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    Tag Archives: Nutzersignale

  • Wie Google Links anhand der Nutzersignale aus dem Google Chrome Browser bewerten kann

    Juni 30, 2016 1:14 pm - Posted by admin Category:SEO + SEM

    Es verdichten sich die Beweise, dass Google anhand von Nutzersignalen unnatürliche Links sehr gut identifizieren und entwerten kann.

    Schon 2014 haben wir darüber geschrieben, dass Google die Möglichkeit besitzt, Links mit Hilfe der Daten vom Chrome Browser zu bewerten. Anhand der Nutzersignale wie oft ein Link tatsächlich von Nutzern geklickt wird, könnte Google den wahren Wert eines Links bestimmen.  Unnatürliche Links ließen sich ebenso enttarnen wie Links von Websites, die nur für den Linkverkauf erstellt wurden, aber mangels Mehrwert eigentlich überhaupt keine echten Besucher vorweisen können.

    Bislang fehlte für diese Theorie aber der eindeutige Beweis, dass der Google Chrome Browser das Surferhalten seiner Nutzer an Google sendet. Dieser Beweis liegt jetzt vor.

    Google My Activity (Meine Aktivitäten) zeigt den Browserverlauf an

    Google hat den neuen Dienst „My Activity“ eingeführt. Dort können Nutzer sehen, welche Daten Google bei der Nutzung von Google Produkten über sie gespeichert. hat.

    Bestandteil der Daten ist auch der Browserverlauf des Google Chrome Browsers. Somit erhält Google umfassende Daten, wie sich Nutzer durch das Web bewegen.

    Der folgende Screenshot zeigt z.B. an, dass ich heute um 10:01 Uhr den Chrome Browser benutzt habe. Ich habe in der Google-Suche eine Suchanfrage für „Elon Musk“ abgeschickt und über diesen Weg die Twitter-Seite von Elon Musk besucht. Dort habe ich einen Link auf einen Artikel bei bloomberg.com über Tesla und Solar City angeklickt. Am Ende des Beitrages habe ich einen Link auf einen weiteren Artikel bei Bloomberg geklickt. Auch das wurde bei „My Activity“ korrekt gespeichert.

    google-my-activity

    Über alle Nutzer kann Google so sehr genau berechnen wie häufig eine Seite aufgerufen wurde und welchen Links die Nutzer gefolgt sind.

    Warum sind diese Daten so wichtig und welche Bedeutung haben sie für den Linkauffbau und die interne Verlinkung? Die Antwort ist das Google Patent „Ranking documents based on user behavior and/or feature data (US 8117209 B1)“, das am 19. März 2010 eingetragen und am 14. Februar 2012 veröffentlicht wurde.

    Ein Link ist um so wichtiger, je häufiger er tatsächlich angeklickt wird

    In dem Dokument beschreibt Google eine Weiterentwicklung des PageRank-Modells. Ich versuche die etwas komplexe Mathematik dahinter möglichst einfach zu beschreiben, so dass es jeder verstehen kann. Dieser Abschnitt ist vielleicht etwas anstrengender zu lesen, aber es lohnt sich. Jeder SEO muss das Modell verstanden haben.

    Den PageRank-Wert kann man als Wahrscheinlichkeit verstehen, dass ein Surfer sich im Web gerade auf einer bestimmten Seite befindet. Je mehr Links zu der Seite führen und je wichtiger die Seiten sind, von denen aus verlinkt wird, um so größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Surfer auf dieser Seite befindet. Führen viele Links und Links von wichtigen Seiten auf eine bestimmte Zielseite, so hat sie einen hohen PageRank und damit einen hohen Rankingvorteil.

    Bei dem ursprünglichen Modell ging Google von einem zufälligen Surfer aus (Random Surfer Model). Vereinfacht ausgedrückt bewegt sich der Random Surfer durch das Netz, indem er zufällig einen der ausgehenden Links klickt. Die Klickwahrscheinlichkeit ist bei allen ausgehenden Links einer Seite gleich hoch, da der Random Surfer zufällig einen der angebotenen Links auswählt. Somit vererben nach dem Modell alle ausgehenden Links einer Seite den gleichen PageRank.

    Das Patent „Ranking documents based on user behavior and/or feature data“ beschreibt eine Weiterentwicklung dieses Modells. Es wird nicht mehr von einem Surfer ausgegangen, der zufällig einen Link auswählt, sondern ganz bewusst. Google nennt das Reasonable Surfer, was mit Rationaler Surfer übersetzt werden kann.

    Nach dem Reasonable Surfer Model sind Links um so wichtiger, je häufiger sie geklickt werden. Umgekehrt werden Links, die selten oder gar nicht geklickt werden, unwichtig und werden entsprechend gering gewichtet. In dem Patent beschreibt Google welche Links am häufigsten geklickt werden. Das sind z.B. Links direkt aus dem Hauptcontent der Seite, eher am Anfang des Contents, farblich hervorgehoben und unterstrichen. Diese werden deutlich häufiger geklickt als z.B. ein Link in kleinerer Schrift im Footer der Website. Je häufiger ein Link geklickt wird, um so stärker wird er gewichtet.

    Mit der Weiterentwicklung vom Random Surfer zum Reasonable Surfer wird die Prognose, mit welcher Wahrscheinlichkeit sich ein Surfer auf einer bestimmten Seite befindet, deutlich verbessert.

    Vor allem kann Google die neue Methode hervorragend im Kampf gegen unnatürliche Links einsetzen. Ein Link, der nicht geklickt wird, vererbt auch keinen PageRank und verursacht damit keinen Rankingvorteil.

    Unnatürliche Links werden kaum geklickt

    Wenn Links gezielt gesetzt wurden, nur um den PageRank der Zielseite zu beeinflussen, verstoßen sie geben die Richtlinien von Google. Wenn wir uns anschauen, welche Links Google als unnatürlich beschreibt, dann haben fast alle diese Links eine Gemeinsamkeit. Sie werden wahrscheinlich selten von echten Nutzern angeklickt. Das sind z.B. Links, die gar nicht sichtbar sind, Links im Footer eine Website, Links von Linktauschseiten, Seiten mit geringer Qualität, Artikel-Verzeichnissen, Presseportalen, Foren-Signaturen oder aus Gästebuch-Kommentaren. Sie werden selten geklickt, weil sie für die Nutzer uninteressant sind, nach Spam aussehen, und/oder weil die verlinkende Seite kaum echte Besucher besitzt.

    Google hat mir dem Reasonable Surfer Model eine sehr elegante Lösung gefunden, diese Links entwerten zu können. Wenn solche Links kaum geklickt werden, haben sie auch kaum einen Einfluss auf das Ranking.

    Google weiß wie häufig ein Link geklickt wird

    Diese Methode funktioniert um so besser, je genauer Google die tatsächliche Anzahl Klicks prognostizieren kann. Genau an dieser Stelle kommt der Google Chrome Browser in`s Spiel. Wie jetzt die Daten von My Activity zeigen, sendet der Chrome Browser den Browserverlauf an Google. Mit diesen Daten kann Google ein genaues Bewegungsprofil zwischen Websites erstellen und die Wichtigkeit von Links berechnen.

    Weltweit besitzt der Chrome Browser laut statcounter.com auf dem Desktop inzwischen einen Marktanteil von rund 57 Prozent. Mehr als die Hälfte der weltweiten Internetnutzung findet also über den Chrome Browser statt. Damit lassen sich sehr genaue statistische Aussagen über jede einzelne Website treffen. Diese Daten sind für Google deutlich wertvoller als Daten von Google Analytics. Jede Website, die nicht Analytics verwendet, wäre eine Black Box für Google. Chrome liefert umfangreiche Statistiken zu jeder Website.

    Die Nutzersignale in Form von tatsächlichen Klicks auf Links können langfristig wahrscheinlich auch schlecht durch Klickroboter gefälscht werden. Die Daten sind Nutzerprofilen zugeordnet und Google kann bewerten wie vertrauensvoll ein Nutzer ist. Bei My Activity werden auch Daten über den Standort angezeigt, über die Nutzung von Gmail, der Suche, verwendete Geräte, Google Now, Google Dokumenten und Tabellen, Aufruf von Seiten hinter einem Login usw. Anhand dieser Daten sollte sich ein Mensch von einem Roboter leicht unterscheiden lassen.

    Fazit

    Wir haben schon lange vermutet, dass Google mit dem Chrome Browser messen kann, wie häufig ein Link tatsächlich angeklickt wird und unnatürliche Links entsprechend abwertet. Mit den Daten von My Activity liegt nun der Beweis vor, dass der Chrome Browser die Nutzersignale tatsächlich an Google sendet. Jeder SEO sollte davon ausgehen, dass Links, die nicht geklickt werden, langfristig auch keinen Wert für das Ranking besitzen. Das gilt um so mehr, wenn man sich die Erfolge von Google beim Kampf gegen Linkspan in den letzten Jahren anschaut. Die Verwendung der Nutzersignale aus dem Google Chrome Browser sind eine sehr gute Erklärung dafür. 

    sistrix.de

  • Tag Archives: Nutzersignale

  • Auswirkung negativer Nutzersignale auf das Google Ranking

    August 13, 2014 1:44 pm - Posted by admin Category:SEO + SEM

    Die Startseite der Domain hotel-bonn.de bietet ein sehr schönes Beispiel dafür, welchen Einfluss Nutzersignale auf das Google-Ranking zu einem bestimmten Keyword haben können.

    Bei der Domain handelt es sich um eine uralte Exact-Match Domain für das Keyword “hotel bonn“. Die beiden Wörter “Hotel“ und “Bonn“ kommen auf der Startseite vor und sind ebenfalls in einigen externe Backlinks enthalten. Für Google gibt es also deutliche Rankingsignale die Website hotel-bonn.de für das Keyword “hotel bonn” relativ weit oben als Treffer anzuzeigen.

    Schauen wir uns den Rankingverlauf der Domain für das Keyword an, so sehen wir ein stetiges Auf und Ab.

    Rankingverlauf hotel-bonn.de zu dem Keyword "hotel bonn"

    In gewissen Abständen ist die Domain für wenige Wochen in den Top 10 zu finden und verschwindet dann wieder für einen längeren Zeitraum von der ersten Suchergebnisseite. Zeitweise schafft sie es bis auf Platz 2 für die attraktive und umkämpfte Suchphrase “hotel bonn“.

    Hotel BonnDas Problem ist, dass es bei der Website nicht um ein Hotel in der wunderschönen Bundesstadt Bonn geht, wie man eigentlich vermuten könnte. Vielmehr handelt es sich um die Seite eines Hotels in Baunatal am Stadtrand von Kassel. Es wird von einer Familie mit dem Nachnamen Bonn betrieben und heißt deshalb “Landgasthaus Hotel Bonn”.

    Der überwiegende Teil der Google-Nutzer dürfte bei der Suche nach „hotel bonn“ ein Hotel in der Stadt Bonn suchen (User Intent). Ein Hotel 2,5 Stunden Fahrzeit von Bonn entfernt am Stadtrand von Kassel ist für die meisten Nutzer daher kein besonders guter Treffer für ihre durchgeführte Suche.

    Treffer Hotel BonnViele Suchende werden erst gar nicht auf den Treffer klicken, weil sie im Snippet des Treffers bereits “Hotel und Landgasthaus am Stadtrand von Kassel“ gelesen haben. Ein weiterer Teil klickt ihn an, kehrt aber im Vergleich zu den anderen Treffern überdurchschnittlich oft zu Google zurück, um ein anderes Ergebnis auszuwählen (hohe Return-to-SERP-Rate).

    Als Ergebnis kann man dem Google Algorithmus bei der Arbeit zuschauen. Aufgrund der vorhandenen positiven Rankingsignale testet Google den Treffer von hotel-bonn.de alle paar Monate in den Top 10 zu dem Keyword “hotel bonn“. Bei den Nutzern fällt der Treffer jedoch durch, so dass Google in für einige Zeit aus den Top 10 wieder entfernt.

    Entsprechend volatil ist dann auch die Entwicklung des Sichtbarkeitsindex der Domain hotel-bonn.de

    Sichtbarkeisindex hotel-bonn.de

    Gerade weil das Beispiel so simpel ist, zeigt es sehr anschaulich, vor welchen Problemen Google und Websitebetreiber stehen, wenn Rankingsignale und User Intent nicht übereinstimmen. Stark schwankende Rankings können ein Signal sein, dass eine Website einfach die falschen Signale an Google sendet.

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