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Google´s SEO-Faktoren 2013

Shortcuts  |   |  , 16:22 Uhr  |  14 Kommentare

Searchmetrics LogoDa es immer wieder interessant ist, wenn die Betreiber bekannter SEO Tools ihre Daten dazu verwenden, die Wichtigkeit bestimmter Rankingfaktoren zu untersuchen, möchten wir Euch hiermit kurz auf die soeben von Searchmetrics veröffentlichten Studie `SEO Ranking-Faktoren 2013 für Google Deutschland´ hinweisen…

Nachfolgend eine Liste der von Searchmetrics für ein gutes Ranking bei Google Deutschland als relevant erachteter Faktoren:

Google Rankingfaktoren 2013

Um diesbezügliche Diskussionen gleich im Vorfeld zu vermeiden, sei an dieser Stelle noch einmal ausdrücklich darauf hingewiesen, dass es sich bei den von Searchmetrics genannten Rankingfaktoren lediglich um Korrelationsberechnungen handelt und die tatsächlich für ein gutes Ranking bei Google verantwortliche Faktoren auch andere sein können…

Eure SEO-united.de Blogger
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Kommentare zu diesem Beitrag:

  1. Martin Website sagt:

    Das ist fast unheimlich, was die sozialen Netzwerke an Kraft gewonnen haben. Für viele Unternehmen wie unseres ist es ganz einfach sehr sehr schwer eine Fan Gemeinde aufzubauen.

    • Thorsten sagt:

      Wie bereits gesagt: es sind nur Korrelationen. Da die meisten starken Seiten eben auch Vorreiter beim Thema Sozial Media sind, ergeben sich hier wohl die KorrelTionen.

  2. Bulasan Website sagt:

    Ich glaube gerade bei den Google Social Networks muss man besonders aufpassen. Google wäre ja doof wenn sie diese zusätzlichen Daten nicht ebenfalls nutzen würden. Gerade das +1 kann ich mir gut als Bewertungskriterium vorstellen.

  3. Rick Website sagt:

    Hm, vielleicht ist zu diesen Thema dieser Link nützlich von SISTRIX, denn hier sagt Matt Cutts etwas anderes.

  4. Astrid Website sagt:

    Ich kann mir beim besten Willen nicht vorstellen, dass die Social Signals so eine Auswirkung haben. Zumindest nicht die, die von fremden Unternehmen wie Facebook & Co. kommen. Darauf kann/darf sich Google einfach nicht verlassen.

  5. Marcel Rudolph sagt:

    Nochmal für ALLE: ES SIND NUR KORRELATIONEN!

  6. Henry Website sagt:

    Zwar sind es nur Korrelationen, jedoch sollte man ihnen zumindest Beachtung schenken. Ich sehe eine große Gefahr sozialen Medien eine so große Beachtung zu schenken, wenn es denn stimmt, da nicht ganz so massentaugliche aber hochgradig qualitative Produkte leicht untergehen und die „poppigere“ Konkurrenz mit minderer Qualität einfach besser da steht.

    Es gibt eben Produkte die man nicht so hochpushen kann, da sie einfach spezielle Zielgruppen haben, diese werden bestraft für ihre von vornherein schlechtere Ausgangsposition.

  7. Simon Website sagt:

    Anzahl der Wörter im Text ist meines Erachtens viel zu niedrig gewichtet. Artikel mit einer hohen Wortzahl werden weitaus höher gelistet in Google als der Rest. Mein Test beim aktuellen fullmetalseo2013 Contest zeigt das neben einigen Beispielen z.B. von Karl Kratz sehr gut.

    Bin mit dem 3000 Wort Artikel seit einigen Tagen unter den Top 10 ohne das enorme Backlinkaufkommen und die Sichtbarkeit in sozialen Netzwerken wie es die anderen Teilnehmer an den Tag legen.

  8. Hscm Website sagt:

    Ich sage einfach mal Danke, denn mit dieser Auswertung kann ich mal ganz gut sehen, wie ich meinen neuen Blog nach vorne bringen kann. Leider werden es wohl immer mehr Rankingfaktoren, dass man als Neuling da auf ziemlich viele Sachen achten muss. Allein dieses Social Media Zeugs ist wohl ziemlich arbeitsintensiv.

  9. Chris Website sagt:

    Correlation doesn’t mean causality. Also nicht überbewerten, was da drin steht.

  10. Rainer Safferthal sagt:

    Locker machen mit der Fakebook-Sache. Die Korrelationen ist doch so, je höher ich im Google gelistet bin, desto mehr soziale Signale habe ich. Wer unbekannt ist, der kann auch kaum soziale Signale haben. Wenn uncoole Brachen kaum soziale Signale bekommen, dann ist das auch egal, weil es die ganze Branche betrifft. Soziale Signale mögen aktuell vielleicht wichtig sein, werden aber meiner Meinung nach über kurz oder lang den gleichen Weg wie Backlinks gehen.

  11. […] Das Thema neu angefacht haben die Google Rankingfaktoren, zu denen sich SEO-united.de in einem Artikel geäußert hat […]

  12. Christoph Website sagt:

    Danke für den Betrag. Ich hoffe, dass irgendwann nur noch qualitativ hochwertige Links zählen werden.

  13. Markus Käkenmeister Website sagt:

    Hallo,

    ich finde, ihr habt eine schöne Datenbasis. Ich frage mich aber, warum belasst ihr es bei einer Korrelationsanalyse der Einzelprädiktoren, wenn ihr schon so viele davon identifiziert habt und vergleichsweise niedrige Einzelkorrelationen findet? Dass stark sichtbare Seiten stark mit Facebook Likes korrelieren, ist nachvollziehbar, aber erklärt es etwas?

    Es gibt ja auch noch andere schöne Dinge im Fundus der statistischen Analysemöglichkeiten. Zum Beispiel könnte man man eine (zunächst rein explorative) Faktorenanalyse fahren. Ich gehe mal davon aus, ihr habt das gemacht und die Einzelkorrelationsstudie ist das Marketingtool für die Öffentlichkeit 😉

    Es geht darum, wenn ich es richtig verstehe, ein möglichst gut an der Realität angepasstes Modell zu finden, das die durchschnittliche Suchseitenergebnisposition vorhersagt. Aussagekräftiger fände ich, diese ganzen Einzelkriterien in einer Regressionsanalyse mit vielleicht „Facebook gesamt“, „g+“, „Anzahl Backlinks“ und vielleicht noch ein paar (drei oder vier) technische Kriterien zu verwenden.

    Damit testet man sozusagen gängige Hypothesen aus der SEO Szene (meist liest man „Backlinks sind das wichtigste es – und guter Content, der geshared wird“). Dann sehen wir, ob die Social Signals tatsächlich noch über die Backlinkanzahl hinausgehende zusätzliche Vorhersage einbringen (Stichwort Inkrementelle Validität).

    Wenn man Mr. Cutts Glauben schenkt, der ja gesagt hat, Social Signals werden überschätzt, sollten Social Signals nur wenig inkrementelle Validität liefern. Meine Hypothese wäre, Backlinkanzahl ist der stärkste Prädiktor mit einem R um .3 (wie die Korrelationen jetzt schon zeigen) und die Gesamtvarianzaufklärung ist nur wenig höher, sagen wir mal .4 – die recht hohe Korrelation der Social Signals täuscht also meiner Ansicht nach.

    Spaßeshalber könnte man mal Social Signals mit Backlinkanzahl korrelieren und würde – meine Vermutung – Werte um .6 oder sogar .7 finden. Wenn wir nun annehmen, wir bekommen mit einem Regressionsmodell .4 hin, dann hätten wir mit diesem Modell 16 Prozent der gemeinsamen Varianz (0,4 hoch 2, R Quadrat) aufgeklärt (das ist nicht so doll).

    Es gäbe also noch viele „dunkle Faktoren“, von denen wir wissen, dass sie da sind, aber wir können sie nicht identifizieren. Oder: Das Google-Rankingmodell ist viel weniger linear als wir unterstellen (Unterstellung dadurch, dass wir Korrelations- oder Regressionsanalysen machen). Meine Vermutung ist, dass man sowieso Pfadmodelle entwerfen und testen müsste.

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