Name ist Schall und Rauch lehrt uns Goethe im Faust, ein bekannter Spruch, der im Marketing falscher nicht sein könnte. Doch dass Namen, vor allem Produktnamen, auch für die Suchmaschinenoptimierung von zentraler Bedeutung sind, wird allzu oft übersehen.

Ich habe in den letzten Monaten mein altes Hobby der Fotografie für mich wiederentdeckt. Da ich viele Jahre der Entwicklung nicht mitbekommen hatte, musste ich mich intensiv einlesen und aktuelle Produktlinien mit ihren oftmals interessanten Produktnamen studieren. Nach langer Recherche bin ich beim Micro Four Thirds-Standard von Olympus und Panasonic gelandet.

Nun handelt es sich dabei um fotografisch hervorragende Produkte, trotzdem haben sie ein gewaltiges Handicap: Die Recherche im Web dazu ist alles andere als einfach. Denn die Nutzer, Blogger und Forenbetreiber haben sich die unterschiedlichsten Schreibweisen dafür ausgedacht:
Micro Four Thirds, Micro FT, MFT, M4/3, M43, Micro 4/3, µFT, uFT, µ43, u43

Diese Schreibweisen sind so unterschiedlich, dass Googles Synonymerkennung, die bei ähnlichen Fällen in die Bresche springt, hier komplett versagen muss. Zudem stehen einige der benutzten Kürzel für andere Produkte, vom BMW-Motor über die ungarische Autobahn bis zum Minensuchboot. Eine Suchanfrage, die alle Artikel über Objektive zu diesem System zeigen soll, müsste also in etwa so aussehen:
objektive m43 OR mft OR “m4/3″ OR µFT OR “micro four thirds” OR “micro ft”

Site-Suche

Doch nicht nur Google hat Probleme mit diesen Produktnamen, fast noch schlimmer wird’s bei Site-internen Suchfunktionen. Ein deutsches Forum etwa, das sich auf diese Art von Kameras spezialisiert hat, findet weder für die Suchanfrage m4/3 noch für µFT auch nur einen einzigen Treffer. Und auch Recherchen in Ebay oder Preissuchmaschinen führen nur mit einzelnen der oben aufgeführten Varianten zum Erfolg. Teilweise hat das mit der Zerlegung der Suchanfrage in einzelne Wörter zu tun, aber auch die Volltext-Engine der Datenbank MySQL scheint ihren Teil dazu beizutragen. Denn in der Standardeinstellung der Volltext-Suche ignoriert MySQL alle Wörter, die kürzer als vier Buchstaben sind.

Eine weitere Problemstellung zeigt sich am Micro Four Thirds-System recht schön. Hier haben Unternehmen eine ganz neue Art von Kamerasystem eingeführt, die es bisher nicht gab. Entsprechend gibt es dafür auch keinen etablierten Überbegriff. Nun haben die Marketer zwar an ein gemeinsames Logo inklusive gemeinsamer Website gedacht, aber keinen griffigen generischen Überbegriff ersonnen. Am nächsten kommt dem ganzen noch das Wortungetüm “spiegellose Systemkamera”, aber darunter fallen letztlich auch die seit sechzig Jahren etablierten Leica M-Kameras.

Dieses Beispiel zeigt uns, wie wichtig es ist Suchmaschinenoptimierung als Querschnittsaufgabe in einem Unternehmen zu sehen. Denn wenn der Produktname für Suchmaschinen untauglich ist, kann auch der beste SEO nichts mehr retten. Dabei gibt es im Fotografiebereich noch weitere Beispiele für solche Probleme.

Weitere Beispiele

Die bereits erwähnte Firma Leica hatte in den siebziger Jahren eine Abwandlung seines Modells M4 eingeführt und als M4-2 bezeichnet. Google interpretiert die Suchanfrage M4-2 aber als M42 – das ist ein zwar alter, aber weit verbreiteter Objektivanschluss und nebenbei noch das Kürzel für den unter Astronomen sehr bekannten Orionnebel. Entsprechend schwierig gestaltet sich auch hier wieder die Recherche.

Nun können wir den Marketingmenschen aus den Siebzigern nicht vorwerfen, zwanzig Jahre vor Google einen Google-untauglichen Namen entworfen zu haben. Allerdings lässt sich dieser Vorwurf der Firma Pentax nicht ersparen. Denn die findigen Japaner gaben im Jahr 2003 ihrer ersten digitalen Spiegelreflexkamera allen Ernstes den Namen *ist D – richtig, das Sternchen ist ein Teil des Produktnamens! Google kommt zwar inzwischen damit recht gut zurecht, Ebay aber interpretiert den Stern als Platzhaltersymbol und moniert, dass mindestens zwei Buchstaben davor stehen müssten, in den Suchergebnissen findet sich denn auch kein einziges Pentax-Modell.

So geht’s besser

Die Liste mit solchen Fällen ließe sich noch lange fortführen, vor allem wenn wir einen Blick auf die Produktbezeichnungen im Industriebereich werfen. Namen wie “C 5E” oder “P 2000″ sind hier an der Tagesordnung. Ohne weitere Zusätze sind diese absolut nichts sagend und Treffer ergeben sich höchstens zufällig. Eine weitere Komplexität ergibt sich aus den teils enorm kurzfristigen Produktzyklen. Oft ist ein Produkt kaum auf der Website aufgeführt, wird es schon durch ein anderes ersetzt. Und die Bezeichnung ändert sich dabei natürlich – wobei das gar nicht so sein muss.

Wie so oft, macht uns auch hier Apple vor, wie wir damit besser umgehen können: Apple setzt auf langlebige Produktnamen, die genaue Produktbezeichnung kennen oftmals noch nicht mal die Eigentümer der Geräte. Das Apple MacBook etwa gibt es seit Frühjahr 2006, mit inzwischen über zwanzig verschiedenen Varianten – auf der Homepage ist aber immer nur vom MacBook die Rede. Diese Langlebigkeit hilft für SEO ungemein, macht es allerdings Kunden und dem Support nicht gerade einfach, das richtige Zubehör oder die richtigen Ersatzteile zu finden. Umgekehrt ist aber eine Produktbezeichnung wie etwa “Acer Aspire Timeline X 4830TG-2434G75Mibb” auch nicht eben kundenfreundlich.

Diese Beispiele verdeutlichen jedenfalls, dass Suchmaschinenoptimierung nicht erst auf der Website beginnen kann. Bereits lange bevor ein Unternehmen an SEO denkt, werden Entscheidungen getroffen, die erheblich sein können für den Erfolg eines Angebots. Um so wichtiger SEO deshalb für ein Unternehmen ist, desto früher müssen SEO-Aspekte in den Produktmanagement- und Marketingprozess einfließen.

Als Hilfestellung in diesen Fragen haben wir eine kleine Checkliste Produktnamen zusammengestellt, die Sie als PDF auf unserer Agenturseite im Bereich SEO-Wissen herunterladen können.

Seit im Frühjahr Google mit einem großen Update den US-Index und wenig später auch den britischen Index aufgeräumt hat, wurde gerätselt, wann denn das Panda-Update in Deutschland zuschlagen würde. Einem Beitrag im Google-Blog zufolge ist es nun auch hierzulande soweit: Der Panda ist in Deutschland angekommen!

Doch wie wirkt sich das Panda-Update bei uns aus? Ich habe einen kleinen Schnellvergleich von vier Preis- bzw. Produktvergleichsseiten durchgeführt. Basis waren vier Sets von jeweils 15 Keywords, zu denen die betrachteten Websites vor Panda auf Platz 1 zu finden waren. In der Tabelle habe ich nun die Situation nach Panda dargestellt:

So konnte Idealo.de von seinen fünfzehn Platz-Eins-Platzierungen dreizehn verteidigen – und die beiden “Verlierer” ranken immer noch in den Top 10. Doch auch die Sites, die von Panda Deutschland erwischt wurden, scheinen nicht so schwer getroffen zu sein wie die Verlierer beim US-Panda. Zwar verlor dooyoo.de für alle untersuchten Keywords Platz eins, rankt aber immer noch für all diese Suchbegriffe in den Top 10. Insgesamt ist von den betrachteten sechzig Rankings nur ein Ranking aus den Top 10 gerutscht.

Bestätigt sich der Trend dieser ersten Schnellmessung, scheint sich Panda in Deutschland anders auszuwirken als im englischsprachigen Raum. Dort war der Anteil der Rankings, die komplett abgestürzt sind, weitaus größer.

Und ganz frisch kommen auch schon die ersten Zahlen von Sistrix rein:
Panda-Verlierer in Deutschland

Für mich wäre die SEOkomm auch letztes Jahr bereits ein Pflichttermin gewesen, liegt sie doch in Salzburg fast vor meiner niederbayerischen Haustür und ist somit die geografisch nächstgelegene SEO-Konferenz. Allerdings war ich letzten Herbst durch viele andere terminliche Verpflichtungen – nicht zuletzt die Zehn-Jahres-Feier von Suchmaschinentricks.de – recht eingespannt, weshalb mir diese tolle Veranstaltung entgangen ist. Heuer aber habe ich die SEOkomm fest eingeplant und freue mich, als Besucher ohne Vortragsstress auf einer SEO-Konferenz dabei zu sein.

Die SEOkomm findet am 25. November 2011 in Salzburg statt.
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Zur Anmeldung

Denn das Update zielt auf die (oftmals eben nicht vorhandene) inhaltliche Qualität und diese Qualität hat wenig mit Brands zu tun. Wir müssen uns nur einmal erinnern, mit welch spammigen Seiten so manche Online-Ableger von bekannten Printmedien in den letzten Jahren angetreten waren. Das Brand-Update 2009 hatte ja eine ganz andere Zielsetzung: Damals hatte Google offenbar festgestellt, dass viele Nutzer bei der Suche nach generischen Begriffen – etwa Drucker – bekannte Brands wie Canon oder Brother vermissten. Für diese Zielsetzung ist die Auswertung des Brandtraffics sinnvoll. Im Farmer-Update geht es hingegen darum, die Seiten vorne anzuzeigen, die bessere Qualität haben. Überlegen wir deshalb einmal, wie diese Qualität algorithmisch gemessen werden könnte.

Semantische Analyse

Auf den ersten Blick naheliegend wäre es, die inhaltliche Qualität eines Textes automatisiert zu bewerten. Doch kann das wirklich funktionieren? Werfen wir dazu einen Blick auf folgenden Pseudo-Ratgeber-Text:
Gartenteich anlegen
Um im eigenen Garten einen Gartenteich anlegen zu können, benötigen wir eine Teichfolie, manchmal auch einfach Teichplane genannt. Viele Heimwerker würden nun hergehen und ein Loch graben, doch wir sparen uns diese Arbeit. Wir schichten einfach einen runden Sandwall auf und legen die Folie hinein. Nun durchlöchern wir unsere Teichfolie, denn das befördert den Sauerstoffaustausch und verhindert die Algenbildung. Wenn wir jetzt noch unseren Tümpel mit Wasser aus dem Schlauch füllen, ist unser selbstgemachter Gartenteich auch schon fertig.

Dieser Text ist sprachlich ordentlich geschrieben und setzt sogar einige Synonyme ( für die Freunde der Latent Semantischen Optimierung) ein. Trotzdem ist jedem Menschen klar, dass so nie ein Gartenteich funktionieren würde. Aber kann tatsächlich eine Maschine erkennen, dass der Sandwall dem Wasserdruck nicht standhielte und eine durchlöcherte Folie nicht für bessere Sauerstoffversorgung sorgte? Bis wir soweit sind, dürften noch einige Jahrzehnte vergehen.

Nutzerverhalten

Ich habe in einem früheren Artikel bereits die Möglichkeiten, die Google hat, das Nutzerverhalten zu bewerten, einmal dargelegt. Die dort geschilderten Möglichkeiten ließen sich auch einsetzen, um die Qualität von Artikeln auf Contentfarmen zu bewerten. Allerdings ist die Analyse dieser Daten sicherlich nicht so ganz einfach. Wer einen Gartenteich anlegen möchte, wird bei der Recherche meist mehr als nur einen Artikel lesen. Wenn also der Nutzer auf die Ergebnisse eins, zwei und drei geht und dann (von Googles Radar) verschwindet, heißt das, dass eins und zwei schlecht, Artikel drei aber gut war? Oder einfach nur, dass der Nutzer nach dem dritten Artikel bemerkt hat, dass alle wesentlichen Hinweise ähnlich sind und er somit seine Recherche abbrechen kann?

Für so weitreichende Entscheidungen wie sie offensichtlich beim Farmer-Update getroffen wurden, erscheinen mir die Daten des Nutzerverhaltens auf den Google-Suchergebnisseiten zu schwammig zu sein als dass Google diesen Daten alleine vertrauen würde.

Social Media Signale

Allerdings ist das Web heute voll von Hinweisen auf das Verhalten von Nutzern – und Google kann viele davon abgreifen. Denn Nutzer stellen heute mit guten Inhalten alles mögliche an: Sie twittern URLs, sie stellen Artikel in Bookmarking-Dienste wie Mister-Wong ein oder sie teilen sie mit ihren “Freunden” auf Facebook.

Anzahl von Backlinks auf die beispielhaft ausgewählten Content-Farms.

Um einen Eindruck davon zu bekommen, ob sich daraus Rankingsignale für unseren Zweck ableiten ließen, habe ich für jeweils drei zufällig ausgewählte Farmer-Verlierer und -Gewinner über Yahoo die Backlinks aus den drei Social-Diensten Twitter, Facebook und Mister-Wong ermittelt und aufgelistet. Mir ist bewusst, dass die Erhebung dieser Zahlen über Yahoo alles andere als zuverlässig ist. Aber ich möchte hier ja auch keinen Beweis antreten, sondern lediglich einen Denkanstoß geben. Und die Zahlen deuten an, dass das Farmer-Update womöglich in diese Richtung gehen könnte.

Ich höre schon den Einwand, dass diese Dinge ja einfach manipuliert werden könnten. Und ja, das ist richtig. Das gibt Matt Cutts im Wired-Interview explizit zu:

But for example, our most recent algorithm does contain signals that can be gamed. If that one were 100 percent transparent, the bad guys would know how to optimize their way back into the rankings.

Diese Aussage legt zudem nahe, dass es keine tiefsinnigen semantischen Analysen gibt und auch die Auswertung des Nutzerverhaltens auf den Google-SERPs nicht das zentrale Kriterium ist – beide Punkte wären nicht so einfach zu manipulieren. Getwitterte und gefacebookte URLs sind hingegen recht einfach zu beeinflussen; auch wenn Google garantiert detailliertere Analysen macht als nur die pure Anzahl an Erwähnungen zu bewerten. So wäre eine erste Verbesserung, nicht die pure Anzahl an Social-Mentions heranzuziehen, sondern diese in Relation zur Anzahl vorhandener (oder in einem bestimmten Zeitraum veröffentlichter) Artikel zu setzen. Ich kann mir jedenfalls gut vorstellen, dass solche Analysen zumindest als Teil der Spam-Signale mit eingeflossen sind. Und wer meint, solch vage Zahlen eignen sich nicht als Ranking-Parameter, der möge nochmals meinen Artikel über Spam-Signale und Ranking-Faktoren lesen.

Sobald das Farmer-Update (oder Panda-Update, wie Google es nennt) auch hierzulande angekommen ist, sollten wir uns leichter tun mit einer Analyse. Wenn auch die Geschichte der letzten großen Updates – Mayday, Brand – zeigt, dass es uns Google immer schwerer macht, die Änderungen zu durchschauen.

Weiterer Lesestoff

Zusammenstellung der Gewinner und Verlierer
Offizieller Google-Post
Algorithmus-Änderung: Google sucht nach Qualität
Zahlen zu den Gewinnern und Verlierern

Trotzdem können wir daraus viel lernen: Wenn DAUs schreien, das Internet sei kaputt, dann ist ausnahmsweise Google nicht erreichbar. Und wenn wir SEOs schreien, Google macht schon wieder Update, dann hat ausnahmsweise Sistrix falsche Daten …

Anfang Mai gab’s das Mayday-Update, das zu etlichen Verlusten etablierter Websites im Longtail-Bereich führte. Davon waren auch Websites von Kunden betroffen, so dass ich seither neben diesen Kundensites eine Menge an Websites regelmäßig begutachte, die eine ähnliche Charakteristik aufweisen. Wie ich heute beim Check dieser Websites feststelle, haben sich die Sichtbarkeitsindizes gerade der Sites deutlich verschlechtert, die beim Mayday-Update vor drei Monaten relativ ungeschoren davon kamen.

Hier eine Auflistung von Websites und deren aktuelle Verluste des Sichtbarkeitsindex gegenüber der Vorwoche. In der dritten Spalte zum Vergleich die Änderungen während des Mayday-Updates vom 26. April bis zum 17. Mai.

Diese Websites stammen aus drei verschiedenen Branchen. Der Sichtbarkeitsindex reicht von 7 bis etwa 80. Auch bei den aktuellen Änderungen scheinen vor allem wieder die Longtail-Rankings eine Rolle zu spielen. Allen ist gemeinsam, dass die Anzahl der Keywords, unter denen sie in den Top100 zu finden waren, deutlich weniger wurden. Und alle Websites haben eine nicht unerhebliche Menge an Seiten mit sehr wenig Content im Index – es passen also wieder genau jene Beschreibungen wie bereits zum Mayday-Update. Habt Ihr ähnliche Erfahrungen? Beobachtungen? Erklärungen?

Viel wird darüber diskutiert, was einen guten Linkbait ausmacht und wie ein guter Linkbait zu konstruieren ist – und so sehen denn auch viele Linkbaits aus: konstruiert. Da werden leere Schuhschachteln durch die Gegend geschickt oder der Einbau eines Shopwidgets mit der Teilnahme an einer Verlosung belohnt. Dabei sind sich viele SEOs einig, dass der beste Linkbait der ist, der gar nicht als solcher wahrgenommen wird. Deshalb habe ich nun einige Linkbaits enttarnt, die zunächst gar nicht als Linkbaits zu erkennen waren. Darunter sind einige Linkbaits, die so gut getarnt erscheinen, dass nicht mal die Urheber wissen, dass sie einen Linkbait in die Welt setzten.

Vaporware

Für einen Linkbait hervorragend geeignet ist die Ankündigung von Vaporware. Im Idealfall hängt sich dieser Linkbait an einen globalen Hype und kommt in dessen Windschatten zu enormer Popularität. Wie das geht, hat dieses Jahr die Berliner Neofonie mit ihrem WeTab gezeigt: Man warte auf den nächsten Apple-Knaller, kündige dann ein ähnliches Produkt an und stelle einen Prototypen davon der Öffentlichkeit vor. Ist jene dann enttäuscht, weil niemand das Ding anfassen darf und zudem Windows-Fehlermeldungen erscheinen, wird die sowieso schon große Zahl an Links nochmals gesteigert. Schließlich gilt beim Backlinkaufbau der alte Satz ganz besonders: No News is bad News – und Bad News geben gute Links. Linkbuilder, die wirklich mutig sind, treiben den Vaporware-Ansatz auf die Spitze und benennen das Produkt mitten in der Kampagne um, was weitere Links einbringt.

Um den Linkbait gut zu tarnen, geht der professionelle Vaporware-Linkbuilder her und hat zu Beginn der Kampagne nicht mal eine eigene Zielseite, sondern lässt die Links auf ein Facebook-Profil setzen. Die bereits erwähnte Umbenennung gibt dann die Möglichkeit, nun eine eigene Zielseite für den Linkbait zu starten. Da der Hype des Linkbaits inzwischen so groß ist, erzeugt alleine diese neue Website wieder zusätzliche Links.

Das Ergebnis der Bemühungen kann sich sehen lassen: Innerhalb weniger Monate konnte die Website eine IP-Popularity von mehr als 500 erreichen, darunter Backlinks von wichtigen Websites wie Wikipedia, ORF oder Engadget.com. (Es hält sich nach wie vor das Gerücht, dass es sich dabei nicht um eine Vaporware handeln würde, sondern ab dem 19. September das Gerät tatsächlich ausgeliefert wird. Lassen wir uns überraschen.)

Absolut unsinnige Artikel

Wem der Vaporware-Ansatz eine Nummer zu groß ist, der kann sich auf die uralte Linkbuilder-Idee stürzen und kontroverse Artikel schreiben. Allerdings muss das dann schon wirklich so Banane sein, dass manche Blogger ihre Linkbait-Aversion ablegen und den Beitrag trotzdem verlinken. Gelungen ist das der “Berliner Umschau” mit einer bahnbrechenden Erkenntnis:

Google, Bing, Yahoo usw. verkaufen hochstehende Suchergebnisse an den Meistbietenden!

Gemeint waren damit natürlich die seit einem Jahrzehnt etablierten Adwords-Anzeigen. Immerhin hat das für ca. 10 Links gesorgt. Ich gebe die Quelle hier nur als Text an, da die nervigen Pop-Up-Werbebanner einer Verlinkung entgegenstehen: http://www.berlinerumschau.com/index.php?set_language=de&cccpage=25062010ArtikelPanoramaWeiss1

In der gleichen Größenordnung wurde ein Artikel verlinkt, der einfach mal eine vollkommen hirnrissige Behauptung über Erlang und Java aufstellt:

While many people don’t realize it, Erlang was first implemented on the JVM.

Dabei lässt sich der Autor, der so tut als wolle er eine Satire versuchen und so seinen Linkbait tarnt, nicht von Details stören. Etwa der Tatsache, dass Erlang längst im Produktiveinsatz war, als Java noch entwickelt wurde.

Geile Ideen

Doch auch der Linkbait über richtig geile Ideen ist nach wie vor für den Linkaufbau geeignet. So hat das Sealife in Oberhausen einen genialen Linkbait mit dem Fan-Orakel Paul organisiert. Auch hier lief der getarnte Linkbait wie aus dem Lehrbuch: Man nutze einen vorhersehbaren Hype, in diesem Falle die Fußball-WM. Dazu starte man eine tolle Idee – darauf, einen Kraken Fußballspiele tippen zu lassen, muss man ja erst mal kommen. Und dann wird das über Deutschlands Hype-Machine Nummero Uno – bild.de – verbreitet. Dumm nur, dass die Sealife-Linkbuilder verpennt haben, ihrem Medienstar eine eigene Website einzurichten. Vielleicht sollten sie sich mal bei der Neofonie erkundigen, wie der zweite Teil des Hype-Linkbaitings so funktioniert.

Aber auch im Windschatten eines Windschattenfahrers lässt sich noch gut linkbaiten. Das hat das Wurstblog eindrucksvoll belegt. Kaum hatte das Krakenorakel einen spanischen Sieg vorhergesagt, konterte das Wurstblog:

Orakel-Krakauer “Pavel” sagt deutschen Sieg voraus.

Als Lohn für diese schöne Idee gab’s Backlinks von 25 verschiedenen Domains. Für eine Website mit einer Domain-Popularity von 169 (nach heutigem Stand) ist das eine ordentliche Steigerung.

Sollen richtig viele Links rausspringen, muss sich der Linkbuilder aber auch richtig tolle Sachen einfallen lassen. Ein Beispiel für “richtig toll” ist ein Projekt einiger MIT-Studenten, die sich als Raumfahrer betätigt haben. Das klingt zwar wie ein Multi-Millionen-Dollar-Ding, kostete aber in Wirklichkeit läppische 150 Dollar. Die Studenten ließen dazu einen Ballon in die Stratosphäre starten, hängten ein GPS-Gerät und eine billige Digitalkamera dran und organisierten sich auf diese Weise Links von CNN, Guardian, Spiegel und diversen Universitäten. Die IP-Popularity der Site liegt zehn Monate nach dem Launch bei 652.

Wer das Projekt nachbauen möchte, der findet auf der verlinkten Seite auch detaillierte Anweisungen zur Umsetzung. Allerdings sollte sich der geneigte Near-Space-Linkbuilder mit der Deutschen Flugsicherung sowie dem Luftfahrt-Bundesamt in Verbindung setzen.

Die Toolbox besteht aus den fünf Modulen SEO, SEM, Backlinks, Monitoring und Universal, ich werde mich aber auf die beiden für Suchmaschinenoptimierer wichtigsten Module – SEO und Backlinks – konzentrieren. Ziel dieses Tests ist nicht, alle Features aufzulisten, sondern vielmehr auf die Nutzung der Sistrix-Tools in der täglichen Arbeit als SEO-Consultant einzugehen. Ein großer Schwerpunkt im SEO-Consulting liegt ja darin, auf einer Kunden-Website Fehler zu finden, also “SEO-Forensik” zu betreiben. Gerade dafür ist die Sistrix-Toolbox sehr gut geeignet.

Sichtbarkeitsindex

Kernstück des Moduls “SEO” ist der Sichtbarkeitsindex, der sich aus den Platzierungen zu etwa 250.000 Keywords berechnet. Damit ist der Sichtbarkeitsindex ein guter Maßstab für den Erfolg einer Website in Google und inzwischen so etwas wie eine etablierte Währung für Websites. Wurde früher der PageRank als Vergleichsgröße benutzt, so hat nun der Sichtbarkeitsindex diese Rolle übernommen. Für mich als SEO-Consultant ist der Verlauf des Sichtbarkeitsindex der vergangenen 12 Monate unglaublich praktisch. Hier sehe ich auf einen Blick, wie sich die Website entwickelt hat und erhalte Aufschlüsse über mögliche Ansatzpunkte wie Google-Strafen oder technische Umstellungen, die womöglich zu Problemen führten.

Zeigt sich bei einer Website ein deutlicher Absturz im Sichtbarkeitsindex, so gibt es dafür im Normalfall zwei mögliche Erklärungen: Entweder strafte Google die Website ab oder der Betreiber hat ein technisches Problem verursacht. Bei einem derart drastischen Absturz wie in der Grafik oben, ist eine Abstrafung die wahrscheinlichste Erklärung. Denn selbst heftige technische Dummheiten wie eine Sperre in der robots.txt oder ein Canonical-Tag, der alle Unterseiten auf die Homepage umbiegt, bringen für gewöhnlich keinen solchen Totalabsturz zustande.

Die in der folgenden Grafik sichtbare Verschlechterung trat wegen eines Fehlers im Umgang mit Session-IDs im Online-Shop ein. Der Betreiber hatte versehentlich wieder Session-IDs eingeschaltet, worauf Google mit Ranking-Problemen reagierte, wie im Sichtbarkeitsdiagramm schön zu sehen ist:

Wieso aber kam es zu den deutlich schlechteren Rankings? Die Session-ID führte dazu, dass Google viele Seiten aus seinem Index entfernte, da die Crawler aufgrund der Session-ID Probleme hatten, neuen und bereits bekannten Inhalt zu unterscheiden.

Wie im letzten Diagramm deutlich wird, ist eine Gegenüberstellung der Verläufe des Sichtbarkeitsindex und der Anzahl indexierter Seiten für die Analyse sehr hilfreich. Denn es ist wenig verwunderlich, dass die Sichtbarkeit abnimmt, wenn Google tatsächlich vorhandene Seiten mit Inhalt aus dem Index wirft. (Leider hat Google durch sein im März verursachtes “Gewackel” bei der site:-Abfrage die Beobachtung dieses Problems etwas beeinträchtigt.)

SEO-Forensik

Doch nicht nur der Sichtbarkeitsindex gibt Aufschlüsse über Abstrafungen oder technische Probleme. Auch die Verteilung der Ergebnisse auf die zehn von Sistrix abgefragten Ergebnisseiten (Seite 1 = Position 1 bis 10, Seite 2 = Position 11 bis 20 usw.) kann einen Hinweis auf Probleme geben.

Obige Grafik zeigt den typischen Verlauf für eine halbwegs optimierte Website ohne erkennbare Probleme. Auf einer Kundenwebsite aber fand ich nun folgende Verteilung:

Der geringe Anteil an Top-10-Platzierungen alleine ist noch kein sicheres Anzeigen für ein Problem oder gar eine Google-Penalty. Gerade auf gering verlinkten Websites zeigt sich eine derartige Verteilung recht häufig; die schlechten Platzierungen sind einfach ein Anzeichen dafür, dass die Website zu schwach ist für bessere Positionen.

Für unsere weitere SEO-Forensik hilft uns aber wieder die Historie der Sistrix-Toolbox. Denn wir können uns die SERP-Verteilung auch in der Vergangenheit anschauen. Im Fall meiner o.a. Kundenwebsite ergab sich vor einem Jahr noch eine ganz andere Verteilung:

Die beiden gezeigten Verteilungen ergaben sich bei einem in der Zwischenzeit nur leicht angestiegenen Sichtbarkeitsindex. Die deutlichen Positionsverschiebungen müssen einen Grund haben, der mit dem Kunden abzuklären ist.

Ebenfalls mit dem Kunden abzuklären ist die jeweilige Konkurrenzsituation. Hier ergibt sich oft das Phänomen, dass Kunden – vor allem bei Mittelständlern mit geringer Webkompetenz kommt das vor – zwar ihre Offline-Konkurrenz kennen, aber nicht einzuschätzen wissen, wer denn online, also im Google-Index, mit ihnen konkurriert.

Hier hilft die Sistrix-Toolbox mit der Funktion “Konkurrenzanalyse”. Dazu präsentiert uns die Anwendung Websites, die zu den gleichen Begriffen ranken wie die angefragte Website. In vielen Fällen ist diese Konkurrenzliste richtig gut und ich habe bereits mehrmals erlebt, dass ein Kunde im Beratungsgespräch erstaunt zugeben musste: “Richtig, die sind auch noch Konkurrenten.” Gleicht man also die Sistrix-Konkurrenzliste mit den vom Kunden zusammengestellten Wettbewerbern ab, so erhalten wir eine umfassende Liste der künftig zu beobachtenden Mitbewerber.

Keywords

Neben dieser aufklärerischen Arbeit hilft uns das SEO-Modul vor allem mit seinem Keywords-Bereich weiter. Die Funktion “Keywords” listet alle Suchanfragen auf, zu denen die Website in den Top-100 gefunden wurde – und die von der Sistrix-Toolbox wöchentlich abgefragt werden. Für suchmaschinentricks.de erhalten wir z.B. 366 platzierte Keywords, für amazon.de schon 468.000 Keywords. Natürlich stehen diese Daten für eine detaillierte Offline-Analyse auch zum Download bereit.

Im Beratungsgeschäft ist es oftmals sehr aufschlussreich, Kunden zu zeigen, unter welchen Begriffen sie vorne zu finden sind und im Vergleich dazu zu präsentieren, mit welchen Keywords die Konkurrenz vorne steht. Damit lassen sich schon mal Maßnahmen durchsetzen, die zuvor mit Verweis auf irgendwelche firmeninterne Grundsätze als “nicht machbar” galten.

Unter der Funktion “Chancen” zeigen die Sistrix-Tools jene Suchbegriffe an, mit denen die Website irgendwo zwischen 11 und 100 platziert ist, die aber ein hohes Trafficpotenzial vermuten lassen. Natürlich sollten wir diese Liste nicht blind abarbeiten. Denn der Screenshot mit Vorschlägen für Suchmaschinentricks.de zeigt, dass nicht alle vermeintliche Chancen tatsächlich Potenzial haben. Mit omd etwa würde ich wohl nur noch Achtziger-Jahre-Fans von Maid of Orleans erreichen, nicht unbedingt meine Kernzielgruppe …

Zum Abschluss möchte ich noch eine relativ neue Funktion der Toolbox vorstellen, die mir außerordentlich gut gefällt: Neue Keywords. Hier gebe ich bis zu drei Konkurrenzsites ein und erhalte eine Liste von Keywords, unter denen zwar diese Konkurrenzsites gefunden werden, meine Website aber nicht. Diese Funktion lässt sich zudem nicht nur auf den Standard-Keyword-Stamm von 1 Million Suchanfragen anwenden, sondern auch auf die Longtail-Keyword-Liste. Damit lassen sich sehr schnell Lücken im eigenen Keyword-Korb aufdecken.

Soweit also der erste Teil meines Tests der Sistrix-Toolbox. Sobald ich zwischen Konferenzen und Kundenterminen Zeit finde, werde ich den zweiten Teil zum Thema Backlink-Analyse nachreichen.

Trotz dieser Begeisterung über eine rundum gelungene Konferenz, eine Sache bewegt mich doch: Viele Teilnehmer sind mir zu passiv. Da kommen mehrere hundert fortgeschrittene und Experten-SEOs zusammen, doch was passiert in vielen Sessions: Man lässt sich berieseln. Konsumiert, so wie man einen Vortrag auf der SES oder SMX konsumiert. Okay, die anschließenden Fragen sind meist qualifizierter als bei den anderen Konferenzen, aber doch fehlt mir irgendwie das Feuer.

Wenn ich Programm und Teilnehmerliste abgleiche, sind fast 80 Prozent der “Fortgeschrittenen” und “Experten” nur als Zuhörer dabei. Für eine Branche, die vom Austausch der Erfahrungen lebt, ist mir dieser Wert zu hoch. Aber vielleicht war ich auch nur in den falschen Sessions. Oder ich erwarte zu viel.

Auf der SEMSEO-Konferenz, die letzten Freitag in Hannover stattfand, stellte Mario Fischer die Zeitschrift Website Boosting vor. Website Boosting wird ein zweimonatliches Magazin werden, das tiefgehende Artikel über SEO, SEM/SEA, E-Commerce und Usability bringen wird. Fischer ist bekannt als Autor des Buches mit dem gleichen Titel “Website Boosting” und sieht das neue Printmagazin als Fortsetzung seines Buches an.

In der ersten Ausgabe, die als Leseprobe noch im März erscheint und über die Website kostenlos angefordert werden kann, schreibt Mario Fischer über Linkaufbau, es gibt ein ausführliches Interview mit dem Google-Index-Hüter Matt Cutts, einen Artikel über Conversion Rate Optimierung und ich habe einen Artikel über Keyword-Recherche beigesteuert.

Video (4m51s): Vorstellung der Zeitschrift auf der SEMSEO-Konferenz

Ich bin überzeugt, dass diese Zeitschrift zum absoluten Muss für jede Online-Marketer werden wird. Das Jahresabo (6 Hefte) kostet 51,- Euro und kann ab sofort auf der Website bestellt werden.

PageRank (..) is just one of over 200 signals that can affect how your site is crawled, indexed and ranked

Was aber ist mit Signal gemeint? Google wendet sich damit gegen das verbreitete Schwarz-Weiß-Denken: Eine Seite hat viele Footer-Links, also ist sie Spam. Eine Seite hat sehr hohen Trust, also kann sie kein Spam sein. Vielmehr geht es darum, eine Vielzahl von Hinweisen oder Merkmalen – Signale eben – auszuwerten und fürs Ranking zu benutzen. In gewisser Weise sind Signale nichts anderes als “weiche” Rankingfaktoren: Sie können einen Einfluss haben, müssen aber nicht. Erst wenn mehrere Signale zusammenwirken, hat das Einfluss auf die Position der bewerteten Seite. Insbesondere wenn’s um die Spamerkennung geht, sind Signale für Google wichtig. Ein böser Link alleine führt kaum zu einer Abwertung. Erst wenn Google sieht, dass viele böse Links vorhanden sind, aber wenige gute, kann das Auswirkungen haben.

Dabei ist der Umgang mit Signalen nichts, was Google erfunden hätte. Das grundlegende Vorgehen wird seit Jahren in E-Mail-Spamfiltern angewendet. In einer ansonsten tadellosen E-Mail wird das einmalige Vorkommen von “viagra” nicht zur Bewertung als Spam führen. Kommen aber zum Signal “viagra” noch weitere Signale (eine zweifelhafte Absender-IP, weitere böse Wörter usw.) hinzu, wird der Spamfilter die E-Mail irgendwann als Spam deklarieren.

Übertragen wir doch dieses Vorgehen einmal auf die Spamerkennung von Suchmaschinen. Wo E-Mail-Filter mit bösen Wörtern hantieren, muss sich der Google-Algorithmus mit Spamsignalen herumschlagen. Dazu könnten Signale gehören wie “Zu viele böse Backlinks”, “Zu hohe Keyword-Dichte” oder “Zu viele externe Footer-Links”. Wir nennen diese drei Kriterien k₁, k₂ und k₃. Alle Kriterien gemeinsam bezeichnen wir als K. (In Wirklichkeit gibt es natürlich viel mehr als nur drei solcher Signale, ich möchte das ganze hier aber relativ einfach halten.)

Nun haben die Google-Anti-Spam-Mitarbeiter fleißig hunderttausende von bösen und guten Seiten untersucht, entsprechend eingeteilt und dabei folgende Wahrscheinlichkeiten festgestellt:

Die Tabelle sagt aus, dass lediglich auf 10 Prozent der guten Seiten (“Ham”) zu viele böse Backlinks gefunden wurden, aber auf 80 Prozent der bösen Seiten (“Spam”). Entsprechendes gilt für die anderen beiden Kriterien. So sehen wir auf einen Blick, dass das Kriterium “Böse Backlinks” ein gutes Signal für eine Spamseite ist. Würde Google nun aber eine Regel aufstellen, die sagt: “Wer zu viele böse Backlinks hat, ist Spam!”, dann würden zehn Prozent aller guten Seiten fälschlicherweise als Spam deklariert. Eine derart hohe Fehlerrate dürfte Google sicherlich zu hoch sein. Würde Google aber umgekehrt verlangen, dass alle drei Kriterien erfüllt sein müssen, kämen zu viele böse Seiten in den Index.

Falsche Wahrscheinlichkeiten

Unser Problem liegt nun darin, dass wir die “falschen” Wahrscheinlichkeiten haben. Die obige Tabelle zeigt uns, dass 80% der Spamseiten zu viele böse Backlinks haben. Etwas mathematischer ausgedrückt heißt das:

Das liest sich in etwa so: Die Wahrscheinlichkeit, dass das Kriterium k₁ unter der Voraussetzung “Spam” erfüllt ist, liegt bei 0.8.

Uns interessiert aber genau die “umgekehrte” Wahrscheinlichkeit! Also die Wahrscheinlichkeit, dass eine Seite unter der Voraussetzung K “Spam” ist:

Für diese Umkehrung gibt es (unter bestimmten Voraussetzungen) eine bereits seit dem 18. Jahrhundert bekannte Formel, der berühmte Satz von Bayes, der dem Bayes-Filter seinen Namen verlieh.

Was sind nun aber die beiden Wahrscheinlichkeiten P(Spam) und P(K)? P(Spam) gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Seite “Spam” ist – das entspricht also einfach dem Anteil der Spamseiten an allen Seiten im Google-Index. Wir nehmen an, ähnlich wie im klassischen E-Mail-Spamfilter, dass sich gute und böse Seiten die Waage halten, die Spamwahrscheinlichkeit also bei 50 Prozent liegt:

P(K) hingegen ergibt sich aus der Signal-Tabelle. Da entsprechend unserer Annahme “Ham”- und “Spam”-Seiten gleichverteilt sind, erhalten wir:

Setzen wir nun die Daten ein, ergibt sich diese kleine Rechnung:

Das Ergebnis überrascht uns noch nicht wirklich. Eine Seite, die zu viele böse Backlinks hat, ist mit einer Wahrscheinlichkeit von 89 Prozent eine Spamseite. Da die obige Tabelle sagt, dass zehn Prozent der guten Seiten böse Backlinks haben, sollten wir eine Spamwahrscheinlichkeit von etwa 90 Prozent erwartet haben. Spannender wird die Rechnerei aber, wenn wir diese Formel auf mehrere Kriterien verallgemeinern. Dazu müssen wir annehmen, dass die einzelnen Kriterien voneinander unabhängig sind. Ist dies der Fall, dürfen wir die Einzelwahrscheinlichkeiten einfach multiplizieren:

(Diese “naive” Annahme, dass die einzelnen Kriterien unabhängig sind, verleiht dem hier vorgestellten Bayes-Filter seinen korrekten Namen “Naiver Bayes-Filter”. Naiv ist die Annahme deshalb, weil ein Spammer, der zu viele böse Backlinks setzt, wohl auch eine zu hohe Keyword-Dichte einsetzt und schon sind beide Kriterien nicht mehr statistisch voneinander unabhängig.)

Nach einiger Rechnerei, die z.B. hier genauer aufgeführt ist, erhalten wir diese Formel, in die wir einfach unsere Daten aus der Signaltabelle einsetzen können:

Als erstes rechnen wir mit dieser Formel nochmals zur Kontrolle unsere Spamwahrscheinlichkeit für eine Seite aus, auf der lediglich das Kriterium k₁ (“Zu viele böse Backlinks”) erfüllt ist:

Nun betrachten wir die Wahrscheinlichkeit, wenn die ersten beide Kriterien (“Backlinks”, “Keyword-Dichte”) erfüllt sind:

Die Spamwahrscheinlichkeit steigt deutlich an; sicher sind wir nun in einem Bereich, in dem Google auf das Spamming reagieren wird.

Was aber passiert, wenn unsere Seite auch noch Kriterium 3 (“Footer-Links”) erfüllt?

Hier ändert sich nicht mehr viel. Das hat natürlich damit zu tun, dass das dritte Kriterium zwar auf 90% der Spamseiten zu finden ist, aber auch auf sehr vielen (60%) der guten Seiten – und damit ist dieses Kriterium wenig unterscheidungskräftig.

Deutlicher wird das Ganze, wenn wir uns ansehen, was bei den beiden Kriterien zwei und drei passiert:

Hier erhalten wir eine Spamwahrscheinlichkeit von lediglich 82 Prozent.

Fazit

Aber sollten 82 Prozent nicht gut genug sein, eine Seite abzustrafen? Im Einzelfall mag das womöglich plausibel erscheinen. Aber stellen wir uns mal eine Million Seiten vor, auf denen die beiden Kriterien zwei und drei erfüllt sind. Ein Spamwahrscheinlichkeit von 82 Prozent sagt hier aus, dass 820.000 Seiten tatsächlich Spam sind. Allerdings würden wir 180.000 gute Seiten zu unrecht abwerten – und das hätte negative Auswirkungen auf unseren Index. Denn Nutzer würden nun gute Seiten nicht mehr finden können.

Umgekehrt heißt das aber auch, dass Seiten, die viele gute Signale haben, locker einige Spam-Signale vertragen, ohne gleich abgewertet zu werden. Wer nun unbekümmert auf seinem neuen, kleinen SEO-Projekt alles nachmacht, was eine Topseite so anstellt, sollte sich nicht wundern, wenn er dafür abgestraft wird. Denn die Topseite retten ihre vielen positiven Signale, während das kleine SEO-Projekt lediglich die negativen Spam-Signale vorweisen kann.

Wichtig an diesem kleinen mathematischen Ausflug sind nicht die Details der Rechnung oder die genauen Ergebnisse. Mir ging es vielmehr darum, an einigen konkreten Beispielen die Wirkungsweise von Spam-Signalen aufzuzeigen. Besonders schön sieht man dies am geringen Einfluss des Signals “Zu viele Footer-Links”; dieses Signal kommt zwar auf 90% aller Spamseiten vor, trotzdem hat es kaum Auswirkungen auf die Spameinschätzung unseres Algorithmus.

Hinweis: Die aufgeführten Spam-Kriterien und ihre Wahrscheinlichkeiten sind pure Fantasie! Ebenso funktioniert der Google-Algorithmus sicherlich anders als hier anhand des Bayes-Filters erklärt. Die Rechnungen dienen lediglich dazu, den mathematischen Sachverhalt anhand einiger konkreter Zahlen zu verdeutlichen.