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Google-SERPsDamit Google die Inhalte einer Webseite besser verstehen und den passenden Suchanfragen zuordnen kann, sollten diese thematisch klar abgrenzbar sein. Eine These ist, dass sich dies positiv auf die Rankings auswirken kann. Mithilfe der Google-API für Natural Language Processing kann man testen, ob Google einen Text eindeutig einer Kategorie zuordnen kann.

Das Grundprinzip von Suchmaschinen wie Google ist einfach: Zu den Suchanfragen der Nutzer sollen jeweils die Dokumente auf den Suchergebnisseiten angezeigt werden, die am besten zu den Suchanfragen passen. Man spricht dabei auch von Relevanz. Um die Relevanz von Dokumenten und Webseiten zu bestimmen, verwendet Google eine große Anzahl von Rankingfaktoren. Neben den Inhalten selbst zählen dazu beispielsweise auch Backlinks.

Die Inhalte einer Webseite sind entscheidend für die Rankings in den Suchergebnissen. Hier gilt es, für die jeweiligen Suchanfragen die von den Nutzern benötigten Informationen zur Verfügung zu stellen. Google versucht, die inhaltliche Relevanz anhand verschiedener Signale zu deuten. Das beginnt bei sehr simplen Kriterien wie zum Beispiel der Frage, ob ein bestimmter Begriff auf einer Seite vorkommt und falls ja, an welchen Stellen wie zum Beispiel im Titel, den Überschriften oder im Footer der Begriff auftaucht.

Mit diesem Kriterium arbeiteten Suchmaschinen bereits vor 20 Jahren. Google ist inzwischen wesentlich in der Sprachverarbeitung vorangekommen und kann inzwischen auch komplexe Satzstrukturen verstehen und sie interpretieren. Auf diesem Weg gab es verschiedene Meilensteine. Besonders hervorzuheben sind dabei BERT sowie RankBrain. Beides sind Algorithmen, die Google verwendet, um natürliche, menschliche Sprache zu verstehen.

 

Google zeigt uns die Zuordnung zu Kategorien an

Um zu erkennen, wie Google einen Text bewertet und inhaltlich zuordnet, kann man die Natural Language API verwenden, die Google für alle Nutzer zur Verfügung stellt. Mithilfe dieser API lassen sich Texte analysieren und in Entitäten zerlegen. Zudem kann eine Sentimentanalyse durchgeführt werden. Hilfreich ist aber vor allem die Möglichkeit, eine inhaltliche Zuordnung anzeigen zu lassen. Der analysierte Text wird dabei einer oder mehreren Kategorien zugeordnet. Zusätzlich wird ein Konfidenzniveau angegeben, das darüber informiert, wie zuverlässig diese Zuordnung ist.

Und hier kommt die entscheidende These ins Spiel: Angenommen, Google muss für die Anzeige in den Suchergebnissen zwei Texte miteinander vergleichen. Die These lautet: Umso besser Google dazu in der Lage ist, einen Text einer bestimmten Kategorie mit einem hohen Konfidenzniveau zuzuordnen, desto besser lässt sich die Relevanz des Textes für eine bestimmte Suchanfrage bestimmen und desto besser ist tendenziell das Ranking der Seite, auf welcher sich der Text befindet.

Diesen möglichen Zusammenhang zeigt das folgende Beispiel. Dabei handelt es sich natürlich keineswegs um einen Beweis oder um einen kausalen Bezug, doch zumindest legt das Ergebnis des Versuchs nahe, dass die genannte These zutreffend sein könnte.

Basis ist eine exemplarische Suchanfrage in Google. Gesucht wurde nach dem Keyword "what is seo". Es wurde eine englische Suchanfrage gewählt, weil die Kategorisierung in Googles Natural Language API derzeit noch nicht für die deutsche Sprache funktioniert.

Von den Suchergebnissen, die Google für diese Suchanfrage liefert, wurden die Ergebnisse auf Platz eins und Platz zehn mithilfe der API analysiert. Platz eins stammt von Moz, während Platz zehn der Seite wordstream.com entnommen ist. Beides sind recht umfangreiche Grundlagenartikel. Für die Analyse wurde jeweils der komplette Seitentext verwendet, also zum Beispiel auch Linktexte im Seitenbereich.

Das Ergebnis ist interessant: Die Natural Language API zeigt für das auf Platz eins angezeigte Ergebnis zwei Kategorien an, nämlich

  • Internet & Telecom/Web Services mit einem Konfidenzniveau von 0,99
  • Business & Industrial/Business Services mit einem Konfidenznvieau von 0,98

 

 

Google Natural Language API: Beispielhaftes Ergebnis für Platz eins

 

Für den Text der auf dem zehnten Platz gelisteten Seite sieht das Ergebnis ein wenig anders aus. Hier zeigte sich die folgende Kategorisierung:

  • Business & Industrial/Business Services mit einem Konfidenzniveau von 0,88
  • Internet & Telecom/Web Services mit einem Konfidenzniveau von 0,87

 

Google: Testergebnis Natural Language API - Kategorisierung, für Ergebnis auf dem zehnten Platz

 

Für beide Texte wurden also die gleichen Kategorien erkannt. Allerdings ist das Konfidenzniveau beim Text auf Platz eins für beide Kategorien höher - Google ist sich also offenbar sicherer, was die Zurdonung betrifft.

Kann das die Ursache für die unterschiedlichen Rankings sein? Sicherlich wäre dies nicht alleine erklärend - dafür ist die Anzahl der von Google genutzten Rankingfaktoren einfach zu groß. 

Es erscheint aber zumindest nachvollziehbar, dass Google Ergebnisse bevorzugt, die sich klar einem Thema und damit bestimmten Suchanfragen zuordnen lassen. Diese Vermutung wird bestärkt, wenn man sich die Zuordnung des Ergebnisses auf Platz 30 ansieht.

Hier ist die Kategorisierung weit weniger eindeutig. Es wurden gleich drei mögliche Kategorien gefunden:

  • Science/Computer Science mit einem Konfidenzniveau von 0,65
  • Internet & Telecom/Web Services/Web Design & Development mit einem Konfidenzniveau von 0,57
  • Computers & Electronics/Programming mit einem Konfidenzniveau von 0,56

 

Google: Kategorisierung per Natural Language API - Beispiel auf Platz 30

Hier ist also eine wesentlich höhere Unsicherheit bei der thematischen Zuordnung gegeben als bei den höher platzierten Seiten. 

 

Wie kann man für eine möglichst klare thematische Zuordnung sorgen?

Die allgemeine Antwort auf diese Frage lautet: durch bessere Inhalte. Um dies ein wenig zu konkretisieren: Inhalte sind dann gut, wenn sie die Fragen der Nutzer vollständig und fehlerfrei beantworten und das in einer Weise, die den Bedürfnissen der Nutzer entspricht. Inhalte müssen in sich korrekt und sauber recherchiert sein. Sie sind durch entsprechende Referenzen zu belegen. Der Sprachstil muss angemessen sein. 

Besonders wichtig: Inhalte müssen auf den Punkt gebracht werden und sollten fokussiert auf ein Thema ausgerichtet sein. Abschweifungen sollten vermieden werden. Eine häufig zu beobachtende Praxis ist es, Texte durch unnötige Ergänzungen aufzublähen, um eine bestimmte Wortanzahl zu erreichen. Aber genau das kann letztendlich dazu führen, dass Google keine klare Ausrichtung mehr erkennen kann.

Beispiel E-Commerce: Viele Shopbetreiber erweitern ihre Kategorieseiten mit langen Abhandlungen, die eher an Wikipedia als an einen Online-Shop erinnern. Eine mögliche Folge: Google kann nicht mehr klar erkennen, dass die betreffenden Seiten eine transaktionale Ausrichtung haben, weil sie durch die Texte eher einen informativen Charakter erhalten. Google hatte vor einiger Zeit vor diesem Effekt gewarnt.

Es ist auch ein Zeichen von Expertise und Sachkenntnis, wenn man in der Lage ist, Informationen in präzise und knappe Texte zu verpacken. Aus diesem Grund ist es durchaus möglich, dass sich diese Fähigkeit auch auf Googles Bewertung im Zusammenhang mit EAT auswirken könnte. Das allerdings ist reine Spekulation und auch nicht entscheidend. Entscheidend ist vielmehr, den Nutzern die Informationen zu liefern, die sie benötigen.

 

Fazit

Themenscharfe Inhalte können sich auf verschiedene Weisen positiv auswirken. Am wichtigsten ist es sicherlich, en Seitenbesuchern das zu bieten, wonach sie suchen. Auf der anderen Seite gibt es zumindest Indizien dafür, dass eine klare thematische Abgrenzung auch den Rankings zuträglich sein kann. Und das wäre nicht verwunderlich, denn Google möchte die Inhalte mit der größten Relevanz für die Suchanfragen anzeigen. Um dies bewerten zu können, sollten sich Inhalte eindeutig kategorisieren lassen.

Google bietet mit der Natural Language API eine Möglichkeit, die Kategorisierung von Texten zu testen. Die Ergebnisse können hilfreich dabei sein, Texte im Hinblick auf ihre thematische Abgrenzung zu überprüfen, um gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen.

Mithilfe einer solchen Prüfung lässt sich die Qualität von Inhalten insgesamt verbessern.

 


Christian Kunz

Von Christian Kunz

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