„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 1
Whitepaper
SEO Ranking-Faktoren 2013
- Google Deutschland -
Zusammenfassung:
Dieses Whitepaper beschäftigt sich mit der Definition und Bewertung von
Faktoren, die eine hohe Rangkorrelation-Koeffizienz mit vorderen organischen
Suchergebnissen aufweisen und dient dem Zweck der tieferen Analyse von
Suchmaschinen-Algorithmen. Die Datenerhebung samt Auswertung bezieht sich
auf Ranking-Faktoren für Google-Deutschland im Jahr 2013.
Autoren: Marcus Tober, Dr. Leonhard Hennig, Daniel Furch
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 2
Über Searchmetrics und die Searchmetrics
Suite
Die Searchmetrics GmbH ist der Pionier und international führender Anbieter von
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Überwachung von Markennamen in 268 Suchmaschinen-Länder-
Kombinationen weltweit
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mit dem entsprechenden Suchvolumen und CPCs
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„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 3
Inhalt
SEO RANKING-FAKTOREN 2013 1
ÜBER SEARCHMETRICS UND DIE SEARCHMETRICS SUITE ...................................... 2
DEFINITION, EINFLUSSFAKTOREN UND DATENBASIS .......................................... 5
Was ist ein Ranking-Faktor? ........................................................................ 5
Ranking-Faktoren: Kausalität ≠ Korrelation ................................................... 6
Einflussfaktoren ......................................................................................... 7
Datenaktualität .......................................................................................... 7
Datenbasis ................................................................................................ 8
Interessante Hintergrundfakten .................................................................... 8
Alle Korrelationskoeffizienten im Überblick..................................................... 9
Aufbau des Whitepapers ............................................................................ 10
Vorschau der wichtigsten Ergebnisse .......................................................... 10
1. ONPAGE TECHNIK ................................................................................ 11
Onpage Technik: Entwicklung im Vergleich zum Vorjahr ................................ 13
Keyword-Domains sind kein Ranking-Faktor mehr ........................................ 14
Existenz des Keywords in Description, Title und H1 wird wieder wichtiger ........ 17
WDF*P*IDF ............................................................................................. 18
Position des Keywords im Title möglichst weit vorn ....................................... 20
Seiten-Ladezeiten als wichtiger Performance-Faktor ..................................... 20
Kombinationen aus Onpage-Features / Technik ............................................ 22
EXKURS: Autorenintegration hat (noch) keinen Einfluss ................................ 22
Zusammenfassung ................................................................................... 24
2. ONPAGE CONTENT ................................................................................ 25
Onpage Content: Entwicklung im Vergleich zum Vorjahr ............................... 27
Höhere Wortzahl im Text im Gegensatz zum Vorjahr deutlich wichtiger ........... 28
HTML Länge wichtig, aber nur bis zu einer gewissen Grenze .......................... 30
Textlänge bis zu gewissen Umfang relevant, darüber hinaus nicht mehr .......... 31
Anreicherung des Contents durch Medien zahlt sich aus ................................ 32
Interne Verlinkung: Anzahl, Struktur und Linktext optimieren Linkjuice ........... 33
Integration von AdSense und anderen Adlinks in Maßen kein Hindernis mehr ... 35
Zusammenfassung ................................................................................... 38
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 4
3. BACKLINKS ........................................................................................ 39
Backlinks: Entwicklung im Vergleich zum Vorjahr ......................................... 40
Die Anzahl von Backlinks bleibt weiterhin immens wichtig ............................. 41
Link-Diversität wird immer relevanter ......................................................... 42
„Harter“ Keyword-Ankertext verliert an Relevanz ......................................... 43
Backlinks von URLs mir hoher SEO Visibility sind deutlich wertvoller ............... 46
Kombinationen mit Backlink-Features ......................................................... 47
Zusammenfassung ................................................................................... 48
4. SOCIAL SIGNALS ............................................................................... 49
Social Signals: Entwicklungen im Vergleich zum Vorjahr ............................... 50
Social Signals korrelieren weiterhin sehr stark mit guten Rankings ................. 51
Google+ neu in der Analyse – mit sehr hoher Korrelation .............................. 54
Exkurs: Anfang 2016 wird Facebook von Google+ überholt ........................... 55
Zusammenfassung ................................................................................... 57
5. DER BRAND-FAKTOR .......................................................................... 59
Brand-Faktor hat hohen Einfluss auf die SERPs ............................................ 59
Die Top-Positionen sind für Brands reserviert ............................................... 61
6. WIKIPEDIA - SONDERROLLE .............................................................. 62
Wikipedia-Ergebnisse beeinflussen die Korrelationen ..................................... 62
Position 17 und 27 für Wikipedia-Ergebnisse „reserviert“ ............................... 64
ZUSAMMENFASSUNG DER SEARCHMETRICS SEO RANKING-FAKTOREN 2013 ......... 66
Die wichtigsten Entwicklungen der Ranking-Faktoren 2013 zusammengefasst: 67
ÜBER SEARCHMETRICS ............................................................................... 69
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 5
Definition, Einflussfaktoren und Datenbasis
Was ist ein Ranking-Faktor?
Suchmaschinen arbeiten mit Algorithmen, um Internetseiten nach Thema und
Relevanz zu bewerten. Auf Basis dieser Wertung erfolgt eine Strukturierung der
Gesamtheit aller Seiten im Suchmaschinen-Index, welche bei Suchanfragen von
Nutzern schließlich in einer möglichst optimalen Rangfolge der Ergebnisanzeige
resultiert. Die Kriterien zur Bewertung von Webseiten und Erzeugung dieser
Rangfolge werden im Allgemeinen als Ranking-Faktoren bezeichnet.
Die Gründe dafür liegen auf der Hand: Die exponentiell ansteigende Masse an
Dokumenten im Internet – und damit auch im Suchindex – ist trotz der Existenz
menschlicher Quality-Rater ohne maschinellen Algorithmus schlicht unmöglich.
Dieser Algorithmus ist einerseits trivial (Ordnung erfordert ein Muster),
andererseits jedoch zugleich die größte Unbekannte im Internet-Business, denn
für Suchmaschinenbetreiber ist es unabdingbar, die dem Algorithmus
zugrundeliegenden Einflussfaktoren streng vertraulich zu behandeln.
Dies hat weniger Konkurrenzgründe als vielmehr elementare Ursachen: Wären
sowohl Definition als auch Einflussgröße von für gute Rankings eminenten
Faktoren bekannt, wären sie zugleich wiederum irrelevant – weil: manipulierbar.
Zu Beginn des Suchmaschinen-Zeitalters bewertete beispielsweise Google Seiten
für bestimmte Themen als relevant, in denen diesem Thema zugeordnete
Suchbegriffe (Keywords) besonders häufig vorkamen. Seitenbetreiber nutzten
dieses Wissen und erzielten mithilfe Keyword-überladener – größtenteils jedoch
für den Suchenden irrelevanter – Seiten sehr gute Positionen in den SERPs1.
Diese Tatsache erzeugte zunächst nicht nur einen regelrechten Wettbewerb
zwischen Suchmaschinen und SEOs, sondern schließlich auch die Geburt des
Mythos um die Ranking-Faktoren. Mit dem Ziel der semantischen Suche entstand
so ein Geflecht aus Kriterien, die anfänglich streng technisch basiert waren (zum
Beispiel: Anzahl von Backlinks), mittlerweile jedoch auch durch weniger
technische Komponenten ergänzt wurden (zum Beispiel: Usersignale).
Diese Tatsache in Verbindung mit dem Streben nach dem optimalen
Suchergebnis gipfelte in der ständigen Evolution der Ranking-Faktoren, deren
Struktur und Komplexität durch permanent-iterative Update-Zyklen unter dem
starken Einfluss von Usersignalen ständigen Optimierungen unterliegt, um für
den Nutzer individuell stets die relevantesten Suchergebnisse zu erzeugen.
Für Seitenbetreiber bedeutet dies einerseits ein stetig abnehmendes Maß an
negativ-manipulativen Einflussoptionen, andererseits jedoch gleichzeitig die
Möglichkeit – angesichts der zunehmenden Bekämpfung von Spam, Irrelevanz
1 Search Engine Results Pages = Suchergebnisseiten
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 6
und Kurzfristigkeit – mithilfe einer nachhaltig ausgerichteten Business-Strategie
auf Basis relevanter Qualitätsfaktoren langfristig mit guten Suchergebnis-
Positionen erfolgreich zu sein.
Ranking-Faktoren: Kausalität ≠ Korrelation
Wir sind nicht Google. Die Analyse und Bewertung von Ranking-Faktoren mithilfe
der vorliegenden Daten hat demzufolge zwar Interpretationscharakter – stellt
jedoch in der Tat eine fundierte Interpretation (und damit keine Mutmaßung) auf
Basis von Tatsachen, nämlich der Auswertung und Strukturierung von
Eigenschaften von Websites mit Top-Positionen in den Suchergebnissen, dar.
Die Ranking-Auswertungen von Searchmetrics sind exakter, frischer und
basieren auf deutlich mehr Daten als die anderer Marktteilnehmer. Wir bei
Searchmetrics aggregieren monatlich Milliarden von Datenpunkten – und gehen
dabei natürlich genau dieser Frage nach: Welche Faktoren sind relevant für eine
gute Positionierung in den Google Suchergebnissen?
Dazu vergleichen wir die Eigenschaften von Webseiten mit der Summe ihrer
Positionen bei Google und leiten daraus eine strukturierte Auflistung von
Ranking-Qualitäten ab. Sind also in den vorderen Positionen der untersuchten
SERPs viele Seiten, die zum Beispiel das Keyword im Title-Tag enthalten, dann
erkennen wir darin eine hohe Korrelation mit einem guten Ranking. Diese
Korrelationen lassen demnach Rückschlüsse darauf zu, welche Merkmale Seiten
haben, die in den Suchergebnissen auf den ersten Plätzen angezeigt werden.
Es ist jedoch nachdrücklich darauf hinzuweisen, dass Korrelationen nicht
gleichbedeutend sind mit kausalen Zusammenhängen, und folglich keine
Garantie besteht, dass die jeweiligen Faktoren tatsächlich einen Einfluss auf das
Ranking haben – oder überhaupt von Google als Signal genutzt werden.
Searchmetrics führt in regelmäßigen Abständen zu diesem Zweck Studien durch,
mithilfe derer beispielsweise die Auswirkungen von sozialen Signalen unter
möglichst isolierten Bedingungen analysiert werden. Infolge Dieser wurde unter
anderem der Einfluss von Social Signals auf Rankings bereits nachgewiesen.
Ungeachtet dessen sprechen die Daten für sich. Denn anders als die definitiven
Ranking-Faktoren und deren Einflussgröße sind diese Daten nicht geheim. So
ermöglichen unsere Analysen nicht nur eine Einschätzung darüber, welche
Faktoren höchstwahrscheinlich ins Ranking einbezogen werden, sondern auch,
wie stark deren Einfluss möglicherweise ausgeprägt ist. Und Vieles, was vorher
als reines Bauchgefühl vorhanden war, wird mithilfe der folgenden Daten dieser
Studie bestätigt – oder eben widerlegt.
Wie erwähnt existieren rein technische, eher „harte“, ebenso wie weniger
technische, also eher „weiche“ Ranking-Faktoren. Für eine optimalere Visualität
unserer Grafiken haben wir deshalb – auch wenn sich einige Bereiche teilweise
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 7
überschneiden – eine Gruppierung unserer Faktoren in Social, Backlinks, Onpage
Technik und Onpage Content vorgenommen.
Der Terminus „Ranking-Faktor“, dessen kausale Bedeutungskomponente
erfahrungsgemäß zu problematischen Interpretationsansätzen führt, ist in im
Zusammenhang unserer Analysen und dieses Whitepapers bevorzugt zu
verstehen als „Rangkorrelationskoeffizient“.
Einflussfaktoren
Die Position und Reihenfolge der Suchergebnisse variieren nicht nur in
Abhängigkeit von den eingegebenen Suchanfragen (=Keywords), sondern
werden ebenfalls unter anderem von der persönlichen Suchhistorie beeinflusst,
die wiederum vom Userverhalten selbst bestimmt wird und zusätzlich ebenfalls
von Faktoren abhängt, wie: Ist der User bei Google eingeloggt? Surft der User
mit dem Google-Browser Chrome? Wo ist die IP des Users lokalisiert? Sind auf
dem User-Computer eventuell Cookies mit individuellen Informationen
gespeichert?, etc. Nicht zuletzt verändert auch Google selbst die Variationen
dieser Integrationstypen ständig.
Da die Berücksichtigung dieser vielen individuellen Faktoren zu einem Übermaß
an Unübersichtlichkeit führen würde, fokussiert dieses Whitepaper die
Variationen der Integrationstypen durch Google selbst auf möglichst neutraler,
nationaler Basis.
Datenaktualität
Die Daten wurden zuerst im März 2013 und erneut im Juni 20132 erhoben und
aggregiert. Da es sich in dieser Studie um eine Folgeuntersuchung zur
Rankingfaktoren-Studie 2012 handelt, sind zweifellos die Veränderungen vieler
Faktoren zum Vorjahr besonders interessant, denn sie verfügen über eine starke
Aussagekraft über die Tendenzen der Evolution von Ranking-Faktoren, aus denen
sich schließlich Trends für die zukünftige Entwicklung und Relevanz der Kriterien
ableiten lassen. Die Unterschiede zum Vorjahr sind teilweise erheblich.
Darüber hinaus wurde der Pool der untersuchten Merkmale 2013 um viele
Faktoren erweitert, die einerseits tiefergehende Analysen zu bereits bestehenden
Faktoren erlauben, andererseits zudem auch neue Felder beleuchten.
2 Zweiter Datenpunkt: Nach dem Google-Update „Penguin 2.0“ in der 22. Kalenderwoche
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 8
Datenbasis
Diese Analyse basiert auf der Grundlage von Suchergebnissen für ein sehr großes
Keywordset von 10.000 Suchbegriffen für Google Deutschland. Ausgangspool
waren die Top 10.000 Suchbegriffe nach Suchvolumen, aus denen jedoch (wie
schon im letzten Jahr) spezifisch navigationsorientierte Keywords zum Großteil
extrahiert wurden, um die Auswertungen nicht zu verfälschen. Als
navigationsorientierte Keywords werden Suchanfragen aufgefasst, bei denen alle
Sucherergebnisse bis auf exakt eines mehr oder weniger komplett irrelevant sind
(zum Beispiel: „Facebook Login“).
Datenbasis waren stets die Anzeigen der ersten drei Suchergebnisseiten -
organisch. Dieses Keywordset deckt sich zu ca. 90 bis 95 Prozent mit der
Datenbasis der Studie aus dem vergangenen Jahr. Hier haben wir einen
Mittelweg gesucht, um zwei Faktoren Rechnung zu tragen, nämlich einerseits den
Erhalt des „größten gemeinsamen Nenners“ als optimale Vergleichsbasis zur
Vorjahresuntersuchung, und andererseits die Berücksichtigung neuer Keywords,
die durch Zuwachs im Suchvolumen in die Top 10.000 aufgestiegen sind.
Die Datenbasis bei Searchmetrics ist stets sehr frisch. Daher werden für aktuelle
Untersuchungen auch neue, relevante Keywords herangezogen, wie zum Beispiel
„Samsung Galaxy S4 oder „iPhone 5“, die es zum Untersuchungszeitpunkt 2012
noch gar nicht in relevanter Form gab.
Interessante Hintergrundfakten
Die 10.000 analysierten Keywords generierten in unserer Auswertung:
30.000 SERPs (Search Engine Result Pages)
300.000 Titles, Descriptions, URLs, etc.
Ca. 150 GB Daten
Ca. 600.000 AdSense-Blöcke
Ca. 5.300.000.000 Backlinks
Ca. 4.150.000.000 Facebook Shares
Ca. 12.950.000.000 Facebook Likes
Ca. 600.000.000 Facebook Comments
Ca. 1.000.000.000 Tweets
Ca. 330.000.000 Google PlusOnes
Ca. 14.500.000 Pins
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 9
Alle Korrelationskoeffizienten im Überblick
Wie bereits in den vorangegangenen Analysen zum Themenbereich “Ranking-
Faktoren” ist auch in diesem Whitepaper Grundlage der Darstellung von
Beziehungen zwischen Google-Suchergebnissen und den verschiedenen
Einflussfaktoren die Spearman-Korrelation. Im Vergleich zu 2012 wurden
deutlich mehr Faktoren berücksichtigt – die wichtigsten befinden sich in der
folgenden Balkengrafik. Weitere Faktoren werden in den jeweiligen Kapiteln
betrachtet. Die im Vorjahr eingeführte farbliche Kennzeichnung nach Clustern
wurde übernommen:
Grafik 1: Searchmetrics – SEO Ranking-Faktoren 2013
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 10
Zur Erklärung: Die x-Achse beschreibt die Größe des Korrelationskoeffizienten.
Je länger/kürzer ein Balken im positiven Bereich ist, umso höher/geringer ist die
Korrelation zwischen dem betreffenden Faktor und einem guten Google-Ranking.
Faktoren mit dem Wert „Null“ weisen unseren Auswertungen zufolge keinen
messbaren Zusammenhang mit Google-Ergebnissen auf. Werte im
Negativbereich sind am besten mit entgegengesetzter Aussage positiv
interpretierbar.
Aufbau des Whitepapers
Die Struktur dieser Studie orientiert sich einerseits am sukzessiven Aufbau einer
Domain in der Praxis sowie andererseits an der historisch gewachsen Relevanz
von Einflussfaktoren.
So wird zunächst der Bereich Onpage im Fokus der Untersuchungen stehen –
aufgeteilt in die thematisch differenten Komplexe Technik und Content. Hiernach
erfolgt eine Analyse des Offpage-Bereiches in Form der Komplexe Backlinks und
Social Signals. Abgeschlossen wird dieses Whitepaper mit der Betrachtung zweier
Faktoren, welche in den vorliegenden Untersuchungen eine Sonderrolle spielen
und deshalb separate Ausführungen erfordern. Nach den diesbezüglichen
Kapiteln zum Brand-Faktor und der Rolle von Wikipedia erfolgt eine finale
Zusammenfassung der Untersuchungsergebnisse in der Übersicht.
Innerhalb der Kapitel werden zunächst alle Faktoren des betreffenden Bereiches
in der Übersicht und anschließend die Tendenzen der bereits im Vorjahr
untersuchten Faktoren im Jahresvergleich zu 2013 dargestellt. Den Kern der
Kapitel bilden die Ausführungen und Schlussfolgerungen zu den einzelnen
Faktoren, welche jeweils von einer Kapitalzusammenfassung abgeschlossen
werden.
Darüber hinaus werden in einzelnen Kapiteln Auswirkungen von Korrelationen für
Faktoren-Kombinationen erläutert.
Vorschau der wichtigsten Ergebnisse
Onpage-Faktoren wie technischer Seitenaufbau und guter Content sind
Grundvoraussetzung für ein gutes Ranking. Das Keyword bleibt Onpage wichtig,
scheint jedoch in seiner Relevanz als Domain-Name und als Linktext durch
Google entwertet worden zu sein. Dagegen sind Anzahl und Qualität von
Backlinks wohl enorm wichtig – „natürliches Linkprofil“ und Diversität sind hier
die Stichworte. Social Signals korrelieren weiterhin positiv mit besseren
Rankings.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 11
1. ONPAGE Technik
Der komplette Bereich Onpage gehört hinsichtlich der Faktoren, die ein gutes
Suchmaschinen-Ranking beeinflussen, absolut zu den Basics – speziell was die
technischen Parameter der Website betrifft. Hier ist es (schon lange) nicht
(mehr) begünstigend für ein Ranking, dass man gewisse Onpage-Kriterien erfüllt.
Vielmehr verhält es umgekehrt: Es ist schlichtweg negativ für das Ranking, wenn
eine Seite diese Kriterien nicht erfüllt.
Grafik 2: Onpage Technik – Ranking-Faktoren 2013
Unter den Top 30 gestaltet sich die Sachlage größtenteils so, dass quasi alle
Seiten auf den vorderen Positionen die in diesem Kapitel folgenden Komponenten
einhalten. Gerade bei binären Features ist demzufolge ein positiver Einfluss bei
Vorhandensein der Faktoren gegenüber eines eher negativen Einflusses bei
Nichtvorhandensein schlichtweg kaum darstellbar, wenn in der Gruppe der
untersuchten Elemente der Anteil von Elementen mit Nichtvorhandensein des
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 12
analysierten Features so gering ist – sprich: Wenn nahezu alle analysierten
Seiten ein bestimmtes Kriterium erfüllen, kann logischerweise kein hoher,
positiver Rangkorrelationskoeffizient errechnet werden.
Vielmehr scheint es so zu sein, dass gerade Onpage-Technik-Faktoren in
gewisser Hinsicht Grundvorrausetzung für ein Ranking auf den vorderen
Suchergebnisseiten sind.
Das bezieht sich nun, im Gegenteil zu unseren Ergebnissen aus dem
vergangenen Jahr, allerdings auf Keywordbasis nicht mehr auf den Domain-
Namen, beziehungsweise die URL.
Zwei neu eingeführte Faktoren allerdings belegen dieses gewisse Maß an
Trivialität deutlich: „URL-Länge“ und „URL ist keine Subdomain“. Diese beiden
Features – die natürlich sehr eng miteinander verstrickt sind – sagen im Prinzip
Folgendes aus:
Auf vorderen Google-Positionen ranken eher kürzere URLs sowie Domains. Dies
ist rein logisch erklärbar mit der Tatsache, dass im Durchschnitt über die
Gesamtheit aller Rankings die Homepage einer Domain besser performt als
einzelne Subdomains oder andere Unterseiten dieser Domain.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 13
Onpage Technik: Entwicklung im Vergleich zum Vorjahr
Die folgende Detailansicht stellt die Entwicklung der Korrelation der einzelnen
Faktoren im Vergleich zum Jahr 2012 dar. Features, die in der aktuellen
Untersuchung erst neu hinzukamen und für die deshalb keine Vergleichsbasis
vorhanden ist, sind ausgegraut.
Grafik 3: Onpage Technik 2013 – Veränderungen zu 2012
In der Grafik wird deutlich, dass alle bis auf zwei Onpage-Technik-Faktoren
deutlich positiver mit guten Rankings korrelieren als im letzten Jahr. Während
sowohl die Relevanz des Keywords auf der Seite selbst, als auch die Relevanz der
Keywordposition im Title (je weiter vorn, desto besser) deutlich zugenommen
hat, ist der vormals deutlich positive Einfluss, den die Existenz des Keywords im
Domain-Namen und auch in der URL allgemein innehatte, stark abgewertet
worden.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 14
Keyword-Domains sind kein Ranking-Faktor mehr
Im Jahr 2012 stand an dieser Stelle noch:
„Die Stärke von Keyword-Domains ist seit Jahren bekannt, und ist auch in
unserer Analyse deutlich sichtbar.“ 3
Diese Zeiten sind nun vorbei – der positive Einfluss, den die Existenz des
Keywords in der URL, und insbesondere im Domainnamen, jahrelang hatte, ist
deutlich zurückgegangen, sodass die Qualität des Keywords in der URL/Domain
als Ranking-Faktor so nicht mehr vorhanden ist. In der folgenden Grafik wird
deutlich, wie stark die Korrelationen für diese beiden Features innerhalb eines
Jahres abgenommen haben.
Grafik 4: Korrelation – Keyword in Domain / URL
In der Gesamtgrafik zum Vergleich der Ranking-Faktoren 2012 vs 20134 wird
zudem deutlich, dass diese beiden Faktoren DIE Verlierer dieser Analyse im
Jahresvergleich sind.
Dafür verantwortlich sind hauptsächlich zwei Algorithmus-Änderungen von
Google, die im Laufe des Jahres 2012 stattgefunden haben:
Das Penguin-Update, welches Google im März/April zunächst in Europa (DE, UK)
und kurze Zeit später auch in den USA ausgerollt hat, zielte vor allem auf die
Bekämpfung von Webspam ab und betraf hauptsächlich Seiten mit
minderwertigen Backlinks5, also in der Regel Domains mit Links aus qualitativ
minderwertigen Quellen, „Linkfarmen“/Linknetzwerken und – im weitesten Sinne
– „unnatürlichem“ (absichtlich forciertem) Linkaufbau.
3 SEO Ranking Faktoren 2012 Deutschland (Kap. 5)
4 Vgl. Grafik 42
5 Vgl. Kapitel 3, Backlinks
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 15
Entsprechend erfolgte zudem eine massive Abwertung von „harten“
Keywordlinks, also Backlinks mit nichts als dem Keyword im Anchortext.
Aufgrund dessen ist bei den Verlierern dieses Webspam-Updates in der Regel ein
starker Ranking-Verlust auf reiner Keyword-Ebene zu beobachten, der sich durch
die Existenz des Haupt-Keywords im Domainamen wiederum naturgemäß auch
auf die gesamte Domain auswirkt. Ein Beispiel:
Grafik 5: Screenshot – Verlierer auf Keywordebene für Beispieldomain nach Penguin-Update
In diesem Screenshot aus dem Bereich „Keywordrankings: Verlierer der Woche“
aus der Searchmetrics Suite ist in der Spalte „Trend“ deutlich der größtenteils
drastische Verlust von Rankings auf Keywordebene zu erkennen, welcher sich
natürlich wiederum auf die Gesamtperformance der ganzen Seite auswirkt. Die
Domain, von der diese Daten stammen, gehört im Übrigen zu den Seiten, die es
geschafft haben, sich mithilfe neuer Linkstrategien von den Auswirkungen des
Updates zu erholen.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 16
Zum Penguin-Update gab es von Google zunächst im Jahresverlauf 2012 zwei
kleinere Iterationen – und im Mai 2013 schließlich eine weitere größere
Algorithmus-Anpassung dieses Charakters, die als Penguin 2.0 und damit als
zweite Generation dieses „Over-Optimization-Penalty“ gilt. Diese Algorithmus-
Änderung trat nach dem Abschluss der ersten Datensammlung ein, weshalb die
Daten größtenteils noch einmal aktualisiert wurden. Die Auswirkungen auf die
Korrelationen sind dabei gering, verschoben haben sich jedoch unter anderem
einige Ergebnisse die nur sichtbar sind, wenn man viele Daten betrachtet (siehe
Wikipedia). Google hat weitere Iterationen des Penguin Updates angekündigt.
Ebenso verantwortlich für die negative Entwicklung der Faktoren „Keyword in
Domain“ und „Keyword in URL“ ist das sogenannte „Exact-Match-Domain-
Update“6 (EMD-Update). Dieses Update wurde von Google im September 2012
anscheinend bisher ausschließlich in den USA ausgerollt und noch nicht iteriert.
Im Gegensatz zum Penguin-Update, welches in erster Linie linkbasiert
funktioniert, auf Keyword-Level wirkt und zuletzt nicht direkt, sondern über den
Offpage-Umweg in Form der verlinkenden Quelle (beziehungsweise deren
Wertigkeit sowie die Beschaffenheit des auf ihr verankerten Links) arbeitet,
laufen die Bewertungsalgorithmen des EMD-Updates zwar ebenfalls auf Keyword-
Level, jedoch direkt Onpage auf URL-Basis ab und fokussieren somit Keyword-
Domains in unmittelbarer Form.
Interessant hierbei ist, dass Google das EMD-Update nur in den USA ausgerollt
zu haben scheint. Zumindest ist bisher keine solche Algorithmus-Änderung
außerhalb von google.com beobachtet worden. Der Grund könnte auf der Hand
liegen: In Deutschland – und auch in Großbritannien oder Frankreich – ist ein
Großteil der verdächtigen Domains wohl schon erfolgreich im Zuge des Penguin-
Updates abgewertet worden, sodass eine weitere Algorithmus-Änderung hier
nicht nötig gewesen zu sein scheint.
Bleibt final nur noch eine Frage: Warum ist die Korrelation für den Faktor
„Keyword in Domain“ dann trotzdem noch positiv?
Auch hier ist die Antwort naheliegend: Brands.
Schon in der Studie des vergangenen Jahres stach die Sonderrolle von Brands im
Google-Ranking heraus. Für Marken – und deren Webseiten – scheinen von
Suchmaschinen nicht dieselben Maßstäbe angesetzt zu werden wie für andere
Domains. Der Brandfaktor wird im Verlaufe dieser Studie noch eine größere Rolle
spielen.
Fakt ist, dass Brands – beziehungsweise die dazugehörigen Webseiten – ganz
natürlich oft durch den Namen der Marke allein im Linktext verlinkt werden. Was
für Nicht-Brands negativ ist, ist bei Marken schlichtweg normal. Das weiß Google
6 Der Begriff „Exact-Match-Domain“ ist vergleichbar mit dem Konzept „Keyword-Domain“
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 17
– und behandelt Brands auch so, indem es diesen Faktor bei bekannten Brands
eben nicht als negativ wertet, woraufhin diese dann eben doch auf den vorderen
Positionen ranken. Demzufolge existieren rein auf Basis der Daten einige
Domains, für die das Feature „Keyword in Domain“ aufgrund des Rankings
positiv zu sein scheint (obwohl primär andere Faktoren – sprich: Brand-Faktoren
– hier eine Rolle spielen), woraus die immer noch leicht positive Korrelation
dieses Features resultiert.
Im nachfolgenden Abschnitt werden nun einige Faktoren behandelt, die belegen
könnten, dass es Google nicht allzu leicht fällt, das Feld hinter den Brands
einfach zu strukturieren – denn hier scheinen altbewährte Onpage-Methoden
wieder eine größere Rolle zu spielen.
Existenz des Keywords in Description, Title und H1 wird
wieder wichtiger
Auch wenn sich der Faktor „Keyword“ – wie sich unter anderem später noch
zeigen wird – auf vielen Ebenen bei Überoptimierung in jedem Fall deutlich
negativ, auswirkt, gibt es Onpage einige Bereiche, in denen die Existenz des
Keywords positiv mit guten Rankings korreliert – teilweise sogar deutlich besser
als noch 2012. Was die Onpage-Optimierung betrifft, ist das Keyword demnach
weiterhin sehr wichtig.
In der folgenden Grafik, welche diese Bereiche fokussiert, ist aus
Übersichtsgründen ebenfalls ein Content-Faktor aus dem folgenden Kapitel
inkludiert.
Grafik 6: Korrelationen – Existenz des Keywords Onpage
Dieser Entwicklung ist eine gewisse Logik nicht abzusprechen. Google ist eine
Maschine, die Daten nach deren Relevanz für bestimmte Suchanfragen
strukturiert. Zwar ist der Suchmaschinenkonzern auf dem besten Weg, seinem
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 18
Idealziel „Semantische Suche“ kontinuierlich näher zu kommen, doch der
Vorgang, Inhalte (sprich: Wörter/Text) nach deren Semantik (sprich: Bedeutung)
zu analysieren, ist wohl die höchste Kunst der Dekodierung, die teilweise sogar
einigen Menschen abgeht.
Natürlich sind die Zeiten von „Keyword-Density“ vorbei, aber abgesehen vom
Brand-Faktor (der auch hier wieder eine Rolle spielt), ist es – und war es auch
immer - lohnenswert, das Keyword Onpage in die Description, den Title – und
auch in die H1-Überschrift – einzubauen. Vergleichbar sind diese Faktoren mit
äquivalenten Eigenschaften zum Beispiel eines Buches: Wenn der Buchtitel und
die -beschreibung nicht attraktiv formuliert sind, liest man es nicht.
Dass nicht nur die pure Existenz, sondern zudem auch die Position des Keywords
in diesen Seitenbereichen wieder eine Rolle zu spielen scheint, wird im Abschnitt
nach dem Analyse-Exkurs zur Relevanz der sogenannten WDF*IDF-Formel
Thema sein.
WDF*P*IDF
Wie eben erwähnt, hat die „Keyword-Density“ als einzelnes Merkmal an Relevanz
verloren. In der letzten Zeit wurde dagegen oft der Einfluss der sogenannten
WDF*IDF-Formel diskutiert, welche im Prinzip das Ähnlichkeitsprinzip einer
Suchanfrage zum Seitencontent beschreibt.
Dieser Ansatz fokussiert im Prinzip das Verhältnis zweier Faktoren zueinander,
nämlich erstens die Relation „Vorkommen des Keywords im Dokument im
Verhältnis zu allen anderen Termen“ (=WDF) und zweitens die Relation
„Vorkommen des Keywords in allen anderen relevanten Dokumenten in der
jeweils zugrundeliegenden Datenbank (im vorliegenden Fall: der Google-Index)“
(=IDF)7.
Kurz: Die Relevanz eines Terms für ein Dokument, und im zweiten Schritt dessen
Relevanz für eine Suchanfrage mit einem Keyword, sollte laut diesem Ansatz
nicht nur gegenüber der einzelnen Webseite, sondern vielmehr obendrein auch
gegenüber der Gesamtzahl aller anderen Seiten mit diesem Term / Keyword im
Index abgewogen werden.
Auch für diesen Faktor wurde auf unserer Datenbasis für die Top 30 eine
Korrelation errechnet. Berücksichtigt wurde hier ausschließlich der Content der
Webseite. Auf der Y-Achse der folgenden Grafik ist die durchschnittliche
Ähnlichkeit der Keywords zum Dokument auf den jeweiligen
Suchergebnispositionen auf einer Skala von 0 = „am unähnlichsten“ bis 1=
„identisch“ dargestellt.
7 http://www.karlkratz.de/onlinemarketing-blog/seo-keyword-density/
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 19
Grafik 7: Durchschnitt nach Ranking – Ähnlichkeit
Zu erkennen ist nahezu keine Korrelation – der Durchschnittswert beträgt 0,06.
Allein die Ergebnisse auf Position 1 scheinen durchschnittlich eine größere
Ähnlichkeit zur Suchanfrage aufzuweisen.
Aus diesem Ergebnis lässt sich ableiten, dass es sich nicht positiv auf das
Ranking auswirkt, die WDF*P*IDF Formel für einen Term zu berücksichtigen, für
den man mit einer optimierenden Seite bereits rankt. Selbst für URLs auf
Suchergebnisposition dürfte sich vermutlich allein dadurch nicht das Ranking für
jenen spezifischen Term verbessern. Vielmehr würde die Seite wahrscheinlich,
unter zusätzlicher Verwendung von Synonymen und themenverwandten,
relevanten Termen seine Suchmaschinenperformance verbessern, indem
Rankings auch für andere Keywords erzielt werden.
Die Relevanz eines Dokuments im Verhältnis zur Suchanfrage sowie allen
anderen für diesen Term relevanten Dokumente korreliert folglich nicht positiv
mit besseren Rankings, weil dieser Faktor ebenfalls zu den trivialen
Voraussetzungen dafür zu zählen scheint, dass eine Seite überhaupt rankt.
Bedeutender für Suchmaschinen wird neben der Termfrequenz die Distanz der
Keywords zueinander und die semantische Indizierung sein.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 20
Position des Keywords im Title möglichst weit vorn
Dass die Existenz des Keywords sowohl im Seitentitel als auch in der Description
einen guten, und sogar im Jahresvergleich wachsenden,
Rangkorrelationskoeffizienten aufweist, wurde bereits bewiesen. Auch die
Position des Keywords im Title selbst scheint jedoch wieder eine größere Rolle für
das Ranking zu spielen.
In der folgenden Grafik sind die Spearman-Korrelationen für die Werte „Position
des Keywords“ sowohl in Bezug auf die Position auf Wort- als auch auf
Buchstaben-Basis – zu interpretieren sind die Werte nach dem Schema je weiter
vorn, desto besser:
Grafik 8: Korrelationen – Position des Keywords im Title
Der positive Wert für beide Korrelationen, die natürlich in enger Abhängigkeit
zueinander stehen, hat sich im Jahresvergleich nahezu verdoppelt. Auf den
vorderen Positionen der Suchergebnisse ranken demnach viele Seiten, bei denen
das Keyword im Title recht weit vorn im Titel platziert ist.
Seiten-Ladezeiten als wichtiger Performance-Faktor
Ein Feature, welches stark technisch basiert ist, jedoch in der Analyse aus dem
vergangenen Jahr noch nicht vorhanden war, ist „Sitespeed“. Dieser Faktor
wurde unter der Erwartung einer deutlich positiv ausfallenden Korrelation in den
Pool der Ranking-Faktoren für 2013 aufgenommen – jedoch beträgt die
Korrelation für diesen Wert, wie der Übersichtsgrafik zu entnehmen ist, nahezu
„Null“.
Dies mag unter anderem mit dem Aspekt zusammenhängen, dass eine schnelle
Seiten-Ladezeit auf den vorderen Google-Positionen – analog zum Eingang
dieses Kapitels erwähnten Onpage-Phänomens – schlichtweg trivial zu sein
scheint.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 21
Tatsächlich ist der Sitespeed für Google einerseits direkt – beim Crawlen der
Seiten – andererseits auch indirekt – über Usersignale wie CTR8 und Bouncerate
– messbar; und damit höchstwahrscheinlich auch ein Ranking-Kriterium.
In der Detailansicht wird deutlich, dass in der Tat alle Top-30-Seiten
durchschnittlich sehr schnell laden – wobei die Seiten, die auf den ersten drei
Positionen ranken, sich im noch einmal um im Schnitt bis zu einer
Zehntelsekunde schneller aufbauen.
Grafik 9: Durchschnitt nach Ranking – Seiten-Ladezeit
Es bleibt folglich festzuhalten, dass der Faktor „Sitespeed“ allein nicht,
beziehungsweise nur ganz leicht positiv mit guten Rankings korreliert. Das ist
vermutlich der Fall, weil die Top 30 im Durchschnitt durchweg vergleichsweise
schnelle Ladezeiten aufweisen – und sich die Tendenzen im Schnitt über die Top
30 relativieren. Interessant ist jedoch, dass in Kombination mit anderen Features
ein sehr positiver Einfluss von „Sitespeed“ zu erkennen ist.
8 Click Through Rate
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 22
Kombinationen aus Onpage-Features / Technik
Das Merkmal Sitespeed führt (wenn positiv) in Kombination mit vielen anderen
Features zu einer deutlichen Verbesserung der Korrelation zwischen dem zweiten
Feature (plus Sitespeed) und guten Rankings. Das heißt, das Vorhandensein der
Kombination aus Sitespeed + Feature XY korreliert insgesamt deutlich besser mit
guten Rankings als einerseits Sitespeed oder andererseits Feature XY allein. Das
ist unter anderem besonders interessant, da das Feature Sitespeed allein über
keine positive Korrelation mit guten Rankings verfügt.
So verbessert sich beispielsweise die Korrelation von „Existenz des Keywords im
Body“ (Content) von 0,06 auf 0,11. Seiten auf den vorderen
Suchergebnispositionen weisen also häufiger beide Features zusammen auf als
umgekehrt. Auch Seiten mit der Kombination aus Sitespeed und der
Implementierung einer Facebook-Fanpage als Social Plugin ranken deutlich
besser – genauso wie schnelle Seiten, die über eine gewisse Anzahl von Social
Signals von Pinterest verfügen.
EXKURS: Autorenintegration hat (noch) keinen Einfluss
Eine technische Maßnahme, die sowohl im Onpage-Bereich als auch Offpage –
nämlich im auf der Social-Media-Ebene – zunehmend an Bedeutung zu gewinnen
scheint, ist die Autorenintegration. Deshalb soll zu diesem Themenbereich hier
ein kurzer Exkurs erfolgen.
Google ermöglicht es seit geraumer Zeit, URLs mithilfe des rel=“author“-Tags mit
einem Benutzerprofil auf Googles eigenem sozialen Netzwerk Google+ zu
verbinden. Dies soll unter anderem dazu dienen, Content im Netz eindeutig
einem Autor zuzuweisen und diesen somit gewissermaßen zu verifizieren. Letzten
Endes bedeutet die Umsetzung dieser Maßnahme durch Seitenbetreiber eine
immense User-Mithilfe bei Googles Mission, die im Internet – und letztendlich
auch im Google-Index – im absoluten Übermaß vorhandenen Informationen nach
Relevanz zu strukturieren.
Schließlich ermöglicht die eigenverantwortliche Identifikation des Autors der
Suchmaschine mithilfe der über die Verifizierung erlangten Informationen des
Autors aus dem Social-Graph (Beziehungen zu anderen Nutzern, Aktivitätsrate,
Bekanntheit, Status etc.) sowie der Relation zu anderen Veröffentlichungen und
Aktivtäten des Profil-Inhabers in Verbindung mit Metriken der den Content
beinhaltenden Website selbst sowie Usersignalen aus den Netzwerken sowie dem
Klickverhalten aus den SERPs unmittelbar eine Ableitung über dessen Popularität
und Relevanz für bestimmte Suchanfragen.
Zu erwarten gewesen wäre aus diesem Grund eine durchaus positive Korrelation
des Faktors „URL hat eine Autorenintegration“ mit guten Suchergebnissen dieser
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 23
URL. Dies ist jedoch nicht der Fall – zumindest nicht messbar. Auch andere,
tiefer gehende Analysen von Searchmetrics zum Einfluss der Autorenintegration
auf Rankings ergaben bisher keine wirklich positiven – jedoch auch keine
negativen – Ergebnisse.
Doch auch wenn ein positiver Einfluss der Autorenschaft auf die Suchmaschinen-
Performance noch nicht direkt nachzuweisen ist, wird Googles „Authorship
Integration“ gerade in Spezialgebieten und Nischen-Themen ein wohl sehr
relevanter Faktor für die Strukturierung und Bewertung von Content werden.
Wenn Menschen mit ihrem Namen und ihrem Ruf, den sie sich möglicherweise
über lange Zeit hinweg erarbeitet haben, für ihre Inhalte stehen, stellt dies den
nahezu vertrauenswürdigsten Faktor der Content-Verifizierung für
Suchmaschinen dar, der nur in äußerst geringem Maße manipulierbar ist.
Gleichzeitig sinkt durch die Auslese der Spam-Anteil in den SERPs.
Die folgende Grafik zeigt die Verteilung von URLs mit Autorenintegration in den
SERPs. Die y-Achse kennzeichnet den Prozentsatz der analysierten URLs mit
Autorenintegration, die auf der jeweiligen Position (x-Achse) ranken.
Grafik 10: Durchschnitt nach Ranking – Existenz von Autoren-Integrationen
Die meisten URLs mit Autorenintegration ranken folglich auf der ersten
Suchergebnisseite weiter unten sowie auf der oberen Hälfte der zweiten SERP.
Ungefähr zwischen Position 8 und 16 ist das Vorkommen von Seiten mit diesem
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 24
Feature also am größten. Auf den vorderen zwei Positionen jedoch ranken
deutlich seltener URLs mit Autorenintegration.
In diesem Zusammenhang ist jedoch zu sagen, dass lediglich Daten von knapp
20 Prozent der untersuchten Keywords überhaupt in die Berechnung dieser
Korrelation mit einfließen konnten, weil die Integration schlichtweg noch nicht
sehr verbreitet ist. Es ist jedoch zu beobachten, dass unter anderem mithilfe der
Autorenintegration durch Bilder angereicherte Snippets deutlich bessere
Clickraten erzielen als Snippets ohne Autorenfoto – und hierbei die Klickraten
obendrein von bestimmten Bildfaktoren an sich beeinflusst werden (Helligkeit,
Hintergrundfarbe, Attraktivität etc.).
Zusammenfassung
Die Umsetzung technischer Onpage-Faktoren ist zu großen Teilen trivial – und
damit größtenteils Grundvoraussetzung für ein Ranking auf Googles Top-
Positionen. Eine gute technische Seitenstruktur und -performance zählt zu den
absoluten SEO-Basics.
Mit den Updates innerhalb der vergangenen 15 Monate hat Google den Faktor
„Keyword in Domain“ – und damit Keyword-Domains als Ranking-Faktor, stark
abgewertet – die Onpage-Präsenz des Keywords in Form der Existenz im Title
und der Description ist hingegen gestiegen. Eine schnelle Seiten-Ladezeit sowie
die Relevanz eines Dokumentes für ein Keyword im Verhältnis zu allen anderen
im Index für dieses Keyword relevanten Dokumenten gehören zu den
grundlegenden Voraussetzungen für gute Rankings.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 25
2. ONPAGE Content
Der Bereich Content ist ebenso wie die technische Ebene der eigenen Webseite
direkt durch den jeweiligen Webmaster beeinflussbar. Für Suchmaschinen
unterscheiden sich diese beiden Bereiche jedoch in der Form, dass technische
Faktoren für den Google-Algorithmus natürlich sehr viel einfacher zu crawlen und
demnach auch zu strukturieren sind9.
Content-Features hingegen sind oft komplex und bewegen sich zudem innerhalb
einer Skala, bezüglich derer es – aus Sicht von Google – festzulegen gilt, welcher
Werte-Bereich denn nun als „gut“ – beziehungsweise: relevant – einzustufen ist.
Schließlich ist es nicht zuletzt der Content, den Google nach seiner Qualität und
Relevanz für ein Suchergebnis bewerten und strukturieren möchte; und nicht die
technische Umsetzung einer Seite.
Auch für die Analyse der Content-Features wurde die Zahl der Faktoren
gegenüber dem Vorjahr deutlich erweitert.
9 Unter anderem, weil der Großteil der Faktoren schlicht binär ist (Vorkommen: Ja/Nein)
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 26
Grafik 11: Onpage Content – Ranking-Faktoren 2013
Im Prinzip lassen sich die Content-Faktoren in drei Gruppen einteilen: Erstens
Content-Beschaffenheit, zweitens Verlinkung und drittens Werbemittel.
Bis auf zwei Werte aus diesen Bereichen korrelieren alle Content-Faktoren positiv
mit guten Rankings. In der Übersicht zu den jahresübergreifenden
Entwicklungstendenzen wird obendrein die Aufwertung der Relevanz von
Seiteninhalten deutlich.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 27
Onpage Content: Entwicklung im Vergleich zum Vorjahr
In der folgenden Grafik sind die Entwicklungen der Content-Features, die bereits
im letzten Jahr Teil dieser Studie waren, dargestellt.
Grafik 12: Onpage Content 2013 – Veränderungen zu 2012
Es ist zu erkennen, dass anscheinend ausnahmslos alle Faktoren- teilweise sehr
deutlich – aufgewertet wurden. Besonders beeindruckend ist die Entwicklung des
Faktors „Anzahl der Worte im Text“.
Die Integration von Werbung auf der Seite scheint ebenfalls nicht mehr so
negativ zu sein wie noch im letzten Jahr.
Der einzige – wenn auch nur leicht – negativ korrelierende Faktor ist „Title-
Länge“. Dennoch ist auch hier die Aussage positiv lesbar: Je kürzer der
Seitentitel eines Dokumentes ist, umso besser ist das Ranking.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 28
Höhere Wortzahl im Text im Gegensatz zum Vorjahr
deutlich wichtiger
Das Feature „Anzahl der Worte im Text“ hat im Jahr 2012 noch negativ mit guten
Rankings korreliert. Dies sieht 2013 deutlich anders aus.
Grafik 13: Korrelationen – Content-Qualität
In der Detailgrafik zeigt sich, dass Seiten, die auf den vorderen Positionen
ranken, mehr Wörter im Text aufweisen als Seiten, die im hinteren Teil der
SERPs positioniert sind. Auf der Y-Achse sind die durchschnittlichen Wörter für
Seiten auf der jeweiligen Google-Position (X-Achse) abzulesen.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 29
Grafik 14: Durchschnitt nach Ranking – Anzahl der Worte im Text
Hier ist auf den ersten beiden Positionen recht deutlich das zu erkennen, was in
dieser Studie als „Brand-Faktor“ beschrieben werden soll, der – wie sich im
Verlaufe dieser Analyse zeigen wird – sich durch nahezu ausnahmslos alle
Rangkorrelationskoeffizienten zieht und in Kapitel 5 Gegenstand einer genaueren
Betrachtung sein wird.
Im „Normalfall“ wäre eine kontinuierlich fallende Kurve von Position 1 (höchster
Wert) bis hin zu Position 30 (niedrigster Wert) zu erwarten gewesen. Dass dem
nicht so ist, ist dem guten Ranking von Markenseiten auf den vorderen
Positionen zu verdanken, welche, wie angesprochen, eine Ausnahmestellung
innehaben. Brand-Seiten scheinen im Durchschnitt eine geringere Anzahl von
Wörtern aufzuweisen als die auf SERP 1 direkt folgenden Suchergebnisse. So
haben Seiten auf Platz 1 mit 373 Wörtern im Durchschnitt gut 100 Wörter
weniger als Seiten auf Platz 3 (475).
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 30
HTML Länge wichtig, aber nur bis zu einer gewissen
Grenze
Da die Länge des HTML-Codes eines Internet-Dokumentes zwar in gewisser
Hinsicht einen technischen Faktor darstellt, der Faktor „Länge“ in diesem
Zusammenhang jedoch wiederum in hohem Maße von der Beschaffenheit des
Contents abhängt, wird dieses Feature auch hier einer genaueren Analyse
unterzogen.
Die große Mehrheit der in den Top 30 SERPs rankenden Web-Dokumente
verfügen über eine gewisse – und nicht geringe – (Mindest-)Länge des HTML-
Codes. Im Durchschnitt über alle 300.000 ausgewerteten HTML-Dokumente
ergibt sich folgendes Verhältnis von HTML-Länge und Ranking (Y-Achse:
durchschnittliche Anzahl von Zeichen im HTML-Code):
Grafik 15: Durchschnitt nach Ranking – Länge des HTML-Codes in Zeichen
Auch hier ist auf den vorderen Plätzen erneut der Brand-Faktor zu beobachten.
Ab Position 3 finden wir jedoch eine nahezu „ideal abfallende“ Kurve wieder, aus
welcher abzulesen ist, dass besser rankende Dokumente in der Regel tatsächlich
über einen längeren HTML-Code verfügen als Seiten auf den hinteren Positionen.
Man könnte dieser Grafik entnehmen, dass das Ranking umso besser ist, je mehr
Zeichen der HTML-Code aufweist. Dem ist nicht so – zumindest nicht unbegrenzt.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 31
Angemerkt sei an dieser Stelle, dass ab einer bestimmten Zeichenzahl, deren
Wert ungefähr bei 70.000 Zeichen liegt, das Optimum überschritten ist. Ein
größerer Wert wirkt sich dann wiederum zwar nicht direkt negativ aus, jedoch
wird der Einfluss dieses Faktors ab dieser Grenze einfach nicht mehr besser.
Textlänge bis zu gewissen Umfang relevant, darüber
hinaus nicht mehr
Nahezu deckungsgleich mit der Detailgrafik zum Faktor „HTML-Länge“ verhält
sich die Kurve bezüglich des Koeffizienten „Text-Länge“. Das ist logisch, denn die
Einheiten sind natürlich unmittelbar voneinander abhängig.
Grafik 16: Durchschnitt nach Ranking – Länge des Textes in Zeichen
Auch die Text-Länge ist demzufolge bezüglich ihrer positiven Korrelation mit
guten Rankings nach oben „gedeckelt“. Bis zu dieser gewissen Grenze kann man
jedoch – unter Ausschluss des Brand-Faktors – davon sprechen, dass Seiten mit
mehr Text auch besser ranken.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 32
Anreicherung des Contents durch Medien zahlt sich aus
Bilder und Videos scheinen nicht nur den Text für User attraktiver zu machen,
sondern auch für Google. Wie in der Detailgrafik 13 zu erkennen ist, war die
Korrelation für die Anzahl von Bildern auf der Seite (je mehr, umso besser) im
vergangenen Jahr bereits positiv – und ist nun sogar noch gestiegen.
In der folgenden Grafik ist die gesamte Datenbasis für Bild-Dateien dargestellt,
nämlich alle Dateien mit einem Image-Tag auf der Seite.
Grafik 17: Durchschnitt nach Ranking – Anzahl der Bild-Dateien
Auch hier ist wieder zu erkennen: Je mehr Bilder auf einer Seite vorhanden sind,
desto besser rankt diese. Festzuhalten ist, dass für diese Berechnung nicht nur
direkt im Content eingebettete Bilder herangezogen wurden. Also scheinen nicht
nur Bilder im Content, sondern auch Bild-Dateien generell auf der Seite mit
einem guten Ranking zu korrelieren.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 33
Interne Verlinkung: Anzahl, Struktur und Linktext
optimieren Linkjuice
Die interne Linkstruktur einer Domain ist für die Suchmaschinenperformance
dieser Domain eine nicht unwichtige Stellschraube. Um den sogenannten
Linkjuice10 optimal zu verteilen, sind Faktoren wie „Anzahl der Links“ und
„Linktext“ entscheidende Instrumente. Doch nicht nur die Anzahl von Links, die
auf eine rankende URL zeigen, ist relevant, sondern auch die Linkstruktur auf der
URL selbst.
Im Folgenden dargestellt ist die Anzahl der internen Links im Content der
analysierten Seiten:
Grafik 18: Durchschnitt nach Ranking – Anzahl interner Links
Es wird deutlich, dass die Seiten auf den vorderen Suchergebnispositionen
vergleichsweise mehr interne Links aufweisen, als Seiten, die weiter hinten
ranken. Ebenfalls zu erkennen sind wiederum Brands auf den ersten Plätzen, die
im Durchschnitt über weniger Links verfügen als die direkt nachfolgenden Seiten.
10 Jeder Link hat einen Wert. Dieser Wert lässt sich nach dem Vererbungsprinzip mithilfe
einer guten internen Linkstruktur entsprechend des hierarchischen Aufbaus einer
Domain optimal verteilen. Der Begriff Linkjuice ist hier metaphorisch gemeint.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 34
Die durchschnittliche Linkanzahl wird natürlich durch Seiten mit stark
ausgeprägter Menüstruktur und vielen internen Links im Footer deutlich nach
oben gezogen. Doch nicht nur die Anzahl der internen Links, sondern auch die
Keywords mit denen intern verlinkt wird, spielen eine Rolle bei der optimalen
Verteilung des Linkjuice. Im Allgemeinen galt aktuell die Faustformel: intern eher
„hart“ (= mit Keyword/s) Verlinken, extern „weich“ (= generisch / Stopwords /
mehr Wörter im Anchor, Brand-Links etc.).
Interessant ist deshalb auch die Frage: Linkt eine gut rankende Seite eventuell
mit dem Keyword, für die sie rankt, intern auf eine andere Seite? Sollte das der
Fall sein, würde dies im Prinzip implizieren, dass die Seite, die den Link
bekommt, für das Keyword relevanter sein müsste, als die Seite, von der dieser
Link kommt. Die rankende Seite würde quasi ihren Linkjuice weitervererben und
mutmaßlich über kurz oder lang ihr Ranking verlieren.
Im Umkehrschluss wäre daher zu vermuten, dass Seiten, die gut performen, das
Gegenprinzip dieser Tatsache eventuell nutzen und mit dem Keyword gar auf
sich selbst verlinken. Diese Fragestellung ist Hintergrund des Analyse-Ansatzes in
der folgenden Grafik:
Grafik 18: Durchschnitt nach Ranking – Anzahl interner Links einer URL auf sich selbst
Auf der Y-Achse dieser Grafik ist die durchschnittliche Anzahl selbstreferenzieller
(= auf sich selbst verweisender) interner Links der Seiten mit dem
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 35
entsprechenden Google-Ranking abzulesen, welches wiederum auf der X-Achse
dargestellt ist.
Aus dem Pool der Seiten, die mindestens einen internen Link haben, verfügen im
Durchschnitt folglich circa sieben von zehn URLs auf Platz 1 über genau einen
Link auf sich selbst.
Dieser Wert ist natürlich beeinflusst von einigen Seiten, die öfter als einmal auf
sich selbst linken. Bei einigen Domains und den dazu gehörenden URLs ist dieses
Phänomen rein technisch basiert – zum Beispiel bei Twitter, wo jede Unterseite
mit einem Tweet in Form der darauf stets verlinkten Adresse des Users
(@Profilname) auf das Profil selbst zurückverweist.
Bei der exemplarischen Untersuchung der spezifischen Ergebnisse fällt auf, dass
diese mit dem Keyword auf sich selbst verweisenden – und auf den vorderen
Positionen rankenden – Seiten (unter anderem oft aus dem Bereich „Shopping“),
meist in einem sitewide Menü- oder einem Breadcrumb-Link auf sich selbst
verweisen.
Bleibt festzuhalten: Mit dem Keyword, für das eine Seite ranken soll, intern auf
eine andere Seite zu verlinken, sollte vermieden werde. Im Gegenteil: Viele
Seiten, die auf den vorderen Positionen ranken, verlinken intern noch einmal –
meist auf strukturell-technischer Basis – mit dem Keyword direkt auf sich selbst.
Integration von AdSense und anderen Adlinks in Maßen
kein Hindernis mehr
Im Jahr 2012 gab es deutlich negative Korrelationen mit guten Rankings in
Bezug auf Werbeintegrationen, selbst für AdSense als Google-Produkt. Das heißt,
im letzten Jahr hatten gut rankende Seiten weniger Werbung als schlechter
platzierte. Diese Korrelationen haben sich 2013 nun ins Gegenteil verkehrt.
Grafik 19: Korrelationen – Werbeintegrationen
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 36
In dieser Grafik zeigt sich, dass die Existenz und auch die Anzahl von
Werbeintegrationen mittlerweile auch auf gut rankenden Seiten zunehmen. Die
folgenden Einzelgrafiken verdeutlichen dies noch einmal detailliert.
Zur Erklärung: Die Y-Achse der Grafiken 20 und 21 ist von 0 bis 1 skaliert und
gibt mit dem Faktor 100 multipliziert den prozentualen Anteil der Seiten auf der
jeweiligen Position wieder, für die der entsprechende Faktor (Beschriftung der Y-
Achse) zutrifft.
Grafik 20: Durchschnitt nach Ranking – Existenz AdSense
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 37
Grafik 21: Durchschnitt nach Ranking – Existenz Adlinks Gesamt (inkl. AdSense)
Hauptaussage dieser beiden Grafiken: Besonders bei URLs, die auf den vorderen
3 Suchergebnispositionen ranken, finden sich im Durchschnitt weniger Seiten mit
mindestens eine Werbeintegration (AdSense oder eine andere Form von Adlinks)
als URLs auf den folgenden Plätzen. Seiten auf der zweiten Hälfte von SERP 1
und der erstenHälfte von SERP 2 – also die Positionen 5 bis 13 circa – weisen im
Durchschnitt wiederum häufiger Werbung auf als der Rest der Top 30.
Dabei ist auf deutlich mehr Seiten AdSense eingebunden als eine andere Form
von Adlink. Die meisten Seiten in den Top 30 verwenden demzufolge die
Werbeintegration von Google selbst – in der Tat korreliert die Integration von
anderen Adlinks als AdSense jedoch sogar leicht positiver mit guten Rankings.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 38
Grafik 22: Durchschnitt nach Ranking – Anzahl der AdSense-Integrationen
Auch bezogen auf die Anzahl der AdSense-Blöcke liegen gut rankende Seiten
unter dem Rest der Top 30. Auf Platz 1 bis 3 rankende URLs weisen weniger
Werbeintegrationen auf als URLs aus der zweiten Hälfte von SERP 1. Ab SERP 2
nimmt die Anzahl der AdSense-Integrationen im Schnitt leicht ab.
Zusammenfassung
Die Qualität von Content war schon im letzten Jahr sehr wichtig und wurde 2013
noch weiter aufgewertet. Gut rankende URLs weisen bis zu einem gewissen
Umfang mehr Text und auch eine höhere Anzahl von zusätzlichen
Medienintegrationen auf als noch 2012. Darüber hinaus scheint sich die maßvolle
Einbindung von Werbung – auch außerhalb von AdSense – nicht mehr negativ
auf Rankings auszuwirken. Keywords in den Überschriftenformaten H1 oder H2
scheinen nicht rankingentscheidend, aber dennoch nahezu trivial zu sein.
Nennenswerte, gut korrelierende Feature-Kombinationen waren nicht erkennbar.
Eine gute interne Linkstruktur ist ebenfalls ein wichtiger Qualitätsfaktor. Positiv
scheint es sich zudem auszuwirken, wenn die für ein bestimmtes Keyword
relevanteste URL einer Domain mit exakt diesem Keyword noch einmal auf sich
selbst verlinkt. Im Durchschnitt weist eine Mehrheit der top-rankenden URLs
einen selbstreferenziellen Link auf.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 39
3. BACKLINKS
Die Qualitätsfaktoren aus dem Bereich Backlinks gehören wohl zu den
wichtigsten SEO-Metriken auf der Offpage-Ebene. So beruht Googles Erfolg
beispielsweise nicht zuletzt auf dem Kriterium „Pagerank“, dessen Metriken stark
backlinklastig orientiert waren und bis heute sind. Verweise von anderen Seiten
gehören demnach für Suchmaschinen schon allein aus der Historie heraus zu den
bedeutendsten Hinweisen auf Relevanz in Form von Empfehlungen unter
Berücksichtigung der Themenbasis. Hierbei werden die in der Vergangenheit
noch vorhandenen manipulativen Möglichkeiten durch die angesprochenen
iterativen Algorithmus-Änderungen von Suchmaschinen kontinuierlich minimiert.
Demzufolge ist nicht nur die Anzahl, sondern auch die Beschaffenheit der
Backlinkstruktur einer Seite, welche wiederum diversen Einflussfaktoren
unterliegt, rankingentscheidend. Um dieser Diversität und auch der Komplexität
des Backlink-Clusters Rechnung zu tragen, wurde auch der Faktoren-Pool für die
Analyse des Backlink-Bereiches um einige Parameter erweitert – unter anderem
auch durch eine eigene Metrik, die SEO Visibility.
Grafik 23: Backlinks – Ranking-Faktoren 2013
Das Penguin-, und in den USA auch das EMD-Update, haben im Jahresverlauf
entscheidenden Einfluss auf die Entwicklung der Korrelationen gehabt11, Matt
11http://searchengineland.com/penguin-2-0-losers-porn-sites-game-sites-big-brands-
like-dish-com-the-salvation-army-160744/
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 40
Cutts, Googles „Head of Webspam“ beschrieb die Wichtigkeit und das Ausmaß
des jüngsten Penguin-Updates kurz nach dessen Ausrollen in seinem Blog12. Im
Vergleich stellt sich die Entwicklung folgendermaßen dar:
Backlinks: Entwicklung im Vergleich zum Vorjahr
In der folgenden Grafik ist primär die Entwicklung der vier Vorjahresfaktoren
dargestellt.
Grafik 24: Backlinks 2013 – Veränderungen zu 2012
Seiten auf den vorderen Suchergebnispositionen haben im Vergleich zum Vorjahr
nun noch mehr Backlinks. Die Anzahl der Links stellt darüber hinaus, wie in der
Gesamtgrafik zu erkennen ist, eine der höchsten Korrelationen mit guten
Rankings dar – sogar die höchste, wenn man die Korrelationen des Social-
Bereichs einmal außer Acht lässt.
Doch nicht nur der Anspruch an die Quantität der Links ist gestiegen, sondern
vor allem auch die Relevanz der Qualität von Links.
So weisen gut rankende Seiten einen deutlich höheren Anteil sowohl von
Nofollow-Links als auch von Backlinks mit Stopword auf, während der Anteil von
Backlinks mit Keyword stark abgenommen hat. Die Relationen zwischen diesen
Qualitätsfaktoren haben sich also stark verschoben – stark „künstlich“
keywordoptimierte Links sind anscheinend entscheidend zugunsten eines
12 http://www.mattcutts.com/blog/penguin-2-0-rolled-out-today/
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 41
„natürlichen“ Linkprofils abgewertet worden – ein Trend, der schon seit einiger
Zeit abzusehen war.
Die Anzahl von Backlinks bleibt weiterhin immens
wichtig
In der Detailgrafik wird der immense Unterschied von Seiten auf Position 1 zu
weiter hinten rankenden URLs extrem deutlich:
Grafik 25: Durchschnitt nach Ranking – Anzahl der Backlinks
Dargestellt ist hier die Anzahl der Links in Relation zur Position der verlinkten
Seite. Im Durchschnitt haben Seiten auf Rang 1 ca. 4.356 Backlinks13 – schon
auf Platz 2 sind es nur noch 1.833 Backlinks – und auf Position 30 im
Durchschnitt lediglich noch knapp 53.
13 Exklusive Wikipedia-URLs. Inklusive Wikipedia-URLs beträgt der Wert für Position 1
circa 2.600 Backlinks
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 42
Link-Diversität wird immer relevanter
Dass für die Umsetzung des Ziels eines möglichst optimalen Rankings eine
immer differenziertere Linkbuilding-Strategie benötigt wird, ist an den positiven
Trends für die Faktoren zur Link-Beschaffenheit erkennen, die 2013 noch besser
mit guten Rankings korrelieren als schon im Jahr 2012.
Grafik 26: Durchschnitt nach Ranking – Anzahl der Worte im Anchortext
Die „weichen“ Faktoren auf Backlink-Ebene scheinen immer relevanter zu
werden. Gut rankende Seiten verfügen über sowohl über einen deutlich höheren
Anteil von Mehrwort-Ankertexten im Backlinkprofil als auch Nofollow-Links, der in
der folgenden Grafik dargestellt ist (Y-Achse: Wert multipliziert mit dem Faktor
100 ergibt Anteil in %):
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 43
Grafik 27: Durchschnitt nach Ranking – Anteil von Nofollow-Backlinks
Die betreffenden Korrelationen zur Link-Diversität sind deutlich positiv
ausgeprägt, Tendenz: steigend. Im Rückschluss bedeutet dies, dass der Faktor
„Keyword im Ankertext“ – oder vielmehr „Keyword als Ankertext“ – an Relevanz
verloren hat. Und tatsächlich zeigt ein Blick auf die Korrelation dieses Faktors ein
eindeutiges Ergebnis.
„Harter“ Keyword-Ankertext verliert an Relevanz
Die Tage des „harten“ Keyword-Links sind anscheinend gezählt. Die positive
Korrelation für diesen Faktor über die Top 30 hinweg hat im Jahresverlauf
deutlich abgenommen und ist nunmehr kaum noch positiv ausgeprägt – Tendenz
abnehmend.
In der Detailansicht wird sehr deutlich, dass keine wohlgeformte Korrelation für
diesen Faktor (mehr) vorliegt. Der Kurvenverlauf ist nahezu stabil.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 44
Grafik 28: Durchschnitt nach Ranking – Anteil von Backlinks mit Keyword
Dennoch bleibt festzuhalten, dass Backlinks mit Keyword im Backlinkportfolio gut
rankender Seiten in absoluter Zahl weiterhin deutlich überwiegen (auch hier
beschreibt der Wert für die Y-Achse mit dem Faktor 100 multipliziert den
prozentualen Anteil). Im Durchschnitt weisen folglich 42-43 Prozent der
Backlinks einer Seite aus den Top 30 das Keyword im Ankertext auf.
Das liegt auf der Hand – schließlich gehören Seiten mit Keyword im Linktext
genauso zu einem natürlichen Backlinkprofil – insbesondere in Form von Brand-
Links. Wichtig ist jedoch die Verteilung der einzelnen Linkparameter innerhalb
des Backlinkprofils – genauso wie die Tendenz – und jene ist für Keyword-Links
deutlich abnehmend.
Dies ist ebenfalls am Anteil von Backlinks mit Stopword abzulesen, welcher
hingegen für Seiten auf den ersten Suchergebnispositionen nicht nur deutlich
gestiegen ist, sondern obendrein auch deutlich positiv korreliert:
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 45
Grafik 29: Durchschnitt nach Ranking – Anteil von Backlinks mit Stopword
Die URLs auf den ersten vier Plätzen weisen einen nahezu doppelt so hohen Link-
mit-Stopword-Anteil auf als Seiten, die circa 10 Positionen dahinter ranken. Es
scheint für Google schlichtweg „unnatürlich“ zu wirken, wenn einzelne URLs mit
immer demselben Keyword, beziehungsweise Ankertext, verlinkt werden.
Zumindest ist es in hohem Maße ungewöhnlich, dass eine große Anzahl
verschiedener Webmaster (Autoren etc.) in absoluter Unabhängigkeit
voneinander eine Seite stets mit exakt denselben Ankertexten verlinkt. Auf jeden
Fall unterstellt Google – vermutlich oft zurecht – absichtliche Manipulation bei
Linkprofilen, bei denen der Anteil von harten Keywordlinks ein gewisses
Toleranzmaß übersteigt – und wertet diesen Faktor deshalb immer weiter ab.
Offenbar ist es folglich wichtiger, mehr Links zu haben – vor allem mehr Brand-
Links, Links mit Stopwords, Nofollow-Links – und demgegenüber eben weniger
Keyword-Links.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 46
Backlinks von URLs mir hoher SEO Visibility sind deutlich
wertvoller
Zur Einführung in diesen Unterpunkt bedarf es zunächst der Erklärung des
Begriffes „SEO Visibility“. Diese Metrik, die auch als „Sichtbarkeit“ bezeichnet
wird, hat ihren Ursprung in SEO-Analyse Software-Tools, berechnet sich aus
einem Konglomerat verschiedener Faktoren rund um Keyword-Rankings eines
festen Keyword-Pools und wird in Äquivalenz zum Faktor Traffic (der ja für Nicht-
Webmaster von außen nicht messbar ist) als Basisfaktor für die
Qualitätskategorisierungen von Webseiten zu Vergleichszwecken verwendet.
Searchmetrics berücksichtigt neben den Keyword-Rankings auch das
Suchvolumen, Informationen über Keyword-Charakteristiken (z.B: Navigational
oder Informational Search) sowie das Layout des Suchergebnisses. Kurz gesagt:
Je höher die SEO Visibility einer Seite ist, desto mehr Traffic generiert sie
vermutlich14.
Ein Blick auf die Korrelation des Faktors „SEO Visibility der verlinkenden URL“
verrät, dass der Traffic einer URL B im Hinblick auf deren Relevanz als Quelle für
einen Link zu URL A, für das Ranking von URL A von entscheidender Bedeutung
zu sein scheint.
Kurz: Backlinks von Seiten mit hoher SEO Visibility scheinen entschieden mehr
wert zu sein als Links von Seiten mit niedriger SEO Visibility.
14 Die SEO Visibility von Domains wird für 20 Länder berechnet und kann frei unter
http://suite.searchmetrics.com/de/research/ angezeigt werden.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 47
Grafik 30: Durchschnitt nach Ranking – Durchschnittliche SEO Visibility der Linkquelle
Auch hier heben sich gut platzierte URLs mit ihrem Backlinkprofil sehr deutlich
von weiter hinten positionierten URLs ab. Seiten auf Platz 1 verfügen im
Durchschnitt über Links von URLs, die eine durchschnittliche SEO Visibility von
über 11.000 aufweisen15 – auf Position 3 sind es durchschnittlich nur noch 848.
Kombinationen mit Backlink-Features
Faktoren aus dem Backlinkbereich haben in Kombination mit anderen Faktoren
dieser Analyse einen stark positiven Einfluss – den größten aus allen Bereichen.
Das heißt, wenn ein Feature aus dem hier analysierten Merkmalspool zusammen
mit einem Faktor aus dem Backlinkbereich auftritt, ist in Kombination dieser
beiden Features eine deutlich erhöhte Korrelation zu erkennen.
Das bedeutet, dass sehr viele Seiten, die auf Top-Positionen ranken, über die
hier analysierten positiv korrelierenden Backlink-Faktoren verfügen, und zwar in
solchem Ausmaß, dass andere Koeffizienten bei gleichzeitigem Auftreten
aufgewertet werden. An dieser Tatsache sind die große Bedeutung von Backlinks
und der direkte Zusammenhang mit guten Rankings deutlich zu erkennen.
15 Exklusive Wikipedia-URLs. Inklusive Wikipedia-URLs beträgt der Wert für Position 1
circa 20.000
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 48
So hat zum Beispiel die Kombination aus „Anzahl Backlinks“ und „Facebook
Shares“ mit einem Wert von 0,33 eine sehr hohe Korrelation mit guten Rankings.
Auch die Anzahl der Wörter im Ankertext scheint in Verbindung mit den Features
„HTM-Länge“ (0,22), beziehungsweise „Text-Länge“ (0,21) einen stark positiven
Einfluss zu haben.
Darüber hinaus scheint nicht nur die SEO Visibility der Linkquelle – diese
korreliert gut zusammen mit „Facebook Likes“ und „Facebook Comments“ (je
0,28) – sondern obendrein auch die deren Nationalität16 eine Rolle zu spielen. So
scheint sich eine hohe Anzahl von Backlinks von Domains aus demselben Land in
Kombination mit „Facebook Likes“ (0,27), Text-Länge (0,22) oder beispielsweise
„Tweets“ (0,24) ebenfalls positiv auf das Ranking auszuwirken.
Zusammenfassung
Backlinks stellen weiterhin eine der absolut wichtigsten SEO-Metriken dar. Seit
Jahren wenig geändert hat sich am Faktor „Anzahl Backlinks“. Seiten mit mehr
Links ranken einfach besser. Die Faktoren rund um diese Metrik herum sind
jedoch einer Evolution unterlegen. So ist nicht mehr ausschließlich die Quantität
von Backlinks entscheidend, sondern zunehmend auch deren Qualität.
Keywordfaktoren haben – insbesondere im Verlauf des letzten Jahres – eine
deutliche Entwertung durch Google erfahren. Selbstverständlich ist weiterhin ein
bestimmter – und nicht einmal sehr niedriger – Anteil von sogenannten „harten“
Ankertexten, beziehungsweise „Keywordlinks“ in gewisser Hinsicht „natürlich“.
Google hat jedoch nicht zuletzt durch die Penguin-Updates und die
dazugehörigen Iterationen die Toleranzgrenzen entscheidend adaptiert.
So weisen gut rankende Seiten einen ausgeglichenen Mix aus Nofollow-Links,
Mehrwort-Ankertexten, Linktexte mit Stopword-Anteil und eben Keywordlinks
auf. Darüber hinaus spielt die Qualität der Linkquelle eine entscheidende Rolle.
Googles Algorithmen, und obendrein die konzerneigenen Quality-Rater, können
Linkfarmen immer besser enttarnen. Links von Quellseiten mit hoher SEO-
Visibility sind deutlich mehr wert. Das Backlinkprofil ist demzufolge nunmehr ein
Konglomerat aus sehr vielschichten Qualitätsfaktoren.
16 In Bezug auf den Serverstandort
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 49
4. SOCIAL SIGNALS
Der Bereich Social Signals ist im Durchschnitt die Domäne mit den höchsten
Korrelationen. Gleich zu Beginn dieses Kapitels sei jedoch wiederum dringend
darauf verwiesen, dass Korrelationen keinesfalls mit kausalen Zusammenhängen
zu substituieren sind.
Detailliertere Analysen zum tatsächlichen Einfluss von Social Signals auf die
Indexierung und das Ranking von URLs in möglichst von anderen Faktoren
isolierter Umgebung waren Teil von mehreren Zusatzanalysen, welche im
Verlaufe dieses Kapitels noch genauer ausgeführt werden.
Gänzlich abgekoppelt von kausalen Aspekten bleibt rein objektiv dennoch Fakt:
Seiten, die auf Googles vordersten Positionen ranken, weisen in Regelmäßigkeit
eine sehr große Zahl an Social Signals auf. Anders ausgedrückt: Gut rankende
URLs haben viele Shares, Likes, Comments, PlusOnes und Tweets.
Grafik 31: Social Signals – Ranking-Faktoren 2013
Darüber hinaus errechnet sich durch die Tatsache, dass schlechter positionierte
Seiten mit Zunahme der Position in den SERPs immer weniger Social Signals
aufweisen, die recht stark positiv ausgeprägten Korrelationen im gesamten
Social-Bereich. In den Detailgrafiken der folgenden Unterkapitel wird dies
besonders deutlich. Doch zunächst soll die Entwicklung der Korrelationen von
sozialen Signalen im Jahresverlauf im Fokus stehen.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 50
Social Signals: Entwicklungen im Vergleich zum Vorjahr
In der folgenden Grafik ist zu erkennen, dass Social Signals, die bereits 2012
stark mit guten Rankings korrelierten, im Jahr 2013 als noch häufiger und
stärker ausgeprägte Merkmale von in den SERPs gut positionierten URLs sind.
Grafik 32: Social Signals 2013 – Veränderungen zu 2012
Sowohl für Facebook-Signale, als auch für Tweets sind die Korrelationen im
Vergleich zum Vorjahr leicht gewachsen.
Neu im Faktorenpool sind Signale aus Googles eigenem Netzwerk Google+, die
ebenfalls stark mit guten Rankings korrelieren, sowie Social Signals aus der in
letzter Zeit recht offensiv gehypten Foto-Community Pinterest, welche ebenfalls
gut, aber bei weitem nicht so stark wie die anderen Faktoren aus diesem Bereich
korrelieren.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 51
Social Signals korrelieren weiterhin sehr stark mit guten
Rankings
Die Korrelation der sozialen Metriken mit besseren Rankings ist beeindruckend
hoch. Das war bereits im vergangenen Jahr der Fall und diese Aussage trifft auch
2013 wieder zu. Empfehlungen und verwandte Signale aus dem Social Graph
sind also stark koinzident mit guten Google-Platzierungen.
Die Detailgrafiken für die einzelnen Netzwerke weisen deutlich ausgeprägte
Kurvenverhältnisse auf, aus denen sich die starken Korrelationen berechnen.
Grafik 33: Durchschnitt nach Ranking – Facebook-Signale Gesamt
Hier exemplarisch dargestellt ist die über alle Facebook-Metriken (Shares, Likes
und Comments) hinweg zusammengefasste Korrelation für den Faktor „Facebook
Gesamt“, welches – als das in der Gesamtheit aller Faktoren am besten
korrelierende Merkmal – im Social-Bereich durchschnittlich den mit Abstand
höchsten Wert auf der Y-Achse im Vergleich zur Google-Position (X-Achse)
besitzt.
Die durchschnittliche Anzahl der Tweets aus dem Netzwerk Twitter – welches
eher ein Informations-Aggregator als ein Social Network ist – pro rankender URL
im Verhältnis zur Google-Position liegt dagegen bereits deutlich unter den Zahlen
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 52
der Facebook-Signale. Dennoch ist auch hier die Korrelation mit Rankings
deutlich zu erkennen.
Grafik 34: Durchschnitt nach Ranking – Twitter-Signale
Pins – also Signale aus dem Netzwerk Pinterest, welches das Teilen von Content
primär in Form von Bildern via sogenannter Pinnwände ermöglicht – sind in
ihrem Vorkommen als Social Signal pro Seite und Ranking vergleichsweise
spärlich. Dennoch spiegelt auch hier die Verteilung eine recht gute Korrelation
wider.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 53
Grafik 35: Durchschnitt nach Ranking – Pinterest-Signale
Zusammenfassend kann für die Faktoren aus dem Social-Media-Bereich
Folgendes festgehalten werden:
Charakteristisch für alle Kurven ist der nahezu e-funktionale Verlauf, welcher
durch einen starken Abfall der Werte von Position 1 zu 2 und einer sich
anschließend langsamer der X-Achse annähernden Kurve gekennzeichnet ist. Auf
der ersten Suchergebnisposition rankende URLs weisen die mit deutlichem
Abstand meisten Social Signals aus allen untersuchten Netzwerken auf.
Die leichte Anomalie um die Werte auf Position 2, die im Durchschnitt über die
Metriken für Pins, Tweets und Facebook-Signale auffallend geringere
Ausprägungen aufweisen als jene auf Position 3 – welches in den Grafiken einen
leichten Haken in der sonst näherungsweise recht harmonisch verlaufenden
Kurve verursacht – scheint der großen Anzahl von Wikipedia-Ergebnissen
geschuldet zu sein, die typischerweise auf der zweiten Position ranken – nämlich
direkt hinter der für diese Suchanfrage aus Google-Sicht relevantesten Brand,
welcher in der Regel stets der erste Platz in den SERPs vorbehalten ist.
Die Marke auf Platz 1 verfügt nun, wie die vorliegenden Ergebnisse zeigen, über
entschieden mehr soziale Signale als das auf 2 rankende Wikipedia-Ergebnis,
wohingegen auf der dritten Suchergebnisposition erneut größtenteils URLs zu
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 54
ranken scheinen, welche im Durchschnitt wiederum mehr Social Signals erhalten
haben als das diesbezügliche Wikipedia-Ergebnis.
Google+ neu in der Analyse – mit sehr hoher Korrelation
Besonders interessant bei der Analyse von Ranking-Faktoren für die
Suchmaschine Google ist selbstverständlich die Korrelation von Signalen aus dem
unternehmenseigenen sozialen Netzwerk Google+, welches in den letzten
Monaten ein immenses Nutzer- und Aktivitätswachstum zu verzeichnen hatte.
Im vergangen Jahr war es leider aufgrund von zu wenig Daten noch nicht
möglich gewesen, eine sinnvolle Aussage für dieses Netzwerk und seine Signale
als Ranking-Faktor treffen zu können. Nunmehr dagegen hat die
durchschnittliche Anzahl von PlusOnes für auf Platz 1 rankende Suchergebnisse
(aber auch nur für diese) bereits die äquivalente Anzahl von Tweets
überschritten und stellt rein quantitativ – auf Position 1 bezogen – das
zweitwichtigste Feature Social-Bereich dar.
Grafik 35: Durchschnitt nach Ranking – Google+-Signale
Doch auch auf qualitativer Ebene scheinen Google+-Signale im Zusammenhang
mit vorderen Suchergebnispositionen zu stehen. PlusOnes machen hinter
Facebook-Signalen zusammen mit dem Faktor Backlinks die am zweithöchsten
ausgeprägte Korrelation mit guten Rankings aus.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 55
Auch in diesem Kurvenverlauf ist ein starker Unterschied der Signal-Anzahl von
Position 1 und 2 zu erkennen – jedoch fehlt hier der Wikipedia-Knick auf Rang 2.
Die hinteren Wikipedia-Ausschläge sind jedoch auch hier zu sehen. Insgesamt
verläuft die Kurve ähnlich wie die anderen Detailauswertungen im Social-Signals-
Bereich.
Exkurs: Anfang 2016 wird Facebook von Google+
überholt
An dieser Stelle soll aus gegebenem Anlass erneut ein Exkurs erfolgen, welcher
in diesem Fall die Signale und die Aktivität aus den beiden mittlerweile mit
Abstand größten sozialen Netzwerken im Internet fokussiert.
Auslöser für diesen Analyse-Ansatz ist die außerordentlich auffallende
Entwicklung von Googles Netzwerk Google+, welche sich nicht nur in einem
rasanten Mitgliederwachstum, sondern auch in der zuvor analysierten stark
ausgeprägten Korrelation für Suchergebnisse sowie der hohen Anzahl von
PlusOnes für URLs auf den vorderen Google-Positionen manifestiert.
Noch im letzten Jahr konnte aufgrund der geringen Datenmenge in Bezug auf
PlusOnes keine sinnvolle Aussage bezüglich der Korrelation dieser Metrik
erfolgen, während ebenjene im Jahr 2013 nunmehr die zweitstärkste
Rangkorrelation aufweist.
Bezüglich der Entwicklung und Aktivität der beiden Netzwerke Facebook und
Google+ – sowie Interpretationsansätzen zur jeweiligen konzernstrategischen
Intention hinter diesem Teils stark forcierten Aufschwung – erfolgten ebenfalls
bereits einige Detailanalysen von Searchmetrics, die jedoch an dieser Stellte
nicht vollumfassend Teil dieser Studie sein sollen, in der Zusammenfassung
dieses Kapitels dennoch kurz vorgestellt werden17.
Ein Teilaspekt dieser Untersuchungen, welcher ebenjene Evolution der Netzwerke
fokussiert und um einen Konkurrenzcharakter erweitert, soll dagegen auch hier
kurz vorgestellt werden. Es handelt sich um eine Prognose, welche der folgenden
Fragestellung nachgeht:
Wann wird Google+ gemessen an der Zahl der Social Signals den momentan
noch deutlichen Branchenführer auf dem Social-Media-Gebiet Facebook
überholen?
Bereits die Formulierung dieser Frage lässt die Art des Ergebnisses erahnen –
denn die Wortwahl lautet nicht etwa „ob“, sondern „wann“.
Als kurze Einführung sei Folgendes zur Datenbasis genannt: Ausgangspunkt für
17 blog.searchmetrics.com/de/2013/04/18/facebook-vs-google-social-signals-und-seo/
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 56
die Berechnungen waren die letzten prozentualen Wachstumsraten pro Monat
beider Netzwerke im Durchschnitt über sechs Monate, reduziert auf die
Mitglieder-Aktivität in Form von „Shares“ (Facebook) im Vergleich zu „PlusOnes“
(Google+). Diese Analyse sieht grafisch wie folgt aus:
Grafik 36: Prozentuales Wachstum und absolute Anzahl von Facebook Shares vs PlusOnes
Auf Basis dieser Werte erfolgte eine Hochrechnung für die Entwicklung beider
Netzwerke über die kommenden Monate und Jahre, mit dem Ziel, den
mutmaßlichen Zeitpunkt zu errechnen, an dem Facebook in Bezug auf die
absolute an Shares pro Monat von Google+ in Bezug auf die absolute Masse von
PlusOnes überholt wird.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 57
Grafik 37: Vorhersage des prozentualen Wachstums von Facebook Shares vs PlusOnes
Fazit: Gemäß der Hochrechnung auf Basis der bisher erhobenen Daten wird
Google+ bezogen auf den Vergleich der Anzahl von PlusOnes gegenüber Shares
Facebook im Februar 2016 überholen.
Zusammenfassung
Social Signals korrelieren in der Gesamtheit von allen Faktoren am stärksten mir
besseren Rankings. Auch die Tendenz über Jahresfrist hinweg ist deutlich positiv.
Die Relevanz scheint sich jedoch auf Facebook und Google+, sowie auf Twitter zu
beschränken – Signale von Pinterest sind erstens im absoluten Vorkommen sehr
gering und zweitens ist die Korrelation deutlich schwächer ausgeprägt.
Dennoch bleibt die Frage, inwiefern Social Signals nun direkt das Ranking
beeinflussen – wie erwähnt beweisen die bisherigen Analysen primär einen
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 58
Zustand in Form der Tatsache, dass besser rankende URLs über mehr soziale
Signale verfügen als schlechter positionierte.
Im Hinblick auf die Annäherung an eine Aussage bezüglich des kausalen
Zusammenhangs von Social Signals und guten Rankings wurden deshalb im
Laufe des vergangenen Jahres einige Detailanalysen durchgeführt.
Hierzu wurden jeweils zwei inhaltlich identische Texte18 zu je zwei artverwandten
Themenbereichen (insgesamt vier Texte) geschrieben und zur gleichen Zeit auf
der gleichen Domain unter möglichst neutralen Umständen veröffentlicht (u.a.
keine Sitemap, keine Kommentarfunktion, keine internen / externen Links von
oder auf die URL). Infolgedessen wurden gezielt Social Signals auf die Artikel
verteilt – unter strikter netzwerkspezifischer Trennung. Das heißt, jeweils zwei
Artikel erhielten ausschließlich Facebook-Signale, wohingegen die inhaltlichen
Kopien dieser Text ausschließlich bei Google+ geteilt wurden.
Unter Beobachtung der strikten Trennung und Einhaltung der neutralen
Umgebung erfolgte nun über mehrere Wochen eine Auswertung der Rankings für
bestimmte Keywords, welche im Vorhinein festgelegt wurden und für die jeweils
inhaltlich äquivalenten Artikel identisch waren.
Ergebnisse dieser Social-Signals-Studien waren unter anderem: Eine
Indexierung allein durch Social Signals – ohne Vorhandensein jeglicher interner
oder externer Links – ist möglich; deutlich weniger PlusOnes sind in der Lage,
erstens eine schnellere Indexierung und zweitens ein im direkten Vergleich
besseres Ranking für ein identisches Keywordset hervorzurufen; bei nochmaliger
Steigerung von Shares oder PlusOnes nach einer gewissen Zeit der Stagnation
steigt das Ranking erneut, auch wenn dieses vorher ebenfalls stagniert oder gar
abgenommen hat.
Ohne die Fallstudien an dieser Stelle ausdetailliert wiederzugeben, kann
demnach final festgehalten werden, dass auch Social Signals isoliert das Ranking
von URLs beeinflussen zu scheinen.
18 Unter Vermeidung von Duplicate Content
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 59
5. DER BRAND-FAKTOR
Ein Phänomen, welches sich durch die gesamte Studie zieht, und in nahezu
sämtlichen Korrelationen und Detailgrafiken die Ergebnisse stark beeinflusst hat,
ist der Brand-Faktor.
Brands ranken auf Position 1, auch wenn sie bestimmte Kriterien nicht, oder
lediglich ungenügend erfüllen. Die Schlussfolgerung: Marken spielen für Google
eine absolute Sonderrolle und werden stark bevorzugt – und zwar mit der
bestmöglichen Behandlung: der ersten Position in den SERPs.
Brand-Faktor hat hohen Einfluss auf die SERPs
Zur Veranschaulichung des Phänomens „Brand-Faktor“ hier noch einmal einige
aussagekräftige Beispielcharts, auf denen die Auffälligkeiten des Kurvenverlaufs
bezüglich der vordersten Suchergebnisposition zu erkennen ist:
Grafik 38: Durchschnitt nach Ranking – Existenz einer H1-Überschrift
Besonders deutlich wird die Ausnahmestellung von Brands im Bereich Onpage-
Technik. In der Grafik 38 ist abzulesen, dass Markenseiten deutlich seltener über
eine H1-Überschrift auf der Seite verfügen als alle anderen URLs in den
gesamten Top 30.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 60
Grafik 39 zeigt zudem, dass Brands auch entschieden seltener den Faktor
„Keyword in der Description“ erfüllen.
Grafik 39: Durchschnitt nach Ranking – Existenz des Keywords in der Description
Mit der ersten Google-Position vergleichbare Werte auf der Y-Achse – welche
dem prozentualen Anteil von Seiten entsprechen, die dieses Merkmal erfüllen –
weisen erst wieder Seiten auf, die ab der Position 16 und weiter abwärts ranken.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 61
Die Top-Positionen sind für Brands reserviert
Während für Nicht-Brands demzufolge die Anforderungen sehr hoch sind, um
überhaupt in der SERP 1 zu ranken, scheint die Top-Suchposition für bestimmte
Suchanfragen per se für Brands reserviert zu sein, ohne das die Erfüllung oder
eben die Nichterfüllung gewisser Ranking-Faktoren eine Rolle zu spielen scheint.
Dabei betrifft diese fehlende Umsetzung einiger wichtiger Fakoren, welche für
Nicht-Brands nahezu eine Vorrasusetzung darstellen, um überhaupt zu ranken,
hauptsächlich den Onpage-Bereich. So haben Markenseiten beispielsweise
seltener das Keyword im Title oder der Description, verfügen im Durchschnitt
über weniger Content und auch weniger interne Links.
Was sich jedoch bei Markenseiten sehr stark positiv auszuwirken scheint, ist das
überdurchschnttlich gute Banklinkprofil. Brands werden nicht nur sehr oft,
sondern auch häufiger von Linkquellen mit hoher SEO Visibility verlinkt. Darüber
hinaus erhalten Brands deutlich mehr Social Signals.
Folglich scheinen auch Faktoren aus dem Offpage-Bereich die Sonderrolle von
Brands stark zu beeinflussen.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 62
6. WIKIPEDIA - SONDERROLLE
Wikipedia hat einen sehr großen Einfluss auf die Ranking-Verteilung in den
Suchergebnissen – und auch auf die für diese Studie errechneten Korrelationen.
Das Crowd-Sourcing Projekt hat ein extrem hohes Maß an Trust und rankt für
sehr viele Keywords (besonders „Informational Keywords“19) auf den Top-
Positionen.
Generalisierend könnte man sagen: Die typische Wikipedia-Position20 ist Rang 2
– beispielsweise hinter der jeweiligen Brand, beziehungsweise der spezifischen
URL zum Suchbegriff selbst. Existiert für die jeweilige Suchanfrage jedoch keine
nennenswerte Marke, rankt Wikipedia hingegen oft auch direkt auf Position 1.
Gerade bei den angesprochenen „Informational Keywords“ ist dies oft der Fall.
Teilweise haben Wikipedia-Rankings die Analyse-Ergebnisse in so hohem Maße
beeinflusst, dass für einige wenige Berechnungen Filterungen der Ergebnisse
vorgenommen wurden, um Aussagen für die restlichen Suchergebnisse treffen zu
können. Wenn dies der Fall ist, liegt eine Kennzeichnung vor. Die Intention hinter
dieser Maßnahme war, gezieltere Analysen für alle anderen Seiten zu erreichen.
Wikipedia-Ergebnisse beeinflussen die Korrelationen
Wie groß der Einfluss von Wikipedia tatsächlich ausfällt, verdeutlichen unter
anderem folgende Korrelationen, die zusätzlich zu den bestehenden
Korrelationen spezifisch für hauptsächlich Wikipedia betreffende Faktoren
errechnet wurden.
In der folgenden Grafik ist die etwas trivial erscheinende Aussage zu erkennen,
dass das Merkmal „URL ist von Wikipedia“, beziehungsweise „URL ist von
Wikipedia-DE“ durchaus ein Ranking-Faktor zu sein scheint.
19 Keywords, die zu Informationszwecken gegoogelt werden, z.B. mit Definitions-
Intention
20 Unter Berücksichtigung des Suchvolumens eines Keywords und damit der Query-
Frequenz
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 63
Grafik 40: Wikipedia-Korrelationen
Interessant ist hierbei jedoch der Unterschied zur Korrelation des Faktors „URL
ist von Wikipedia-EN“, an dem die länderspezifischen Relevanzen für
Suchergebnisse abzulesen sind.
Die beiden anderen Korrelationen entspringen der ursprünglichen Intention, den
Zusammenhang von Top-Level-Domains (TLD) und Suchergebnispositionen zu
analysieren, welcher, besonders im vorliegenden Fall der TLD .org, von anderen
Störfaktoren so stark beeinflusst wurde, dass keine isoliert-fundierten Aussagen
abzuleiten waren.
Was hingegen aus den einzelnen Korrelationen für die TLD .org mit und ohne
Wikipedia abzuleiten ist ebenjener Einfluss des hier größten Störfaktors namens
Wikipedia, bei dessen Zutreffen der Faktor „TLD ist .org“ deutlich besser mit
guten Rankings korreliert als unter dessen Ausschluss.
Wie stark der Einfluss von Wikipedia auf die Suchergebnisse ist, lässt sich an der
folgenden Detailkorrelation für das Feature „URL ist von Wikipedia-DE“ ablesen.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 64
Grafik 41: Durchschnitt nach Ranking – Deutsche Wikipedia-URL
Hier ist zu erkennen, dass Wikipedia-URLs aus Deutschland bei google.de
größtenteils sehr weit vorn ranken. Meist auf Position 1 oder 2, seltener auf 3.
Ebenfalls ist eine leichte Häufung auf den Positionen 17 und 27 zu erkennen.
Diese ungewöhnliche Datenverdichtung von Wikipedia-Ergebnissen war bis vor
Kurzem noch deutlich stärker ausgeprägt.
Position 17 und 27 für Wikipedia-Ergebnisse „reserviert“
Die im Verlaufe der Studie angeführten Kurvendiagramme zu den einzelnen
Faktoren wiesen in vielen Fällen teilweise erhebliche Ausschläge auf den
Positionen 17 sowie 27 auf. Exakt auf diesen Positionen rankten lange Zeit in
sehr großer Verteilung Wikipedia-Ergebnisse21. Diese Regelmäßigkeit war so
starkt ausgeprägt, dass man dahinter eine absichtliche im Algortihmus
implementierte Intention vermuten musste.
Allerdings hat sich diese Verteilung – nachdem diese längere Zeit gültig war –
durch das Penguin 2.0 Update in der Kalenderwoche 22 deutlich verschoben –
jedoch auch nicht völlig aufgelöst. In der Searchmetrics-Datenbank hat der
21 Übrigens auch auf Pos. 37, 47 ff. Der Fokus dieser Analyse liegt jedoch auf den Top 30.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 65
Keywordanteil, für den diese Verteilung zutrifft, allerdings entscheidend
abgenommen. Google scheint hier demnach momentan am Algorithmus zu
arbeiten.
Dies hatte zur Folge, dass einige Daten dieser Studie neu aggregiert,
beziehungsweise neu berechnet werden mussten, um den aktuellen
Entwicklungen Rechnung zu tragen. Die hier enthaltenen Grafiken entsprechen
demzufolge dem momentanen Datenstand22.
Seit der Kalenderwoche 22 fällt nun auf, dass Wikipedia-Ergebnisse – bis auf
wenige Ausnahmen – wenn, dann in der Regel auf Position 1, 2, beziehungsweise
3 ranken oder auf Position 17, beziehungsweise 27. Vor dem Penguin-Update
war das noch anders. Vor Kalenderwoche 22 existierten für dasselbe Keyword in
Bezug auf Wikipedia teilweise noch Ranking-Kombination aus Position 1-3 und
17, 27. Dies ist nun nahezu nicht mehr der Fall.
Mittlerweile scheint Google die bisher weiter hinten rankenden Wikipedia-
Ergebnisse weiter nach vorn zu ziehen, wodurch auf den ersten Positionen
teilweise mehrere verschiedene, jedoch in Bezug auf die Suchanfrage thematisch
verwandte, Wikipedia-URLs ranken. Dennoch gibt es weiterhin Rankings auf den
Positionen 17 und 27, die jedoch mittlerweile auch oft von Wikipedia-Töchtern,
wie etwa der Zitatesammlung Wikiquote23, besetzt werden
Bleibt die Frage, zu welchem Zweck Google die Wikipedia-URLs in so auffallender
Stringenz in diesen Sphären der SERPs ablegt, beziehungsweise abgelegt hat.
Fakt ist, dass Google seine SERPs für bestimmte Suchanfragen im Vorhinein
cacht, um seine Performance zu verbessern, Rechenzeit zu sparen und die
Server zu entlasten. Eine mögliche Erklärung für die auffallende
Positionsverteilung wäre hierbei die Vermutung, dass Google Wikipedia-
Ergebnisse aus Cache-Zwecken auf Positionen wie 17 oder 27 „parkt“ um sie bei
Bedarf – beispielsweise bei Auftreten einer verwandten, jedoch leicht adaptierten
Suchanfrage – auf die vorderen Suchergebnispositionen zu extraponieren. Doch
wie angesprochen wurde diese Häufung mittlerweile stark abgeschwächt.
22 Juni 2013
23 http://www.wikiquote.org/
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 66
Zusammenfassung der Searchmetrics SEO
Ranking-Faktoren 2013
Zum Abschluss dieser Studie, hier noch einmal eine Übersicht über die
Gesamtheit aller Rangkorrelationskoeffizienten sowie den jeweiligen
Veränderungen gegenüber dem Vorjahr 2012. Die erst 2013 neu
hinzugekommen Faktoren sind grau unterlegt.
Grafik 42: SEO Ranking-Faktoren 2013 – Veränderungen zu 2012
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 67
Zu erkennen ist, dass Social Signals weiterhin sehr gut mit besseren Rankings
korrelieren und sowohl Content-Qualität als auch die Anzahl und Diversität von
Backlinks sehr großen Einfluss auf vordere Suchergebnispositionen zu haben
scheinen.
Die wichtigsten Entwicklungen der Ranking-Faktoren
2013 zusammengefasst:
Im Folgenden noch einmal die wichtigsten Erkenntnisse dieser Studie in
Kurzform:
Keywords verlieren an Bedeutung – sowohl, was technische Onpage Faktoren
wie den Domainnamen oder die URL angeht, als auch Backlinks in Form von
Linktexten betreffend. Die Zeit der „harten Keywordoptimierung“ bei Links ist
vorbei. Das heißt, die angesprochenen Features sind kein Ranking-Faktor mehr -
Google hat deren vormals positiven Einfluss schlichtweg entwertet. Das heißt
hingegen nicht, dass die Grundvoraussetzungen rund um die Existenz von
Keywords und verwandten Begriffen auf der Seite selbst ebenso obsolet
geworden sind. Es gehört weiterhin zu den Basics, themenrelevante Begriffe –
und eben auch Keywords selbst – Onpage zu platzieren, jedoch nicht zwingend in
der Domain oder in der URL, sondern bevorzugt im Title und der Description.
Google bleibt, auch wenn sich die Semantik des Algorithmus stetig optimiert,
eine Maschine.
Brands bilden die Ausnahme von der Regel. Google hat es sehr gut realisiert, den
Faktor „Brand“ vom Faktor „Keyword“ abzukoppeln und beide Komponenten
relevant voneinander zu trennen. Auf einem Großteil der vorderen Positionen in
den SERPs befinden sich Brands – und damit Seiten, die meistens einige der
grundlegenden Prinzipien (oft Onpage-Faktoren) eben nicht erfüllen.
Der gesamte Bereich der untersuchten Social Signals korreliert weiterhin sehr
gut mit besseren Rankings. Gut rankende URLs verfügen über viele Likes,
Shares, PlusOnes und Tweets, wobei besonders URLs auf Position 1 mit ihrer
durchschnittlich großen Masse an Signals stark hervorstechen.
Detailuntersuchungen von Searchmetrics lassen zudem vermuten, dass Social
Signals unter gewissen Umständen auch isoliert sowohl die Indexierung als auch
das Ranking von URLs zu beeinflussen scheinen. Als Qualitätssignal für guten
Content fungieren Social Signals aus Google-Sicht recht gewiss, zumal die
Suchmaschine in Form ihres eigenen Netzwerkes Google+ - welches sich
glänzend zu entwickeln scheint – direkt an der Quelle zum Social-Graph sitzt.
Onpage scheinen wie erwähnt einige klassische Faktoren auf Technik-Ebene
wieder wichtiger geworden zu sein. Auf Content-Ebene korrelieren sogar nahezu
alle Faktoren deutlich besser als im Vorjahr. So scheint sich eine größere Anzahl
von Wörtern im Text und die Einbindung von zusätzlichen Medien auf der Seite
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 68
positiv auf das Ranking auszuwirken, während die maßvolle Integration von
Werbemitteln kein Hindernis für gute Rankings mehr zu sein scheint.
Um es auf den Punkt zu bringen: Google bevorzugt Qualität, Substanz und
letzten Endes Relevanz für das jeweilige Suchergebnis und berücksichtigt dabei
stets Nebenfaktoren wie Markenseiten und Ausnahmen wie Wikipedia.
„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 69
Über Searchmetrics
Die Searchmetrics GmbH ist der Pionier und international führender Anbieter von
Search- und Social-Analyse-Software für Unternehmen und Online-Agenturen.
Searchmetrics verfügt über eine einzigartige Serverinfrastruktur und
Softwarelösung – die Searchmetrics SuiteTM – mit der Kunden und Partner selbst
intelligente, digitale Marketingstrategien entwickeln und dadurch ihre
Sichtbarkeit und Erfolg in der digitalen Welt steigern können. Mit dem weltweit
größten Pool an eigenen Daten sowie externen Analysen und Informationen
kombiniert die Business Intelligenz der Searchmetrics SuiteTM auf einzigartige
Weise verschiedene Faktoren, auf deren Grundlage genaue Prognosen und
Vorabplanungen möglich sind. Des Weiteren können Benutzer mit der Software
sehr große Datenmengen über das Ranking von Websites, Keywords in
Suchanfragen und Wettbewerbsaktivitäten aggregieren und analysieren, und sie
erhalten einen Einblick in die Sichtbarkeit von Webseiten bei Suchmaschinen in
124 Ländern, 155 Städten sowie bei den größten Social Media Portalen. Das
spielt speziell im Inbound-Marketing eine entscheidende Rolle, wo für
Unternehmen eine herausragende Position in Suchmaschinen unverzichtbar ist.
Nur Unternehmen, die sich durch intelligente Aktionen und integrierte Content-
Strategien über alle Online-Kanäle hinweg präsentieren, werden gefunden, von
potenziellen Kunden wahrgenommen und können ihren Unternehmens-ROI
steigern. Neben der Suite bietet Searchmetrics mit den Essentials ein Tool-Set
für den schnellen Einstieg in die Suchmaschinen- und Social Network-
Optimierung, um Markteinblicke durch detaillierte Analysen zu erhalten.
Das Unternehmen betreibt Niederlassungen in Berlin, London, Paris und New
York und vertreibt seine SaaS-Lösung über ein Netzwerk von Partnern und
seinen Online-Shop. Das schnell wachsende Berliner Unternehmen, an dem die
Verlagsgruppe Holtzbrinck und die renommierten Risikokapitalgesellschaften
Neuhaus Partners und Iris Capital beteiligt sind, beschäftigt heute über 100
Mitarbeiter und blickt auf ein stetig wachsendes internationales Kundenportfolio.
T-Online, eBay, Siemens, TUI und Kaspersky sind nur einige namhafte Kunden,
die bereits auf Searchmetrics setzen, um hervorragende Suchmaschinenrankings
zu erzielen und optimale Strategien für die digitale Welt umzusetzen.
Bei Fragen zum Whitepaper, zur Searchmetrics SuiteTM oder für die Erstellung
eines Angebots stehen Dir wir gerne zur Verfügung:
Weitere Informationen findest Du auch auf unserer Website:
www.searchmetrics.com
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