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 Rankingfaktoren ausführlich. Wer noch tiefer ins Detail gehen möchte, dem sei das Whitepaper “Ranking Faktoren Deutschland” ans Herz gelegt, dass wir hier für einen Tweet anbieten:
Einige Highlights der Erhebung
- Social Media Signale sind in Deutschland angekommen: Auch in Deutschland korrelieren nun die Social Signals aus Facebook, Twitter und Google+ extrem stark mit guten Positionen im Google-Index.
- Zu viel Werbung ist schädlich: Ebenso neu in Deutschland ist, dass es Seiten mit zu viel Werbung schwerer haben, gut zu ranken. Das eigentliche Hindernis dabei sind allerdings nur die Adsense Werbeblöcke…
- Backlinks bleiben wichtig - aber nicht nur die Masse zählt: Auch, wenn die Zahl von Backlinks in dieser Kategorie am wichtigsten ist, gehören auch Links mit Stopwords und "nofollow" unbedingt in den Linkmix.
- Die Marke hebelt klassische SEO-Signale aus: Seiten von starken Marken brauchen anscheinend sich weniger um Title-Tag, Headings u.s.w. zu kümmern. Denn für sie gelten nach unseren Zahlen andere Regeln.
- Die Keyword-Domain schafft immer noch häufig den ersten Platz: Allen anderslautenden Gerüchten sind Domains mit dem Keyword noch lange nicht tot. Auf den Top-Positionen findet man sie immer noch äußerst häufig.
Alle Faktoren in der Übersicht
Der eindrücklichste Weg, die Korrelationen zwischen verschiedenen Faktoren und den Google-Suchergebnissen darzustellen ist die so genannte Spearman–Korrelation.
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.
Erstens 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 Twittersignale korrelieren wie folgt mit besseren Rankings:
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.
Zweitens: (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:
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:
Drittens: Backlinks bleiben SEO-Gold – aber die Ansprüche steigen
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:
Viertens: 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:
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:
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:
Andere Beispiele und Interpretationen zu den Auswirkungen von Marken auf die SERPs gibt es im Whitepaper zu den Rankingfaktoren 2012.
Fünftens: Keyword-Domains, Keyword in URL
Die Stärke von Keyworddomains ist seit Jahren bekannt, und ist auch in unserer Analyse deutlich sichtbar:
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.
Sechstens: 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:
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 herunterladen, das wir hier für einen Tweet anbieten:
Was ist eigentlich eine 