Wirklich wahres Wingmen SEO Wissen für wache Webmarketer #172
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Nils Warnick
Nils Warnick
Consultant
🏙️ SEOul ist eine schöne Stadt

Zeitgleich einer der wenigen mir bekannten Orte, die auch SEO in ihrem Namen tragen. Laut der deutschen Wikipedia gibt es auch noch ein indonesisches Dorf und einen Ort im italienischen Stenico, die tatsächlich "Seo" heißen. Trotzdem bleibt Seoul der einzige Ort, der in meinen Suggests auftaucht, wenn ich mal SEO in die Suchleiste eintippe. Umgekehrt denke ich auch immer an meinen Job, wenn der Name in einem anderen Kontext auftaucht.

Das passiert in letzter Zeit häufiger. Ich frage mich zum Beispiel auch, wie viele SEOs eigentlich Fans von Eintracht Frankfurt sind und jetzt mit der Doppelbelegung von SGE zu kämpfen haben. Bei welchen Themen musst Du direkt an die SEO-Welt denken? Und an welches spezifische Thema? Wir hätten da sonst ein paar mitgebracht:

  • Philipp erörtert die Glaubwürdigkeit von Vorhersagemodellen für SGE

  • Jolle ermittelt die Zusammenhänge zwischen FAQ und PAA

  • Christoph macht eine Fahrt durch die Fahrradbranche

  • Ich möchte die Relevanz der Domain Autorität ansprechen

  • Nadine gratuliert Google zu 25 Jahren

Wir hoffen wie jede Woche, dass dort etwas für Dich dabei ist und wünschen Dir viel Spaß beim Lesen.

Was wir gelesen haben
 Philipp Götza
Philipp Götza
Junior Consultant
Dieses Modell kann den Traffic aus der SGE (nicht) vorhersagen

Letzte Woche schrieb ich:

"Wir müssen wachsam sein, dürfen uns aber auch nicht zu sehr von den wichtigen Dingen in der Gegenwart abhalten lassen, da unklar ist, wann genau die SGE ausgerollt und überhaupt offiziell in Deutschland verfügbar gemacht wird."

da kommt ein Artikel um die Ecke, bei dem ich fast vom Stuhl gefallen bin. 🪑

Vorgestellt wurde ein Framework beziehungsweise Modell, mit dem man den Impact der SGE messen können soll. Angepriesen wurden auch Antworten auf folgende Fragen:

"If and when Google SGE goes live, how will it impact organic traffic?

"Will our traffic drop, and if so, by how much?"

"And what can we do about it?"

"Das klang für mich nach Clickbait."

Die Basis des Frameworks

Das Framework greift auf vereinfachende Annahmen zurück (das Emoji signalisiert, ob ich bei der Annahme mitgehe oder nicht):

  1. ✅ Wenn eine Seite im AI Overview auftaucht, wird sie (etwas) organischen Traffic bekommen

  2. ❌ Der Traffic aus dem AI Overview wird genauso viel oder wenig sein, wie über den aktuellen Rang in der organischen Suche kommt

  3. ❌ Wenn Deine Seite noch nicht im AI Overview rankt, aber in den regulären Top-10, wirst Du keinen Traffic bekommen (konservative Schätzung)

  4. 🚧 Wenn die SGE nicht aktiv ist, rankt Deine Seite genauso wie bisher

Annahme 1 finde ich valide. Ob und wie viel Traffic über eine Kachel in der Carousel-Box oder Quellenverlinkungen kommt, wissen wir aber nicht.

Annahme 2 finde ich kritisch, weil nur informationale Keywords betrachtet wurden. Im E-Commerce wird es, so die These vieler und auch von mir, viele Chancen geben, dass vor allem Produktseiten wichtiger werden und mehr Traffic bekommen, als es jetzt der Fall ist.

Annahme 3 wird im Artikel direkt selbst relativiert, weil sie unrealistisch ist. In dem Fall hat man sich das Modell direkt selbst invalidiert.

Annahme 4 würde ich auch mit Skepsis betrachten. Wenn damit gemeint ist "es wird kein AI Overview ausgespielt", dann gehe ich mit. Ansonsten nicht, weil Google an der SGE festhält und es vermutlich keine Suche mehr geben wird, bei der man sagen kann "ich möchte SGE" oder "ich möchte keine SGE".

Was ich gerade nur in einem Satz erwähnt habe, möchte ich hervorheben:

"Our study focused on websites in the technology industry, with traffic mainly from informational keywords."

Die Ergebnisse lassen sich also auf keinen Fall verallgemeinern.

Noch mehr Gemecker

Der "eigentliche Rang" soll aussagen, ob eine Seite im AI Overview auftaucht und an welcher Position. So wird es im Artikel beschrieben:

  1. Optimistischer Rang = wenn man mehrfach prüft, ob und an welcher Position im AI Overview gerankt wird, wird nur die beste Beobachtung gezählt (z.B. 3, 5 und kein Ranking -> optimistischer Rang = 3)

  2. Pessimistischer Rang = wenn man mehrfach prüft und gar kein Ranking vorhanden (= kein Ranking) ist oder es immer ein Ranking gibt, dann wäre der Durchschnitt der pessimistische Rang (z.B. "kein Ranking" im genannten Beispiel, weil einmal nicht gerankt wurde oder 3, 4 und 5 dann wäre 4 der pessimistische Rang)

Das ist VIEL zu einfach gedacht. Ich verstehe, man muss irgendwo und irgendwie anfangen. Aber es hat schon einen Grund, warum wir alle Tools verwenden, die unsere Keywords über lange Zeiträume beobachten. Wenn ich 3x am selben Tag prüfe, sieht vielleicht alles gut aus. Möglicherweise auch, wenn ich das 3x in der Woche mache.

Wie sieht das aber über einen Monat aus? Das sind wichtige Informationen, um Aussagen über langfristige Traffic-Entwicklungen tätigen zu können.

Neben dem eigentlichen Rang gibt es auch Annahmen zur potenziellen CTR-Veränderung. Der aktuelle Status-Quo wird mit einer optimistischen Schätzung (Top-3 im AI Overview bekommt jeweils die gleiche Menge an Klicks) und einer pessimistischen Schätzung (Halbierung der optimistischen Schätzung) angegeben, um die Auswirkungen zu simulieren.

Ein Screenshot aus der SGE vom 11.09.2023. Auf der linken Seite wird die SGE-Antwort ausgegeben und auf der rechten Seite die Carousel-Box, die mit einem roten Kasten markiert ist.

Dass alle 3 Positionen den gleichen Traffic bekommen, finde ich unrealistisch. Was aber entscheidender ist: Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des Artikels gab es bereits die Dropdown-Pfeile für die Quellenhinweise, die nicht berücksichtigt wurden.

Wie werden Keywords ausgewählt?

Es wird davon gesprochen, dass ein kleines Keyword-Set (20%) gewählt werden soll, das einen Großteil des organischen Traffic generiert (80%). Klingt erstmal gut. Bei sehr großen Websites oder Websites, die ihren Traffic auf viele URLs und Keywords diversifiziert haben, aber schwierig anzuwenden.

Abseits der ganzen Annahmen und Vereinfachungen: Dieses Modell ist nicht skalierbar. Es geht immer um manuelle Beobachtungen und das ist ab einer bestimmten Seitengröße nicht mehr effizient machbar.

Wie aussagekräftig sind die Ergebnisse?

So wie ich beim Lesen des Artikels fast vom Stuhl gefallen bin, würde vermutlich auch die Person fallen, die gerne wissen wollte, wie groß der Impact der SGE wohl sein könnte.

Von -30% Verlust ist auch fast 220% Traffic-Gewinn möglich (gleiches Beispiel). Das ist eine sehr große Spanne und zeigt auch, dass dieses Modell eher wenig sinnvoll ist. Vor allem wenn man daran denkt, dass diese Annahmen nur auf den wenigen Beobachtungen basieren, die man für den eigentlichen Rang braucht.

Die SGE ist unglaublich volatil. Wenn es eine Beobachtung gibt, die ich besonders wichtig finde, dann ist es diese.

Hier mal ein paar Beispiele, wie sich der AI Overview in den letzten 2 Wochen verändert hat:

Beispiel 1: Depression (YMYL)

Ein Screenshot aus der SGE (25.08.2023) vom Keyword "depression". Auf der linken Seite wird eine KI-Antwort angezeigt und auf der rechten Seite eine Carousel-Box mit drei Quellenangaben. Die KI-Antwort kann mit "Show more" aufgeklappt werden. Neben einer kleinen Definition folgen in der Textantwort zwei Überschriften mit jeweils einigen Unterpunkten. Eine Überschrift lautet "Depression can have many causes, including:" und die zweite sichtbare Überschrift lautet "Depression is treatable. Some times for coping with depression include:"

Datum: 25.08.2023

Ein Screenshot aus der SGE (25.08.2023) vom Keyword "depression". Auf der linken Seite wird eine KI-Antwort angezeigt und auf der rechten Seite eine Carousel-Box mit drei Quellenangaben. Die Quellenangaben unterscheiden sich zum 25.08.2023. Die KI-Antwort wird direkt vollständig angezeigt. Die Quellenangaben im Carousel unterscheiden sich zum 25.08.2023. Auch sind jetzt 3 Überschriften sichtbar. Diese lauten "Depression is treatable, but barriers to effective care include", "Some possible causes of depression include" und "Some tips for coping with depression include".

Datum: 11.09.2023

Beispiel 2 Dresses (E-Commerce Kategorie)

Ein Screenshot aus der SGE vom 25.08.2023 für das Keyword "dresses". Auf der linken Seite wird eine generative KI-Antwort präsentiert und auf der rechten Seite eine Carousel-Box mit drei sichtbaren Quellen. Ein "Show more" Button erlaubt es, die Antwort weiter aufzuklappen. Unter dem Texteinstieg gibt es eine Headline mit dem Text "On-trend styles", darunter werden Produkte dargestellt.

Datum: 25.08.2023Ein Screenshot aus der SGE vom 11.09.2023 für das Keyword "dresses". Auf der linken Seite gibt es eine KI-Antwort, auf der rechten Seite eine Carousel-Box mit drei sichtbaren Quellen. Der AI Overview ist deutlich größer, als am 25.08.2023, die Quellen im Carousel sind nicht komplett ientisch und es werden andere Kleider als Produkte dargestellt.

11.09.2023

Wie man sieht: Die AI Overviews unterscheiden sich. Manchmal mehr, manchmal weniger. Im ersten Beispiel zur Suchanfrage Depression werden jeweils erst viele Unterpunkte dargestellt und dann deutlich weniger. Die Quellen sind jeweils auch in ⅔ der Fälle unterschiedlich.

Etwas drastischer sind die Veränderungen vom AI Overview für Dresses. Die Quellen überschneiden sich in ⅔ der Fälle (aber nicht in der Reihenfolge) und der AI Overview ist nahezu doppelt so groß. Wenn man in diesem zweiten Beispiel nicht im AI Overview landen würde, wäre der Verlust sicherlich deutlich größer als zum Zeitpunkt der ersten Betrachtung. Auch interessant: Bei den Bildern in der ersten Beobachtung wurden die Köpfe der Models nicht angeschnitten, in der zweiten Beobachtung hingegen schon.

Es geht noch weiter!

Am Ende wurden noch mögliche Experimente und Interventionen vorgeschlagen – oder auch nicht, weil "geheim".

Case Studies sind, wenn sie gut aufbereitet sind, sehr spannend. Aber nur dann, wenn die Ergebnisse auch real sind. Der Autor zeigt hier anonymisierte Kundendaten und die möglichen Auswirkungen auf deren Seiten, die jetzt durch "Maßnahmen" verhindert werden sollen.

Die SGE gibt es offiziell aber noch nicht in der normalen Suche. Aktuell ist es ein Test in den USA und seit kurzem auch in Indien und Japan. That's it. Seit Ankündigung der SGE haben sich viele Sachen verändert. Unter anderem:

  • Angaben zu Quellen (die es vorher gab, aber versteckt waren)

  • Für welche Queries die SGE überhaupt ausgespielt wird (für Politiker*innen konnte ich eine Zeit lang keine AI Overviews erzeugen)

  • Lokale Ergebnisse als 3 Pack (alt) oder 5 Pack (neu)

Auch in den Case Studies findet sich erneut ein Ergebnis, bei dem der mögliche Verlust auf -31% geschätzt wurde und ein potenzieller Zuwachs von bis zu 97% möglich sein soll. Solche Schätzungen sind mir zu extrem.

Was habe ich beobachtet?

Die Entwicklungen rund um die SGE beobachte ich seit der Ankündigung. Einige Keywords prüfe ich regelmäßig. Was sich hier im Artikel wie Zauberei anhört (= die geheimen Interventionen), ist bei informationalen Keywords häufig das, was man bei Featured Snippets auch schon gemacht hat:

  • Welche Keywords haben ein Featured Snippet?

  • Wie kurz/lang ist die ausgegebene Antwort?

  • Wie ist die Antwort formatiert?

  • Wo taucht die Antwort im Text auf?

Im Carousel der SGE kann man erscheinen, wenn man die Informationen zur Verfügung stellt, die der AI Overview beinhaltet (Suchintention). Da die Antworten aber sehr wandelbar sind, ist das oft von kurzer Dauer.

Im Artikel wird ein konkretes Beispiel genannt, bei dem ein Kunde durch Maßnahmen (🤐) in der SGE auftauchte (Position 1 der Carousel-Box) Das Query: "incident response". Witzig ist, dass in der Headline der Antwort von vier Schritten gesprochen wurde, in der Antwort aber nur 3 ausgegeben wurden.

Screenshot eines SGE-Suchergebnisses für die Suchanfrage Incident Response. Neben einer auf der linken Seite von der KI generierten Antwort, werden drei Kacheln mit verlinkten Websites auf der rechten Seite angezeigt. Eine davon (die des Kunden) ist mit einem Kasten markiert. In der Antwort auf der linkten Seite ist eine Definition zu lesen und darunter wird die NIST Incident Response Methode mit ihren Schritten beschrieben.

Die angesprochene Kundenseite von Cynet sah vorher so aus (Einstieg der Seite):Ein Screenshot aus der Wayback Machine von Cynet's Beitrag zum Thema Incident Response. Die Seite wurde zwischen dem 16.05.2023 und 11.09.2023 verändert. Der Beitrag startet mit einer kurzen Definition und dann einer weiteren Headline zu den Schritten von Incident Responses. Dabei werden weder NIST, noch SANS genannt.

Und nachher so (Einstieg der Seite):

Ein Screenshot von Cynet's Beitrag zum Thema Incident Response. Die Seite wurde am 11.09.2023 besucht. Der Beitrag startet mit einer Definition und möglichen Prozessabläufen (4 Schritte NIST oder 6-Schritte SANS). Die Punkte sind inhaltlich nicht durch eine Überschrift getrennt.

Die Seite wurde also daran angepasst, dass es ein informationales Query ist (inhaltliche Ausrichtung der Headline) und dass es einen Prozess mit 4- oder 6-Schritten gibt (die Namen haben), je nachdem welchem Modell man folgt. Vorher waren diese beiden Teile aufgespalten und die NIST incident response wurde nicht namentlich genannt.

Inzwischen sieht der AI Overview anders aus. Cynet taucht auch nicht mehr an Position 1 auf und ist im AI Overview nicht mehr vertreten.

Ein Screenshot aus der SGE vom 11.09.2023. Auf der linken Seite wird die SGE-Antwort ausgegeben (kurze Definition + vier Schritte der NIST Methode) und auf der rechten Seite in der Carousel-Box taucht Cynet nicht auf.

Mein abschließender Take

Im Intro habe ich meine Worte der letzten Woche zitiert und komme gedanklich für den Abschluss auf diese zurück:

  • Beschäftige Dich mit der SGE

  • Denke über Modelle nach, um den potenzielle Impact auf die für Dich wichtigsten Keywords abschätzen zu können

  • Mache Dir Gedanken zu potenziellen Maßnahmen – wenn Du eine internationale Seite mit USA-Präsenz hast, kannst Du auch eigene Maßnahmen vertesten

  • ABER: Mache Dich nicht verrückt und hinterfrage derartige Modelle, wie sie im Artikel bei Search Engine Land vorgeschlagen wurden

Das Modell ignoriert andere Keyword-Arten. Natürlich kann man (wie vorgeschlagen wird) ein eigenes Modell entwickeln. Aber so wie es beschrieben wird, ist das Modell nicht skalierbar und trifft Annahmen, die bereits vor Anwendung des Modells kritisch zu sehen sind.

Wir wissen nach wie vor nicht, wann und in welcher Form die SGE offiziell ausgerollt wird. Bard hat eine ganze Weile auf sich warten lassen und wenn es neue SERP Features in den USA gibt, dauert es in der Regel, bis wir das in der deutschen Suche sehen, wenn es überhaupt dazu kommt.

Was man statt diesem Modell braucht, ist eine relativ stetige Beobachtung der SGE-Ergebnisse für die wichtigsten Keywords. Es müsste gemessen werden,

  • ob/wie die eigene Seite in der organischen Seite rankt (das wissen wir), 

  • ob/wie die eigene Seite im AI Overview rankt, 

  • wie lange sie dort rankt, 

  • wie oft sie in den Quellenangaben zitiert wird (abseits der Carousel-Box) und 

  • wie sich die Position in der Carousel-Box verändert.

Das reicht aber immer noch nicht aus, weil es ja auch noch Ads gibt (die wir alle lieben). Und Queries, die entweder keinen AI Overview generieren können (aktuell beobachte ich das bei Queries für Rezepte) oder Queries, bei denen nicht direkt ein AI Overview generiert wird.

Welcher Tool-Anbieter wird wohl als erstes SGE-Funktionalität integrieren, wenn die SGE offiziell ausgerollt wird? Und wie sieht es mit Traffic-Zahlen aus der SGE aus – werden wir die bekommen? Es gibt viele Glaskugeln, in die man schauen könnte. 🔮

Jolle Lahr-Eigen
Jolle Lahr-Eigen
Consultant
Bedeuten weniger FAQ-Snippets auch weniger PAA-Boxen?

Wie Du von Caro weißt, hat Google beschlossen, weniger How-to- und FAQ-Snippets in den Suchergebnissen auszuspielen. Nora griff dazu Kevin Indigs Untersuchung auf, der auch einen Rückgang der "People also ask"-Boxen festgestellt hat.

Glücklicherweise hatte ich ein paar Tausend Datenpunkte auf dem Rechner rumliegen, um mir über die PAA-Situation ein eigenes Bild zu machen. Sistrix veröffentlicht regelmäßig Case Studies aus der Rubrik "Sector Watch". Im ersten Halbjahr 2023 hatte ich zu anderen Zwecken mehr als 8.500 Keywords aus den von Sistrix bereitgestellten Listen für den UK-Markt gesammelt und mit Ahrefs erhoben, welche davon PAA-Boxen ausspielen und welche nicht.

Wenn Kevins Ergebnisse global zuträfen, wäre auch für das Sector-Watch-Keyword-Set ein Rückgang an "People also ask"-Boxen zu erwarten. Stimmt das?

Mehr oder weniger PAA-Boxen im September im Vergleich zum 1. Halbjahr 2023?

  • Von ursprünglich 8.561 Keywords hat Ahrefs im ersten Vergleichszeitraum 2.957 PAA-Boxen registriert.

  • Im September waren es für dasselbe Keyword-Set 3.378 PAA-Boxen, 421 mehr als vorher, eine Zunahme von gut 14 Prozent.

  • 948 Keywords wiesen laut Ahrefs im September eine PAA-Box aus, die das in der ersten Jahreshälfte nicht taten.

  • 527 Keywords haben die PAA-Box verloren.

  • Mit Blick auf die Suchintention oder das Branchenthema der Keywords sticht bei den Gewinnen und Verlusten kein klares Muster heraus.

Was bedeutet das jetzt für Dich?

Wie immer im SEO sind viele Faktoren im Fluss und auch Messfehler sind nicht auszuschließen.

  • Vielleicht spielt Google für das hier untersuchte Keyword-Set gar nicht mehr Boxen aus, sondern Ahrefs ist besser darin geworden, die PAA-Boxen zu erkennen.

  • Vielleicht sinkt das Vorkommen von PAA-Boxen global, aber für das Keyword-Set sind sie relevanter geworden.

  • Vielleicht hat sich die Suchintention bei den Keywords verändert, so dass Google im Gegensatz zu früher mehr "People also ask"-Ergebnisse liefert.

Klar ist, dass Du unabhängig von den globalen Trends immer schauen musst, wie die Suchergebnisse für Deinen spezifischen Kontext aussehen. Aussagen, die Du aus aggregierten Tool-Outputs ableitest, solltest Du nochmal selbst – zur Not stichprobenartig – manuell in den Suchergebnissen nachprüfen.

Und gerade, wenn Du gegenläufige Entwicklungen feststellst, lohnt es sich, diesen Widerspruch im Lichte der groben Stoßrichtung der für Dich relevanten Suchmaschine zu bewerten.

Wie Nora halte ich die PAA-Boxen weiterhin für ein nützliches Feature in den SERPs. Google hat sich nicht zu deren Rückbau geäußert. Google testet ständig und umfangreich verschiedene SERP-Layouts. Dass ich in "meinem" Datenset aktuell keinen Rückgang, sondern eine Zunahme registriere, ermutigt mich, in diesem Kontext weiterhin die knackige Beantwortung der Fragen in meinem Content anzustreben, sofern ich es inhaltlich für sinnvoll halte.

Was meinst Du? Wie interpretierst Du die Ergebnisse und welche Strategie leitest Du daraus ab?

Christoph Hemmann
Christoph Hemmann
Consultant
I want to ride my bicycle Teil 1

In den nächsten Monaten möchte ich mir die Fahrradbranche etwas genauer anschauen. Dafür habe ich ein umfangreiches Keyword-Set bestehend aus (hauptsächlich) transaktionalen Keywords erstellt. Neben den gängigsten Fahrradtypen habe ich dazu auch die Top-10 der meistgesuchten Fahrradhersteller recherchiert.

Die Ergebnisse aus dem Keyword-Set habe ich Dir hier in einem Looker Studio Report zusammengestellt.

Hier siehst Du neben dem saisonalen Verlauf auch verschiedene Cluster der Fahrradtypen und Unterkategorien.

Saisonaler Verlauf der Suchanfragen aus der Fahrrad-Branche. Im Januar und Februar liegt das Suchvolumen bei etwa 2,7 Mio. Im März steigt es dann auf 4,6 Mio. Im April leichtes Absinken auf 4,3 Mio. Im Mai geht es dann auf den Höchstwert von 5,3 Mio hoch. Im Juni, Juli, August dann konstant auf 4,8 Mio. Danach geht das Suchvolumen dann schrittweise zurück: 3,5 Mio im September, 3,0 Mio im Oktober, 2,6 Mio im November und 1,9 Mio im Dezember - dem Tiefstwert.

Bei der Betrachtung des saisonalen Verlaufs ist spannend, dass mehr Menschen im März über den Kauf eines Fahrrads nachdenken als im April. Weiterhin sieht man auch, dass die Fahrradtypen Laufrad, BMX oder Lastenrad weniger saisonalen Schwankungen unterliegen als andere.

Auch das Suchverhalten für Kinderfahrräder ist interessant, da Nutzer*innen nur am Anfang einer Saison in den Monaten März bis Mai verstärkt nach Kinderfahrrädern suchen. Gleiches gilt auch für Jugendfahrräder.

Interessant ist auch, wie stark das Thema E-Bike in den letzten Jahren geworden ist. Vergleicht man die Cluster der Fahrradtypen Fahrrad und E-Bike, löst das Cluster E-Bike fast das Cluster Fahrrad ab.

Bei den Suchanfragen in Kombination mit Herstellern gewinnt die Marke CUBE mit Abstand, vor allem erreicht das die Marke mit ihren Serien wie Nuroad oder Aim.

Verteilung von Suchanfragen bei Fahrradmarken. CUBE hat mit 36,7% den höchsten Anteil, gefolgt von Trek mit 11,7% und Ghost mit 9,4%. Weitere Marken sind Hailbike, Orbea, Cannondale, Giant, Santa Cruz und Focus.

Neben dem Markenbezug in Suchanfragen sind auch Terme mit Laufradgrößen, Rahmenhöhen oder Geschlecht sehr stark vertreten.

Die rankenden Seiten

Mit dem Keyword-Set habe ich mit dem Rank-Tracker von Ahrefs einen ersten Blick auf die Seiten fahrrad-xxl.de, bike24.de, bike-discount.de, boc24.de, lucky-bike.de, liquid-life.de und bike-discount.de geworfen.

Natürlich sind fahrrad-xxl.de und fahrrad.de die Seiten mit der höchsten Sichtbarkeit. Aber die Seite lucky-bike.de punktet zum Beispiel stark mit Suchanfragen, die in Kombination mit Laufradgrößen gesucht werden oder aber mit Rahmenhöhen der Räder zusammenhängen.

Im Gegenzug punktet liquid-life.de bei Suchanfragen im Zusammenhang mit Downhill oder mit der Marke Santa Cruz. Bei Suchanfragen mit Laufrädern rankt bike24.de hingegen sehr gut.

In den nächsten Wochen werde ich noch tiefer in die Analysen oder einzelne Seiten eintauchen und weitere Ergebnisse dazu teilen.

Hast Du aber Fragen oder Ideen für Analysen in der Fahrrad-Branche, die Du gern besprechen möchtest, dann schreib mir gern unter christoph.hemmann@wngmn.de.

Nils Warnick
Nils Warnick
Consultant
Hello Sir ✋

"I am reaching out to ask if you are interested in link building, guest posting, and link insertion services for this role.

I have DA 50+ Websites for $25 Including the content."

Alle naselang flattert eine solche Anfrage über das Kontaktformular in unseren Briefkasten. Von dort wandern sie in aller Regel sehr schnell und unbesehen in die Ablage P. Du hast womöglich auch schon solche Nachrichten erhalten und hoffentlich schnell entsorgt.

Aber gerade musste ich an diese Art von Mail denken, als ich Jeff Fergusons Artikel über Moz's Domain Authority las. Darin legt er dar, warum er die Metrik Domain-Autorität (DA) als Metrik

für SEO für ungeeignet hält. Dabei führt er zum Einen Aussagen von Google Mitarbeitern wie Gary Illyes ins Feld:

"We don't use it, and it doesn't align with anything we have at Google. [Moz's] Page Authority has the right idea, but it is not exactly the same, obviously."

Zum Anderen auch technische Argumente wie die Verwendung einer domain-weiten Metrik in einer seiten-basierten Google-Suche oder die Korrelation der Scores mit Suchergebnissen. Vielleicht habe ich den Artikel von Jeff gerne gelesen, weil mir die oben genannten Spam-Nachrichten auf den Senkel gehen, aber ich würde Dir trotzdem den ganzen Artikel empfehlen. Natürlich lässt sich das von Moz auch auf sämtliche anderen Tools übertragen.

Im Allgemeinen würde ich beim Reporting immer Vorsicht walten lassen. Klar, es ist schön, wenn man auf eine Zahl verweisen kann, die prägnant sagt, ob es gerade bergauf oder bergab geht. Aber überlege Dir, was eine Zahl eigentlich aussagen kann und was nicht. Und wenn es nach mir geht, mache Dir weniger Gedanken über Domain Authority.

Nadine Klöschen
Nadine Klöschen
Consultant
💍 Silberhochzeit mit Google!

Naja, genauer gesagt ist es der 25. Geburtstag von Google, aber ungefähr so lange wird wahrscheinlich auch die (Hass-) Liebe zwischen SEOs und der Suchmaschine bestehen. In diesem Zuge hat sich auch Google nicht lumpen lassen und ein paar Dinge veröffentlicht. Auch wenn Sundar Pinchai und Kollegen natürlich nicht die Firmengeheimnisse von Google offenlegen, ist es doch immer ganz spannend zu sehen, wo ihr Augenmerk liegt.

Tatsächlich hat Sundar Pinchai selbst zu diesem Anlass eine Nachricht verfasst. Spannender ist aus unserer Sicht aber ein anderer Artikel. Dieser geht auf wesentliche Entwicklungen in der Geschichte und immer noch aktuelle Ziele von Google ein. Die fünf Schlagworte dabei sind (Zitat):

  • Delivering quality results

  • Deciphering meaning

  • Understanding images, videos and more

  • Spotting and stopping spam

  • Making Search safer

Zusammengefasst will Google die besten Ergebnisse liefern. Hierfür müssen sie natürlich Inhalte (aller Art) so gut es geht verstehen und Unnützes sowie Schädliches so gut wie möglich von den Nutzern fernhalten.

Das sind echt keine Betriebsgeheimnisse. Aber bei allen Neuerungen und Trends, die durch das SEO-Dorf getrieben werden, tun wir gut daran, uns an diese Grundinteressen von Google zu erinnern. Wenn wir mit unserer Website dazu beitragen oder es Google bei diesen Zielen zumindest machen, dann sind wir auf dem richtigen Weg.

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