Wenn Google auf Empfehlungen trifft …

prudsys, prudsys RDE, Omnichannel, Handel, E-Commerce, Echtzeit, Personalisierung, SEO, SEA, SEM

Die Suchmaschinenoptimierung hat sich in den vergangenen Jahren zu einer wahren Kunstform entwickelt und besitzt einen hohen Stellenwert für Unternehmen. Jeder mit einer Webpräsenz möchte herausfinden, wie er durch Optimierung ein hohes Ranking bei Google erreicht. Zur klassischen Onpage-Optimierung mit variablen Rankingfaktoren kommen auch neue Mechanismen, wie eine Recommendation Engine, die das Ranking beeinflussen können. Auf welche Rankingfaktoren die Recommendation Engine eine Auswirkung haben kann, lässt sich bei der Betrachtung der Funktionsweise der Engine gut erläutern.

Blackbox Google-Algorithmus

Die SEO Agentur SEOMOZ veröffentlicht zwei Mal im Jahr eine Korrelationsstudie mit allen bekannten Rankingfaktoren. Die 150 Such-Experten haben 90 Faktoren identifiziert, die Google für die Platzierung verwendet. Wie viele Rankingfaktoren genau durch den Goolge-Algorithmus genutzt werden, weiß jedoch nur der Suchmaschinen-Riese selbst. Dennoch ist das MOZ-Ranking ein nützlicher Leitfaden zur Optimierung der eigenen Webpräsenz.

Die wichtigsten Ergebnisse der Korrelationsstudie zum Google-Ranking

  1. Eingehende externe Links (Verlinkungen die von außen auf die eigene Seite führen) sind immer noch die wichtigsten Faktoren für das Ranking, vor allem wenn diese aus seriösen Quellen stammen. Zudem werden der Einsatz von Ankertexten und die natürlichen Backlinking-Profile (Netzwerke der eingehenden Links) immer wichtiger.
  2. Eine hohe Anzahl an relevanten Inbound-Links (interne Verlinkungen auf der eigenen Seite) verbessert die Position im Google Ranking.
  3. Das Onpage-Keyword wird zunehmend irrelevant. MOZ begründet dies damit, dass Google immer mehr die Absichten des Nutzers identifiziert und Zusammenhänge ermittelt. Google versucht, wie der Nutzer zu interagieren und zu werten. Dies führt dazu, dass zusammenpassende Inhalte vermehrt an Bedeutung gewinnen.
  4. Die Antwortzeit des Servers und die Länge der URL werden als schwache Faktoren eingestuft. Die Auswirkung für die Verwendung von HTTPS lässt sich nur geringfügig nachweisen.
  5. Auch die sogenannten Social Signals (Interaktionen über soziale Netzwerke) weisen eine relativ geringe, positive Korrelation mit dem Ranking auf. Es ist zwar Fakt, dass hoch rankende Seiten auch eine hohe Anzahl an Social Signals haben, allerdings betont Google, dass Social Signals keine direkten Ranking-Faktoren darstellen. Wichtig sind diese für den Traffic und das Branding einer Domain, denn guter Inhalt performt in den sozialen Netzwerken besser und ist daher relevant für die Suchmaschine.

Die Recommendation Engine aus Sicht der Suchmaschine

Im Grunde ist die Recommendation Engine für den Google Crawler nicht mehr als eine Erweiterung der internen Linkstruktur. Diese nimmt je nach Art der Einbindung unterschiedlich Formen an. Eine klassische „Produkt-zu-Produkt-Empfehlung“ könnte wie folgt aussehen:

empfehlungen im onlineshopAus Sicht des Google-Bots befinden wir uns auf einer Produktdetailseite und finden unter dem angebotenem Produkt weiterführende Links – die Empfehlungen. Diese sind zum einen der Text-Link mit Beschreibung und zum anderen der Bild-Link. Da der Crawler nicht das Bild sehen kann, sollte dies über das ALT-Attribut und den Title-Tag so gut wie möglich beschrieben werden. Hier ein Beispiel:

<a href=“ http://meinshop.de/herren/jeans/levis-schwarz-5-pocket.html „><img src=“http://meinshop.de/shop/pv1/105EE2B027_910.jpg“ alt=“Levis / Schwarze Stretch Denim 5 Pocket“ title=“Levis / Schwarze Stretch Denim 5 Pocket“></a>

Durch solch einen beschreibenden Bild-Link kann der Google Bot Beziehungen zwischen der aktuellen Seite und der Zielseite herstellen. Hierbei kommt es darauf an, dass die interne Verlinkung von Google als sinnvoll oder hilfreich erachtet wird. Bei der automatischen Generierung dieser Links durch die Recommendation Engine wird die Linkstruktur durch nutzerrelevante Links (Empfehlungen) angereichert. Das heißt, dass die Recommendation Engine im Seitenkontext sinnvolle Links generiert, die Google als hilfreich bewertet.

Die Recommendation Engine kann sich also positiv auf die Inbound-Links auswirken, vorausgesetzt, sie ist richtig eingebunden und im Shop wurde eine Onpage-Optimierung durchgeführt.

Ein Plus für die User Experience

Die Recommendation Engine beeinflusst nicht nur die interne Linkstruktur, sondern auch die User Experience. Welchen positiven Einfluss die Recommedation Engine hat, habe ich in diesem Artikel schon einmal beschrieben. Dennoch möchte ich auf einen ganz bestimmten Teil, nämlich die Nutzersignale, noch einmal eingehen.

Die Nutzersignale, wie die Click-Through-Rate (Klickrate auf Suchergebnisse, kurz CTR), die Time On Site (Verweildauer auf der Seite) sowie die Bounce Rate (Absprungrate, meist das Zurückgehen auf die Suchergebnisse), sind wichtige Rankingfaktoren für Google. Der Suchmaschinen-Riese misst mit diesen Reaktionen, wie zufrieden ein Nutzer mit dem Suchergebnis war. Auf die CTR kann mit Empfehlungen kein Einfluss genommen werden, allerdings sind die anderen Nutzersignale beeinflussbar.

  • Time on Site: Die Verweildauer ist ein guter Faktor zur Bestimmung, wie hochwertig der Inhalt der Webseite ist. Durch relevante Empfehlungen auf einer Seite kann die Time on Site gesteigert werden. Diese sorgen dafür, dass der Nutzer nicht nur das gesuchte Produkt betrachtet, sondern auch die dazu passenden Empfehlungen. Dadurch steigert sich natürlich auch die Anzahl an Seiten pro Sitzung.
  • Bounce Rate: Die Absprungrate kann ebenfalls ein starkes Nutzersignal sein. Sie gibt den Anteil der Nutzer an, die nach dem Klick auf ein Sucherergebnis wieder per Zurück-Button im Browser in die Ergebnisse springen, ohne eine weitere Seite betrachtet zu haben. Natürlich muss dieser Wert im Zusammenhang mit der Verweildauer gesehen werden. Der positive Einfluss der Empfehlungen auf die Time on Site und die Anzahl der Seiten pro Sitzung reduzieren die Absprungrate.

 

Messbar, aber …

Durch die hohe Anzahl an bekannten und unbekannten Rankingfaktoren ist eine isolierte Betrachtung des Einflusses der Recommendation Engine auf das Google-Ranking aktuell nur eingeschränkt möglich. Dadurch lässt sich nur eine vage Aussage über den Effekt der Recommendation Engine auf die interne Linkstruktur treffen. Klar ist jedoch, dass diese eine deutlich positive Auswirkung auf die Nutzersignale hat. Bei einer Vielzahl unserer Kunden wurde ein Anstieg der Seiten pro Sitzung und der Verweildauer durch A/B-Tests bestätigt.

Synergien: Recommendation Engine + Onpage SEO

Der Einsatz einer Recommendation Engine kann nicht nur das Einkaufserlebnis der Kunden verbessern, sondern sich auch positiv auf das Ranking bei Google auswirken. Dennoch sollten einige Punkte beachtet werden:

  • Onpage first: Da die Recommendation Engine bei den meisten Integrationsarten auf die Strukturen des Shops zurückgreift, müssen diese optimiert sein.
  • Einsatz von personalisierten Flächen: Die Nutzersignale lassen sich durch Planung und Testen der Position sowie der Art der personalisierten Flächen optimieren.
  • Richtige Anbindung: Die Kommunikation zwischen Recommendation Engine und Shop sollte immer fehlerfrei funktionieren, da eine Nichterreichbarkeit auch negative Effekte haben kann.
  • Ausfallsicherheit: Die unterschiedlichen Google-Bots haben variable Crawling-Intervalle, daher sollte die Recommendation Engine immer erreichbar sein. Hierfür bietet sich eine Master/Slave Konfiguration an.
  • Fallback-Inhalte: Die Einstiegs-Seite eines Google-Bots kann nicht vorhergesagt werden. Es ist möglich, dass der Bot direkt auf einer Seite einsteigt, auf der eine personalisierte Fläche vorhanden ist. Da er zu diesem Zeitpunkt noch keine Historie auf der Webseite hat, werden noch keine Empfehlungen ausgespielt. Damit er keine leere Fläche angezeigt bekommt, sollten hier alternative Inhalte definiert werden, die stattdessen angezeigt werden.

Fazit:

Der Zusammenhang zwischen Suchmaschinenoptimierung und Recommendation Engine wird meiner Meinung nach in der Zukunft noch eine größere Bedeutung einnehmen, da Google mehr und mehr auf semantische Inhalte setzt. Wenn die oben genannten Punkte beachtet werden, kann die Recommendation Engine sich durchaus positiv auf das Google-Ranking auswirken. Die Frage ist aber, ob Google und die Recommendation Engine die gleichen Inhalte für sinnvoll und hilfreich erachten und ob das der Nutzer genauso sieht.

Unsere Empfehlung für Sie:

Personalisierung als Usability Boost
Die 5 Gebote der Personalisierung
Customer Experience: Die neue Arena im Kampf um den Kunden
Wenn der Robot zweimal klingelt: Von guten und bösen Bots im Onlineshop

Quellen:

Korrelationsstudie von MOZ zu den Faktoren 2015
Whitepaper und Infografik zu den Google-Ranking Faktoren 2015 von searchmetrics

1 Antwort

Trackbacks & Pingbacks

  1. […] Wenn Google auf Empfehlungen trifft… […]

Ihr Kommentar

Sie haben weitere Anmerkungen zu diesem Thema?
Wir freuen uns auf eine spannende Diskussion.

Schreib einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind markiert *