Whitepaper – SEO Ranking Faktoren 2012 by Gerald Schnabel

Whitepaper – SEO Ranking Faktoren 2012

In diesem Whitepaper fassen wir die Ergebnisse unserer Studie zur Bewertung von SEORanking-Faktoren von Anfang 2012 für Deutschland zusammen. Autoren: Marcus Tober, Sebastian Weber Searchmetrics GmbH Greifswalder Straße 212 10405 Berlin phone: +49-30-3229535-0 fax: +49-30-3229535-99 e-mail: info@searchmetrics.com

Inhalt EINLEITUNG: .................................................................................................................................. 3 ALLE FAKTOREN IN DER ÜBERSICHT ............................................................................................................... 4 DATENAKTUALITÄT ..................................................................................................................................... 6 ZAHLEN ZUR DATENBASIS ............................................................................................................................ 6 VORSICHT BEI DEN RÜCKSCHLÜSSEN: KORRELATION ≠ KAUSALER EFFEKT! ........................................................... 7 1. SOCIAL SIGNALS SIND IN DEUTSCHLAND ANGEKOMMEN............................................................. 8 FACEBOOK SHARES KORRELIEREN AM STÄRKSTEN ............................................................................................ 8 DETAILANSICHTEN ...................................................................................................................................... 9 2. ÜBERTRIEBENE WERBUNG WIRD ZU EINEM HINDERNIS............................................................. 12 DETAILANSICHT: BESTRAFT GOOGLE SEINE EIGENE WERBEFORM?.................................................................... 13 3. BACKLINKS BLEIBEN SEO-GOLD, DOCH ANSPRÜCHE STEIGEN ..................................................... 15 ENTSCHEIDEND WEITERHIN DIE ANZAHL ....................................................................................................... 15 DETAILANSICHT........................................................................................................................................ 16 4. DIE MACHT DER MARKE IST UNGEBROCHEN ............................................................................. 18 AN DIE SPITZE NUR MIT MARKEN-MACHT .................................................................................................... 18 BEISPIELE ................................................................................................................................................ 19 ANDERS BEI DER DESCRIPTION.................................................................................................................... 22 5. KEYWORD-DOMAINS, KEYWORD IN URL ................................................................................... 23 DETAILANSICHT........................................................................................................................................ 23 6. WEITERE ONPAGE FAKTOREN ................................................................................................... 25 DETAILANSICHT BILD, TEXT UND DATEIGRÖßE............................................................................................... 26 ZUSAMMENFASSUNG UND EMPFEHLUNGEN ................................................................................ 28 ÜBER SEARCHMETRICS ................................................................................................................. 30

Einleitung: Die größte Unbekannte im SEO-Bereich ist der Algorithmus. Viele Mythen und Gerüchte ranken sich um die Art und Weise, wie Google Ergebnisse sortiert und wie man das am besten beeinflussen kann. 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. Mit dieser großen Erhebung und dem Whitepaper nähern wir uns der Antwort auf der Basis von 10.000 ausgewählten Top-Keywords, 300.000 Webseiten und Millionen von Links, Shares und Tweets. Wir vergleichen hierbei mutmaßliche Ranking-Faktoren, also Eigenschaften von Webseiten mit der Summe ihrer Positionen bei Google. Sind also in den vorderen Positionen der untersuchten SERPs viele Seiten, die zum Beispiel das Keywords im Title-Tag enthalten, dann erkennen wir darin eine hohe Korrelation. Diese Korrelationen zeigen also, welche Merkmale Seiten aufzeigen, die in den Suchergebnissen auf den ersten Plätzen landen.

Alle Faktoren in der Übersicht Der beste Weg, die Korrelationen zwischen verschiedenen Faktoren und den GoogleSuchergebnissen darzustellen ist die so genannte Spearman–Korrelation:

Grafik 1: Spearman-Korrelation aller Ranking Faktoren

Zur Erklärung: Je länger ein Balken ist, umso höher die Korrelation. Auf der x-Achse wird der Korrelationskoeffizient angezeigt. Hohe Werte auf der x-Achse (z.B. Facebook Shares) haben eine positive Korrelation (je mehr, umso besser bzw. umso haben URLs auf besseren Rankings mehr Shares als die auf schlechteren) während niedrige Werte (z.B. Länge der Linktexte) eine

negative Korrelation haben. Wir können also sagen, dass die größte Korrelation zwischen Facebook-Shares besteht und die geringste zwischen der der Position des Keywords im Title. Mit umgekehrten Vorzeichen ist die Korrelation zwischen der Länge von Linktexten zu erkennen: Je kürzer die Links sind, umso besser das Ranking. Dazu weiter unten noch mehr. Zusätzlich kann auch der Kendall Tau Rangkorrelationskoeffizient (im Bild unten grün) zur Beurteilung der Rankingfaktoren werden:

Grafik 2: Kendalls Tau und Spearman Korrelation aller Ranking Faktoren

Dieser Wert ist im Allgemeinen geringer als der der Spearman Korrelation. Die Reihenfolge der untersuchten Elemente bleibt jedoch bis auf minimale Veränderungen gleich. Das spricht tendenziell für die Zuverlässigkeit der schon über Spearman ermittelten Rangfolge, die folgenden Aussagen können auch aufgrund einer zweiten Korrelationsmetrik getroffen werden.

Datenaktualität Die Daten wurden zwischen Mitte Dezember 2011 und Januar 2012 erhoben. Aufgrund der Aussagen die wir treffen werden, und von den Ergebnissen die uns teils selbst überrascht haben, wurden die Daten mehrmals erhoben und bewertet. In den Ergebnissen sieht man auch die Auswirkungen der diversen Panda Updates, denn Anfang 2011 hätten die Ergebnisse teils ganz anders ausgesehen.

Zahlen zur Datenbasis Als Datenbasis haben wir ein sehr großes Keywordset von 10.000 Suchbegriffen aus Google Deutschland gewählt – das aber trotzdem noch für Auswertungen verwendbar ist. Dabei kamen jedoch nicht die Top 10.000 Suchbegriffe nach Suchvolumen zum Einsatz, denn diese enthalten extrem viele Markenkeywords, was die Auswertungen für viele Faktoren hätte verfälschen können. Stattdessen beinhaltet unsere Referenz-Datenbasis:    

Eine Mischung aus vielen Keywords mit nicht maximalem, aber tendenziell hohem Suchvolumen, rund 1/10 davon sind Keywords, die von unseren Logiken als navigationsorientiert erkannt werden, der Rest ist eine Mischung aus Keywords verschiedener CPC-Bereiche – um transaktionelle (eher hoher CPC) und informationsorientierte (eher niedriger CPC) Suchen sicher abzudecken sowie die Mischformen dazwischen. Die Auswertung beschränkte sich auf die organische Suche – sämtliche Adwords, Universal Search Oneboxen, 2- bis 7-Packs, Sitelinks, iGoogle-Integrationen usw. wurden nicht berücksichtigt.

Die 10.000 analysierten Keywords führten in der Auswertung zu:  

30.000 SERP-Seiten („Search Engine Result Pages“) mit 300.000 Titles, Descriptions und URLs.

Die Inhalte der rankenden Seiten lieferten:  14,68 GB an Daten,  110.944 Adsenseblöcke,  170.988.441 Facebook Comments, 1,4 Milliarden Shares und 3,3 Milliarden Likes

Vorsicht bei den Rückschlüssen: Korrelation ≠ kausaler Effekt! Es ist nachdrücklich darauf hinzuweisen, dass die Korrelationen in keinster Weise garantieren, dass die jeweiligen Faktoren einen Einfluss auf das Ranking haben, oder überhaupt von Google als Signal genutzt werden. Fragen wie „Bekommt man Social Signals weil man gut rankt, oder rankt man gut weil man Social Signals hat?“ sind absolut berechtigt und können nicht anhand der vorliegenden Daten eindeutig beantwortet werden. Dennoch bekommt man schnell eine Ahnung welche Faktoren ins Ranking einbezogen werden und vieles was vorher als Bauchgefühl vorhanden war wird bestätigt.

1. Social Signals sind in Deutschland angekommen Facebook Shares korrelieren am stärksten Sicherlich der interessanteste Punkt für alle, die inhouse oder bei Agentur-Kunden die Implementierung einer Social-Strategie anstoßen wollen: Soziale Signale sind in Deutschland angekommen. Facebook- und Twittersignale korrelieren wie folgt mit besseren Rankings:

Grafik 3: Spearman-Korrelation der Social Signals

Die verschiedenen Facebook-Metriken weisen die höchsten Werte auf, wobei Shares den stärksten Zusammenhang zu haben scheinen – sogar höher als der aggregierte Wert für Shares, Comments und Likes. Twitter erreicht diese Werte bei weitem nicht – ist aber immer noch die sechsstärkste Metrik in unserer Analyse – hinter Facebook und der Anzahl der Backlinks. Eine Anmerkung zu Google Plus: Hier waren noch nicht genügend Daten vorhanden, um sinnvolle Aussagen treffen zu können. Offensichtlich macht uns Google mit mittlerweile fast 100 Mio Nutzern eher was vor, als dass sie wirklich aktiv sind. Die Korrelation der sozialen Metriken mit guten Rankings ist beeindruckend hoch. Die Bedeutung des Social Webs auch für SEO schreitet nicht ohne Grund immer weiter voran, und wird auf absehbare Zeit auch sehr wichtig bleiben. Selbst wenn diese Metriken – wie von Google-Seite vor einiger Zeit geäußert – nicht direkt für

das Ranking herangezogen werden sollten, muss Google wirklich alles dafür geben, diese Werte nachzubauen oder emulieren zu können. Und mit mehr als 25% weltweitem BrowserMarktanteil ist Google in der Lage nicht nur Bounce-Rates oder Verweildauer zu messen, sondern auch Aktivitäten in Social Networks die eigentlich „geschlossen“ sind.

Detailansichten In der Detailansicht der Signale je Rankingplatz ergibt sich der folgende Graph:

Grafik 4: Detailansicht Social Signals je Rankingplatz

Social Signals konzentrieren sich sehr stark auf die vorderen Plätze – selbst in der obigen, logarithmischen Darstellung ist der Abfall von Position 1 auf Position 5 stark sichtbar, in einer normalen Darstellung könnte man die folgenden Positionen kaum noch erkennen. Wenn man untersucht, für wie viel Prozent der Einträge mindestens eines der Signale vorliegt, erhält man die folgende Übersicht:

Grafik 5: Prozentuale Verteilung der Social Signals je Rankingplatz

Auffällig ist natürlich der Anstieg bei allen Werten auf der 17. Position, der erst einmal unerwartet ist und unlogisch erscheint. Um dies zu ergründen, haben wir uns genauer mit den Daten beschäftigt – und ermittelt, dass diese Effekte (die auch bei verschiedenen anderen Kriterien auftreten) nahezu komplett auf einen Ranking-Effekt von wikipedia zurückzuführen sind. Der Verlauf der Anzahl von Platzierungen von de.wikipedia.de ist normal – der von en.wikipedia.org hat jedoch einen sehr starken Ausschlag auf Position 17:

Grafik 6: Prozentuale Verteilung Wikipedia je Rankingplatz

Alleine also die Spitze der englischen Wikipedia ist für diesen Effekt verantwortlich. Eine Erklärung, wodurch dieser Peak ausgelöst wird, war im Rahmen der Untersuchung nicht zu erkennen. Wir werden diesem Thema aber sicherlich in der Zukunft nachgehen.

2. Übertriebene Werbung wird zu einem Hindernis Zu viele und / oder zu plumpe Werbung wird als einer der Faktoren beim Panda-Update und nachfolgenden Iterationen vermutet. Bei allen von uns untersuchten Werbefaktoren sind die Korrelationen negativ:

Grafik 16: Spearman-Korrelation aller Werbe-Faktoren

Allgemeine Adlinks (übliche Integrationen von Affilinet, Zanox, CJ, Adsense und anderen) sind dabei minimal weniger negativ als die alleinige Betrachtung von Adsense. Diese Werte sind jedoch nicht sonderlich stark negativ – zumindest wenn man (wie für alle bisherigen Daten) die gesamten Top 30 als Grundlage nimmt. Wenn man jedoch nur die Top 10 berücksichtigt, ergibt sich ein wesentlich stärkerer negativer Zusammenhang:

Grafik 17: Spearman-Korrelation Werbung, erste Seite

Gerade auf den Top-Positionen scheinen sich also eher Seiten zu befinden, die weniger klassische Werbeintegrationen haben. Dies könnte natürlich auch mit den Markenseiten zusammen hängen. „Sony“ hat auf seinen Produktseiten einfach keine Banner… Zuletzt wurde ja sogar von Google direkt bestätigt, dass sehr auffällige, ablenkende oder zu stark above-the-fold Werbung zu Rankingproblemen führen kann – und genau das sieht man auch in diesen Korrelationsdaten. Allerdings liefern wir noch die Zusatzinformation, dass diese Dinge eigentlich nur in den Top 10 wirklich relevant zu sein scheinen.

Detailansicht: Bestraft Google seine eigene Werbeform? Betrachtet man die Werbeintegrationen je Rankingposition, erhält man den folgenden Verlauf:

Grafik 18: Detailansicht Werbeintegrationen je Rankingplatz

Grundsätzlich passiert das, was die Korrelationsdaten nahe gelegt haben: kaum Veränderungen auf den hinteren Plätzen, und ein großer Abfall auf den vorderen Plätzen. Interessant ist bei der weiteren Datenanalyse eine Datenreihe, die man aus diesen beiden Verläufen ableiten kann: der Verlauf von Werbeintegrationen ohne Adsense. Wenn man die Adsense – Werte aus der allgemeinen Werten herausrechnet, erhält man zusätzlich die folgende, braune Kurve:

Grafik 19: Detailansicht Werbeintegrationen je Rankingplatz exklusive Adsense

Überraschenderweise erhält man für die Werbeintegrationen ohne Adsense einen konstanten, sogar minimal ansteigenden Verlauf. Die negative Korrelation für Werbeintegrationen gilt nach diesen also nur für Adsense, andere Werbeformen sind nach unseren Daten rankingneutral! Auf Grundlage dieser Daten muss man sich fragen: bestraft Google seine eigene Werbeform? Wie kann das sein? Und können sich alle anderen, also etwa Affiliates, nun entspannen? Logisch wird dieser starke relative Abfall von Seiten mit Adsense nur, wenn man die Anzeigenblöcke über die Seitenkategorien hinweg betrachtet: Seiten ohne besonderen Wert für den User sind in der Regel völlig mit Werbung überladen. Und hierbei ist es fast sicher, dass mindestens auch ein Adsense-Block dabei ist. Google wird das Werbe-Übermaß dann vermutlich sogar an der extrem schlechten Conversion der eigenen Anzeigen erkennen. Eine Affiliate-Seite mit optimierter Conversion wird eher auf Adsense verzichten – und vermutlich auch nützlicher für den User sein, weil auch das die Conversion unterstützt. So bestraft Google nicht die Werbeform Adsense – sondern mit Werbung überladene Seiten. Dass hierfür Adsense als „Detektor“ eingesetzt wird, wird man nicht nachweisen können. Aber es ist theoretisch denkbar. Und unsere Zahlen deuten darauf hin.

3. Backlinks bleiben SEO-Gold, doch Ansprüche steigen Entscheidend weiterhin die Anzahl Social Media hin oder her: Backlinks sind und bleiben eine der wichtigsten Stellschrauben für ein gutes Ranking. Die Korrelationsdaten unterstützen dies – die Anzahl der Backlinks ist nach den FacebookMetriken am stärksten mit guten Rankings korreliert. Darüber hinaus scheint es im Backlinkbereich aber noch andere Qualitätsfaktoren zu geben:

Grafik 7: Spearman-Korrelation aller Link-Faktoren

Diese Zahlen legen nahe, dass der Anteil der nofollow-Links und der Anteil von Links die ein Stoppword enthalten, gleich oder fast stärker korrelieren, als Links, die das Keyword enthalten. Auch, wenn diese Aussage nicht als “signifikant” bezeichnet werden kann: Diese gute Korrelation für Faktoren, die eine natürlichere Verlinkung vermuten lassen, illustriert den von vielen SEOs vermuteten Trend, dass stumpfe, scheinbar perfekt keywordoptimierte Links oft nicht mehr effizient sind, sondern eine differenzierte Strategie benötigt wird. Bis diese Faktoren aber gegen die schiere Masse an Links gewinnen, ist es bei vielen Keywords noch ein langer Weg. Wenn man die Anzahl der Links abhängig von der Position der verlinkten Seite darstellt, erhält man bei den von uns beobachteten Keywords zusammengefasst die folgenden Werte:

Grafik 8: Detailansicht der Backlinks je Rankingplatz

Die sehr ausgeprägte Kurve mit dem extremen Ausschlag auf der ersten Position verdeutlicht eine sehr starke Korrelation gerade auf den ersten Plätzen in den SERPs.

Detailansicht Die folgende Abbildung zeigt die Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Charakteristikum im Backlinkprofil der rankenden Seite anzutreffen, im Verlauf der Positionen. Wenn man einen Indexwert für den Anteil der Nofollow- und Stopwordlinks (Platz 30=1) definiert um beides besser vergleichen zu können, erkennt man die folgende Entwicklung:

Grafik 9: Nofollow- und Stopwordlinks je Rankingplatz



Grundsätzlich war zu erwarten, dass auf Platz 1 beide Graphen den höchsten Punkt haben – schließlich haben Seiten, die auf Platz 1 ranken, tendenziell viel mehr Links als Seiten auf allen anderen Unterseiten der Suchergebnisse, und bei wesentlich mehr Links ist es einfach wahrscheinlicher, dass mindestens ein Nofollow-Link dabei ist. Interessant (und der Grund für die indexierte Darstellung) ist, dass sich Nofollow- und Stopwordlinks in den restlichen Plätzen der Top 10 unterschiedlich verhalten: o Nofollowlinks weisen einen stark ansteigenden Wert mit jedem Positionsgewinn auf. o Bei den Stopwordlinks ist dieser Anstieg deutlich geringer.

Tendenziell scheint es also so, dass gerade im oberen Bereich der SERPs Nofollowlinks mehr oder weniger Pflicht sind. Links mit Stopwords scheinen grundsätzlich positiv zu sein, ob sie jedoch wirklich schon von Google gesondert ausgewertet werden, ist nicht klar.

4. Die Macht der Marke ist ungebrochen An die Spitze nur mit Marken-Macht Schon seit längerer Zeit gilt unter SEOs die Regel, dass Marken im Ranking Vorteile genießen und es ein großer Vorteil ist, wenn man sich als eine solche Marke etablieren kann. Allerdings ist der Faktor „Marke“ ist in groß angelegten Datenanalysen schwer zu bestimmen. Schließlich ist es nahezu unmöglich, ohne den Algorithmus der Suchmaschine zu kennen, die thematischen Kriterien einer Marke zu erkennen. Aber es ist nicht ganz unmöglich. Denn bei einigen untersuchten Onpage-Kriterien ist die Macht der Marke offensichtlich – und führt sogar dazu, dass sich die „konventionelle“ SEOLogik de fakto auf den Kopf stellt. Auffällig ist dies bei den folgenden Elementen, die allesamt (überraschenderweise) eine negative Korrelation aufweisen:

Grafik 10: Spearman-Korrelation von Marken-Faktoren

Die Kernaussage dieser Grafik ist: Je seltener das Keyword in der Überschrift und im Title steht und je weniger Wörter der Text enthält, umso besser sind die die Seiten gerankt. Das ist zunächst verblüffend. Wenn man sich aber den genauen Verlauf dieser Metriken auf den Plätzen 1 bis 30 anschaut, fällt ein Muster auf: Bis in die Top 10 verhalten sich die Faktoren wie zu erwarten ohne große Korrelation in eine Richtung. Doch auf den ersten Plätzen – dem natürlichen Lebensraum der Marke – kehrt sich alles um:

Grafik 11: Vorkommen von Marken-Signalen je Rankingplatz

Zur Erklärung: In dieser Grafik findet man einen Index-Wert für die Häufigkeit des gesuchten Ranking Faktors auf der Y-Achse. Die Positionen im Google-Index stehen auf der x-Achse. Die Seiten mit den geringsten Ausprägungen stehen also auf den Positionen eins bis drei. Also: Auf den besten Positionen benötigt man nicht mehr das Keyword im Title oder in der H1-Überschrift, und auch die Anzahl der Wörter geht im Durchschnitt (bis auf einen Ausreißer auf Position 1) zurück. Hier widersprechen die Daten der klassischen Onpage-SEO-Lehre – eigentlich ist ja zu erwarten, dass z.B. das Keyword im Title einen großen Vorteil darstellt, und oft wurde auch in der Vergangenheit ein positiver Einfluss des Keywords im H1 Tags vermutet. Diese Faktoren werden in den Google-Resultaten aber mittlerweile anscheinend anders gewichtet – starke Brands ranken in den Top 5, auch ohne Onpage perfekt passende Seiten. Dieser Effekt tritt über das gesamte geprüfte Keywordset auf, und nicht nur z.B. bei den Marken- und Markenkombinationskeywords.

Beispiele Ein interessantes Beispiel ist z.B. eine Suche nach „schöne Kleider“, bei der das erste Resultat mit exakt passendem Title erst auf der vierten Position erscheint:

Grafik 12: Google SERP „Schöne Kleider“

Wir haben außerdem geprüft ob das Keyword (Kombination) vorkommt, aber nicht nach semantisch verwandten Keywords geprüft. Offensichtlich werden diese Entwicklungen, wenn man Suchen nach bekannten (Offline-) Marken in Kombination mit generischen Suchbegriffen ausführt – z.B. „adidas Schuhe“:

Grafik 13: Google SERP „adidas schuhe“

Dieser Effekt tritt jedoch das gesamte geprüfte Keywordset auf, und nicht nur z.B. bei den Marken- und Markenkombinationskeywords. Beispielsweise können bei generischen Begriffen auch „reguläre“ Projekte offizielle Seiten überholen, die dann wiederum vor SEO-Onpage-optimierten Seiten liegen:

Grafik 14: Google SERP „bankleitzahlsuche“

Als „Kontrollfaktor“ zur Untersuchung der Validität unserer Daten in diesem Bereich könnte man z.B. die Description verwenden, die keinen direkten Einfluss auf gute Platzierung haben dürfte:

Anders bei der Description... Interessanterweise tritt das Phänomen z.B. nicht bei den Descriptions auf – hier ergibt sich der zu erwartende, rankingneutrale Verlauf (die Werte aus Abb. 11 wurden ausgegraut, da sie nur zum groben Vergleich dienen):

Grafik 15: Onpage Faktoren je Rankingposition

Die Daten sind also durchaus aussagekräftig – die beobachteten Phänomene erstrecken sich nicht auch noch auf einen Faktor „Description“, der wohl kaum Auswirkungen auf Rankings hat. Hier ist die Verteilung unabhängig vom Ranking – es gibt also keinen Zusammenhang. Bei den Ranking-Faktoren mit Einfluss sind jedoch die ersten Positionen ganz offensichtlich auf „Marke“ getuned.

5. Keyword-Domains, Keyword in URL Die Stärke von Keyworddomains ist seit Jahren bekannt, und ist auch in unserer Analyse deutlich sichtbar:

Grafik 20: Spearman-Korrelation Keyworddomains

Domains mit Keyword korrelieren also wesentlich besser mit guten Rankings als Ergebnisse, die von einer beliebigen Seite gehalten werden. Die Korrelation bei Keyword-Domains ist auch weiterhin wesentlich höher als die Korrelation für Keywords im restlichen URL-Teil. Von Seiten Googles wird zwar immer wieder betont, dass diese Keyword-Domains langsam aber sicher schwächer werden sollen – momentan scheint das aber noch nicht wirklich der Fall zu sein.

Detailansicht Wenn man den Verlauf der Faktoren „Keyword in Domain“ und „Keyword in URL“ (bzw. genauer im restlichen URL-Teil) im Verlauf betrachtet (Indexiert jeweils auf Platz 30=1), erhält man die folgende Ansicht:

Grafik 21: Verlauf Keyword-Domains und Keyword-URL je Rankingplatz

Hier ist sehr gut zu erkennen, dass Keyworddomains, wenn sie vorhanden sind, die Top 4-5 dominieren. In den Top-Positionen ist ihr Auftreten deutlich höher – bis zu einem Spitzenwert auf der 1. Eine Keywordverwendung in der URL dagegen tritt bei gut rankenden Seiten nur minimal häufiger auf als bei Seiten, die auf Platz 20+ platziert sind. Hier ist es vor allem die erste Position, die die positive Korrelation aus der Grafik 20 begründet. Grund hierfür könnte die Schwierigkeit der Optimierung sein: Der hohe Wert von Keyworddomains ist aus SEO-Sicht ist vermutlich gerechtfertigt, weil sich durch bloße URLOptimierung auf bestehenden Seiten keine ähnlichen Effekte erzielen lassen. Anders gesagt: Wer seine gesamte Seite auf eine Keyword-Domain setzt, der scheint es auch für Google mit diesem Keyword ernst zu meinen. Das schnelle Anpassen der URL über eine Rewriting-Regel scheint dagegen nicht mit deutlichen Verbesserungen honoriert zu werden.

6. Weitere Onpage Faktoren Wir haben uns bemüht, möglichst viele Faktoren auf ihre Auswirkungen zu untersuchen, soweit dies bei einer Analyse auf so großer Basis möglich ist. Neben den Faktoren die sich in Hauptpunkten zusammenfassen ließen gibt es deshalb noch eine Reihe von weiteren erfassten Faktoren – die jedoch nur wenig oder nicht anders als erwartet korrelieren. Dazu zählen die folgenden Onpage Faktoren:

Grafik 22: Spearman-Korrelation weitere Faktoren

Obwohl man durchaus vermuten könnte, dass Seiten mit vielen Multimediainhalten tendenziell besserer ranken (möglicherweise auch indirekt über bessere Usersignale, z.B. Social Media Links), ergab sich in unserer Analyse keine starke Korrelation für Seiten mit mehr Bildern (wobei alle Bilder außer Spacern gezählt wurden). Ebenso unerwartet ist die negative Korrelation der Textlänge zum Ranking – hier besteht vermutlich der Zusammenhang mit den Marken, die mit ihren Positionen konventionelle SEOLogik konterkarieren von weiter oben. Also: Sony macht auf seiner Image-Seite über SonyProdukte sicherlich weniger Worte als die meisten anderen Seiten, die gerne für „Sony“ ranken möchten. Es könnte also sein, dass die Textlänge doch ein Faktor ist – aber ein weniger starker als die Marke. Die Länge des Title und die Position des Keywords im Title (nach Buchstabe wie nach Wörtern) korrelieren alle leicht negativ – dies deckt sich mit dem Erfahrungswissen, dass

weiter vorne platzierte Keywords tendenziell stärker gewichtet werden und bei längeren Titles weniger Gewicht auf den einzelnen Keywords liegt. Allerdings wird man angesichts dieser schwachen Korrelationen von umfassenden und detaillierten Optimierungsmaßnahmen in diese Richtung zugunsten stärkerer Faktoren in vielen Fällen absehen können.

Detailansicht Bild, Text und Dateigröße Die Anzahl der Bilder in Abhängigkeit von der Position der rankenden Seite ist besonders interessant, wenn man sie mit der Anzahl der Wörter je Seite (jeweils als Indexwert, Position 30=1) vergleicht:

Grafik 23: Verlauf Text und Bild pro Rankingposition

  

Auf den Positionen 10-30 verlaufen beide Werte fast parallel. Auf den ersten Positionen hingegen verlaufen sie gegenläufig. Seiten auf den ersten Plätzen haben also nicht nur mehr Bilder – sie haben auch weniger Textinhalte, so dass die Bilder tendenziell mehr Aufmerksamkeit erhalten und in den Vordergrund treten. Auf gut rankenden Seiten scheint es also öfter vorzukommen, dass thematisch ähnliche Inhalte wie auf den hinteren Positionen tendenziell eher über Bilder und weniger im Text ausgedrückt werden – und möglicherweise bewertet Google gerade diese Kombination aufgrund der detaillierten Beschäftigung mit der Materie mit verschiedenen Medien positiv.

Diese erhöhte Verwendung geht einher mit einer erhöhten Dateigröße – wenn man in die obere Grafik den Verlauf der Größe der jeweils rankenden Seite aufnimmt, erhält man die folgende Ansicht:

Grafik 24: Verlauf Dokumentgröße, Text und Bild pro Rankingposition

Zumindest bei der rohen Dateigröße scheint es keine negative Korrelation zu geben – obwohl die damit verbundene Ladezeit ja schon länger als Rankingfaktor von Googles Seite proklamiert wird. Auch in den anderen Bereichen unserer Analyse ließen sich keine negativen Effekte der Dateigröße feststellen.

Zusammenfassung und Empfehlungen Hier noch einmal die Übersicht aller untersuchten möglichen Einflussfaktoren – in absteigender Reihenfolge ihres Spearman Rangkorrelationskoeffizienten : Ranking Faktor

Korrelation Richtung

Facebook Shares

0,31

Facebook gesamt

0,3

Facebook Comments

0,26

Facebook Likes

0,24

Anzahl Backlinks

0,23

Tweets

0,18

Anteil Nofollow Links

0,12

Existenz Keyword in Domain

0,12

Anteil Backlinks mit Stopword

0,07

10 Anteil Backlinks mit Keyword

0,07

11 Anzahl der Worte im Text

0,06

12 Anzahl der Worte im Text

0,06

13 Position des Keywords im Title (Buchstabe)

0,06

14 Position des Keywords im Title (Wort)

0,06

15 Anzahl der Bilder

0,05

16 Existenz Keyword in URL

0,05

17 Existenz Keyword in Description

0,04

18 Anzahl Adsense Blöcke

0,04

19 Existenz Adsense

0,04

20 Existenz Keyword in Title

0,04

21 Existenz Adlinks

0,03

22 Länge des Titles in Buchstaben

0,03

23 Existenz Keyword in H1

0,02

Auf der Basis der hier noch einmal in der Übersicht gezeigten Korrelationen der Rankingfaktoren mit einer guten Position empfehlen wir folgende Tipps für die Suchmaschinen-Optimierung im Jahr 2012: 

Für jedes Unternehmen wird es jetzt Zeit Social-Media Signale zu messen und User zu motivieren die Seite des Unternehmens bekannter zu machen. Denn es ist nicht mehr zu übersehen, dass Seiten mit einer starken Verlinkung aus Facebook, Twitter und Google+ heraus auch in den Suchmaschinen gute Positionen erhalten. Dieser Trend wird sich noch verstärken.



Gerade auf den Top-Positionen in den Suchergebnissen kann zu viel Werbung ein Hindernis sein. Dies bezieht sich vor allem auf Adsense-Anzeigen die oft das machen was Google selbst anprangert – nämlich im sichtbaren Bereich keinen Content sondern Werbung anzeigen.



Backlinks sind immer noch SEO-Gold. Allerdings ist hier eine sehr differenzierte Strategie notwendig, damit der Linkaufbau organisch erfolgt – oder zumindest so wirkt.



Zu einem konstant wichtigen Faktor ist die „Markenbekanntheit“ einer Webseite geworden. Diese zeigt sich u.a. nach der Suchhäufigkeit nach der Domain.



Klassische SEO-Faktoren wie Länge des Titles und Position des Keywords spielen nur noch eine sehr kleine Rolle.



Die Strategie „je mehr Text, desto besser das Ranking“ stimmt nicht mehr. Je stärker man in den Longtail geht, mag diese These aufgeweicht werden, aber für die betrachteten Keywords hat das die Analyse ergeben.



Strategien mit Keyword-Domains scheinen jedoch immer noch sehr gut zu funktionieren. Keyword im Dateipfad bringen aber kaum einen Vorteil.

Über Searchmetrics Die Searchmetrics GmbH ist der Pionier und international führende Anbieter von Search- und Social-Analytics-Software für Unternehmen und Online-Agenturen. Searchmetrics verfügt über eine einzigartige Server-Infrastruktur und Softwarelösung — die Searchmetrics Suite — mit der für Searchmetrics Kunden und Partner ständig sehr große Datenmengen über das Ranking von Websites, Such-Stichworten und der jeweils relevanten Wettbewerbergruppen aggregiert und auswertbar gemacht werden. Daneben gibt es die Searchmetrics Essentials TM, das Toolset für den schnellen Einstieg in die Suchmaschinen- und Social Network-Optimierung und ad-hoc-Analysen. Die Essentials bieten einen einfachen und schnellen Zugriff auf die Datenfülle der Searchmetrics SuiteTM zu einem günstigen Einstiegspreis. Neben diesen Software Services bietet Searchmetrics auch High-End SEO-Consulting Dienstleistungen, die Kunden gewährleisten, dass ihre Webinhalte auf den ersten Plätzen der führenden Suchmaschinen gefunden werden. Das Berliner Unternehmen, an dem die Verlagsgruppe Holtzbrinck und die Risikokapitalgesellschaften Neuhaus Partners und Iris Capital beteiligt sind, beschäftigt heute 95 Mitarbeiter und trägt mit seinen Software-Services bei Kunden wie Symantec, Crate&Barrel, bild.de, ProSiebenSat.1, ImmoWelt, Siemens, TUI und Hexal zu hervorragenden Suchmaschinenrankings bei. Searchmetrics hat Niederlassungen in London und New York und vertreibt seine SaaS Lösung über ein Netzwerk von über 100 Partnern. Weitere Informationen zu Searchmetrics und zum Searchmetrics-Partnerprogramm unter: www.searchmetrics.com