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Wie funktioniert Google?
Die 6 wichtigsten Schritte zur Top-Position

"Warum rankt meine Webseite nicht?"

Diese Frage hören wir täglich von verzweifelten Website-Betreibern.

• Sie optimieren ihre Texte.
• Sie bauen Backlinks.
• Sie analysieren ihre Keywords.

Und trotzdem: keine Top-Rankings bei Google.

Warum?

Weil sie den entscheidenden Prozess nicht verstehen: Wie funktioniert Google und entscheidet, welche Seiten nach oben kommen.

In diesem Beitrag erfährst du die echten technischen Prozesse hinter dem Google-Ranking.

Bereit für den Blick hinter die Kulissen?

Das Wichtigste in Kürze

Crawling-Prozess: Deine Website wird von Google über vier Hauptwege gefunden: Sitemaps, interne Links, Backlinks und URL-Muster. Ein intelligenter Scheduler bestimmt, wie oft deine Seiten gecrawlt werden. Je mehr Traffic und Autorität deine Seite hat, desto häufiger wird sie besucht.

Indexierung deiner Inhalte: Google gibt deinen Seiten eindeutige DocIDs und verarbeitet sie im Alexandria-System. Wichtige Seiten landen im schnellen HiveMind-Speicher und haben mehr Ranking-Potenzial.

Verarbeitung von Suchanfragen: Google analysiert nicht nur deine Keywords, sondern auch Standort, Gerät und persönlichen Kontext des Suchenden. KI-Systeme wie RankBrain verstehen die eigentliche Suchintention.

Erste Rankingphase (A-Scorer): Der A-Scorer bewertet deine Seiten anhand von Faktoren wie Keyword-Häufigkeit, Positionierung und Formatierung.

Re-Ranking & Optimierung: Hunderte von Twiddler-Algorithmen verfeinern das Ranking, basierend auf Relevanz, Aktualität und Diversität. Das NavBoost-System wertet dabei Nutzersignale wie Klickraten und Verweildauer aus.

Finale Darstellung: Google kombiniert organische Ergebnisse mit Ads, Rich Snippets und Knowledge Graph Einträgen. FreshnessNode sorgt für Aktualität, während das CookBook-System einen letzten Qualitätscheck durchführt.

Schritt 1: Wie Google Websites entdeckt und crawlt

Als SEO-Experten wissen wir: Bevor ein Nutzer überhaupt eine Suchanfrage stellt, muss Google das Web kontinuierlich scannen, um neue Inhalte zu entdecken und zu verstehen. Dieser Prozess bildet das Fundament für die gesamte Suchmaschinenleistung.

4 Methoden, wie Google URLs entdeckt

Google verwendet vier zentrale Methoden zum Auffinden neuer URLs:

• Sitemaps: Website-Betreiber stellen Google Sitemaps zur Verfügung, die einen Überblick über alle wichtigen Seiten einer Domain geben.
• Interne Verlinkungen: Der Googlebot folgt den Links innerhalb einer Website, um neue Seiten zu finden.
• Backlinks: Externe Links von anderen Seiten auf neue Inhalte führen Google ebenfalls auf frische URLs.
• Vorhersage von URLs: Google nutzt erkannte URL-Muster und Domainstrukturen, um URLs vorherzusagen oder sogar zu „erfinden", selbst wenn sie nicht direkt verlinkt sind.

Trawler, Scheduler und die Sandbox

Ein komplexes System aus Trawler und Scheduler steuert, wann und wie oft Seiten gecrawlt werden.

Das Trawler-System durchforstet das Internet nach neuen Inhalten. Der Scheduler bestimmt dann, wann und wie oft eine URL erneut besucht wird.

Dabei greift er auf zwei wichtige Kriterien zurück:

• Trawler's PageRank: Ein interner Rankingfaktor zur Priorisierung. Seiten mit höherem PageRank und mehr Traffic werden häufiger besucht.
• ClientTrafficFraction: Diese Metrik misst den Website-Traffic. Je mehr Besucher eine Seite hat, desto öfter wird sie gecrawlt.

Besonders interessant für SEO-Experten: Die Google-Leaks von 2024 zeigen, dass verdächtige oder minderwertige Seiten in einer "Sandbox" isoliert werden. Dort analysiert Google sie genauer, bevor sie in den Index aufgenommen werden.

Der Googlebot und seine Prioritäten

Der Googlebot priorisiert seine Crawling-Aktivitäten basierend auf den folgenden drei Hauptkriterien:

• Wichtigkeit der Seite: Seiten mit hoher Autorität oder vielen eingehenden Links werden häufiger gecrawlt. Besonders wichtige Dokumente speichert Google im HiveMind (Hauptspeicher), weniger wichtige im TeraGoogle (Festplattenspeicher), wie später noch ausführlicher beschrieben wird.
• Häufigkeit von Aktualisierungen: Regelmäßig aktualisierte Seiten wie News-Portale oder aktive Blogs bekommen mehr Aufmerksamkeit. Der Scheduler überwacht diese Aktualisierungsfrequenz und passt die Besuchsrate des Crawlers an.
• Crawl-Budget: Jede Domain erhält ein individuelles Crawl-Budget. Das verhindert eine Serverüberlastung und sorgt für eine effiziente Ressourcennutzung.

Was macht die Robots.txt?

Die kurze Antwort: Die robots.txt steuert zwar den Zugriff des Googlebots, garantiert aber keine vollständige Kontrolle über die Indexierung.

Der Googlebot prüft vor dem Crawling die robots.txt-Datei der Website. Diese Datei definiert, welche Bereiche gecrawlt werden dürfen und welche nicht.

Ein wichtiger Praxis-Tipp aus unserem SEO-Alltag: Selbst wenn du das Crawling in der robots.txt blockierst, kann Google deine Seiten trotzdem indexieren – nämlich z.B. dann, wenn es externe Signale wie Backlinks gibt.

Der Crawling-Prozess

Der Googlebot erfasst Inhalte systematisch in mehreren Schritten.

So läuft der Prozess ab:

• HTML-Content: Zuerst wird der statische HTML-Inhalt gecrawlt.
• JavaScript-Rendering: Bei JavaScript-lastigen Seiten wird ein zweistufiger Prozess durchgeführt: Erst wird der statische HTML-Inhalt erfasst, dann folgt das Rendering des dynamischen JavaScript-Inhalts.
• Analyse von Links: Der Bot erfasst und kategorisiert alle Links. Diese Daten fließen in die Linkanalyse und die PageRank-Berechnung ein. Dabei wird zwischen internen und externen Links unterschieden.
• ImageBot für Bilder: Ein spezieller ImageBot verarbeitet Bildlinks. Er lädt die Bilder meist verzögert und speichert sie zusammen mit ähnlichen Bildern.

Spam-Erkennung und Sandbox

Google nutzt verschiedene Filter und eine Sandbox, um die Qualität des Index zu schützen.

Neben der Sandbox für verdächtige Seiten arbeiten weitere Spam-Filter kontinuierlich daran, die Qualität zu sichern. Diese Filter erkennen potenzielle Gefahren und schützen Google vor manipulativen Inhalten.

Ein interessanter Aspekt: Google nutzt wahrscheinlich einen Teil des erkannten Spams, um seine Algorithmen zu trainieren und noch besser zu machen.

Dynamische Optimierung durch maschinelles Lernen

Google setzt auf maschinelles Lernen, um den Crawling-Prozess immer besser zu machen. Dabei fließen verschiedene Faktoren ein:

• Nutzerinteresse
• Aktuelle Suchtrends
• Häufigkeit von Content-Updates

Der gesamte Prozess des URL-Entdeckens und Crawlens läuft kontinuierlich.

Doch Vorsicht: Ein erfolgreiches Crawling bedeutet nicht automatisch die Indexierung. Nur qualitativ hochwertige und relevante Inhalte schaffen es letztlich in die Suchergebnisse.

Schritt 2: Dokumente indexieren – Extraktion und Verarbeitung von Webseiteninhalten

Nach dem Crawling beginnt ein ausgefeilter Prozess der Inhaltsverarbeitung. Google analysiert und verarbeitet Webseiteninhalte in einem komplexen System namens Alexandria, das jeden Inhalt systematisch erfasst, analysiert und für Suchanfragen zugänglich macht.

Zuweisung von DocIDs und Verwaltung von Duplikaten

Sobald der Googlebot eine neue Webseite entdeckt hat, erhält diese eine eindeutige DocID. Diese ID ist wie ein digitaler Fingerabdruck, der das Dokument im gesamten Google-System eindeutig identifizierbar macht.

Interessant dabei ist: Google unterscheidet klar zwischen URLs und Dokumenten. Ein einzelnes Dokument kann durchaus mehrere URLs haben – zum Beispiel verschiedene Sprachversionen oder regionale Varianten der gleichen Seite.

In diesem Fall werden alle Signale von den verschiedenen URLs über die gemeinsame DocID zusammengeführt.

Wenn Google auf Duplikate stößt, also mehrere URLs mit identischem Inhalt, wird keine neue DocID vergeben. Stattdessen verknüpft das System die neue URL mit der bereits existierenden DocID.

Dies hilft nicht nur bei der effizienten Speicherung, sondern auch bei der Bewertung der Inhalte: Alle Signale, die von den verschiedenen URLs kommen, fließen in die Gesamtbewertung ein.

Als Experten für Nutzersignale helfen wir dir, starke und konsistente Signale für deine wichtigsten URLs zu generieren. Mit unserem spezialisierten Service und echten deutschen Nutzern verbesserst du die Gesamtbewertung deiner Seiten. Kontaktiere uns für eine individuelle Strategie.

Die Extraktion und Verarbeitung der Inhalte

Googles Indexierungssystem Alexandria verarbeitet Webinhalte in mehreren aufeinanderfolgenden Phasen.

Der erste Schritt ist die gründliche Analyse des Dokumenteninhalts. Alexandria ist dabei erstaunlich intelligent: Es erkennt nicht nur den eigentlichen Inhalt, sondern kann diesen auch von Navigationselementen, Werbung und anderen weniger relevanten Bereichen unterscheiden.

Dabei werden nicht nur Texte verarbeitet – auch Bilder, Videos und sogar PDFs werden gesondert analysiert und indexiert.

Besonders interessant für SEO-Profis: Mit dem "Phrase-based Indexing" werden nicht nur einzelne Wörter erfasst, sondern Google versteht die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern.

Das System erkennt zusammenhängende Phrasen und deren Bedeutung im Kontext. Dies ermöglicht ein tieferes Verständnis der Inhalte und führt letztlich zu relevanteren Suchergebnissen.

Der invertierte Index

Der Weg vom Rohinhalt bis zum durchsuchbaren Index führt über mehrere Zwischenschritte – von der Hitlist über den Direct Index bis zum invertierten Index.

Der Prozess beginnt mit der Erstellung einer sogenannten "Hitlist". Nachdem Alexandria den Inhalt einer Seite analysiert hat, erstellt das System diese Liste aller wichtigen Wörter und Phrasen.

Die Hitlist ist wie eine erste Zusammenfassung dessen, worum es in dem Dokument geht. Sie enthält nicht nur einzelne Keywords, sondern dank des "Phrase-based Indexing" auch zusammenhängende Wortgruppen, die den Inhalt detaillierter beschreiben.

Diese Hitlist wird dann an den "Direct Index" weitergegeben. Der Direct Index ist wie eine Zwischenstation, in der alle mehrfach vorkommenden Schlüsselbegriffe einer Seite zusammengefasst werden.

Er spielt eine wichtige Rolle bei der initialen Verarbeitung der Keyword-Informationen und optimiert die nachfolgende Verarbeitung im invertierten Index.

Das eigentliche Herzstück des Suchsystems ist der invertierte Index – eine beeindruckende Datenstruktur, die wie ein gigantisches, umgekehrtes Wörterbuch funktioniert.

Statt wie in einem normalen Wörterbuch die Bedeutung zu jedem Wort zu speichern, verknüpft der invertierte Index jedes Wort mit einer Liste von DocIDs.

Diese DocIDs verweisen auf alle Dokumente, in denen das Wort vorkommt. Zusätzlich speichert das System wichtige Zusatzinformationen, wie etwa die genaue Position des Wortes im jeweiligen Dokument.

Jede spätere Suchanfrage durchsucht den invertierten Index, um relevante Posting Lists, also Dokumentenlisten pro Suchbegriff, zu finden.

Jeder Suchbegriff liefert dabei eine Posting List mit Millionen potenzieller Treffer.

Normalisierung und Speicherung von Dokumenten

Google verwendet ein ausgeklügeltes Speichersystem, das Duplikate erkennt und Inhalte je nach Wichtigkeit unterschiedlich schnell zugänglich macht.

Im Rahmen der Normalisierung führt Google eine gründliche Duplikaterkennung durch. Das System verwendet dafür "canonical tags" und einen SimHash-Algorithmus. Dieser kann selbst bei leicht unterschiedlichen Versionen eines Textes erkennen, dass es sich im Kern um den gleichen Inhalt handelt.

Besonders relevant für SEO-Experten: Google speichert bis zu 20 verschiedene Versionen eines Dokuments im sogenannten PerDocData-Repository – allerdings nur für Seiten, die regelmäßig aktualisiert werden.

Die eigentliche Speicherung erfolgt in einem zweistufigen System: Besonders wichtige Dokumente landen im HiveMind, dem schnellen Hauptspeicher von Google. Dieser verwendet moderne SSDs für blitzschnellen Zugriff.

Weniger wichtige Inhalte werden im TeraGoogle auf langsameren HDDs gespeichert.

Diese Unterscheidung hat direkte Auswirkungen auf das Ranking: Backlinks von Dokumenten im HiveMind haben mehr Gewicht als solche von Seiten im langsameren Speicher.

Thematische Klassifizierung und semantische Analyse

Künstliche Intelligenz hilft Google dabei, Inhalte thematisch einzuordnen und komplexe Zusammenhänge zu verstehen.

Google setzt fortschrittliches maschinelles Lernen ein, um Dokumente in thematische Cluster einzuordnen.

Dies geht weit über einfache Keyword-Analyse hinaus: Das System erkennt Entitäten – also Personen, Orte, Objekte – und verknüpft diese über den Knowledge Graph.

Dadurch entsteht ein komplexes Netzwerk aus Informationen, das Google hilft, die Beziehungen zwischen verschiedenen Inhalten zu verstehen.

Diese semantische Analyse ermöglicht es Google, auch auf Suchanfragen sinnvolle Antworten zu geben, die nicht exakt den verwendeten Keywords entsprechen. Das System versteht den Kontext und kann relevante Inhalte liefern, selbst wenn diese andere Formulierungen verwenden.

Dynamische Aktualisierung und Frische

Google aktualisiert seinen Index kontinuierlich und achtet besonders auf zeitkritische Inhalte.

Der Indexierungsprozess ist keine einmalige Angelegenheit, sondern ein kontinuierlicher Vorgang.

Zusammen mit anderen Komponenten wie InstantGlue und InstantNavBoost arbeitet FreshnessNode daran, die Suchergebnisse in Echtzeit anzupassen. Diese Systeme analysieren das aktuelle Suchverhalten über Nutzersignale und passen die Rankings entsprechend dynamisch an.

Dies ist besonders wichtig für Nachrichtenseiten und andere zeitkritische Informationen. Der Algorithmus erkennt dabei automatisch, welche Art von Content wie schnell aktualisiert werden muss: Breaking News werden anders behandelt als zeitlose Inhalte wie Rezepte oder historische Artikel.

Dabei nutzt Google seine Erfahrung mit verschiedenen Websitetypen: News-Portale werden häufiger gecrawlt und neu indexiert als statische Unternehmensseiten. Das System lernt kontinuierlich über Nutzersignale und passt seine Aktualisierungsfrequenz entsprechend an.

Dieser komplexe Prozess der Inhaltsverarbeitung ermöglicht es Google, aus der unüberschaubaren Menge an Webinhalten genau die Informationen zu finden und anzuzeigen, die für eine bestimmte Suchanfrage am relevantesten sind.

Schritt 3: Wie Google Suchanfragen verarbeitet und versteht

Wenn du eine Suchanfrage eingibst, analysiert Google in Millisekunden nicht nur deine eingegebenen Keywords, sondern auch den Kontext und deine persönliche Situation, um die bestmöglichen Ergebnisse zu liefern.

Die Sammlung von Kontextinformationen

Google sammelt eine Vielzahl von Signalen, die weit über den reinen Suchtext hinausgehen.

Sobald du deine Suche startest, erfasst Google zahlreiche Kontextinformationen. Denk dir das wie einen digitalen Detektiv, der alle verfügbaren Hinweise sammelt.

Das System schaut sich u.a. folgende Signale an:

• Eingabemethode: Text, Sprach- oder visuelle Suchen (z.B. Google Lens).
• Geografischer Standort: Relevant für lokale Ergebnisse.
• Geräteinformationen: Je nach Gerät (Desktop, Smartphone, Tablet) wird die Darstellung der Ergebnisse angepasst.
• Sprach- und Regionaleinstellungen: Diese beeinflussen, welche Inhalte als relevant erachtet werden.
• Suchverlauf und Nutzerprofil: Google bezieht den individuellen Suchverlauf und das Nutzerprofil mit ein.
• Aktuelle Trends und Ereignisse: Zeitlich relevante Ereignisse fließen in die Ergebnisbewertung ein.

Besonders interessant ist, dass Google auch aktuelle Trends und Ereignisse berücksichtigt. Wenn du beispielsweise nach "Finale" suchst, wird das System erkennen, ob gerade ein wichtiges Sportereignis stattfindet und die Ergebnisse entsprechend anpassen.

Die linguistische und semantische Analyse

Während diese Informationen im Hintergrund verarbeitet werden, startet Google den Hauptprozess: die linguistische und semantische Analyse der eingegebenen Suchanfrage.

Google verwendet hier einige seiner fortschrittlichsten Technologien. Das QBST-System (Query-Based Search Term) zerlegt deine Anfrage zunächst in einzelne Bestandteile, sogenannte Tokens.

Dann kommen die wahren Schwergewichte ins Spiel: RankBrain, DeepRank (BERT) und RankEmbeddedBERT – KI-Systeme, die den semantischen Kontext deiner Suche entschlüsseln.

Diese Systeme verstehen nicht nur einzelne Wörter, sondern erfassen den Zusammenhang, also die gesamte Suchintention. Wenn du beispielsweise "Apfel Biss" eingibst, erkennt das System, ob du nach Obstanbau suchst oder Informationen über das Apple-Logo möchtest.

Die Erweiterung und Gewichtung der Suchanfrage

Google erweitert deine Suchanfrage intelligent und gewichtet verschiedene Begriffe unterschiedlich stark.

Nicht jedes Wort in deiner Suchanfrage ist gleich wichtig. Google verwendet ein ausgeklügeltes System der Termgewichtung, das bestimmten Begriffen mehr Bedeutung beimisst als anderen.

Gleichzeitig korrigiert das System automatisch Tippfehler und berücksichtigt alternative Schreibweisen.

Besonders spannend ist die "Query Expansion": Google ergänzt deine Suche automatisch um verwandte Begriffe und Synonyme.

Wenn du zum Beispiel nach "Notebook" suchst, bezieht das System auch Ergebnisse für "Laptop" ein. Dies stellt sicher, dass du keine relevanten Ergebnisse verpasst, nur weil sie andere Formulierungen verwenden.

Die Erkennung deiner Suchintention

Google klassifiziert deine Suchanfrage in verschiedene Kategorien, um deine wahre Absicht zu erkennen.

Das System unterscheidet dabei drei Haupttypen von Suchanfragen:

• Informational: Du möchtest etwas lernen oder verstehen
• Transactional: Du willst etwas kaufen oder eine Aktion ausführen
• Navigational: Du suchst eine bestimmte Website

Diese Klassifizierung ist entscheidend für die Art der Ergebnisse, die du erhältst.

Eine Suche nach "Pizza" wird anders behandelt, je nachdem, ob Google vermutet, dass du Rezepte suchst (informational) oder eine Pizza bestellen möchtest (transactional).

Die Personalisierung der Ergebnisse

Wie oben beschrieben nutzt Google deine persönlichen Daten und deinen Kontext, um die Ergebnisse individuell anzupassen.

Deine Suchhistorie spielt dabei eine wichtige Rolle: sie hilft Google, deine aktuellen Absichten besser zu verstehen.

Auch dein Standort ist wichtig: Eine Suche nach "Restaurant" wird in München andere Ergebnisse liefern als in Hamburg. Selbst das Gerät, das du nutzt, beeinflusst die Darstellung und Auswahl der Ergebnisse.

Die mathematische Verarbeitung von Text in Vektoren

Am Ende dieses Prozesses verwandelt Google deine Suchanfrage in mathematische Vektoren. Nur so ist es möglich, dass das System blitzschnell die relevantesten Dokumente aus dem Index ziehen kann.

Der Ascorer verwendet diese Informationen dann, um die endgültige Reihenfolge der Suchergebnisse festzulegen.

Dieser gesamte Prozess – von der Kontextanalyse über die semantische Verarbeitung bis zur Umwandlung – geschieht in Millisekunden und stellt sicher, dass du genau die Ergebnisse erhältst, die du brauchst und die deiner Suchintention entsprechen.

Schritt 4: Wie der A-Scorer die ersten vorläufigen Suchergebnisse ermittelt und rankt

Nachdem Google die Suchanfrage analysiert hat, beginnt der Prozess des initialen Rankings relevanter Dokumente.

Der sogenannte A-Scorer ist dafür zuständig, diese Dokumente zu bewerten und vorzusortieren.

Dabei nutzt er den invertierten Index und komplexe Algorithmen, um eine vorläufige Liste der relevantesten Treffer zu erstellen.

Der Zugriff auf den invertierten Index

Der A-Scorer greift zunächst auf den invertierten Index zu, der Listen (sogenannte Posting Lists) mit Dokumenten, die mit den Suchbegriffen übereinstimmen.

Jedes dieser Dokumente ist durch eine eindeutige DocID gekennzeichnet.

Die Posting Lists sind extrem groß, da sie von der Anzahl der Dokumente im Index und der Häufigkeit der Suchbegriffe abhängen.

Für einzelne Suchbegriffe können Posting Lists Millionen von Treffern enthalten.

Im ersten Schritt kombiniert der A-Scorer diese riesigen Posting-Lists. Anschließend reduziert er sie auf 1.000 bis 10.000 vorläufige Ergebnisse, die in den nächsten Phasen weiter optimiert werden.

Dynamische Bewertung durch den IR-Score

Um die Trefferliste zu bewerten und zu ranken, berechnet der A-Scorer für jedes Dokument einen IR-Score (Information Retrieval Score).

Dieser Score bewertet dynamisch, wie gut ein Dokument zur Suchanfrage passt. Dabei werden folgende Faktoren berücksichtigt:

1. Häufigkeit der Suchbegriffe: Wie oft tauchen die Begriffe im Dokument auf?
2. Position der Begriffe: Befinden sich die Begriffe an prominenten Stellen wie Titel, Überschriften oder ersten Absätzen?
3. Formatierungen: Begriffe, die z.B. durch Fettdruck oder andere Hervorhebungen auffallen, werden höher gewichtet.

Die Position eines Dokuments in der Posting-List wird durch den IR-Score bestimmt: Je höher der Score, desto relevanter ist das Dokument für die Suchanfrage.

Wie bestimmt der A-Scorer das vorläufige Ranking?

Der A-Scorer nutzt fortgeschrittene Algorithmen wie BM25, eine weiterentwickelte Variante des klassischen TF-IDF-Modells. BM25 berücksichtigt unter anderem:

• Die Häufigkeit der Suchbegriffe im Dokument.
• Die Gesamtlänge des Dokuments, um überlange Texte nicht zu bevorzugen.
• Relevante Gewichtungen, die präzisere Ergebnisse ermöglichen.

Zusätzlich analysiert der A-Scorer folgende On- und Offpage-Faktoren:

• Titel und Meta-Beschreibungen.
• Struktur der Überschriften (z.B. H1, H2).
• Keyword-Dichte und deren Positionierung im Text.
• Qualität und Anzahl der Backlinks.
• Autorität der Domain.
• Erwähnungen auf vertrauenswürdigen und thematisch relevanten Seiten.

Durch die Kombination dieser Faktoren bewertet der A-Scorer die Relevanz jedes Dokuments und erstellt ein vorläufiges Ranking.

Relevanzbewertung und maschinelles Lernen

Der A-Scorer setzt zusätzlich auf Machine Learning-Modelle wie RankBrain, um subtile Muster in Dokumenten zu erkennen. RankBrain analysiert:

• Synonyme und semantische Zusammenhänge in Suchanfragen.
• Nutzersignale, z.B. Klickverhalten oder Verweildauer auf Seiten.

Willst du die richtigen Signale an RankBrain senden? Unser spezialisierter Service generiert authentische Nutzersignale durch echte deutsche Nutzer – perfekt auf deine Keywords abgestimmt. So versteht Google besser, wie relevant deine Seiten sind. Kontaktiere uns für eine individuelle Beratung

Diese Modelle passen die Bewertung dynamisch an und lernen aus vergangenen Suchen, um zukünftige Ergebnisse weiter zu optimieren. So bleibt die Relevanzbewertung stets aktuell und präzise.

Abschluss des A-Scorer-Prozesses

Nachdem der A-Scorer die Posting Lists aus dem invertierten Index kombiniert und bewertet hat, reduziert er die Treffer auf 1.000 bis 10.000 Dokumente.

Diese Liste gilt als vorläufiges Ergebnis und bildet die Grundlage für die nachfolgenden Optimierungsschritte.

Obwohl in diesem Schritt eine erste Reihenfolge der Treffer festgelegt wird, wird die Liste in den nächsten Phasen (z.B. durch Systeme wie Superroot oder Twiddler) weiter optimiert.

Diese Systeme verfeinern das Ranking mithilfe zusätzlicher Signale und gewährleisten, dass die relevantesten Dokumente dem Nutzer präsentiert werden.

Schritt 5: Wie Google die Suchergebnisse im Re-Ranking entscheidend verfeinert und optimiert

Nach der Vorauswahl durch den A-Scorer beginnt ein komplexer Prozess der Verfeinerung, bei dem verschiedene spezialisierte Systeme wie Superroot, Twiddler und NavBoost zusammenarbeiten, unterstützt durch menschliche Quality Rater.

Die zentrale Rolle von Superroot

Das Superroot-System ist das Herzstück im Re-Ranking und reduziert die ursprünglichen 1.000 bis 10.000 vorläufigen A-Scorer Treffer auf die relevantesten Ergebnisse, die schließlich in den Suchergebnissen (SERP) angezeigt werden.

Superroot fungiert als zentrales Koordinationssystem für die Verfeinerung der Suchergebnisse.

Es orchestriert das Zusammenspiel verschiedener spezialisierter Systeme, um die bestmöglichen Ergebnisse zu liefern.

Dabei arbeitet es eng mit drei Hauptkomponenten zusammen:

• Twiddler-Algorithmen bewerten z.B. Relevanz, Diversität und Aktualität
• NavBoost analysiert und wertet Nutzersignale aus
• Quality Rater liefern menschliches Feedback

Das Twiddler-System im Detail

Hunderte spezialisierter Twiddler-Algorithmen arbeiten zusammen, um die Suchergebnisse präzise anzupassen, ohne die grundlegenden Algorithmen des A-Scorers zu beeinflussen.

Das Twiddler-System ist modular aufgebaut und besteht aus zwei Haupttypen:

1. PreDoc-Twiddler:

Diese frühen Filter arbeiten mit der großen Menge vorläufiger Suchergebnisse:

• Sie bewerten grundlegende Ranking-Faktoren
• Sortieren nach allgemeinen Qualitätskriterien
• Reduzieren die Ergebnismenge effizient
• Arbeiten, bevor detaillierte Inhaltsinformationen verfügbar sind

2. Lazy-Twiddler:

Diese spezialisierten Filter arbeiten mit einer bereits gefilterten Auswahl:

• Führen detaillierte Inhaltsanalysen durch
• Berücksichtigen spezifische Ranking-Faktoren
• Justieren die finale Reihenfolge präzise
• Haben Zugriff auf umfangreiche Dokumentinformationen

Jedes Twiddler-Modul erfüllt eine bestimmte Funktion, z.B.:

• Relevanzanpassung: Einige Twiddler erhöhen oder senken den IR-Score eines Dokuments, indem sie bestimmte Faktoren, wie etwa die Position eines Keywords im Text oder die Verwendung bestimmter Formatierungen, stärker gewichten.
• Erhöhung der Diversität: Andere Twiddler sorgen dafür, dass die Ergebnisse vielfältiger werden, indem sie ähnliche Dokumente abwerten. Dies verhindert, dass zu viele ähnliche Seiten in den Top 10 erscheinen.
• Frische und Aktualität: Spezielle Twiddler, wie der Freshness-Twiddler, bewerten, wie aktuell ein Dokument ist, und geben neueren Inhalten einen Ranking-Boost, um sicherzustellen, dass relevante, aktuelle Informationen bevorzugt angezeigt werden.

Twiddler arbeiten sequentiell oder parallel und können die Ergebnisse direkt beeinflussen, indem sie entweder den IR-Score eines Dokuments anpassen oder seine Rangposition direkt verändern.

Beispielsweise kann ein Twiddler, der auf die Themenvielfalt abzielt, bestimmte Dokumente abwerten, wenn sie zu stark thematisch mit anderen in den Top 10 konkurrieren.

Es gibt Hunderte von Twiddlern, die in verschiedenen Kombinationen eingesetzt werden.

Einige Twiddler sind auch für spezielle Tests konzipiert und lassen sich flexibel anpassen, ohne den gesamten Ranking-Algorithmus ändern zu müssen.

Die zentrale Bedeutung von NavBoost und Nutzersignalen

Der Google-Leak 2024 bestätigte, dass NavBoost seit 2012 Nutzersignale auswertet und diese eine der wichtigsten Rollen im Ranking spielen – entgegen früherer offizieller Aussagen.

NavBoost analysiert diese Signale, um die Suchergebnisse dynamisch zu optimieren und an das tatsächliche Verhalten der Nutzer anzupassen.

NavBoost bewertet unter anderem folgende Nutzersignale:

Click-Through-Rate (CTR):

• Vergleich der tatsächlichen mit der erwarteten Klickrate
• Berücksichtigung der Position in den Suchergebnissen
• Analyse unterschiedlicher Nutzergruppen
• Auswertung verschiedener Endgeräte

Verweildauer:

• Messung der Zeit bis zur Rückkehr zu den Suchergebnissen
• Vergleich mit durchschnittlichen Verweilzeiten
• Berücksichtigung unterschiedlicher Content-Typen
• Analyse des Nutzerverhaltens nach der Rückkehr

Absprungverhalten:

• Erkennung schneller Rücksprünge zu den Suchergebnissen
• Analyse des weiteren Suchverhaltens
• Bewertung der Zufriedenheit mit den Ergebnissen
• Identifikation problematischer Inhalte

NavBoost passt die Rankings dynamisch an. Seiten mit überdurchschnittlicher CTR steigen im Ranking, lange Verweildauern führen zu besseren Positionen und hohe Absprungraten können zu Abstufungen führen.

Besonders interessant ist die differenzierte Auswertung: Es gibt eine separate Analyse für Desktop und Mobile, eine spezielle Bewertung lokaler Suchen und die Berücksichtigung verschiedener Suchintentionen.

Die menschliche Komponente: Quality Rater und RankLab

Tausende Quality Rater weltweit bewerten Suchergebnisse manuell. Ihre Erkenntnisse fließen in die Verbesserung der Algorithmen ein.

Quality Raters bewerten die Suchergebnisse anhand folgender Kriterien:

• Bewertung der Vertrauenswürdigkeit: Transparenz der Quelle, Reputation des Autors, Qualität der Referenzen und Aktualität der Information
• Prüfung der fachlichen Expertise: Qualifikationen des Autors, Tiefe der Inhalte, Fachliche Korrektheit und Verständlichkeit der Erklärungen
• Analyse der Inhaltsqualität: Struktur und Aufbau, sprachliche Klarheit, Mehrwert für den Nutzer und Originalität der Inhalte

Die Bewertungen der Quality Raters beeinflussen das Ranking nicht direkt. Stattdessen fließen sie in das Training von Machine-Learning-Modellen ein, die Google dabei helfen, Muster zu erkennen, die qualitativ hochwertige Dokumente ausmachen.

Die Ergebnisse dieser Bewertungen werden genutzt, um zukünftige Ranking-Algorithmen zu verbessern.

Zusätzlich betreibt Google das RankLab, eine spezialisierte Abteilung, in der Experten neue Twiddler entwickeln und testen.

Hier werden Experimente durchgeführt, um herauszufinden, welche neuen Signale das Ranking verbessern können. Erfolgreiche Tests führen zur Integration neuer Twiddler in das Superroot-System.

Schritt 6: Wie Google Suchergebnisse zusammenstellt und ausliefert

Die finale Präsentation der Suchergebnisse erfolgt durch ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Google-Systeme. Der Google Web Server (GWS) koordiniert dabei den gesamten Prozess und erstellt die finale SERP.

Wie der GWS die finale SERP erstellt

Das Google Web Server (GWS)-System fungiert als Dirigent, der Elemente der Suchergebnisse zusammenbringt:

• Organische Top 10 Ergebnisse
• Google Ads
• Rich Snippets und Featured Snippets
• Knowledge Graph Einträge
• "People also ask" Boxen
• Bilder, Videos, Maps

Diese Informationen stammen aus verschiedenen Quellen und Systemen, die Google während des Suchprozesses durchlaufen hat.

Tangram & Glue: Die Layout-Optimierer

Diese zwei Systeme entscheiden über die finale Anordnung:

Tangram:

• Berechnet den verfügbaren Platz
• Bestimmt die Größe einzelner Elemente
• Optimiert die Gesamtansicht

Glue:

• Fügt alle Elemente zusammen
• Erstellt die finale SERP-Struktur
• Sorgt für optimale Darstellung

FreshnessNode & InstantNavBoost: Die Echtzeit-Optimierer

Manchmal müssen die Suchergebnisse in den letzten Sekunden vor der Auslieferung noch angepasst werden, um auf aktuelle Ereignisse oder plötzliche Veränderungen in der Suchintention zu reagieren. Hier kommen das FreshnessNode- und das InstantNavBoost-System ins Spiel:

• FreshnessNode sorgt dafür, dass besonders aktuelle Inhalte, z.B. Nachrichten oder neue Blogbeiträge, bevorzugt angezeigt werden. So können Suchergebnisse in Echtzeit angepasst werden, wenn beispielsweise viele Nutzer plötzlich nach Informationen zu einem aktuellen Thema suchen.
• InstantNavBoost analysiert das Nutzerverhalten direkt vor der Auslieferung der Suchergebnisse und kann die Reihenfolge basierend auf Klickdaten oder Änderungen in der Suchabsicht feinjustieren. Wenn sich das Verhalten vieler Nutzer plötzlich ändert, reagiert dieses System und passt die Ergebnisse an.

Das CookBook-System: Der finale Qualitätscheck

Kurz vor der Auslieferung prüft das CookBook-System nochmal alles: Es überprüft die Relevanz der Top 10, wertet Echtzeit-Signale aus und nimmt letzte Anpassungen vor.

Laufende Datenerfassung zur Verbesserung

Während die SERP ausgeliefert wird, sammelt Google weiterhin Nutzerdaten. Diese Daten fließen zurück in den Suchalgorithmus, um zukünftige Suchergebnisse zu verbessern.

Daten wie Klickverhalten, Verweildauer und Absprungraten helfen Google dabei, die Qualität der Suchergebnisse kontinuierlich zu optimieren.

Zudem wird regelmäßig geprüft, wie gut die angezeigten Ergebnisse den Bedürfnissen der Nutzer entsprechen.

Dies geschieht durch Tests, in denen verschiedene Varianten der SERP oder neuer Features ausgewertet werden, sowie durch das Feedback von Quality Raters, die die Ergebnisse bewerten und Verbesserungsvorschläge machen.

Du kennst jetzt Googles Ranking-Prozess - Zeit, NavBoost für dich arbeiten zu lassen

Jetzt weißt du im Detail, wie Google funktioniert und warum Nutzersignale eine so große Rolle im Re-Ranking deiner Keywords spielen.

Doch hier kommt die eigentliche Herausforderung: Ohne die richtigen Nutzersignale bleiben selbst perfekt optimierte Seiten unter ihren Möglichkeiten - egal wie gut deine technische SEO und Content-Strategie sind.

Die FTC-Dokumente und der Google-Leak 2024 haben es bestätigt: Nutzersignale sind einer der wichtigsten Rankingfaktoren. Seit 2012 nutzt Google offiziell Klickdaten in Kombination mit NavBoost, um Rankings dynamisch anzupassen.

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