Deshalb betrachtet der gute SEO von heute Größen wie Host Popularity, Domain Popularity oder IP Popularity einer Website. Dabei wird jeweils gezählt, von wie vielen verschiedenen Hosts, Domains oder IP-Adressen Links auf eine Website verweisen. In der Branche wird sogar vermutet, dass Google auf die Daten der Domainregistrare zugreift und somit anhand der Inhaberdaten Verbindungen herstellen kann, die alleine aufgrund der IP-Adresse nicht zu erkennen wären.

Doch auch ohne Registrierungsdaten können zusätzliche Informationen ermittelt werden, die auf eine gewisse Verwandschaft von Websites hindeuten. So liefert eine einfache DNS-Abfrage die Nameserver zurück, die für eine Domain zuständig sind. Damit lässt sich meist auf den Provider zurückschließen. Ein Beispiel: Die beiden Domains certo-it.de und seo-niederbayern.de liegen unter den beiden IP-Adressen 217.115.142.76 bzw. 80.237.132.136 und weisen auf den ersten Blick keinerlei Gemeinsamkeiten auf. Eine detaillierte DNS-Abfrage aber zeigt, dass die jeweils eingetragenen Nameserver b1.wpns.hosteurope.de und b1.wsns.hosteurope.de bzw. ns1.hans.hosteurope.de und ns2.hans.hosteurope.de heißen. Extrahiert man von diesen Nameservern die Domain, bleibt bei jeweils nur “hosteurope.de” übrig.

Sicherlich kommt man an diese Infos auch über eine Whois-Abfrage oder über einen traceroute-Aufruf. Sind solche Abfragen aber im großen Stil notwendig, sind beide Alternativen zu langsam. DNS hingegen dürfte der schnellste und zuverlässigste Dienst im Internet sein. Es ist für Google somit ein leichtes, über eine simple DNS-Abfrage eine Verwandschaft der beiden Domains herzustellen. Und natürlich wird eine derart ermittelte Größe kein klassisches Ranking-Kriterium sein, sondern höchstens wieder nur ein Signal.

Ich habe deshalb in die Backlink-Abfrage-Funktion der Keyword-Datenbank die Größe “Provider Popularity” eingefügt. Damit sieht der Nutzer auf einen Blick, ob die Backlinks seiner Website eine unnatürliche Providerverteilung (=Verteilung der Nameserver-Domains) aufweisen.

Um zu demonstrieren, wie so etwas aussehen kann, hier ein Beispiel einer Website, die von einem typischen Linknetz gepuscht wird. Zwar hat der zuständige Optimierer brav darauf geachtet, viele verschiedene IP-Adressen (und sogar verschiedene Class-C-Netze) zu nutzen, aber zu viele Links haben die gleiche Nameserver-Domain:

Wer also sein Linknetz nach allen Regeln der Kunst aufbauen möchte, muss nicht nur darauf achten, verschiedenste IP-Adressen zu nutzen und die Registrierungsangaben zu differenzieren, sondern sollte auch einen Blick auf die Nameserver werfen, die für seine Linknetz-Domains zuständig sind. Sonst kann die mühsam aufgebaute Täuschung sehr schnell auffliegen.

Weitere schöne Ergebnisse ergeben sich derzeit für [regen schirme] – “Lokale Branchenergebnisse für schirme im Umkreis von Regen” – oder für [bogen], wie Regen ebenfalls eine Stadt in Niederbayern. Hier werden lokale Ergebnisse für “Pfeil und Bogen” in der jeweils durch die IP vermutete Gegend angezeigt. Google hat also offenbar noch ein paar Probleme mit der Zuordnung, was denn nun ein Ort und was eine Sache darstellt.

gefunden in den Kommentaren von Uwes Blogpost Vom Cookie zur IP

Die Branchenbuchanbieter im Web dürften angesichts dieses neuen Features alles andere als begeistert sein. Denn damit erzieht Google die Nutzer dazu, den Ort erst gar nicht mehr explizit anzugeben; schließlich ergibt der sich aus dem Nutzungskontext, hier also aus der IP-Adresse. Doch diesen Kontext kennt lediglich Google, nicht aber das Branchenbuch, das mit SEO-Maßnahmen über Google Traffic beziehen möchte.

Zugleich zeigt das Beispiel auch die derzeitigen Grenzen dieser Darstellung auf. Regensburg liegt gut 80 Kilometer von meinem tatsächlichen Standort entfernt. Das ist nicht gerade, was ich als “lokale Suche” bezeichnen würde. Allerdings zeigten Tests übers iPhone, dass dort die Ergebnisse auch in der Provinz deutlich brauchbarer sind. Und es dürfte gerade die zunehmende mobile Nutzung sein, auf die Google hier abzielt.

Wer mit der Funktion rumspielen möchte; ich habe diese lokalen Treffer bei folgenden Begriffen finden können: Restaurant, Zahnarzt, Arzt, Blumen, Sparkasse, Raiffeisen, McDonalds, Bahn, Bus, Kneipe, Cafe oder Bäckerei. Lustigerweise wurde die Box bei Schlüsseldienst nicht eingeblendet.

Zum anderen würde dies bedeuten, dass Google Links unter Stratokunden, die alle eine IP aus dem Block 81.169.145.* haben, geringer wertet, als solche von anderen Providern: völliger Unsinn.

Ich weiß ebenso wenig wie Google das nun tatsächlich handhabt. Ich bin aber überzeugt, dass die “Signale-Theorie” stimmt: Google zieht zur Bewertung einer Website eine Vielzahl an Parametern (sprich: Signale) heran. Sind davon zu viele außerhalb eines als “okay” betrachteten Bereichs, führt dies zu einer schlechteren Bewertung und in der Folge zu schlechteren Positionen. Der Sinn dieser Signale liegt darin, festzustellen, ob eine Website “normal” optimiert und insbesondere verlinkt oder ob irgendwie übertrieben wurde. Die Verteilung der Backlink-IP-Adressen ist, davon gehe ich aus, ein derartiges Signal.

Johannes’ Strato-Argument überzeugt mich ebenfalls nicht ganz: Eine Website, die überproportional viele Strato-Backlinks hat, ist sicherlich nicht “normal” verlinkt. Im Gegenteil: Ein solches Verlinkungsmuster deutet darauf hin, dass hier getrickst wurde. Eine Abwertung wäre entsprechend gerechtfertigt. Wir hatten dazu bei Neomo eine Reihe von Untersuchungen durchgeführt. Unsere Erkenntnis war, dass Spamseiten deutlich an der im Vergleich zur gesamten Backlink-Anzahl geringeren IP-Anzahl zu erkennen waren. Ich gehe jede Wette ein, dass Google schon längst ähnliche Experimente durchgeführt hat und zu den gleichen Schlussfolgerungen gekommen ist. Weshalb ich sehr wohl daran glaube, dass die Anzahl unterschiedlicher Backlink-IP-Adressen – idealerweise aus unterschiedlichen Subnetzen (das sind nicht immer die ersten drei Oktets!) – eine Rolle für die Google-Optimierung spielt.