SEO Weekly: Featured Snippets, Spam in Markups, Verwendung von Klick-Daten und Ende von First-Click-Free

Kategorie: SEO Weekly

Diese Woche berichten wir in unserem SEO Weekly Wochenrückblick über Featured Snippets, Spammy Markups bei strukturierten Daten, die Relevanz der Klick-Daten einer Website für das Ranking und das Ende von First-Click-Free.

Googles wichtigster Rankingfaktor - Awesomeness (Großartigkeit)

Der Begriff Featured Snippet taucht in letzter Zeit häufiger auf. Markus Hövener, Head of SEO von Bloofusion, hat die wichtigsten Informationen diese Woche in einem Video zusammengefasst.

Was ist ein Featured-Snippet?

Das Featured Snippet ist auf der ersten Suchergebnisseite zu finden, und steht sogar noch über den organischen Suchergebnissen, auch Platz zero bei Google genannt. Für solch ein Snippet wird aus den Top 10 Ergebnissen ein kleiner Ausschnitt, in Form von Text (und/oder Bild) herausgefiltert.

Vor- und Nachteile des Snippets

Die Relevanz ist nicht unbedeutend, da die Sichtbarkeit des Platz zero groß ist und sich das auch positiv auf die Klickrate auswirkt. Außerdem hat man als Werbetreibender die Möglichkeit, gleich zweimal auf der SERP aufzutauchen, einmal mit dem Featured Snippet und einmal mit dem “normalen”, organischen Suchergebnis. Dies bedeutet sozusagen eine doppelte Sichtbarkeit.

Bezüglich der Klickrate kann, muss sich das Featured Snippet aber nicht zwangsweise immer positiv auswirken.

Ein Nachteil des Featured Snippets ist, dass die Frage der Nutzer schon auf einen Blick beantwortet werden kann und der Suchende nicht noch extra die Website besuchen muss, sondern das Snippet bereits die Frage oder die Suchanfrage beantworten kann.

Typen von Featured-Snippets

Solch ein Snippet kann in verschiedenen Varianten daherkommen:

  • Text-Snippet – ist am häufigsten vorzufinden und besteht aus einem Textausschnitt und in der Regel einem Bild
featured snippet mit text
  • Liste – besteht in der Regel aus einer Überschrift und ein paar Stichpunkten
featured snippet liste
  • Tabelle – Ergebnisse sind als Tabelle arrangiert. Es wird eine Überschrift dargestellt und eventuell noch ein Bild ausgespielt
snippet tabelle

Featured-Snippet in der Voice Search

Eine große Relevanz hat das Featured Snippet jedoch in der Voice Search, denn dort wird das Snippet sehr häufig als Antwort auf Sprach-Suchanfragen vorgelesen.

Der Unterschied der normalen Suche auf dem Desktop oder Mobil und die Sprachsuche ist dabei nicht außer Acht zu lassen. Bei der “normalen” Suche werden dem Suchenden im Normfall 10 Suchergebnisse auf der SERP (Search Engine Result Page) ausgespielt. Bei der Voice Search gibt es nur das allererste, das Eine Suchergebnis, welches dann vorgelesen wird.

Verteilung

Aber wie sieht eigentlich die Verteilung von Featured Snippets aus? Wie häufig werden diese ausgespielt?

Zahlen dazu liefert getstat. Demnach werden bei ca.10% der Suchergebnisse Featured Snippets ausgespielt, was im Umkehrschluss bedeutet, dass dies bei 90% noch nicht der Fall ist. Dies liegt daran, dass es bei vielen Anfragen keine eindeutige Antwort gibt, die von einer Seite übernommen werden kann. Bei der Suchanfrage “Wie kocht man ein Ei?” ist die Antwort recht eindeutig. Bei einer Anfrage” Rieker Damen Schuhe” ist eine genaue Antwort oder Definition nicht möglich.

Wenn ein Snippet ausgespielt wird, handelt es sich zu ca. 82% um ein Text-Snippet. Mit ca. 11% folgt die Snippet-Liste und am seltenstens, mit ca. 7%, ist eine Snippet-Tabelle zu finden. Dies hängt damit zusammen, dass nur wenige Antworten als Liste oder Tabelle dargestellt werden können.

Voraussetzungen für solch ein Snippet

Um für ein Featured Snippet in Frage zu kommen, müssen einige Rahmenbedingen wie die richtige Länge gegeben sein. Das Unternehmen Moz hat sich damit beschäftigt wie lang solch Text, Listen oder Tabellen-Snippets sind.

  • Text
    • durchschnittlich 40-50 Wörter
  • Liste
    • durchschnittlich 4-5 Stichpunkte mit jeweils 10 Wörtern
  • Tabelle
    • durchschnittlich 3-4 Zeilen, 2-3 Spalten

Bei den inhaltlichen Aspekten ist es wichtig, eine kurze, knackige Antwort auf eine konkrete Suchanfrage zu geben. Optimalerweise finden die Beantwortung am direkt am Anfang eines Beitrags statt und beinhaltet eine kurze Zusammenfassung, Definition und wenn möglich Synonyme. Auch die Lesbarkeit spielt hier eine Rolle. Bandwurmsätze sollten vermieden werden, sondern das Wichtigste knackig in 2-3 Sätzen (mit ca. 40-50 Wörtern) dargestellt sein.

Wenn dies als Liste dargestellt werden soll, sollte der Text auch als Liste im Quellcode deklariert sein mit <ul> oder <ol>. Das Gleiche gilt für eine Tabelle. Hier sollten die Informationen dann im Quellcode als <table> eingebunden sein.

Derzeit sind Featured Snippets noch sehr volatil, man sollte demnach seine Beiträge nicht allein so gestalten, dass sie für ein Featured Snippet geeignet sind, sondern die oben genannten Voraussetzung als lediglich als Orientierung verwenden.

Spam bei Rich Snippets ist nach wie vor ein Problem

Seit Google die Rich Snippets ins Leben gerufen hat, werde diese leider auch für Spam verwendet. So kommt es vor, dass absichtlich falsche Markups auf falschen Seitentypen gesetzt werden.

Im Folgenden ein paar Beispiele für solch spammy Markups:

Murat Yatagan, ehemaliger Mitarbeiter bei Google, der dort Maßnahmen gegen Spam vorgenommen hat, ist nicht zufrieden damit, wie Google gegen spammy Markups angeht. Auf Twitter äußert er seine Enttäuschung.

Verwendet Google Klick-Daten der Nutzer für das Ranking?

Der Chef von Google Brain in Kanada ließ letzte Woche auf der Think Auto Google Veranstaltung in Toronto verlauten, dass Google die Klick-Daten von Suchenden für das Ranking und die AI Modelle verwendet. Bei diesen Klick-Daten handelt es sich mitunter darum, wie lange ein Nutzer auf einer Seite bleibt und wann er diese wieder verlässt. Diese Klick-Daten lassen darauf schließen, wie zufrieden ein Nutzer mit dem Inhalt einer Seite ist, ob er dort fündig wird, oder ob die Inhalte nicht der Erwartung und dem Gesuch entsprechen und er die Seite daraufhin (schnell) wieder verlässt.

Die Aussage des Chefs von Google Brain lässt jedoch nicht zu 100 Prozent darauf schließen, ob sich die Klick-Daten direkt auf die Suchergebnisse auswirken, oder erstmal nur als Training des AI Modells verwendet werden.

Lange Zeit war zumindest Googles Aussage, dass sie keine Klick-Daten für das Ranking einbeziehen. Eine Audio-Aufnahme von Mike Kilinski, nationaler Direktor bei TRADER Corporation, beweist jedoch das Gegenteil.

Hier das Transkript auf englisch:

Question more practical for auto advertisers… How has or will machine learning improve Google search as it relates to our industry?

Search is a great example of a situation where you have some (could not hear) input and design elements and the relationship between those two things is not too super obvious.

So the input there is a search and the output is the best page for that search.

So when search was invented, like when Google was invented many years ago, they wrote heuristics that had figure out what the relationship between a search and the best page for that search was. And those heuristics worked pretty well and continue to work pretty well.

But Google is now integrating machine learning into that process. So then training models on when someone clicks on a page and stays on that page, when they go back or when they and trying to figure out exactly on that relationship.

So search is getting better and better and better because of advances in machine learning.

So the auto industry, search is getting better, that means search for auto is getting better.

Mike Kilinski hat Google per Mail um Aufklärung gebeten, bis jetzt ohne Antwort.

Google beendet First-Click-Free Modell für Verlage

Google beendet das First-Click-Free Modell welchen es Nutzern bis jetzt ermöglichte, die Paywall zu umgehen und Inhalte kostenlos zu konsumieren, wenn Sie über einen Google-Treffer auf einem Artikel klickten.

Das Ende dieses Modells spielt den Verlagen in die Karten und soll die Abo-Zahlen wieder in die Höhe treiben. Google stellt es den Verlagen nun frei, ob Sie freiwillig First-Click-Free anbieten. Sollten sie dies nicht tun, solle es jedoch zu keinerlei Ranking-Einbußen führen.

Google Statement zum Modell First-Click-Free lautet wie folgt:

First Click Free is a way for publishers to share their subscription-only content with Google News readers. All articles that are accessed from Google News are allowed to skip over the subscription page . . .We like to think of First click free as a simple system that allows you to test drive a news source before signing up on their site.

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