Schlüsselsignale und Faktoren innerhalb der Suchrankingsysteme von Google

Veröffentlicht: 2023-01-26

Da das tägliche Geschäft weltweit online abgewickelt wird, wird eine effektive Suchmaschinenoptimierung (SEO) zu einem wesentlichen Faktor für den Erfolg einer Marke. Selbst die traditionellsten Unternehmen können es sich nicht mehr leisten, diese entscheidende Möglichkeit, Kunden in den kritischen Momenten ihrer Kaufreise zu erreichen, zu ignorieren. Neben der Verbesserung der allgemeinen Sichtbarkeit und Auffindbarkeit einer Website kann dies dazu beitragen, Vertrauen, Glaubwürdigkeit und Engagement aufzubauen.

Es gibt keine bewährte Formel für SEO-Erfolg. Die zu befolgenden Best Practices entwickeln sich ständig weiter und hängen von verschiedenen Faktoren ab. Dennoch gibt es einige Schlüsselsignale, auf die sich Google seit langem verlässt, um Websites zu bewerten und zu bestimmen, welche mit den begehrten Spitzenplätzen bei Suchanfragen belohnt werden.

Ein tiefer Einblick in die Suchrankingsysteme von Google

Google verwendet ein komplexes Netz aus automatischen Ranking-Systemen, um zahlreiche Signale und Faktoren zu bewerten, die mit den Hunderten von Milliarden von Webseiten im Internet zusammenhängen. Diese Systeme ermöglichen es ihnen, Suchenden blitzschnell die wertvollsten und relevantesten Ergebnisse zu liefern. Hier ist ein Blick auf die kritischsten Signale in den Suchrankingsystemen von Google.

Bidirektionale Encoderdarstellungen von Transformatoren (BERT)

Bidirectional Encoder Representations from Transformers, kurz BERT, wurde 2019 von Google eingeführt und stellte eine bedeutende Weiterentwicklung des Verständnisses natürlicher Sprache dar. Dieses Modell ermöglicht es Google zu verstehen, wie Wortkombinationen unterschiedliche Absichten und Bedeutungen vermitteln.

Anstatt nach Kontext zu suchen, der den einzelnen Wörtern einer Suche entspricht, hat BERT ein besseres Verständnis dafür, wie Wortkombinationen verwendet werden, um kompliziertere Ideen auszudrücken. Da die Wörter in einer bestimmten Reihenfolge und wie sie zueinander in Beziehung stehen, berücksichtigt werden, werden wichtige Wörter nicht aus Abfragen ausgelassen, nur weil sie klein sind.

Der offizielle Blog von Google verwendet das Beispiel der Suche nach der Suchanfrage „Können Sie Medikamente in einer Apotheke von jemandem bekommen?“. Vor der Implementierung von BERT hätte dies wahrscheinlich zu Ergebnissen geführt, die erklären, wie ein Rezept im Allgemeinen ausgefüllt wird, da die Präposition „für“ übersehen worden wäre. Bei BERT hingegen kann Google nachvollziehen, dass der Suchende wissen möchte, ob er Medikamente für jemand anderen in einer Apotheke abholen darf und kann so hilfreichere Suchergebnisse liefern.

Google verlässt sich jetzt stark auf BERT, dank seiner überlegenen Fähigkeit, Seiten zu ranken und abzurufen. Dank seiner Fähigkeit, Dokumente schnell nach Relevanz zu organisieren, ist es ein wichtiger Faktor bei fast allen englischen Abfragen. Sie weisen jedoch schnell darauf hin, dass BERT mit anderen Systemen zusammenarbeitet, um die höchstmöglichen Ergebnisse für eine bestimmte Abfrage zu generieren.

Deduplizierungssysteme

Viele Suchanfragen können Millionen übereinstimmender Webseiten zurückgeben. Es ist jedoch üblich, dass eine beträchtliche Anzahl dieser Seiten ähnlich ist. Google hat einen Weg gefunden, dem entgegenzuwirken, indem es dank seiner Deduplizierungssysteme, die darauf abzielen, nicht hilfreiche Duplizierungen zu vermeiden, nur die relevantesten Ergebnisse anzeigt.

Benutzer können die von diesen Systemen ausgegebenen Ergebnisse jedoch weiterhin sehen, wenn sie dies wünschen. Beispielsweise erreichen sie das Ende der verfügbaren Ergebnisse für eine Abfrage. In diesem Fall wird ihnen möglicherweise eine Meldung angezeigt, die sie darüber informiert, dass einige Einträge aufgrund ihrer Ähnlichkeit mit den bereits angezeigten Ergebnissen aus den angezeigten Ergebnissen weggelassen wurden. In dieser Nachricht befindet sich ein Link, auf den Benutzer klicken können, wenn sie die Ergebnisse sehen möchten.

Deduplizierung wird auch mit den Featured Snippets von Google verwendet. Wenn Google einen Webseiteneintrag als hervorgehobenes Snippet hervorhebt, wird dieselbe Seite später auf der ersten Ergebnisseite nicht wiederholt, um es den Nutzern zu erleichtern, die gesuchten Informationen zu finden.

Exaktes Match-Domain-System

Das Ranking-System von Google berücksichtigt auch die Wörter im Domainnamen einer Website, um die Relevanz zu bestimmen. Sie erkennen jedoch an, wie wichtig es ist, Inhalten, die auf einem Domainnamen gehostet werden, der möglicherweise als perfekte Übereinstimmung für eine bestimmte Anfrage ausgewählt wurde, nicht zu viel Anerkennung zu zollen, um dieses System auszunutzen.

Wenn eine Einzelperson oder ein Unternehmen einen Domainnamen wie „top-places-to-buy-jewelry.com“ erstellt, um ihre Inhalte in den Rankings höher zu platzieren, wird sie für diese Suchanfrage nicht automatisch hoch eingestuft.

Frischesysteme

Google hat mehrere Aktualitätssysteme implementiert, die darauf abzielen, gegebenenfalls frischere Inhalte anzuzeigen. Wenn eine Person beispielsweise nach einem Film sucht, der gerade veröffentlicht wurde, sucht sie wahrscheinlich nach einer kürzlich erschienenen Kritik statt nach Artikeln über den Beginn seiner Produktion.

Dies kann auch für aktuelle Ereignisse gelten. Beispielsweise kann eine Suche nach dem Begriff „Hurrikan“ Informationen zur Vorbereitung auf diese Stürme unter normalen Umständen anzeigen. In Fällen, in denen kürzlich ein Hurrikan auf Land getroffen ist, können aktuellere Inhalte, wie Nachrichtenartikel über den Weg des Sturms und die von ihm verursachten Schäden, in den Ergebnissen höher erscheinen.

Hilfreiches Inhaltssystem

Das hilfreiche Inhaltssystem von Google zielt darauf ab, Suchenden dabei zu helfen, wertvolle und originelle Inhalte zu finden, die von Menschen und nicht von Maschinen geschrieben wurden, mit der echten Absicht, anderen zu helfen, anstatt einfach Suchalgorithmen anzusprechen, um mehr Verkehr anzuziehen.

Es funktioniert, indem es ein Signal erzeugt, das die automatisierten Ranking-Systeme von Google verwenden, um Inhalte zu belohnen, die den Lesern ein zufriedenstellendes Erlebnis bieten, und verhindert, dass Inhalte, die die Erwartungen nicht erfüllen, zu weit oben in den Ergebnissen erscheinen. Ihre Systeme können Inhalte mit geringem Wert automatisch identifizieren oder sind für Personen, die nach den fraglichen Begriffen suchen, nicht hilfreich.

Alle Inhalte auf Websites mit vielen Inhalten, die als nicht hilfreich erachtet werden, werden in den Suchergebnissen mit geringerer Wahrscheinlichkeit einen guten Rang einnehmen, solange es andere Inhalte im Internet gibt, von denen Google glaubt, dass sie den Suchenden besser angezeigt werden können. Mit anderen Worten, eine ganze Website kann hilfreichere Inhalte benötigen. Dies bedeutet auch, dass das Entfernen von nicht hilfreichen Inhalten von einer Website dazu beitragen kann, das Ranking aller Inhalte auf dieser Website zu verbessern. Darüber hinaus ist dieses Signal gewichtet, was bedeutet, dass Bereiche mit einem hohen Anteil an nicht hilfreichen Inhalten eine stärkere Wirkung sehen könnten.

Google berichtet, dass sein Klassifizierungsprozess mit einem maschinellen Lernmodell, das in jeder Sprache funktioniert, vollständig automatisiert ist. Sie betonen jedoch, dass dies nur eines von vielen kritischen Signalen ist, die sie verwenden, um Inhalte zu bewerten. Wenn also andere Signale eine bestimmte Webseite als sehr relevant für eine Suchanfrage und hilfreich für die Leser identifizieren, kann sie immer noch einen guten Rang einnehmen, obwohl sie sich auf einer Website befindet, die in der Vergangenheit als nicht hilfreicher Inhalt eingestuft wurde.

Google stellt eine Liste mit Fragen zur Verfügung, die Webadministratoren berücksichtigen können, um sicherzustellen, dass ihre Webinhalte hilfreich sind und einen menschenorientierten Ansatz verfolgen. Sie schlagen beispielsweise vor, Inhalte bereitzustellen, die originelle Recherchen, Analysen oder Informationen enthalten und einen umfassenden Einblick in das Thema mit großartigen Einblicken bieten. Inhalte, die Nutzer mit einem Lesezeichen versehen, empfehlen oder mit anderen teilen möchten, werden wahrscheinlich einen höheren Rang einnehmen. Eine Autorität oder ein Enthusiast schreibt genaue Quellenangaben, und die Sicherstellung des Inhalts ist ebenfalls hilfreich.

Linkanalysesysteme & PageRank

PageRank ist seit langem ein Schlüsselsignal von Google und war einst das Hauptanliegen für SEO. Es hat sich im Laufe der Jahre weiterentwickelt, bleibt aber ein zentraler Bestandteil der Bestimmung, um welche Seiten es geht und welche für Suchende einer bestimmten Suchanfrage am nützlichsten sein könnten.

Es berücksichtigt, wie Seiten miteinander verlinken, um ihren Inhalt zu bestimmen. In der Vergangenheit hatte die Anzahl der Links zu einer Seite von anderen Websites viel Gewicht, aber der PageRank hat sich weiterentwickelt und berücksichtigt jetzt verschiedene Faktoren. Websites mit schlechter Qualität können nicht höher eingestuft werden, indem sie sich an Black-Hat-Aktivitäten wie Link-Farming beteiligen.

Neurales Matching

Neuronales Matching ist eine Art künstliches Intelligenzsystem, das von Google verwendet wird, um die verschiedenen Möglichkeiten zu verstehen, wie ein Konzept auf verschiedenen Seiten und Abfragen dargestellt werden kann, um bessere Übereinstimmungen zu erzielen.

Nicht alle Erwähnungen bestimmter Konzepte sind einfach und klar, was bedeutet, dass es nicht ausreicht, sich nur auf Schlüsselwörter zu verlassen, um die wahre Bedeutung von Inhalten genau darzustellen. Googles Blog nennt das Beispiel der Suchanfrage „insights how to manage a green“. Dies wäre für die meisten Menschen schwer zu verstehen, aber der neuronale Abgleich kann diese Art von Abfrage sinnvoller machen. Es kann anhand von farbbasierten Persönlichkeitskategorien erkennen, dass die Person, die diese Suchanfrage eingegeben hat, Managementtipps sucht. Dieses Verständnis hilft Google dabei, relevante Inhalte in seinem enormen und sich ständig weiterentwickelnden Informationsindex zu finden.

Ursprüngliche Inhaltssysteme

Die meisten Menschen sind im Internet auf recycelte Informationen gestoßen. Google verfügt über Systeme, die sicherstellen, dass Originalinhalte prominenter angezeigt werden als Inhalte, die diese Originalinhalte einfach zitieren.

Beispielsweise ist es nicht ungewöhnlich, dass Nachrichten-Websites mit niedrigerem Budget Wiederholungen von Veröffentlichungen bekannterer Medien veröffentlichen, da nicht alle Journalisten die Möglichkeit haben, Nachrichtenmacher zu interviewen. Google will originelle Berichterstattung angesichts des Aufwands für journalistische Recherchen und Quellensuche mit höheren Suchergebnissen belohnen. Diese Seiten bleiben möglicherweise länger an einer offensichtlichen Position in den Suchergebnissen, sodass Suchende die Originalberichterstattung neben neueren Artikeln über die Geschichte oder das Thema sehen können.

Es gibt ein kanonisches Markup, das Ersteller verwenden können, um Google dabei zu helfen, die primäre Seite in Fällen zu bestimmen, in denen eine Seite an mehreren anderen Stellen dupliziert wurde. Auf Websites, die beispielsweise eine Seite mit einer Desktop- und einer mobilen Version verwenden, würde Google die beiden Seiten als Duplikate derselben Seite anzeigen. Eine URL wird von Google als kanonisch betrachtet und gecrawlt, während die anderen als Kopien betrachtet und nicht so oft gecrawlt werden. Webmaster können Google mitteilen, welche URL kanonisch ist, wodurch sie mehr Kontrolle darüber haben, welche URL Personen in den Suchergebnissen sehen, und Tracking-Metriken vereinfachen.

Entfernungsbasierte Herabstufungssysteme

Google hat Richtlinien erlassen, die es gestatten, bestimmte Arten von Inhalten aus seinen Suchergebnissen zu entfernen. Sobald Google viele Entfernungen für eine bestimmte Website verarbeitet hat, wird deren Position in den Rankings neu bewertet.

Es gibt zwei Hauptarten von Entfernungen: rechtliche Entfernungen und Entfernungen personenbezogener Daten.

Rechtliche Entfernungen

Wenn Google eine beträchtliche Anzahl von Anträgen auf Entfernung wegen Urheberrechtsverletzung für eine bestimmte Website erhält, stuft es andere Inhalte von derselben Stelle in den Suchergebnissen herab. Das bedeutet, dass Sucher diese mit geringerer Wahrscheinlichkeit finden, wenn die Website andere rechtsverletzende Inhalte enthält, die noch nicht gemeldet wurden. Google verwendet die gleichen Verfahren, um auf Beschwerden über Produktfälschungen, Verleumdung und gerichtlich angeordnete Entfernungen zu reagieren.

Entfernung personenbezogener Daten

In Fällen, in denen Google viele einzelne Informationen auf einer Website entfernt, von der angenommen wird, dass sie ausbeuterische Entfernungspraktiken verwendet, werden andere Inhalte von der genauen Position in ihren Suchergebnissen herabgestuft. Wenn sie dasselbe Verhaltensmuster wie bei anderen Websites feststellen, werden die Inhalte auf diesen Websites ebenfalls denselben Arten von Herabstufungen unterzogen. Websites mit einem hohen Volumen an Doxing-Entfernungen können auf ähnliche Weise herabgestuft werden. Google hat auch automatische Schutzmaßnahmen implementiert, die verhindern, dass nicht einvernehmliche explizite persönliche Bilder bei Suchanfragen nach Namen hohe Ränge erreichen.

Page-Experience-System

Suchende ziehen es vor, Webseiten zu besuchen, die eine großartige Benutzererfahrung bieten. Als Reaktion darauf hat Google ein Seitenerfahrungssystem eingeführt, das anhand verschiedener Kriterien bewertet, wie benutzerfreundlich eine bestimmte Seite ist.

Core Web Vitals

Core Web Vitals signalisieren, ob eine bestimmte Seite ein positives Nutzererlebnis bietet. Faktoren wie Belastung, visuelle Stabilität und Interaktivität werden berücksichtigt. Um diese Einschätzung vorzunehmen, betrachtet Google den Largest Contentful Paint oder LCP, der die Ladeleistung misst. Sie glauben auch, dass der Cumulative Layout Shift (CLS) die visuelle Stabilität der Website misst, zusammen mit einem Maß für die Interaktivität, das als First Input Delay oder FID bekannt ist.

HTTPS

Google bevorzugt Websites, die über HTTPS bereitgestellt werden, was garantiert, dass die Verbindung einer Website sicher ist.

Mangel an aufdringlichen Interstitials

Bevorzugt werden Websites, deren Inhalte für die Nutzer leicht zugänglich sind. Das bedeutet, dass ihnen aufdringliche Interstitials oder Seitenelemente fehlen, die die Sicht eines Lesers auf den Inhalt behindern können. Diese werden häufig für Werbezwecke verwendet, können jedoch den Leser stören und die Wörter auf der Seite verschleiern. Dies kann die Nutzung von Websites erschweren, sodass Besucher die Website wahrscheinlich nicht erneut besuchen werden.

Mobile-Freundlichkeit

Heutzutage besuchen immer mehr Nutzer Websites auf Mobilgeräten, daher bevorzugt Google mobilfreundliche Seiten. Dieses Signal gilt nicht für Desktop-Suchen, daher basiert Google das Desktop-Signal auf den URLs, die von Desktop-Nutzern angezeigt werden, wenn eine Website separate Mobil- und Desktop-URLs hat.

In Fällen, in denen eine Suche ein hohes Volumen an potenziellen Übereinstimmungen mit relativ gleicher Relevanz ergibt, wird dem angehängten Inhalt der Vorzug gegeben, um eine bessere Seitenerfahrung zu erzielen.

Passage-Ranking-System

Google versteht, dass es schwierig sein kann, genaue Ergebnisse für präzise Suchen zu liefern, da der genaue Satz, der die Frage beantwortet, tief in einer bestimmten Webseite vergraben sein kann. Daher haben sie begonnen, ein Passagen-Ranking-System zu verwenden, um die Relevanz bestimmter Passagen besser zu interpretieren. Sie vergleichen dies mit der Suche nach der Nadel im Heuhaufen und rühmen sich damit, 7 % der Suchanfragen, die sie erhalten, in allen Sprachen zu verbessern.

Produktbewertungssystem

Von Zeit zu Zeit aktualisiert Google seine automatischen Ranking-Systeme, um sicherzustellen, dass sie qualitativ hochwertige Produktbewertungen mit detaillierter Recherche statt wesentlicher Zusammenfassungen einer umfangreichen Produktpalette bieten, die nicht die Details liefern, nach denen Suchende suchen.

Diese regelmäßigen Aktualisierungen der Produktbewertungen helfen dabei, ihre Fähigkeit zu verfeinern, qualitativ hochwertige Bewertungen mit höheren Suchpositionen zu belohnen. Sie bewerten den Inhalt von Bewertungen auf Seitenebene, suchen nach Bewertungen, die von Enthusiasten oder Experten mit fundierten Kenntnissen des Themas verfasst wurden, und bieten viele Einblicke und Analysen. Obwohl sie strukturierte Daten verwenden, um Produktbewertungen zu identifizieren, verlassen sie sich nicht allein auf strukturierte Daten.

RankBrain

Als das KI-Tool RankBrain von Google im Jahr 2015 eingeführt wurde, war es das erste Mal, dass ein Deep-Learning-System bei der Suche verwendet wurde. Es stellte einen großen Schritt nach vorne dar, um zu verstehen, wie Wörter mit Konzepten zusammenhängen. Obwohl Menschen dies leicht verstehen können, benötigen Computer oft Hilfe, um diese Verbindungen herzustellen. Mit RankBrain konnte Google jedoch besser verstehen, wie die Wörter, die Menschen in Suchanfragen verwenden, mit Konzepten in der realen Welt zusammenhängen.

Der Blog von Google nennt das Beispiel einer Suche nach dem Ausdruck „Wie lautet der Titel des Verbrauchers auf der höchsten Ebene einer Lebensmittelkette?“. Wenn die Systeme von Google diese Wörter auf verschiedenen Seiten sehen, erfahren sie, dass Nahrungsketten eher mit Tieren als mit menschlichen Verbrauchern in Verbindung stehen könnten, und können die Wörter dann mit verwandten Konzepten abgleichen, um zu verstehen, dass die Antwort, nach der das Individuum sucht, ein „Spitzenprädator“ ist.

RankBrain hilft Google außerdem dabei, relevante Inhalte besser zu identifizieren, auch wenn diese nicht alle Wörter enthalten, die der Suchende verwendet. Es nutzt die Verbindungen zwischen Begriffen und Konzepten, um eine Beziehung herzustellen.

Zuverlässige Informationssysteme

Google verwendet ständig mehrere Systeme, um die relevantesten und zuverlässigsten Informationen zu finden. Ihre Pläne streben kontinuierlich danach, maßgeblichere Seiten zu identifizieren und qualitativ hochwertigen Journalismus zu fördern, während Inhalte von geringerer Qualität herabgestuft werden.

Gelegentlich kann es zu Suchanfragen kommen, bei denen es schwierig ist, zuverlässige Informationen zurückzugeben. In diesen Fällen sind die Systeme von Google so eingestellt, dass sie Nutzern Inhaltsempfehlungen anzeigen, wenn sie kein hohes Maß an Vertrauen in die Qualität der verfügbaren Ergebnisse für diese bestimmte Suche haben oder sich die Situation schnell ändert. Sie beraten Benutzer auch über Suchmethoden, die vorteilhaftere Effekte erzielen könnten.

Site-Diversity-System

Google verfügt über einige Sicherheitsvorkehrungen, die als Website-Vielfalt bekannt sind und Situationen vermeiden, in denen mehr als zwei Webseiten einer einzelnen Website in den Top-Ergebnissen erscheinen. Dadurch wird verhindert, dass ein bestimmter Standort alle Top-Ergebnisse dominiert. Wenn ihre Systeme jedoch feststellen, dass mehrere Seiten derselben Website für eine Suche besonders relevant sind, können sie gelegentlich mehr als zwei Einträge anzeigen.

Das Website-Diversity-System von Google betrachtet Subdomains für diese Zwecke standardmäßig als Teil einer bestimmten Root-Domain. Dennoch kann es gelegentlich eine Ausnahme machen und Subdomains aus Diversitätsgründen als separate Sites behandeln.

Spam-Erkennungssysteme

So wie viele E-Mail-Dienste Spam-Filter bereitstellen, verwendet auch die Google-Suche Filter, um das Sortieren von Spam zu vermeiden, was ihre Fähigkeit beeinträchtigen kann, Benutzern die relevantesten und wertvollsten Ergebnisse für eine Suchanfrage anzuzeigen. Sie verwenden Spam-Erkennungssysteme wie SpamBrain, um Inhalte und Aktivitäten zu identifizieren, die gegen ihre Richtlinien gegen Spam verstoßen. Google aktualisiert diese Systeme regelmäßig, um mit den sich entwickelnden Spam-Taktiken Schritt zu halten.

SpamBrain

Eine der beeindruckendsten Lösungen in Googles Arsenal im Kampf gegen Spam ist SpamBrain. Dank dieses KI-basierten Spam-Präventionssystems hat Google im Jahr 2021 200-mal so viele Spam-Websites abgefangen wie vor fast 20 Jahren, als es zum ersten Mal auf den Markt kam.

SpamBrain wurde 2018 eingeführt und hat sich schnell einen Namen gemacht, indem es viel mehr Spam-Sites identifizierte als frühere Tools. Seine Einführung hat zu einer 70-prozentigen Reduzierung von gehacktem Spam und einer 75-prozentigen Reduzierung von Kauderwelsch-Spam auf Hosting-Plattformen geführt.

Da Spammer in Reaktion auf die Effizienz dieser Tools immer raffinierter werden, verbessert SpamBrain weiterhin seine Fähigkeit, böswilliges und störendes Verhalten zu erkennen. Es hat Google geholfen, mehr als 99 % seiner Suchanfragen frei von Spam zu halten.

Verwendung bekannter Algorithmusinformationen innerhalb Ihrer SEO-Kampagne

Das Verständnis der wichtigsten Signale und Faktoren in den Suchrankingsystemen von Google kann Unternehmen dabei helfen, ihre SEO-Kampagnen zu verbessern. Google hat viele hilfreiche Informationen bereitgestellt, die bei Entscheidungen darüber helfen können, wie Websites erstellt werden und welche Inhalte sie enthalten, um in den Suchergebnissen einen höheren Rang einzunehmen.

Diese Faktoren entwickeln sich jedoch ständig weiter, und ein tieferes Verständnis des Zusammenspiels zwischen so vielen verschiedenen Vitalsignalen ist erforderlich, um das Beste aus diesen Informationen zu machen. Die SEO-Experten von 321 Web Marketing greifen auf ihre jahrelange Erfahrung und Erkenntnisse zurück, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre SEO-Bemühungen effizient und effektiv zu maximieren.

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