SEMrushRanking Factors Study 2.0

Erläuterung und Abarbeitung

Hier könnt ihr die Studie downloaden:

https://de.semrush.com/ranking-factors/

Inhalte

• Meinungen

• Vorwort

• Schlüssedaten

• On-page Elemente, HTTPS, Contentlänge

• Offpage

• Traffic

• User Signals

• Überblick: Studienergebnisse

• Fragen und Antworten

Verschiedene Meinungen zur Studie

Kai Spriestersbach von Search One

auf der SEOkomm 2017 „Ranking-Faktoren-Studien sind Bullshit!“

Fionn Kientzler von Suxeedo

in SEOkomm 2017 Recap

„ ... die großen Trends in den kleinen Tests dann doch zu kurz

kommen. Diese lassen sich besser mit großen Studien erheben. “

„Ist doch klar, dass wir die Ergebnisse nicht 1:1 auf unsere

Optimierung übertragen und nicht jeden Faktor auf die Goldwaage

legen. „

https://suxeedo.de/seokomm-20

Wieso wir die Studie durchgeführt haben?

• Wir sind ein internationaler Trusted Dataprovider

• 3.6 Milliarden Keywords, 4 Trillionen Backlinks, 140 Datenbanken

• Große Studien brauchen viele Daten

• Die SEO Branche lebt von Forschung und Analyse

• Wir werden auch in Zukunft Studien veröffentlichen!

• Und wir nehmen jede konstruktive Kritik ernst

Was sollteman beachten?

• Es ist eine Studie, Simulation

• Es sind eigene Rückschlüsse aus unseren Beobachtungen

• Nichts sollte isoliert betrachtet werden

• Wir geben Empfehlungen keine Handlungsanleitung

Schlüssel-daten der Studie

• 600K Keywords

• 17 Rankingfaktoren

• 100 SERP Positionen

• Random Forest Algorithmus

• US, ES, FR, DE, IT Länderdatenbanken

Schlüssel-daten der Studie

Keywordgruppen nach Suchvolumen

Unterschiedliche Wettbewerbsintensität in jeder Gruppe

Ergebnisseder Studie

17 Rankingfaktoren

Schlüssel-Erkenntnisseder Studie

On-page SEO-Elemente, HTTPS, Contentlänge

Rankingsignale?

Beispiel HTTPS

https://www.semrush.com/blog/https-just-a-google-ranking-signal/

HTTPS

65% der Domains in den Top

Positionen sind schon auf

HTTPS

• Sicherheit

• Trust

• Bessere Rankings?

Empfehlung

• Auf HTTPS umstellen

45% ist die Content-Differenz zwischen den TOP-3 und TOP-20 Suchergebnissen

Wichtig!

Längerer Content ungleich

Qualität

Empfehlung

1. Relevanz

2. Userintent

1,5 Mal mehr Content bei

Seiten mit Rankings für

populäre Keywords

45% ist die Differenz zwischen den TOP-3 und TOP-20 Suchergebnissen (2)

Wahrscheinlich erwartet User

mehr tiefergehende

Informationen bei längeren

Suchanfragen

Empfehlung

1. Relevanz

2. Userintent

Mehr Content für Long-Tail

Keywords als bei Short-Head

75% Domains, die für populäre Keywords ranken, haben diese Keywords im Text

• Die Optimierungsrate ist

extrem hoch

• Das gilt für alle Plätze

Keyword im Title, Meta Description

ABER

• Die Implementierungsrate bei populären Keywords ist auch extrem hoch

• Haben keine große Auswirkung auf die Rankings

Deswegen

• Sollte man trotzdem diese optimieren

18% der Domains, die für populäre Keywords ranken, haben dieses nicht im Body stehen

In 18% der Fälle ranken die Domains für das Keyword mit einem hohen Suchvolumen, ohne dieses im Body stehen zu haben. Wie ist das möglich?

• Ähnliche Begriffe, Synonyme

• Eine vertrauenswürdige Seite

• Thematische passende Inhalte

Video als Rankingfaktor?

• Hat wohl keinen signifikanten Einfluss

• Kann jedoch die User Signale positiv beeinflussen

Offpage-Faktoren

Anzahl der verweisenden Domains

• Je höher die Position in den SERPs,

• Je größer das Suchvolumen des Keywords,

• Umso mehr verweisendeDomains

Es ist immer noch einwichtiger Faktor!

Anzahl der Backlinks

• Je höher die Position in den SERPs,

• Je größer das Suchvolumen des Keywords,

• Umso mehr Backlinks hat die Domain

Anzahl der Backlinks sagtnichts über derenQualität

Andere Offpage Faktoren

• Anzahl verweisender IPs • Ähnlich wie veweisende Domains

• Anzahl der Follow-Backlinks • Ähnlich wie die Anzahl der Backlinks

• Anzahl verschiedener Anchor-Texte

• Bei Short-head Keywords steigt die Anzahlverschiedener Anchor-Texte

Die Anzahl der verweisenden Domains ist ein wichtiger Faktor.

• Keyword im Anchor-Text • Die Zielkeywords treten in allen Keyword-Gruppen selten auf

Traffic

• Direkter Traffic ist ein sehr wichtiger Faktor

• Organischer, Bezahlter Traffic und andere Quellen wurden ausgeschlossen

Direkter Traffic

• Brandstärke und Webseite-Authoritätspielen eine großeRolle

• Man sollte sich nichtnur auf diese Metrikkonzentrieren!

User Signals

Absprungrate

• Seiten in TOP-Positionenhaben niedrigereAbsprungrate

• Es ist nicht die Return to SERP Rate

• Empfehlung:Halten Sie den User auf der Seite

Time on site

• Seiten in TOP-Positionenhaben einen höheren“Time on site” Wert

• Für die 4 oberen Plätzeund hohes Suchvolumenist dieser Wert fast gleich

• Für wenig populäreKeywords ist der Wert um 40 Sekunden kürzer

Page per Session

• Mehr Seiten per Session in den höheren Plätzen

• Achtung! Gilt nicht füralle Webseiten

• Wohl kein eindeutigerFaktor, aber einemögliche Tendenz

FRAGE Wieso zeigt die 1. Position einen

Sturz auf so vielen Graphen?

• Viele Faktoren spielen keine Rolle oder werden anderes gewichtet

• Branded-Keywords ist die Antwort!

• Wenig optimierte Seiten werden in den TOP Positionen angezeigt

Ergebnisseder Studie imÜberblick

• Direkter Traffic ist der wichtigste Faktor für Trust/Authority

• User Signals sind der zweitwichtige Faktor (Bounce Rate + Time on Site)

• Backlinkfaktoren sind der drittwichtiger Faktor

• Die Anzahl der verweisenden Domains ist ein wichtiger Offpage-Faktor

• Für Keywords mit einem niedrigen Suchvolumen haben recht viele Webseiten kein HTTPS

• Onpage Faktoren (Title, Description etc.) haben weiter weniger Einfluß

• Dafür ist die Implementierungsrate extrem hoch!

Fragen und Antworten zur Studie

Wieso habt ihr nicht nach Land und Thema aufgeteilt?

• 4 Modelle im Vorfeld getestet mit nur wenig Auswirkung

• Datenumfang für Random Forest war nicht ausreichend

• Eine Aufteilung wird wohl vorgenommen

Das ist euer Algorithmus und hat mit Google nichts zu tun.

• Das ist unser Algorithmus und unsere Daten, die wir gesammelt haben

• Die Erkenntnisse sind nicht 1:1 übertragbar und werden es auch nie

• Es ist nah an Google´s Ansatz, Machine Learning (KI) einzusetzen

Wo ist die Suchintention geblieben? Wieso wurde nicht nach der Klassifizierung unterteilt?

• Datenumfang

• Wir sammeln die Vorschläge. Danke an Kai Spriestersbach

• Datenqualität muss gewährleistet sein

Die Faktoren sind doch abhängig voneinander!

• Bei sehr starken Abhängigkeit tatsächlich ein Problem

• RF kann gute Ergebnisse auch bei korrelierenden Faktoren zeigen

• Sie müssen nicht absolut unabhängig sein!

Wieso habt ihr Random Forest verwendet?

• Random Forest hat eine Vielzahl an Entscheidungsbäumen

• Spezifische Methoden wie Bagging & Random Subspace verhindern Überanpassung

• Folge: ein wesentlich stabiles Modell

• Relativ einfache Handhabung

Wieso habt ihr Random Forest verwendet (2)?

Nicht unser Ziel:

• Höchst genaue Rankingvorhersagen einer Domain

• Bestimmung der relevanten Faktoren

Unser Ziel:

Woher kommen die Daten bei den Werten wie die direkten Besuche oder der Absprungrate?

• Clickstream Daten

• Keine Google Analytics Daten

Wie könnt ihr beweisen, dass es diese Faktoren sind?

• Wir können nur die Rückschlüsse ziehen

• Wir analysieren die Daten und schlussfolgern daraus

Google sagte, dass die User Signals zu „noisy“ sind. Wieso behauptet ihr, dass diese wichtig sind?

• SEOkomm Beispiel von Marcus Tandler zu CTR

https://www.facebook.com/SEOkomm/videos/10155683807885977/

Google sagte, dass die User Signals zu „noisy“ sind. Wieso behauptet ihr, dass diese wichtig sind?

• searching users are often the best judges of relevance, so that if they select a particular search result, it is likely to be relevant, or at least more relevant than the presented alternatives.

https://www.google.com/patents/US8661029

Google sagte, dass die User Signals zu „noisy“ sind. Wieso behauptet ihr, dass diese wichtig sind?

• Philipp Klöckner bringt es auf den Punkt

• Keine Studie ist perfekt

• Auch wir lernen noch besser zu werden

• SEMrush setzt viel auf die Unterstützung aus der Community

• Das sind Vorschläge und Ideen

• Wir wollen und werden die Studie weiter ausbauen

• Denn die Branche lebt von Forschung und Innovation

Ein paar Punkte zum Abschluss

Ja, aber….

• Immer noch Fragen?

• Nicht einverstanden? Kritik?

• Eigene Meinung, Erfahrung?

• Ein Vorschlag, eine Idee?

Der 1. Podcast zur Studie

• Marco Janck von sumago.de

https://www.sumago.de/sem-rush-rankingfaktoren-und-mein-senf-wayne-63/

Meine Kontaktdaten

Marketingverantwortlicher D/A/CH-Region

Online Marketing Experte

E-Mail: e.sereda@semrush.com

Evgeni Sereda