Am 14. Mai 2013 wurde das Patent US 8,442,984 B1 von Google Inc. veröffentlicht. Die Erfinder Christopher C. Pennock, Jeremy Hylton und Corinna Cortes entwickelten dieses System, um die Qualität von Websites zu bewerten. Es dient dazu, Suchmaschinen dabei zu unterstützen, bessere Suchergebnisse zu liefern, indem es Signale zur Website-Qualität analysiert.
Das Ziel des Patents ist es, Websites zu priorisieren, die aufgrund von Nutzersignalen wie Klickrate und PageRank™ als hochwertig gelten. Das maschinelle Lernen spielt eine Schlüsselrolle dabei, unbewertete Websites automatisch zu analysieren und in den Suchergebnissen entsprechend zu platzieren.
Dieses Patent beleuchtet die Bedeutung von Nutzersignalen als zentralen Rankingfaktor. Diese Signale, wie die Anzahl der Klicks auf eine Website oder die Qualität der Links, die auf sie verweisen, werden in einem Modell zusammengeführt, um die besten Websites für Nutzer zu identifizieren und an prominenter Stelle in den Suchergebnissen anzuzeigen.
Beachte, dass eine Patentanmeldung nicht zwangsläufig bedeutet, dass die beschriebenen Methoden genau so im Google-Ranking umgesetzt werden. Dennoch liefern Google-Patente wertvolle Einblicke in die Themen, mit denen sich die Entwickler befassen, und geben wichtige Hinweise darauf, welche Faktoren für das Suchmaschinenranking relevant sein könnten.
Wichtige Aussagen zu Nutzersignalen als Rankingfaktor
- Klickrate: Die Anzahl der Klicks, die eine Website in den Suchergebnissen erhält, ist ein starkes Signal für die Popularität und Relevanz einer Website. Die Klickrate wird als Indikator für die Qualität der Website verwendet.
- PageRank™: Das Patent beschreibt, wie der PageRank™ als Signal für die Wichtigkeit einer Website verwendet wird. Je mehr hochwertige Links auf eine Seite verweisen, desto höher wird ihre Qualität eingeschätzt.
- Maschinelles Lernen: Durch den Einsatz von Support-Vector-Maschinen wird ein Modell entwickelt, das die Beziehungen zwischen Nutzersignalen und der Qualität einer Website erkennt. Dieses Modell hilft, unbewertete Websites automatisch zu bewerten und in den Suchergebnissen besser zu platzieren.
- Blog-Abonnements: Die Anzahl der Abonnenten eines Blogs wird ebenfalls als ein Qualitätssignal verwendet. Blogs mit vielen Abonnenten werden als qualitativ hochwertig betrachtet.
Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor
Wie beeinflusst die Klickrate die Bewertung einer Website?
Die Klickrate zeigt, wie oft Nutzer auf eine Website in den Suchergebnissen klicken. Eine hohe Klickrate deutet auf eine hohe Relevanz und Popularität hin, was das Ranking der Website verbessert.
Was ist der PageRank™ und wie beeinflusst er das Ranking?
Der PageRank™ bewertet die Wichtigkeit einer Website basierend auf der Anzahl und Qualität der Links, die auf sie verweisen. Je höher der PageRank™, desto besser wird die Website in den Suchergebnissen platziert.
Wie hilft maschinelles Lernen bei der Bewertung von Websites?
Maschinelles Lernen wird verwendet, um die Beziehung zwischen verschiedenen Nutzersignalen und der Qualität einer Website zu verstehen. Ein Modell analysiert diese Signale und hilft, unbewertete Websites automatisch zu bewerten.
Welche Rolle spielen Blog-Abonnements bei der Bewertung der Qualität?
Die Anzahl der Abonnenten eines Blogs ist ein Indikator für seine Beliebtheit und Qualität. Blogs mit vielen Abonnenten werden höher bewertet, da sie als relevanter und nützlicher für die Nutzer gelten.
Wie werden Nutzersignale zur Qualitätsbewertung einer unbewerteten Website verwendet?
Das System verwendet die Beziehung zwischen Nutzersignalen (wie Klickrate, PageRank™ und Abonnenten) und der Qualität bereits bewerteter Websites, um unbewertete Websites automatisch einzustufen.
Kann eine Website mit einer niedrigen Klickrate trotzdem als qualitativ hochwertig angesehen werden?
Ja, wenn andere Signale wie ein hoher PageRank™ oder eine hohe Abonnentenzahl auf die Qualität der Website hinweisen, kann sie trotzdem als hochwertig eingestuft werden.
Was passiert, wenn die Nutzersignale einer Website im Laufe der Zeit schwanken?
Das System aktualisiert regelmäßig die Beziehungen zwischen den Signalen und der Website-Qualität. Wenn sich die Nutzersignale ändern, wird die Qualität der Website entsprechend neu bewertet.
Wie helfen diese Nutzersignale dabei, die besten Websites in den Suchergebnissen anzuzeigen?
Die Signale helfen, die relevantesten und qualitativ hochwertigsten Websites zu identifizieren. Websites, die starke Signale aufweisen, werden in den Suchergebnissen bevorzugt angezeigt.
Werden alle Websites auf dieselbe Weise bewertet, unabhängig von ihrer Art?
Das System kann Websites nach Kategorien unterscheiden, z.B. Blogs. Verschiedene Arten von Websites können unterschiedliche Qualitätsbewertungsmodelle haben.
Wie verhindert das System, dass minderwertige Websites in den Suchergebnissen angezeigt werden?
Websites, die unter einem bestimmten Qualitätswert liegen oder als Spam eingestuft werden, werden von den Suchergebnissen ausgeschlossen oder weiter unten platziert.
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Michael Mostkowiak
Gründer von User-Signal-Optimierung
Mit über 20 Jahren SEO-Erfahrung, davon 10 Jahre mit Fokus auf Nutzersignale, unterstützt Michael Agenturen, Inhouse-SEOs und Webseiten-Betreiber dabei, ihre Rankings durch authentische Nutzersignale nachhaltig zu verbessern.