Article Spinning wird im Bereich der Suchmaschinenoptimierung genutzt, um beispielsweise ein suchmaschinenrelevantes Backlinkprofil aufzubauen. Die Spinning-Texte können für Artikelverzeichnisse, Bookmarks oder Pressemitteilungen genutzt werden. Häufig werden derartige Texte auch von Online-Shops für Produktbeschreibungen und für Landingpages eingesetzt. Die Verwendung für Landingpages ist insbesondere bei überregionalen Anbietern von Produkten oder Dienstleistungen verbreitet, wo es darum geht, für verschiedene Städte einen maßgeschneiderten Content online zu stellen. Zu derartigen Anbietern können Lieferdienste, Reinigungsfirmen, Job-Portale oder Dating-Portale gehören. Auf der eigenen Webseite werden Spinning-Artikel eingesetzt, um mit bestimmten Longtail Keywords eine gute Platzierung in den SERPs zu erzielen und damit mehr Traffic zu generieren.

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Statt sich also nur auf Suchanfragen wie „Fitnessstudio“, „Bestes Fitnessstudio“, „Billiges Fitnessstudio“, etc. zu konzentrieren, kann man seine Interessentengruppe noch viel besser spezifizieren, wenn man stattdessen (auch) auf die Keywords „Fitnessstudio Hamburg“, „Bestes Fitnessstudio Hamburg“, „Billiges Fitnessstudio Hamburg“ optimiert – wobei für „Hamburg“ natürlich auch jede andere deutsche Stadt oder Gemeinde stehen kann.
Die Vervielfältigung von urheberrechtlich geschützte Inhalten korreliert in vielen Ländern mit dem geltenden Urheberrechtsgesetz. Webseitenbetreiber und SEOs sollten bei der Anwendung des Article Spinning nur auf das Spinning von eigenen Texten zurückgreifen und Inhalte fremder Autoren meiden. Auch in Hinblick auf die Suchmaschinenoptimierung und die Google Webmaster Richtlinien ist es fraglich, wie sinnvoll der Einsatz von Article Spinning ist, da die generierten Inhalte in der Regel keinen individuellen Mehrwert für Webseitenbesucher bieten.

In diesem Artikel habe ich demonstriert, wie man mit dem HTML Scraper des Article Wizards in wenigen Minuten die Informationsgrundlage für themenspezifische Landing Pages organisieren kann. Weiterhin wurden diese Informationen mit Hilfe der ebenfalls neuen Variablenfunktion in einen gespinnten Text integriert, aus dem dann wiederum 80 Landing Pages mit Unique Content erzeugt wurden.

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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