rahmen des Linkbuildings über verschiedene Kanäle hinweg, für die Erstellung individueller Landingpages und für die Generierung von Produkttexten zum Einsatz. Durch das Spinning können aus einem Originaltext mehrere Inhalte für unterschiedliche Anspruchsgruppen und Plattformen wie soziale Netzwerke, Blogs oder Presseportale generiert werden. Durch gespinnte Texte können überdies Landingpages beispielsweise regional angepasst werden.
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.
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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