SEO Ranking-Faktoren für Google Deutschland 2012

Die größte Unbekannte im SEO-Bereich ist natürlich 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 diesem Beitrag 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 das Keywords im Title-Tag enthalten, dann erkennen wir darin eine hohe Korrelation.

Hier präsentieren wir die Ranking-Faktoren ausführlich. Wer noch tiefer ins Detail gehen möchte, dem sei das Whitepaper “Ranking-Faktoren Deutschland” ans Herz gelegt, dass wir hier zum Download anbieten:

Einige Highlights der Erhebung

 

Alle Faktoren in der Übersicht

Der eindrücklichste Weg, die Korrelationen zwischen verschiedenen Faktoren und den Google-Suchergebnissen darzustellen ist die so genannte Spearman-Korrelation.

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Faktoren-Übersicht

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) 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 besteht 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.

 

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.

 

Die wichtigsten Faktoren

Richtig nützlich werden all diese Werte erst, wenn man sie thematisch zusammenfasst, Muster herausstreicht und ermittelt, was dahinter stehen könnte. Dies wollen wir hier tun.

1. und NEU: Social Signals in Deutschland angekommen

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

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: 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 sechststärkste 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.

2: (Plumpe) Werbung wird zu einem Hindernis

Zu viele und / oder zu plumpe Werbung wird als einer der Faktoren beim Panda-Update und nachfolgenden Iterationen vermutet. Auch die Daten unserer Untersuchung legen diese Vermutung nahe, bei allen von uns untersuchten Werbefaktoren sind die Korrelationen negativ:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Werbung

Allgemeine Adlinks (übliche Integrationen von Affilinet, Zanox, CJ, Adsense und anderen) sind dabei minimal weniger negativ als die alleinige Betrachtung von Adsense.

Wichtig zu beachten ist jedoch, dass der Korrelationswert von oben für “Adlinks” für alle Integrationen inklusive Adsense gilt – wenn man sich den %-Verlauf der Integration für Adsense und alle anderen untersuchten Werbenetzwerke nach Positionen ansieht, muss man zu einem überraschenden Schluss kommen:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Adlinks
Objektiv sieht man hier, dass Adsense Werbung auf den ersten Positionen extrem stark zurückgeht. Alle anderen Werbeformen (Affilinet, Zanox, CJ) sind hingegen de facto konstant. Unter dem Strich kann man also sagen dass nur Adsense negativ korreliert, andere Werbenetzwerke sind rankingneutral!

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 tendenziell auch in diesen Korrelationsdaten. Allerdings liefern wir noch die Zusatzinformation, dass diese Dinge eigentlich nur in den Top 10 wirklich relevant zu sein scheinen – und dass Adsense auf wesentlich mehr schlecht rankenden Seiten als gut rankenden Seiten vorkommt, im Gegensatz zu anderen Werbearten.

3: Backlinks bleiben SEO-Gold – aber die Ansprüche steigen

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 Facebook-Metriken am stärksten mit guten Rankings korreliert. Darüber hinaus scheint es im Backlinkbereich aber noch andere Qualitätsfaktoren zu geben:
Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Links
Diese Zahlen legen nahe, dass der Anteil der nofollow-Links und der Anteil von Links die ein Stopword 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, 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:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Backlinks Nach Positionen

4: Die Macht der Marke ist ungebrochen

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“ 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.

Nun, 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“ SEO-Logik de fakto auf den Kopf stellt. Auffällig ist dies bei den folgenden Elementen, die allesamt (überraschender weise) eine negative Korrelation aufweisen:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Marke

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 Seiten gerankt. Das ist zunächst verblüffend. Wenn man sich aber den genauen Verlauf dieser Metriken auf den Plätzen eins 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:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Keywords Onpage

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 völlig 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.

Ein interessantes Beispiel ist z.B. eine Suche nach „schöne Kleider“, bei der das erste Resultat mit exakt passendem Title erst auf der 4.Position erscheint:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: SERP Schöne Kleider

Andere Beispiele und Interpretationen zu den Auswirkungen von Marken auf die SERPs gibt es im Whitepaper zu den Rankingfaktoren 2012.

5: Keyword-Domains, Keyword in URL

Die Stärke von Keyworddomains ist seit Jahren bekannt, und ist auch in unserer Analyse deutlich sichtbar:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Keyword Domains

Domains mit Keyword korrelieren also wesentlich besser mit guten Rankings als Ergebnisse, die von einer beliebigen Startseite 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 Domains langsam aber sicher schwächer werden sollen – momentan scheint das aber noch nicht wirklich der Fall zu sein.

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:

Knowledge Base - Ranking-Faktoren 2014: Weitere Onpage Faktoren

Obwohl man durchaus vermuten könnte, dass Seiten mit vielen Multimediainhalten tendenziell besser 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 Korellation der Textlänge zum Ranking – hier besteht der Zusammenhang mit den Marken die mit ihren Positionen konventionelle SEO-Logik konterkarieren weiter oben.

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.

Vorsicht bei den Rückschlüssen: Korellation ≠  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.

Einige 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
  • 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

Wem das noch nicht genug Detail war, der sollte sich das dazugehörige, noch detailliertere Whitepaper lesen.