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„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

Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

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Page 1: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 2: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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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Mit unserer Software Searchmetrics SuiteTM ermöglichen wir die Sichtbarkeit, den

Marktanteil sowie Umsatz und Profit durch das Anlegen optimaler Strategien in

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Die wichtigsten Vorteile auf einen Blick:

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Optimierung des Online Marketing Mix

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Größte internationale und lokale Abdeckung in der Welt von 124

Ländern und 155 lokalen Rankings und damit Optimierung weltweiter oder

Regionen spezifischer Such-Kampagnen

Überwachung von Markennamen in 268 Suchmaschinen-Länder-

Kombinationen weltweit

ROI-Analysen: Potentiale aufdecken durch die Anzeige von Keywords

mit dem entsprechenden Suchvolumen und CPCs

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Page 3: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 4: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 5: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 6: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 7: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 8: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 9: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 10: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 11: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 12: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 13: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 14: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 15: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 16: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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“

Page 17: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 18: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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/

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„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.

Page 20: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

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„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

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„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

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„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

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„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.

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„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)

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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.

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„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.

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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.

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„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).

Page 30: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 31: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 32: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 33: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 34: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

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„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

Page 36: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 37: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 38: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

Page 39: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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/

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„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/

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„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

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„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 %):

Page 43: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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.

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„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:

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„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.

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„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.

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„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

Page 48: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

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„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.

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„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.

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„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

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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.

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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

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„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.

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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/

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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.

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„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

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„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

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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.

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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.

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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.

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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

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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.

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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.

Page 65: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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/

Page 66: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

Page 67: Searchmetrics ranking faktoren 2013 de

„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

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„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.

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„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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„Whitepaper SEO Ranking-Faktoren 2013“, © Searchmetrics 2013 – Seite 70

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