{"id":13370,"date":"2016-04-14T08:57:58","date_gmt":"2016-04-14T06:57:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.omsag.de\/?p=13370"},"modified":"2019-01-16T13:03:29","modified_gmt":"2019-01-16T12:03:29","slug":"smx-2016-das-gibt-google-ueber-sein-ranking-preis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.omsag.de\/proxy\/online-marketing-blog\/seo\/smx-2016-das-gibt-google-ueber-sein-ranking-preis\/","title":{"rendered":"SMX 2016: Das gibt Google \u00fcber sein Ranking preis"},"content":{"rendered":"

Auf der SMX Conference West 2016 in San Jose hat Google Engineer Paul Haahr erkl\u00e4rt, wie Google funktioniert. Was uns nat\u00fcrlich interessiert: Wie k\u00f6nnen wir \u201edie erste Wahl\u201c f\u00fcr Google<\/strong> sein, so dass wir mit unserer Website m\u00f6glichst weit oben f\u00fcr den Suchenden angezeigt werden? Darum habe ich den Vortrag von Paul Haahr unter die Lupe genommen.<\/p>\n

Wie funktioniert eigentlich GOOGLE?<\/h2>\n

Bevor Google die Ergebnisse f\u00fcr eine Abfrage liefert, sammelt die Suchmaschine dazu s\u00e4mtliche Informationen. Daf\u00fcr sind verschiedene Schritte<\/strong> notwendig:<\/p>\n

So analysiert und indexiert Google die Seiten<\/h3>\n

Google scannt bzw. crawlt jede Seite und Unterseite. Konkret bedeutet dies, dass u. a. alle eingehenden und ausgehenden sowie interne Verlinkungen gepr\u00fcft werden und CSS & Java Script gerendert werden. Danach erstellt Google einen Index, den ihr euch wie eine Inhaltsangabe in B\u00fcchern<\/strong> vorstellen k\u00f6nnt.<\/p>\n

Ein Index ist eine Liste mit W\u00f6rtern, zu denen Google s\u00e4mtliche passende Seiten gespeichert hat.<\/p>\n

Die gescannten Seiten werden in Gruppen unterteilt – diese Gruppen werden „Shards\u201c<\/strong> genannt. Tausende von „Shards\u201c bilden den Web-Index. Zus\u00e4tzlich werden die Dokumente mit Metadaten versehen.<\/p>\n

Wie verarbeitet Google Suchanfragen?<\/h3>\n

Google verarbeitet die Abfragen grob betrachtet wie folgt:<\/p>\n

    \n
  1. Google versucht, die Abfrage bzw. Intention des Suchenden m\u00f6glichst genau zu verstehen.<\/li>\n
  2. Google sucht anhand des Index nach den zur Abfrage am besten passenden Seiten.<\/li>\n<\/ol>\n

    Google ordnet der Abfrage einen thematischen Kontext<\/strong> zu und analysiert zudem: Ist die Suchanfrage eindeutig, wie z. B. ein bestimmter Personen- oder Unternehmensname, oder handelt es sich um ein verwandtes Synonym oder eine Abk\u00fcrzung? Nehmen wir als Beispiel den Begriff „gm“. Google wei\u00df nicht, ob damit z. B. die Abk\u00fcrzung f\u00fcr \u201eGeneral Motors\u201c oder \u201eGenetically Modified\u201c gemeint ist.<\/p>\n

    Danach sendet Google die Abfrage an alle Shards. Jede Shard findet Seiten, die – je nachdem, wie gut sie zur Anfrage passen – einen Wert (Scoring)<\/strong> zugeordnet bekommen.<\/p>\n

    Anschlie\u00dfend werden die Ergebnisse von jeder Shard an Google zur\u00fcckgeliefert, und die gefundenen Seiten nach Scorings sortiert.<\/p>\n

    Aber bevor der User die Ergebnisse angezeigt bekommt, passiert noch etwas: Die Seiten werden gepr\u00fcft auf Host, Duplikate, auf Spam usw.<\/p>\n

    Erst nach dieser Filterung<\/strong> generiert Google die Snippets, die Top 10-Google-Platzierungen sowie die nachfolgenden Ergebnisse.<\/p>\n

    Was genau machen eigentlich die Google Engineers?<\/h2>\n
    \n
    \n

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    Inhalt entsperren<\/a> Erforderlichen Service akzeptieren und Inhalte entsperren<\/a> <\/div>\n

    Weitere Informationen<\/a> <\/div>\n<\/div>\n

    In seinem Vortrag erkl\u00e4rt Paul Haahr zudem, wie die Google Engineers den Algorithmus verbessern und nach welchen Kriterien die Seiten analysiert werden. Dabei kommen die Scoring Signals ins Spiel:<\/p>\n

    Die Scoring Signals<\/h2>\n

    Auf das Scoring legen die Engineers gro\u00dfen Wert, da es sehr hohe Relevanz f\u00fcrs Ranking<\/strong> hat.<\/p>\n

    Scoring Signals sind Informationen, die daf\u00fcr herangezogen werden.<\/p>\n

    Die Scoring wird in zwei Prozessen ermittelt. Einer ist abh\u00e4ngig von der Abfrage bei Google, der andere nicht:<\/p>\n

    Abh\u00e4ngig von der Suchanfrage: Analyse des Suchbegriffs, des semantischen Kontexts, von Synonymen u. \u00e4.<\/p>\n

    Unabh\u00e4ngig von der Abfrage: Page Rank, Sprache, Mobile-Freundlichkeit der Seite usw.<\/p>\n

    Ganz offensichtlich ist der Page-Rank f\u00fcr Google noch relevant!<\/strong><\/span><\/p>\n

    Um die Ergebnisse zu verbessern, werden bestehende Signals stetig um neue erg\u00e4nzt.<\/p>\n

    Metrics: Live-Experimente und Googles Human Rater<\/h3>\n

    Die gefundenen Ergebnisseiten, die Google zu einer Abfrage liefert, werden ebenfalls bewertet.<\/p>\n

    Kriterien daf\u00fcr sind u. a.:<\/p>\n

      \n
    • Relevanz f\u00fcr den User bzw. seine Such-Intention,<\/li>\n
    • Qualit\u00e4t der Seiten, die angezeigt werden,<\/li>\n
    • Geschwindigkeit, bis die Ergebnisse angezeigt werden,<\/li>\n
    • usw.<\/li>\n<\/ul>\n

      Bewertungsma\u00dfstab f\u00fcr diese Metriken sind Live-Experimente und menschliche Test-Bewerter<\/strong>, von Google \u201cHuman Rater\u201c genannt.<\/p>\n

      Hier ein Beispiel f\u00fcr ein Live-Experiment (quasi eine A\/B-Test im Live-Traffic):<\/p>\n

        \n
      1. Zwei Seiten „S1“ und „S2“ beantworten die Benutzeranfrage.<\/li>\n
      2. Bei S1 befindet sich die Antwort auf<\/em> der Seite.<\/li>\n
      3. Bei S2 liefert das Google-Snippet die Antwort.<\/li>\n
      4. Algorithmus A legt S1 vor S2 => User klickt auf S1 => \u201cgut\u201d<\/li>\n
      5. Algorithmus B legt S2 vor S1 => kein Klick auf S2 => \u201cschlecht\u201d<\/li>\n<\/ol>\n

        Doch ist A wirklich besser als B?<\/strong><\/p>\n

        Nun kommen die Human Rater zum Einsatz. Die Human Rater experimentieren mit bestimmten Suchanfragen und Suchergebnissen. Die End-Ergebnisse, wie hilfreich die Antworten waren, liefern sie an Google. Google analysiert daraufhin die Bewertungen der Human Rater.<\/p>\n

        Die Kriterien, an die sich die Rater halten m\u00fcssen, sind in den Google-Richtlinien definiert. Tools bieten ihnen zus\u00e4tzliche Unterst\u00fctzung.<\/p>\n

        Da die Mobile-Suche die Anzahl der Desktop-Suchanfragen \u00fcberholt hat, werden mehr Experimente \u00fcber die mobile Suche gemacht. Auch die Rater analysieren die Seiten \u00fcbers Smartphone.<\/p>\n

        Hier die Bewertungen, die die Human Rater f\u00fcr die Ergebnisseiten abgeben k\u00f6nnen:<\/p>\n

          \n
        • Voll erf\u00fcllt<\/li>\n
        • Sehr erf\u00fcllt<\/li>\n
        • M\u00e4\u00dfig erf\u00fcllt<\/li>\n
        • Leicht erf\u00fcllt<\/li>\n
        • \u00dcbereinstimmt nicht<\/li>\n<\/ul>\n

          Um die Qualit\u00e4t der Seiten zu bewerten, geht es um die Fragen: Werden Fachkenntnisse vermittelt? Sind die Seite und der Autor ein Experte in dem Bereich bzw. Thema, um das sich die Website dreht? Sind die Seite und der Autor als vertrauensw\u00fcrdig einzusch\u00e4tzen?<\/p>\n

          Die Bewertungsskala geht von \u201cgute Qualit\u00e4t\u201c bis hin zu \u201cgeringe Qualit\u00e4t\u201c:<\/p>\n

          Seiten mit guter Qualit\u00e4t:<\/strong><\/p>\n

            \n
          • Seite liefert qualitativ hochwertigen Content.<\/li>\n
          • Die Seite verf\u00fcgt \u00fcber Autorit\u00e4t (Page Authority) und ist f\u00fcr das Thema vertrauensw\u00fcrdig.<\/li>\n
          • Die Seite hat eine gute Reputation f\u00fcr das Thema.<\/li>\n<\/ul>\n

            Seiten mit geringer Qualit\u00e4t:<\/strong><\/p>\n

              \n
            • Qualit\u00e4t des Contents ist gering.<\/li>\n
            • Der Autor ist kein Experte in dem Bereich.<\/li>\n
            • Die Seite hat eine schlechte Reputation.<\/li>\n
            • Schlechte Anzeigen auf der Seite (zu viele oder thematisch unpassende).<\/li>\n<\/ul>\n

              Auch Human Rater sind eben nur Menschen
              \n<\/strong><\/h3>\n

              Paul Haahr hat auch \u00fcber die Probleme berichtet, die trotz Bewertung der Human Rater h\u00e4ufiger auftr\u00e4ten. Diese zwei Hauptprobleme hat er benannt:<\/p>\n

              1. Systematisch schlechte Ratings<\/strong><\/p>\n

              Damit sind Ergebnisse gemeint, die vom Rater als sehr gut bewertet wurden, aber andere Ergebnisse lieferen, als der User sucht bzw. erwarten w\u00fcrde.<\/p>\n

              2. Metriken erfassen nicht die Angaben, die gebraucht werden.<\/strong><\/p>\n

              Die Metriken erfassen nicht das, was der Engineer braucht, sondern liefern andere Ergebnisse. Die Ergebnisse m\u00f6gen auf den ersten Blick in Ordnung sein, liefern jedoch Content niedriger Qualit\u00e4t.<\/p>\n

              Da die Rede von Content und den Jahren 2009 bis 2011 ist, vermute ich, dass Google damals den Panda-Algorithmus als L\u00f6sung f\u00fcr diese Probleme online gestellt hat.<\/strong><\/p>\n

              Interessant ist auch der Fragen- & Antworten-Teil, den ihr hier im Video anschauen k\u00f6nnt. Vor allem, Paul Haahr Aussage, dass Rank 10 mehr Klicks hat als Rank 8 und Rank 9 zusammen!<\/p>\n

              Auf jeden Fall empfehlen ich euch auch, den Vortrag von Beshad Behzadi zu sehen \u201eThe Future of Search\u201c, bei dem es um Googles Sprachsuche geht.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

              Auf der SMX Conference West 2016 in San Jose hat Google Engineer Paul Haahr erkl\u00e4rt, wie Google funktioniert. Was uns nat\u00fcrlich interessiert: Wie k\u00f6nnen wir \u201edie erste Wahl\u201c f\u00fcr Google sein, so dass wir mit unserer Website m\u00f6glichst weit oben f\u00fcr den Suchenden angezeigt werden? 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