Suchmaschinenoptimierung im Zeitalter von Rankbrain – Engagement ist (fast) alles!

Bei der Search Marketing Expo (SMX) in München letzte Woche hat Rand Fishkin, Wizard of Moz und SEO Urgestein, zum Thema „Fight back against back“ über das Thema Engagement gesprochen, das seit Googles "Rankbrain“ die entscheidende Rolle spielt was SERPs und SEO angeht. Die wichtigsten Eckpunkte dieses überzeugenden Vortrags möchten wir dir aufzeigen – Googles Weg zum machinenbasierenden Algorithmus und worauf es mittlerweile ankommt beim Kampf um die User Aufmerksamkeit und gegen den „Back“ Button:

Suchmaschinenoptimierung hat sich im Laufe der Jahre stark gewandelt.

In der Vergangenheit war ein Top Ranking auf Basis Keyword-optimiertem Content, einer crawlbaren Seite und entsprechenden Backlinks ohne Probleme möglich. Solche Seiten standen oft ganz oben bei Google und konnten sich dort auch erfolgreich halten. Als Beispiel wurde hier die Seite salary.com genannt, die allein auf Basis Content/Keywords und Links erfolgreich auf der Top Position gerankt hat.
 

Das Thema „Usablity“ oder Nutzererfahrung hat keine grosse Rolle gespielt wie das Beispiel zeigt - solange die Seite mehr Links als die der Mitbewerber hatte, war der Erfolg so gut wie garantiert.
 

Auch im Social Media Bereich waren die Algorithmen ähnlich einfach gestrickt:

Auf Facebook haben Likes und Shares bestimmt wie oft du im News Feed deiner Fans auftauchst. Auf Twitter hat allein der Zeitpunkt des Tweets über die Sichtbarkeit bestimmt.
 

Eine Preisangabe wie im Beispiel unten, die evtl. dafür gesorgt hat, dass 80% der Besucher abspringen, war in Ordnung, solange die echten Interessenten auf der Seite geblieben sind. Für einen SEO war der Job so erfüllt.
 

In 2016 ist alles anders: Was genau ist passiert?

Google hat maschinenbasierte Algorithmen eingeführt - Googles Rankbrain
 

Ursprünglich hatte Google diesen Ansatz abgelehnt und auf manuell konzipierte Algorithmen gesetzt.

Auch Amit Singhal, Googles damaliger Ranking Teamleiter, teilte diese Meinung und äusserte Bedenken, dass ein maschinenbasiertes Ranking Model Erklärungen für Rankings sehr schwierig machen würde. Ein maschinenbasierender Algorithmus sei wie eine „Black Box“, die nur ein wages Bild dazu abgibt, warum bestimmte Ranking Entscheidungen getroffen wurden.

In 2012 hat Google dann erstmals Informationen zum maschinenbasierenden Model veröffentlicht, welche die Klickraten (CTR) für Anzeigen vorhersagen konnten.
 

2013 war das Thema "Machine-learning" dann schon präsenter bei Matt Cutts und Googles Search Team, wie zum Beispiel 2013 bei Vorträgen auf der Pubcon.

Im Oktober 2015 war es dann soweit - Google führt Ranbrain ein 

Google Rankbrain nutzt zum Beispiel gewisse Faktoren zur Identifikation und Klassifizierung von Bildern.
Es handelt sich letzten Endes um einen Algorithmus, der selber einen Algorithmus erstellen kann - ohne das Einwirken von Menschen (Google Ingenieuren). Ranking Faktoren werden also nicht mehr manuell bestimmt – die Maschinen bestimmen diese selber.

Als Beispiel: Google sagt dem System nicht, dass es sich hier um eine Katze handelt. Das System lernt dies selber anhand von Identifikations-Elementen wie Farben, Formen, Perspektiven, Alt tags usw. 

Machine Learning für die Google Suche könnte dann so aussehen:
 

Google gibt keine Ranking Faktoren mehr vor, die Maschine lernt diese Faktoren alleine. Anhand von Trainings-Daten werden gute bzw. schlechte Suchergebnisse vorhergesagt, zum Beispiel auf Basis von Absprungraten, User Klicks auf Seite 2, Klickdaten usw. Ein gutes Suchergebnis wäre dann zum Beispiel ein Ergebnis bei dem der User nicht abspringt, sich nicht auf Seite 2 klickt oder eine neue Suche eingibt.
Diese Werte sind sogenannte User Engagement Werte und bilden das Grundgerüst für Googles neuen maschinenbasierenden Algorithmus.

Rankbrain lernt gute Suchergebnisse zu wiederholen und schlechte Suchergebnisse anzupassen. 
 

Rankbrain ist kein neuer Ranking Faktor an sich, sondern entscheidet auf Basis von Machine learning Prozessen neu über die Gewichtung von bestehenden Ranking Faktoren für die jeweilige Suchanfrage - mit dem Ziel ein optimales Suchergebnis anzuzeigen.

Engagement als Basis für Social Media Algorithmen

Die gleiche Entwicklung ist auch im Bereich Social Media zu beobachten:
Machine Learning basierend auf Engagement entscheidet darüber was in unserem Facebook Newsfeed erscheint.

Twitter hat gerade angekündigt, dass die „wichtigsten“ Tweets (also die Tweets mit dem meisten Engagement“) hervorgehoben werden.
 

Auch Instagram hat am 15.3.16 eine Änderung in Richtung „Engagement“ Feed angekündigt.
 

Engagement wird zum allgegenwärtigen Qualitäts-Massstab im Web 

Google Suggest
Google Suggest basiert auf den Engagement Werten mit der jeweiligen Suchanfrage:

Chrome Autocomplete

Chrome Autocomplete basiert auf dem gleichen Prinzip: Engagement  Werte von mir selber und anderen für Inhalte welche die eingegeben Buchstaben beinhalten:
 

Gmail

Auch hier entscheidet Engagement über den Erfolg deiner Email Strategie:

Engagement Reputation

Es lässt sich also Folgendes festellen: Webseiten und Marken verdienen sich eine sogenannte Engagement Reputation die über die Sichtbarkeit im Netz bestimmt.
Eine Formel die dann so aussieht:

Jedes Mal wenn ein Besucher den "Back" Button anklickt, geht ein Stück Reputation verloren. Die grosse Frage ist also, wie können wir „engaging“ Content schaffen und so vermeiden, dass User abspringen  – oder in den Worten von Rand Fishin: Fight Back Against Back!

4 wichtige Massnahmen für mehr Engagement im Überblick:

1. Verstehe und adressiere die Bedürfnisse aller Besucher 

Die klassische Marketing Herangehensweise auf Basis eines Kundenprofils reicht im Bereich Search Marketing nicht mehr aus. 
 

Um im Zeitalter von Googles „Machine Learning“ Algorithmen erfolgreich zu sein, sind holistische Inhalte wichtig.  
Natürlich hast du nach wie vor eine Kern-Zielgruppe - gute Nutzer/Engagement Werte erreicht deine Webseite aber nur dann, wenn Inhalte holistisch sind und sämtliche User Fragen zu einem Thema adressieren.
Stelle dir die Frage welche Bedürfnisse / Fragen User zum jeweiligen Thema haben, und decke so viele wie möglich inhaltlich ab.

Wenn der Wettbewerb Usern die keine Käufer sind einen Mehrwert bietet (interessante Inhalte), und deine Seite dies nicht tut, stehst du hinten an. Der Wettbewerb gewinnt den Kampf um das User Engagement.
 

 2. Optimiere die durchschnittliche Klickrate (CTR) deiner Rankings

Wie die Grafik zeigt spielt die Klickrate eine entscheidene Rolle bei der Rankingverteilung. Eine höhere durchschnittliche Click through Rate auf gleicher Position (im Vergleich zum Wettbewerb) sorgt dafür, dass du weiter nach oben rückst.

Um deine Klickrate bestmöglich zu optimieren, zählt jedes Element. Fast alle der angezeigten Elemente lassen sich aktiv und sofort beeinflussen und wirken sich auf deine Klickrate aus:

Bei neuen Inhalten testet Google gerne ein Ranking auf der ersten Seite, die Chance dort zu bleiben ist wesentlich höher wenn die Klickrate überdurchschnittlich gut ist, ansonsten verschwindet die Seite relativ schnell aus den Top Ergebnissen. Bei Rankings auf Seite 2 oder 3 kann es sich von daher lohnen den Artikel nach einigen  Monaten erneut zu veröffentlichen, überarbeitet für eine optimierte Klickrate.

3. Optimiere das sogenannte Signal:Noise Verhältnis auf allen Kanälen  

In der Vergangenheit ging es beim Thema Suchmaschinenoptimierung oft darum Autorität für eine Seite durch den Fokus auf Quantität zu erzeugen. Nach Panda und mit der Einführung von Rankbrain kann so eine Strategie nicht mehr erfolgreich sein. Es geht viel mehr darum weniger, dafür besseren Content zu erstellen.
 

Auch im Social Media Bereich geht es jetzt vor allem darum "bessere Social Shares" zu generieren:

In der Suche geht das sogar soweit dass man zwischen guten und schlechten Rankings unterscheiden kann - es geht auch hier darum das Interesse der User zu gewinnen, um den Platz ganz oben langfrisitig zu bestätigen.
Eine Marke die es es kontinuierlich auf Seite 1 schafft, aber das Interesse des Users nicht halten kann, oder eine negative Marken Reputation in den SERPs entwickelt, kann durch diese Page 1 Rankings die Fähigkeit Page 1 Rankings zu erhalten, negativ beeinflussen.

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4. Positive Nutzererfahrung als grundlegendes Ziel

Eine Checkliste für deine Inhalte:

• Umfassende, wissenschaftlich abgesicherte Inhalte, die dem User einen klaren Mehrwert bieten und einzigartig im Vergleich zum Wettbewerb sind.
   
• Speed, Speed und noch mehr Speed (Ladegeschwindigkeit ist ein auschlaggebender Faktor für die Nutzerfreundlichkeit – und damit auch für Rankbrain.)
   
• Einwandfreie Usability auf allen Geräten
   
• Überzeugen User die Inhalte zu teilen und wiederzukommen
   
• Vermeiden Elemente die User vom Wesentlichen ablenken oder sogar nerven (Stichwort Pop Ups / Ads).

Der Einfluss von Ladegeschwindigkeit auf Rankings wurde in vielen Studien belegt:

 (Bildquelle: Moz)

Es sollte auch darum gehen, User immer wieder auf deine Seite zu holen - also Inhalte zu erstellen die eine gewisse Loyalität bei deinen Usern erzeugen. Meshable hat zum Beispiel eine interaktive Seite erstellt, die Usern Wifi Hotspots in ihrer Nähe anzeigt. Solche Inhalte sorgen für hohe Engagement Werte und dafür, dass User immer wieder auf die Seite zurückkommen - in dem Fall immer dann wenn User unterwegs/auf Reisen nach einem neuen Wifi Hotspot suchen.

Lenke deine User nicht vom Wesentlichen ab - nervige Anzeigen oder Pop Ups sollten auf das Minimum reduziert werden oder sogar ganz gestrichen werden.

Googles machinenbasierter Rankbrain Algorithmus misst vor allem User Engagement und richtet Ranking Faktoren danach aus. Damit steht der Kampf gegen den "Back" Button im Fokus einer erfolgreichen SEO Optimierung.