{"id":44621,"date":"2019-03-01T18:38:28","date_gmt":"2019-03-01T17:38:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seo-united.de\/blog\/?p=44621"},"modified":"2026-06-14T14:07:54","modified_gmt":"2026-06-14T12:07:54","slug":"swap-interventions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.seo-united.de\/blog\/seo\/swap-interventions.htm","title":{"rendered":"Swap Interventions – zuf\u00e4llige Positionsver\u00e4nderungen in Suchergebnissen"},"content":{"rendered":"

In einem k\u00fcrzlich auf der WSDM<\/a> Konferenz ver\u00f6ffentlichten wissenschaftlichen Papier erl\u00e4utern u.a. die Google Mitarbeiter Xuanhui Wang, Cheng Li und Marc Najork wie man Rankingpositionen ohne aufwendige Eingriffe anhand von prognostizierten Klickraten voraussagen kann.<\/p>\n

\"swapDas Papier<\/a> beschreibt das Verfahren und schildert dabei einige interessante Einblicke in existierende Verfahren. Zum Beispiel heisst es im Abschnitt „Controlling for Relevance through Swap Interventions<\/strong>„:<\/p>\n

The key problem in both propensity estimation and unbiased learning to rank is that we only observe click<\/strong>s, but we never get to observe whether a user examined a result and whether the user found the document (d) relevant for the query (q) individually. This makes it difficult to attribute the lack of a click to a lack of examination or a lack of relevance. A key idea for overcoming this dilemma without explicit relevance judgments or cumbersome instrumentation (e.g. eye tracking) was proposed, namely to control for relevance through randomized interventions<\/strong>.<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Der Satz beschreibt die aktuelle Problematik, dass nur Klicks ausgewertet werden, diese aber nicht in Zusammenhang zum tats\u00e4chlichen Besuch (z.B. eine Website) eines Dokuments noch in Zusammenhang der individuellen N\u00fctzlichkeit des Dokuments f\u00fcr einen Nutzer gebracht werden. Daraus folgt, dass es sehr schwer ist aufgrund des Mangels an Klickdaten und Mangel an echten Relevanzinformationen auf andere unbekannte Suchanfragen zu schlie\u00dfen. Vorgeschlagen wird ein einfaches Verfahren, um „relevance judgments<\/strong>“ – also vorgegebene \/ manuelle Eingriffe oder aufwendige Verfahren wie zum Beispiel Eye Tracking Daten zu umgehen. Die vorgeschlagene L\u00f6sung dazu nennt man in dem Papier: Swap Interventions<\/strong><\/p>\n

The intervention proposed in is to randomly swap the result in position 1 with the result in position k.<\/strong> We call these swap interventions<\/strong>. Such swaps provide a completely randomized experiment, meaning that the assignment of the document to a position does not depend on relevance or any covariates<\/strong> (e.g. abstract length, document language). Under these swap interventions, we now get to observe how many clicks position 1 results get when they stay in position 1 vs. when they get swapped into position k. Since the expected relevance in either condition (i.e. swap vs. not swapped) is the same, any change in clickthrough rate must be proportional to a drop in examination.<\/strong><\/em><\/p><\/blockquote>\n

Diese Stelle erkl\u00e4rt das Vorgehen und beschreibt, dass man einfach per Zufall<\/strong> ein Ergebnis von seiner bisherigen Position auf eine neue Position verschiebt (swapped) und dann die Ver\u00e4nderung der Clicktrough rate (CTR) auswertet<\/strong>.<\/p>\n

Die von euch, die von Morgens bis Abends die Suchergebnisse studieren, wird dieses Verfahren schon aus der freien Wildbahn der Google Ergebnisse bekannt sein. Zahlreiche Experimente (Rankers) werden in den Suchergebnissen nahezu t\u00e4glich getestet – und in einigen F\u00e4llen werden einfach Suchergebnisse ausgetauscht<\/strong> – Platz 1 wird mit Platz 3 vertauscht. Platz 3 mit Platz 8 – h\u00e4ufig nur f\u00fcr mobile Suchanfragen – nach einigen Tagen „swappen“ die Ergebnisse wieder an Ihre alte Position. Diese Tests werden unseren Beobachtungen nach sp\u00e4teren Zeitpunkten wiederholt und je nach Testverlauf \u00e4ndert sich entweder gar nichts oder es kommt zu einer l\u00e4ngerfristigen Ver\u00e4nderung. Das o.g. Papier k\u00f6nnte uns hier einen Einblick dar\u00fcber geben was da eigentlich getestet wird und welchen tieferen Sinn diese Positions-Tausch-Tests verfolgen. Es geht nat\u00fcrlich immer um Relevanz und um eine automatisierte Gegenpr\u00fcfung der Relevanz. Der Nutzer ist dabei das Pr\u00fcfwerkzeug und soll diese Relevanz durch seine Klicks verifizieren. Interessant dabei ist das Zufallsprinzip – welches explizit nicht in Abh\u00e4ngigkeit zur bestehenden Relevanz oder anderen Variablen steht. Im Wortlaut heisst es:<\/p>\n

the assignment of the document to a position does not depend on relevance or any covariates<\/em><\/p><\/blockquote>\n

Zuf\u00e4llige Positionsver\u00e4nderungen<\/strong> sind f\u00fcr SEOs aber auch f\u00fcr viele „Betroffene“ ein Analyse-Killer<\/strong>. Der Betroffene bricht in Panik aus, der SEO kommt ins Rotieren… einige kennen diese Geschichten sicherlich zur Gen\u00fcge. Ab sofort k\u00f6nnt ihr sagen -> „keep calm, alles radomly“ – wird schon wieder, wenn du wirklich relevant warst und die Nutzer dich best\u00e4tigen :)<\/p>\n

Der Co-Autor des Papiers Marc Najork<\/strong>, Research Engineering Director bei Google, hat u.a. an zahlreichen – f\u00fcr unsere Zunft sehr spannenden – Dokumenten und Patenten<\/a> mitgewirkt, welche f\u00fcr jeden der mehr \u00fcber die Funktionsweise von Suchmaschinen und Algorithmen wissen will zur Pflichtlekt\u00fcre<\/a> geworden sind<\/a>. Keine leichte Kost – aber genau richtig f\u00fcr ein verregnetes Wochenende.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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