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PatentEin neues Forschungsprojekt, das kürzlich von Google veröffentlicht wurde, zeigt: Suchergebnisseiten werden nicht mehr von einfachen Rankings geprägt, sondern werden immer vielfältiger. Dabei wird vor allem eines deutlich: Vorne werden zukünftig solche Webseiten stehen, auf denen die Fragen der Nutzer am besten beantwortet werden.

 

Die Suchergebnisseiten von Google sind schon lange keine einfachen Listen von Links mehr, sondern enthalten eine große Zahl unterschiedlicher Elemente. Dazu gehören unter anderem Bilder, One-Boxen mit Nachrichten oder Shoppingergebnissen sowie Rich Snippets. Besonders zu erwähnen sind die Featured Snippets, in denen ausführliche Informationen geliefert werden und die oft schon genügen, um die Antwort auf die Frage des Nutzers zu geben.

Mit dieser neuen Situation beschäftigt sich ein Forschungspapier, das jetzt von Google veröffentlicht wurde. Die Forscher erarbeiten darin ein Modell, das die Nutzerzufriedenheit und das Nutzerverhalten im Zusammenhang mit Suchergebnissen betrachtet.

 

Informationsbedürfnis der Nutzer im Vordergrund

Die Forscher unterscheiden zunächst zwei Klassen von Suchanfragen: die häufiger vorkommenden Head Queries, die sich in der Regel recht einfach beantworten lassen, und die Tail Queries. Letzteren liegt meist ein informationsorientiertes Bedürfnis zugrunde, weshalb gerade für sie die Gestaltung der Suchergebnisseiten und die Zusammenstellung der dort vorkommenden Elemente von großer Bedeutung sind.

Im Kern des Projekts standen vor allem die folgenden Fragen: Wie kann die optimale Zusammenstellung von heterogenen Suchergebnisseiten gelingen, und wie kann man die Auswahl der dort gezeigten Elemente bewerten?

 

CAS: Klicks, Aufmerksamkeit, Zufriedenheit

Zur Beantwortung dieser Fragen wählten die Forscher ein Modell mit dem Namen CAS. Die Abkürzung steht für "Clicks, Attention and Satisfaction", also für Klicks, Aufmerksamkeit und Zufriedenheit. Diese Faktoren wurden wiederum auf zwei unterschiedliche Weisen ermittelt. Auf der einen Seite registrierte man das Nutzerverhalten anhand von Mausbewegungen und Klicks.

Die Art der durchgeführten Mausbewegungen lässt Rückschlüsse über die Verteilung der Aufmerksamkeit der Nutzer zu, während die Klicks auf ein bestimmtes Ergebnis Rückschlüsse auf die Nutzerzufriedenheit erlauben. Jedoch muss es nicht notwendigerweise zu einem Klick kommen, wenn ein Nutzer mit einem Suchergebnis zufrieden ist; manchmal genügen bereits die auf der Suchergebnisseite enthaltenen Informationen, um eine Frage zu beantworten.

Auf der anderen Seite fand eine Offline-Bewertung statt. In einem Crowdsourcing-Ansatz gab man die Ergebnisse der Suchmaschine an menschliche Bewerter. Diese konnten die Dokumente mit Kennzeichnungen versehen:

  • Beantwortet ein auf der Suchergebnisseite vorhandener Text die Nutzeranfrage?
  • Enthält ein Dokument, das der Nutzer nach dem Klick auf der Suchergebnisseite sieht, die Antwort auf die Frage des Nutzers?

 

 

Fazit

Das Ergebnis der Arbeit zeigt, dass es mit dem CAS-Modell möglich ist, die Zufriedenheit der Nutzer zu erfassen, ohne dass sich dabei die Vorhersagequalität für Klicks verschlechtert.

Auch wenn sich aus den Ergebnissen der Arbeit keine direkten Rankingfaktoren ableiten lassen, so steht doch eines fest: Webseiten, die in der Lage sind, die Fragen der Nutzer bestmöglich zu beantworten, haben nicht nur Chancen auf eine gute Platzierung in den Suchergebnissen; die Wahrscheinlichkeit, dass sie für die Ausspielung von Featured Snippets ausgewählt werden, dürfte für diese Seiten ebenfalls deutlich größer sein.

 

Titelbild © aurora - Fotolia.com

 


Christian Kunz

Von Christian Kunz

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