Ryan Jones hat es vor ein paar Monaten mal auf eine einfache Formel gebracht. Die Rankingformel ist grundsätzlich simpel (bitte die Traumata aus dem Mathe-Grundkurs kurz beiseite schieben. Wir dröseln das gleich zusammen auf):
R(q,X) = (Sqx / NDL) + a * Q(X)
Ausformuliert lautet das
Der Ranking-Score (R) für einen Query (q) und ein Dokument (X) ist:
Query-Match des Contents: Die Nähe eines Queries (Salience) zum Dokument (Sqx) geteilt durch die Dokumentlänge (NDL).
Qualität des Dokuments: Qualitätssignale des Dokuments (Q(X)) multipliziert mit einem Modifier (a).
Als Beispiel für einen Modifier verwendet Ryan hier Navboost. Das kann ich so mittelgut leiden. Denn wir vermischen hier Ranking (Ascorer) und Re-Ranking (Twiddler). Aber um die Formel möglichst einfach zu halten, gehen wir das mit.
In der Realität bestehen beide Bausteine der Formel natürlich aus vielen verschiedenen Einzelkomponenten. Und es kommt dazu, dass nur Dokumente und Inhalte berücksichtigt werden, die auch im Index sind. Und Feinheiten der Normalisierung des Queries und so weiter. Aber bleiben wir mal in dem einfachen Modell von Ryan. Wir wissen ja, dass es ein Modell ist.
Wenn wir also unser Ranking verbessern wollen, dann können wir den Query Match verbessern. Also wie gut der Content des Dokuments zum Query passt.
Um die Salience zu ermitteln, ermitteln wir die Ähnlichkeit des Queries mit dem Dokument.
Im Kern dürfte BM25 dahinter stecken. Wenn Du WDF*p*idf (beziehungsweise tf*p*idf) verstanden hast, dann reicht das als Erklärung, was hier passiert, aus.
Natürlich geht in den Query Match aber auch das ganze Entitäten-System mit ein. Und auch Linksignale interner und externer Verlinkung (Linktexte).
Wenn wir besser ranken wollen, dann können wir also die Salience unseres Dokuments zum Query verbessern.
Dazu gehören klassische SEO-Maßnahmen:
- Title, Überschrift
- Keyword und Hervorhebungen (bspw. Zwischenüberschriften) im Text (inklusive Synonyme und verwandte Begriffe)
- Ankertexte von Links zu diesem Dokument
- Strukturierte Daten (insbesondere alles mit Entitätsbezug wie about, product, mentions)
- Bild / Video / etc. mit entsprechender Auszeichnung
Alternativ können wir die Qualität des Dokuments erhöhen. Das ist deutlich komplizierter. Zum Einen wissen wir weniger über die Qualitätsfaktoren, zum Anderen kommen hier viel mehr Wenn/Dann und Machine Learning Komponenten ins Spiel.
Aber auch hier können wir einige Maßnahmen eindeutig bestimmen:
- Traffic des Dokuments (Chrome) und Usage-Daten
- CTR-Signale (Snippet-Design)
- Links (PageRank)
- Domain-/beziehungsweise Seitengruppen-Signale (etwa Brand, Helpful Content, Usage-Daten des Seitenbereichs)
- Core Web Vitals
Ich mag dieses ganz einfache Formel-Modell, auch wenn die Realität natürlich wesentlich komplexer ist:
- Hast Du Crawling-Probleme, wirst Du nicht indexiert.
- Ist Dein Dokument nicht indexiert, spielt diese Formel keine Rolle für Dich.
- Stimmt die Salience nicht, ist die Dokumenten-Qualität kaum relevant.
- Dokumentenqualität ist extrem komplex.
- …
Falls Dich das Thema interessiert, aber die Formel nicht Dein Ding ist: Ich war zu Gast im Podcast für gute Websites. In der Folge „Erkenntnisse für Publisher aus den Google Leaks“ erkläre ich, wie Google Inhalte bewertet. Dabei gehe ich auf spannende Konzepte wie Salience, Entities und Linksignale ein. Außerdem zeige ich Dir, wie Du dieses Wissen ganz einfach und praxisnah nutzen kannst, um Deine SEO-Strategie zu verbessern – ganz ohne komplizierte Formeln.