Google Leak: SEO Rankingfaktoren Algorithmus Geheimnis

Am 13. März 2024 hast du die Gelegenheit erhalten, einen ungewöhnlich tiefen Einblick in den Google-Ranking-Algorithmus zu erlangen, denn eine gewaltige Menge interner Google-Dokumente wurde auf GitHub freigegeben. Diese Dokumente, die anscheinend direkt aus Googles internem Content API Warehouse stammen, wurden von einem automatisierten Bot namens yoshi-code-bot zugänglich gemacht. Rand Fishkin, der Mitbegründer von SparkToro, erhielt diese Dokumente bereits im Mai und teilte sie dann mit Michael King, dem CEO von iPullRank.

Inhalt der geleakten Dokumente

Die Dokumente bieten dir einen beispiellosen Einblick in die Mechanismen von Google Search und enthüllen einige der Schlüsselkomponenten, die Google zur Bewertung von Inhalten nutzt. Zu den aufgedeckten Erkenntnissen zählen:

  • Ranking-Funktionen: Es werden 2.596 Module mit 14.014 Attributen aufgeführt.
  • Demotions: Inhalte können aus verschiedenen Gründen im Ranking abgewertet werden, darunter unpassende Links, SERP-Signale, die auf die Unzufriedenheit der Nutzer hinweisen, oder spezifische Arten von Domains.
  • Links: Die Diversität und Relevanz von Links sind weiterhin entscheidend, und auch der PageRank spielt nach wie vor eine bedeutende Rolle.

Wichtige Erkenntnisse aus den Dokumenten

Rand Fishkin und Michael King heben einige bemerkenswerte Aspekte aus den Dokumenten hervor:

  • Aktualität der Dokumente: Die Informationen sind ab März 2024 aktuell. Das bedeutet, dass die beschriebenen Funktionen und Module gegenwärtig aktiv sind oder erst kürzlich verwendet wurden.
  • Twiddlers: Twiddlers sind spezielle Funktionen zur Nachsortierung, die den Abruf-Score eines Dokuments anpassen oder die Platzierung einer Webseite bzw. eines Dokuments ändern können. Diese Funktionen haben die Fähigkeit, die Reihenfolge der Suchergebnisse kurz vor ihrer Anzeige an dich anzupassen.

Durch diese Dokumente erhältst du einen direkten Zugang zu tiefgreifenden Details, wie Google seine Suchergebnisse strukturiert und optimiert, was für jeden, der im Bereich SEO und digitaler Content arbeitet, von unschätzbarem Wert ist.

Links und PageRank

Links sind für dich weiterhin entscheidend, wenn es um die Bewertung von Rankings geht. Die Vielfalt und Relevanz dieser Links sowie der PageRank der Homepage einer Website werden nach wie vor berücksichtigt.

Erfolgreiche Klicks

Google setzt verschiedene Metriken ein, um den Erfolg deiner Klicks zu bewerten, einschließlich badClicks, goodClicks, lastLongestClicks und unsquashedClicks. Es kann sein, dass längere Dokumente gekürzt werden, während kürzere Inhalte auf ihre Originalität hin überprüft werden.

Bemerkenswerte Funde aus den Dokumenten

Die geleakten Dokumente offenbaren einige bemerkenswerte und ungewöhnliche Erkenntnisse:

  • Sandbox: Ein Attribut namens „hostAge“ wird genutzt, um neue Websites in eine Art Sandbox zu versetzen, was im Widerspruch zu Googles öffentlicher Behauptung steht, dass es keine Sandbox gibt.
  • Chrome-Daten: Ein Modul namens „ChromeInTotal“ enthüllt, dass Google Daten aus seinem Chrome-Browser zur Bewertung von Rankings verwendet, eine Praxis, die Google bisher bestritten hat.
  • Architektur: Das Ranking-System von Google besteht aus einer Vielzahl von Mikroservices, darunter Trawler (Crawling), Alexandria (Indexierung), Mustang (Ranking) und SuperRoot (Anfragenverarbeitung).

Unsere detaillierte Analyse der Module und Funktionen

Twiddlers und ihre Auswirkungen

Twiddlers sind Nachsortierfunktionen, die das Informationsabruf-Score eines Dokuments oder dessen Platzierung kurz bevor es dir präsentiert wird, anpassen können. Sie fördern die Vielfalt und begrenzen die Art der Ergebnisse in einer SERP. Diese Funktionen spielen eine wichtige Rolle bei der Feinabstimmung der Suchergebnisse und der Anpassung an deine spezifischen Bedürfnisse.

  • NavBoost: Ein System, das auf Click-Daten basiert und die Platzierung von Suchergebnissen beeinflusst.
  • QualityBoost: Ein Twiddler, der die Qualität der Ergebnisse bewertet und entsprechende Anpassungen vornimmt.
  • RealTimeBoost: Ein Twiddler, der in Echtzeit auf aktuelle Ereignisse und Trends reagiert, um dir relevante Ergebnisse zu liefern.

Title-Tags und ihre Bedeutung im Google-Ranking-System

Title-Tags sind für das Ranking-System von Google von wesentlicher Bedeutung, da sie den Inhalt einer Webseite kurz und prägnant zusammenfassen. Sie spielen eine zentrale Rolle sowohl für die Benutzererfahrung als auch für die Suchmaschinenoptimierung (SEO). Hier sind einige wichtige Punkte zu Title-Tags aus den geleakten Dokumenten:

  • HtmlTitleFp (HTML-Titel-Fingerprint): Der Fingerprint des HTML-Titels einer Seite wird genutzt, um die Authentizität und Konsistenz der Seite zu gewährleisten. Dies stellt sicher, dass die Seite korrekt in der Websuche repräsentiert wird. Ein Zitat aus dem Dokument beschreibt, dass dieser „Fingerprint des HTML-Titels der Seite nützlich ist, um zu überprüfen, ob wir die gleiche Version der Seite wie bei der Websuche haben.“
  • Titel-Wichtigkeit: Der Titel eines Artikels wird besonders wichtig, wenn der HTML-Titel der Seite nicht optimal ist, und trägt maßgeblich zur Bewertung bei.
  • VideoContentSearchSpanDolphinFeatures: Der Titel eines Videos wird als entscheidender Faktor für die Bewertung und Auffindbarkeit von Videoinhalten angesehen. Im Dokument wird hervorgehoben, dass „der Titel des Videos als wichtiger Faktor bei der Inhaltsevaluierung angesehen wird“.

Keywords

Keywords sind unerlässliche Elemente in der SEO, die dazu dienen, den Inhalt einer Seite zu kategorisieren und dessen Relevanz für bestimmte Suchanfragen zu bewerten. Hier sind die wichtigsten Punkte zu Keywords aus den Dokumenten:

  • Keywords und Schlüsselphrasen für Entitäten: Spezifische Keywords und Schlüsselphrasen sind entscheidend für die Profile von Entitäten, um die Relevanz und Auffindbarkeit von Inhalten zu verbessern, wie es im Dokument erläutert wird.
  • Qualitätsbewertung von Ankern: Die Qualität von Ankern wird ebenfalls durch die in ihnen enthaltenen Keywords beeinflusst, was bei der Bestimmung der Relevanz und Qualität der verlinkten Inhalte hilft. Das Dokument erklärt, dass „für Ranking-Zwecke die Qualität eines Ankers durch seine ‚locality‘ und ‚bucket‘ gemessen wird… die enthaltenen Keywords beeinflussen dies“.
  • Dokumenten-NLP-Analyse: Google verwendet Natural Language Processing (NLP), um Named Entities, Schlüsselwörter und Schlüsselphrasen in einem Dokument zu identifizieren und zu analysieren, was dazu beiträgt, die Relevanz und den Kontext der Inhalte besser zu verstehen.

VoltSignal (Core Web Vitals)

Das Volt-Signal bezieht sich auf Googles Bewertung der Core Web Vitals, die essenzielle Metriken zur Beurteilung der Leistung und Benutzererfahrung einer Webseite darstellen. Diese Bewertungen sind integraler Bestandteil von Googles Ansatz, um eine hochwertige Benutzererfahrung sicherzustellen und die Suchergebnisse entsprechend zu optimieren.

Core Web Vitals und Volt-Signal

Die Core Web Vitals (CWV) stellen eine Schlüsselkomponente der allgemeinen Benutzererfahrung auf einer Webseite dar und sind ein integraler Bestandteil des Volt-Signals. Das geleakte Dokument enthüllt, dass diese Metriken aus den aggregierten 75-Prozent-Werten der UKM (User Key Metrics) extrahiert werden, was auf die umfangreiche Nutzung von Benutzerdaten durch Google zur Bewertung dieser Signale hindeutet.

Verwendung des Volt-Signals

  • Datenspeicherung und Nutzung: Das Protokollpuffer für das Volt-Signal wird in der Legacy-Daten-Muppet-Anlage für VOLT gespeichert. Diese Daten werden gezielt für Änderungen im Ranking verwendet, was nahelegt, dass Webseiten mit besseren Core Web Vitals wahrscheinlich höher in den Suchergebnissen ranken.
  • Gespeicherte Komponenten: Im System werden ausschließlich CWV-Signale und sichere Signale gespeichert. Andere Signale, wie die Mobile Friendliness, werden separat gehalten, während Safe Browsing und BAS/AER (Browser Automation Service/Automated External Reporting) nicht für Ranking-Zwecke verwendet werden.

Anchor Handling

Google berücksichtigt verschiedene Attribute von Ankern, einschließlich ihrer Qualität und ihres Kontexts, was entscheidend für die Bewertung der Relevanz und Vertrauenswürdigkeit von Links ist.

  • AnchorsAnchor: Speichert Informationen wie die Originaltexte, die Schriftgröße und das Datum des ersten Auftretens eines Ankers. Diese Attribute ermöglichen es Google, die Relevanz und Qualität der verlinkten Inhaltsstoffe genauer zu beurteilen.
  • Anchor Handling Context: Dieses Tool bewertet den Kontext, in dem ein Anker verwendet wird, um dessen Relevanz besser bestimmen zu können.
  • sourceType: Dieses Merkmal bewertet die Qualität der Quelle eines Links und ordnet sie entsprechend in Qualitätsstufen ein.

NavBoost und Nutzersignale

Das NavBoost-System ist ein weiteres entscheidendes Modul, das Nutzersignale wie Klicks und die Verweildauer auswertet, um die Qualität und Relevanz von Suchergebnissen zu beurteilen. Dieses System wird laut den Dokumenten seit 2005 von Google genutzt.

NavBoost nutzt verschiedene Arten von Nutzersignalen, um Suchergebnisse zu verbessern:

  • GoodClicks und BadClicks: Diese Kategorien bewerten Klicks basierend auf ihrer Qualität und dem Verhalten der Nutzer nach dem Klick.
  • LastLongestClicks: Dieses Signal misst die Verweildauer auf einer Seite, um die Relevanz des Inhalts einzuschätzen.
  • UnicornClicks: Bezieht sich auf extrem seltene, aber qualitativ hochwertige Klicks.

Diese Signale sind entscheidend, um die Nutzererfahrung zu verbessern und sicherzustellen, dass relevante und nützliche Inhalte bevorzugt angezeigt werden.

Geografische und demografische Anpassungen in Google-Suchergebnissen

Google nutzt sowohl geografische als auch demografische Daten, um Suchergebnisse gezielt anzupassen und relevanter zu machen:

  • AbuseiamGeoRestrictionLocale: Dieses Modul gewährleistet, dass spezifische Inhalte ausschließlich in bestimmten Regionen verfügbar sind.
  • NavBoost geo-fences: Nutzt Klickdaten basierend auf geografischen Standorten, um die Relevanz von Suchergebnissen zu optimieren.
  • AppsPeopleOzExternalMergedpeopleapiAgeRangeType: Enthält Daten über das Alter der Nutzer, was vor allem für altersbeschränkte Inhalte von Bedeutung ist.
  • AppsPeopleOzExternalMergedpeopleapiGender: Verwendet Daten über das Geschlecht der Nutzer, um Inhalte weiter zu personalisieren und ihre Relevanz zu erhöhen.

Diese Anpassungen zeigen, wie Google die Suchergebnisse an die spezifischen Bedürfnisse und Kontexte unterschiedlicher Nutzergruppen anpasst.

Autoren und SiteAuthority

Google legt großen Wert auf Informationen über die Autoren von Inhalten und nutzt diese, um die Vertrauenswürdigkeit und Relevanz von Inhalten zu bewerten:

  • AppsPeopleOzExternalMergedpeopleapiAuthor: Speichert Informationen über Autoren und ihre Veröffentlichungen, was wesentlich zur Bewertung ihrer Vertrauenswürdigkeit beiträgt.
  • SiteAuthority: Bewertet die Gesamtqualität einer Website basierend auf Faktoren wie Linkqualität und Nutzerengagement.

Diese Module unterstreichen die Wichtigkeit von qualitativ hochwertigen Inhalten und vertrauenswürdigen Autoren für das Ranking in den Suchergebnissen.

AbuseIAm-Module

Diese spezialisierten Module sind für die Klassifizierung und Einschränkungen in Bezug auf Inhalte, die als Missbrauch gelten könnten, zuständig:

  • AbuseiamAbuseType: Klassifiziert verschiedene Arten von Missbrauch, einschließlich Pornographie und anderen sensitiven Inhalten.
  • AbuseiamAgeRestriction: Setzt Altersgrenzen für den Zugang zu bestimmten Inhalten fest.
  • AbuseiamGeoRestriction: Legt basierend auf dem Standort des Nutzers geografische Einschränkungen fest.

Diese Module demonstrierin, wie Google Inhalte nach rechtlichen und ethischen Standards steuert, um sowohl die Nutzererfahrung zu optimieren als auch gesetzlichen Anforderungen gerecht zu werden.

AppsPeople-Module und erweiterte Funktionen zur Inhaltsoptimierung

AppsPeople-Module

Diese Module enthalten umfassende Informationen über Nutzerprofile, die sowohl ihre Interaktionen als auch Interessen und soziale Verbindungen umfassen:

  • AppsPeopleOzExternalMergedpeopleapiPerson: Dieses Modul kombiniert mehrere Datenquellen wie Kontakte und Profile zu einem umfassenden Nutzerprofil, um ein detailliertes Verständnis der Nutzer zu ermöglichen.
  • AppsPeopleOzExternalMergedpeopleapiInterest: Verfolgt die Interessen eines Nutzers, um personalisierte Suchergebnisse zu ermöglichen, die genau auf die individuellen Präferenzen zugeschnitten sind.
  • AppsPeopleOzExternalMergedpeopleapiActivityStreamqualityDistillerEngagements: Speichert und analysiert Nutzerinteraktionen, um auf Basis dieser Daten die Qualität der Suchergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

Weitere bemerkenswerte Module und Konzepte

Die Dokumente liefern auch Einblicke in eine Vielzahl weiterer Module, die entscheidend für die Bewertung und Klassifizierung von Inhalten sind:

  1. AbuseiamNameValuePair: Enthält Name-Wert-Paare zur Klassifizierung von Inhalten, was wesentlich ist, um schädliche Inhalte zu identifizieren und zu kategorisieren.
  2. AnchorsRedundantAnchorInfo: Verarbeitet redundante Ankerinformationen, um die Qualität der Linkstruktur einzuschätzen, was wiederum für die SEO-Performance kritisch ist.
  3. CompositeDocIndexingInfo: Beinhaltet Informationen, die überwiegend innerhalb der Indexierung verwendet werden und beeinflussen, wie Inhalte in den Suchergebnissen dargestellt werden.
  4. CompositeDocQualitySignals: Umfasst Daten, die sich auf die Aktualität der Inhalte beziehen, wobeich aktuelle Inhalte eine höhere Chance haben, besser zu ranken.
  5. CompressedQualitySignals: Enthält komprimierte Qualitätssignale, die in der Vorbewertung verwendet werden und dazu dienen, die Relevanz von Seiten schneller zu bestimmen.
  6. ConceptsConceptId: Speichert Konzept-IDs zur Identifizierung von inhaltlichen Konzepten, was die Relevanz und Zuordnung von Inhalten verbessert.
  7. ContentAttributions: Archiviert Zuordnungen von Inhalten von einer Seite zur anderen, was die Anerkennung der Originalquelle und damit die Vertrauenswürdigkeit erhöht.
  8. CompositeDocLocalizedVariations: Beinhaltet lokalisierte URL-Variationen basierend auf regionalen und sprachlichen Präferenzen, wodurch lokalisierte Inhalte in regionalen Suchergebnissen bevorzugt werden können.
  9. CompositeDocRobotsInfoList: Listet Robots-Informationen für verschiedene User-Agents auf, was Suchmaschinen-Crawlern spezifische Anweisungen gibt, wie Inhalte behandelt werden sollen.
  10. CompositeDocPartialUpdateInfo: Enthält Daten über teilweise Updates in einem CompositeDoc, wobei regelmäßige Updates die SEO-Performance durch anhaltende Relevanz und Aktualität fördern.
  11. IndexSelectionScore: Beeinflusst, ob eine Seite im Hauptindex oder im ergänzenden Index landet, wobei Seiten im Hauptindex bessere Chancen haben, höher in den Suchergebnissen zu erscheinen.
  12. NumBackwardLinks: Die Anzahl der Rückverweise ist ein starker Indikator für die Autorität und Vertrauenswürdigkeit einer Seite.
  13. PublicationDate: Das Veröffentlichungsdatum kann die Frische und Aktualität der Inhalte beeinflussen, was sich positiv auf die SEO auswirkt.
  14. SourceTypeBitfield: Gibt Aufschluss darüber, wie der Inhalt einbezogen wurde und bietet Einblicke in die Herkunft und Art der Inhalte.

Diese Module und Konzepte unterstreichen die Tiefe und Komplexität von Googles Ansatz zur Optimierung von Suchergebnissen, wobei sowohl die technischen als auch inhaltlichen Aspekte eine Rolle spielen.

Whitelists und spezielle Restriktionen in Googles Suchalgorithmen

Die geleakten Dokumente enthüllen, dass Google Whitelists und spezielle Restriktionen verwendet, um die Anzeige bestimmter Inhalte in den Suchergebnissen zu steuern. Dies erfolgt, um die Qualität und Relevanz der Suchergebnisse zu maximieren.

Whitelists

Google nutzt Whitelists, um sicherzustellen, dass bestimmte, als vertrauenswürdig eingestufte Websites bevorzugt behandelt werden:

  • AbuseiamVerdictRestriction: Dieses Modul implementiert spezielle Bedingungen, unter denen bestimmte Inhalte angezeigt werden, um die Integrität und Zuverlässigkeit der Informationen zu gewährleisten.
  • isCovidLocalAuthority und isElectionAuthority: Während der Covid-19-Pandemie und in Wahlzeiten nutzte Google diese Module, um sicherzustellen, dass nur geprüfte und zuverlässige Informationen hohe Sichtbarkeit in den Suchergebnissen erhalten.

Datenschutz und Nutzung von Browserdaten

Ein kontrovers diskutiertes Thema, das durch die Dokumente aufgekommen ist, betrifz die Nutzung von Browserdaten zur Bewertung von Rankings. Das Modul „ChromeInTotal“ offenbart, dass Google Daten aus seinem Chrome-Browser nutzt, um Nutzerverhalten zu analysieren und Inhalte entsprechend ihrer Relevanz zu bewerten. Dies wirft wichtige Datenschutzfragen auf und könnte eine verstärkte Aufmerksamkeit von Regulierungsbehörden nach sich ziehen.

Verwendung von NavBoost

NavBoost ist ein System, das Klickdaten zur Bewertung von Suchanfragen heranzieht. Es betrachtet nicht nur die Menge der Klicks, sondern auch die Dauer und die Art des Nutzerverhaltens nach den Klicks. Dieses detaillierte Vorgehen zeigt, wie Google Nutzerverhalten auswertet, um die Qualität und Relevanz der angezeigten Suchergebnisse zu optimieren.

Einfluss von User-Intent-Signalen

User-Intent-Signale sind entscheidend für den Ranking-Algorithmus. Ändern Nutzer ihre Suchanfrage, um eine spezifischere Seite zu finden, kann dies die Platzierung der ursprünglich gesuchten Seite beeinflussen. Dieses Verhalten verdeutlicht, wie Google aktiv Nutzerabsichten überwacht und die Suchergebnisse dementsprechend anpasst, um die Nutzererfahrung zu optimieren und die Relevanz der Inhalte zu erhöhen.

Integration von Quality Rater Feedback in Googles Bewertungsprozess

Die durchgesickerten Dokumente enthüllen, dass Google aktiv Feedback von Quality Ratern in seinen Bewertungsprozess einbindet. Diese Rater nutzen eine spezifische Plattform namens EWOK, um Webseiten zu beurteilen. Ihre Bewertungen spielen eine direkte Rolle in den Algorithmen von Google, was die Suchergebnisse maßgeblich beeinflusst.

Geo-Fencing von Click-Daten

Google setzt Geo-Fencing ein, um Click-Daten geografisch zu segmentieren. Dies kann auf Länderebene, aber auch detaillierter auf Ebene von Bundesstaaten oder Provinzen geschehen. Suchanfragen und Klicks werden also je nach geografischem Standort unterschiedlich bewertet, was eine lokalisierte Relevanz der Suchergebnisse sicherstellt. In Regionen oder bei Benutzeragenten, für die Google nicht genügend Daten hat, können diese Prozesse allerdings universal auf die Suchergebnisse angewendet werden.

Offene Fragen und Diskussionen im Leak

Die Dokumentation wirft einige Fragen auf, etwa die Verbindung zwischen dem Helpful Content Update und dem Codenamen „Baby Panda“ sowie die Rolle und Bedeutung von NSR (Neural Semantic Retrieval). Diese Themen bleiben in den Dokumenten teilweise unklar oder offen für Interpretationen.

Detaillierte Einblicke in die Gewichtung von Ranking-Faktoren

Obwohl das Dokument keine spezifischen Informationen zur Gewichtung einzelner Ranking-Faktoren enthält, werden verschiedene Rankingsignale angesprochen, die für die Suchalgorithmen relevant sind:

  • PageRank-Gewichtung: PageRank-Gewichte werden spezifisch in Linkmaps für den PageRank-Algorithmus gespeichert.
  • Core Web Vitals (Volt Signal): Kriterien wie Ladeleistung, Interaktivität und visuelle Stabilität werden im Volt-Signal gebündelt und sind entscheidend für Ranking-Änderungen.
  • Mobile Friendliness: Dieses Ranking-Signal wird separat gespeichert und ist von zentraler Bedeutung für die Bewertung.
  • Sichere Signale: Sicherheitsrelevante Signale wie HTTPS-Implementierung werden getrennt gehalten und beeinflussen das Ranking.
  • Timing-Daten: Die Ladezeiten und die Performance einer Seite werden durch Timing-Daten von Fetchern bewertet.
  • Link-Daten: Daten über ausgehende Links (Outlinks) und ihre Qualität sind entscheidend für das Ranking.
  • Entitäts- und Mention-Scores: Diese Scores, die Entitäten und Erwähnungen im Content bewerten, sind wichtig für die Relevanzbewertung.
  • Nutzerverhalten: Analysen von Klickraten (Click-Through Rates) und Verweildauer liefern wichtige Signale für die Bewertung.
  • Content-Qualität: Die Qualität und Originalität des Inhalts, inklusive der Verwendung von strukturierten Daten, beeinflussen wesentlich das Ranking.
  • Navigationseigenschaften: Die Signale, die mit der Nutzerinteraktion und Navigation auf einer Seite zusammenhängen, wie zum Beispiel Click-Through Rates, sind wichtig für die Bewertung der Suchergebnisse.

Diese detaillierten Informationen geben Einblick in die umfassenden und komplexen Mechanismen, die Google nutzt, um die Qualität und Relevanz seiner Suchergebnisse zu optimieren.

SEO-Tipps aus dem Google-Ranking-Algorithmus-Leak

Die durchgesickerten Dokumente legen besonderen Wert auf die Bedeutung von hochwertigem Inhalt, Benutzerengagement und einem strategischen Linkaufbau. Hier sind spezifische Empfehlungen, die sich aus den enthüllten Informationen ergeben:

Hochwertiger Inhalt

  • Originalität betonen: Google bevorzugt eindeutige und informative Inhalte. Webseiten sollten sich darauf konzentrieren, Inhalte zu erstellen, die nicht nur einzigartig, sondern auch von hoher Qualität und relevant für die Zielgruppe sind.
  • Benutzerfreundlichkeit: Inhalte sollten gut strukturiert und leicht zugänglich sein. Eine klare Gliederung und Lesbarkeit sind entscheidend, um die Nutzererfahrung zu verbessern.
  • Schlüsselwörter strategisch platzieren: Keywords sollten natürlich im Text integriert und im Kontext der Inhalte sinnvoll verwendet werden, um die Relevanz gegenüber Suchmaschinen zu erhöhen.

Benutzerengagement

  • Verweildauer: Eine längere Verweildauer auf einer Webseite kann ein Indikator für qualitativ hochwertige Inhalte sein und wird von Google positiv bewertet.
  • Klickverhalten: Positive Nutzerinteraktionen, wie längere Klicks und niedrige Absprungraten, zeigen, dass die Inhalte für die Nutzer von Wert sind und werden dementsprechend bevorzugt.

Linkaufbau

  • Vielfalt und Relevanz: Eine diverse und thematisch relevante Linkstruktur stärkt das Profil einer Webseite erheblich.
  • Qualität der Links: Hochwertige Backlinks von vertrauenswürdigen und autoritativen Quellen sind entscheidend für ein gutes Ranking.

FAQ zum Google-Ranking-Algorithmus-Leak

  • Zugang zu den Dokumenten: Die geleakten API-Dokumentationen können online eingesehen werden, um tiefergehende Einblicke zu erhalten.
  • Verwendung von ’siteAuthority‘: Trotz der Verneinung einer „Domain Authority“ zeigt der Leak, dass Google intern eine Art „siteAuthority“ misst, was eine gewisse Diskrepanz zu ihren öffentlichen Aussagen darstellt.
  • Rolle von ‚NavBoost‘: NavBoost ist ein System, das seit ca. 2005 im Einsatz ist und Click-Daten analysiert, um die Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern.
  • Einfluss von User-Intent-Signalen: Veränderungen in Suchanfragen können dazu führen, dass bestimmte Seiten aufgrund veränderter Nutzerintentionen im Ranking steigen.

Fazit

Der umfassende Leak von Googles Ranking-Algorithmen bietet wertvolle Einblicke, die SEOs und digitale Vermarkter nutzen können, um ihre Strategien zu optimieren. Es zeigt sich, dass Googles Bewertungsprozess tiefgreifend und umfangreich ist, mit einem starken Fokus auf die Qualität und Relevanz von Inhalten sowie auf die Interaktionen der Nutzer mit diesen Inhalten. Die Auswirkungen dieses Leaks könnten langfristig sowohl Herausforderungen als auch Chancen für die SEO-Community darstellen.

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