Immer lauter werden Stimmen, die behaupten, dass Nutzerverhalten Faktoren, und nicht die Social Signals, als relevante Ranking-Faktoren für die Suchmaschinen Backlinks ergänzen oder, wie das in Russland der Fall ist, gar ersetzen werden. Nach den letzten Ankündigungen von Yandex ist die Mehrzahl aller russischen SEO’s bereits darauf eingestellt, ihre SEO-Strategie auf das Nutzerverhalten abzustimmen.
Dieser Artikel bietet einen ersten Überblick über die für die Suchmaschinen relevanten Nutzer- und Klickfaktoren. Bei vorliegendem Artikel haben wir auf Basismaterial, insbesondere Grafiken, russischer und chinesischer Quellen zurück gegriffen.
1. In der Suchmaschine selbst
Die Klickfaktoren verfügen über eine Reihe von Eigenschaften, die das Verhalten der Besucher analysieren und in einen Zusammenhang bringen. Hierbei werden Dokumente, Downloads, Websites, Abfragen und deren Ergebnisse, Verhalten, Dauer etc. als Grundlage genommen.
Basierend auf diesen Erkenntnissen, lässt sich häufig die Relevanz eines Webdokuments aus Sicht der einfachen Nutzer und nicht eines speziell geschulten Quality Raters ziemlich genau feststellen.
Die meisten der Klickfaktoren werden auf Basis protokollierter Sitzungen gebildet. Jede Sitzung enthält u. A. folgende Informationen:
- – Anfragen und Anfragezeit
- – Antwort einer Suchmaschine als Liste der Dokumente, die in der Reihenfolge abnehmender Relevanz rangieren
- – Klicks auf die Ergebnisseiten und der jeweilige Zeitpunkt
Die Daten werden gemäß entsprechender Interaktions- oder Sitzungszeitdauer von der Suchmaschine zusammengestellt und ausgewertet. Typischerweise endet eine Sitzung ohne aktive Handlung in einem bestimmten Zeitraum. Eine neue Sitzung beginnt dann mit einer neuen Anfrage.
2. Möglichkeiten, außer in der Suchmaschine selbst, Klickfaktoren zu sammeln und auszuwerten
Außer von Suchmaschinen-Sitzungen basiert die Datenerfassung auf einer Vielzahl von Tools, wie beispielsweise:
- – Eigene nützliche Tools für Statistikerhebungen der Suchmaschinen (Yandex.Metrica, Google Analytics), die mit entsprechenden Funktionen ausgestattet sind
- – Drittanbieter-Systeme für das Datensammeln (Alexa, Liveinternet , SpyLog etc.)
- – Eigene Plug-Ins (Toolbars), integriert in Browsern (Google Toolbar, Yandex.Bar) für die Erhebung von Daten über die Handlungen eines bestimmten Benutzers
- – Unabhängige Drittanbieter Plug-Ins und Toolbars, die in Browsern integriert sind
- – Eigene Browser wie Google Chrome oder Yandex Browser
3. Formeln und Kennzahlen
Die so gesammelten Daten reichen aus, um eine Vielzahl von Verhaltensfaktoren zu konstruieren und auszuwerten. Im Folgenden werden die am häufigsten verwendeten Funktionen und Kennzahlen dargestellt:
Es gibt vier verschiedene Kennzahlengruppen, die sich durch die zu analysierenden Größen voneinander unterscheiden. Zu jeder Gruppe bringen wir zwei bis drei Beispiele, es gibt jedoch hunderte verschiedener Kennzahlen, die Suchmaschinen schon jetzt zur Bewertung heranziehen.
3.1 Die von der gestellten Suchanfrage unabhängigen Größen
Abhängigkeiten: Dokument, Domain, Suchergebnisse, Sitzung, Region, Nutzer
Mögliche Kennzahlen:
- – Anzahl der Einblendungen eines Dokuments in den Suchergebnissen (Abb.1)
- – Anzahl der Klicks auf ein Dokument in allen Ergebnislisten (Abb.2)
- – CTR für das Dokument (Abb.3)
3.2 Die von der gestellten Suchanfrage abhängigen Größen
Abhängigkeiten: Anfrage, Dokument, Domain, Suchergebnisse, Sitzung, Region, Nutzer
Mögliche Kennzahlen:
- – Anzahl der Einblendungen eines Dokuments in den Suchergebnissen für die Anfrage „x“
- – Anzahl der Klicks auf ein Dokument in allen Ergebnislisten für die Anfrage „x“
- – CTR für das Dokument für die Anfrage „x“ (Abb.4)
3.2.1 Anfragenabhängige Zeitfaktoren
- – Durchschnittliche Zeit nach Ausgabe des Dokuments „x“ bis zu dem Klick drauf in den Suchergebnissen (Abb.5)
- – Durchschnittszeit, die Nutzer auf Dokument „x“ nach dem Klick bleibt. Erfolgt, wenn vor dem nächsten Klick eine weitere Abfrage (Abb.6)
- – Anzahl der Dokumente in den Suchergebnissen, die vor dem Klick auf „x“ angeklickt wurden
3.2.2 Anfragenabhängige Nutzeraktivitäten
- – Anzahl der Besucher des Dokuments „x“ im Zeitintervall „t“ über die Anfrage „a“
- – Durchschnittliche Verweildauer „t“ auf Dokument „x“ über die Anfrage „a“.
3.2.3. Nutzeraktivitätsbezogene Faktoren
QDocAvgAction(q,d) – Anzahl diverser Interaktionen auf dem über die Anfrage „a“ aufgerufenen Dokument „x“
3.3 Die von der Anfrage und Suchergebnissen abhängigen Größen
- AvgWorkTime2(q) – Durchschnittszeit, die ein Nutzer mit der Suchanfrage verbringt.
- AvgFirstTime(q) – Durchschnittszeit bis zum ersten Klick auf eines der Suchergebnisse, bei der jeweiligen Suchanfrage
4. Sonstige Größen
- NoClickNum – Anzahl der Anfragen ohne Klicks
- OneClickNum – Anzahl der Anfragen mit nur einem Klick
- AvgClickInSession – Durchschnittsanzahl der Klicks in einer Sitzung
- PosCTR(k) – CTR in der Abhängigkeit vom Platz in k=1..10 in den Suchergebnissen
- AvgTime2FirstClick – Durchschnittszeit bis zum ersten Klick in den Suchergebnissen
- AvgTime2LastClick – Durchschnittszeit bis zum letzten Klick in den Suchergebnissen
- AvgTimeBetweenClicks – Durchschnittszeit zwischen zwei Klicks
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