Google wendet Nutzersignale angeblich nicht auf das Ranking einzelner Webseiten an

Nutzersignale wie Absprungrate oder Verweildauer wirken sich nicht direkt auf die Rankings in Google aus, sondern werden lediglich zum Testen und Optimieren der Algorithmen verwendet - das zumindest lässt sich aus einer Aussage Johannes Müllers im heutigen Webmaster-Hangout ableiten.

Verweildauer, Bounce Rate und die Zahl wiederkehrender Besucher: Diese Nutzersignale gehören zu den wichtigsten Kennzahlen, mit denen sich SEOs und Webseitenbetreiber beschäftigen müssen.

Überraschen dürfte viele daher die heutige Aussage von Johannes Müller, derzufolge Google diese Kennzahlen nicht zur Bewertung einzelner Webseiten verwende, sondern lediglich zur Optimierung der eigenen Algorithmen. Michael Schöttler vom SEO-Portal hatte zuvor nachgefragt.

Folgendes Beispielszenario erscheint logisch und nachvollziehbar: Ein Nutzer führt eine Suche auf Google durch und erhält eine Reihe von Treffern angezeigt. Der Nutzer klickt auf das Ergebnis, ist jedoch nicht zufrieden und kehrt auf die Suchergebnisseite zurück, wo er auf das zweite Ergebnis klickt. Dieses entspricht den Bedürfnissen des Nutzers mit der Folge, dass er länger auf dieser Seite verweilt.

Für die an erster Stelle aufgeführte Seite bewirkt dieses Nutzerverhalten einen Anstieg der Absprungrate sowie eine Verringerung der durchschnittlichen Verweildauer, für die zweite Seite fallen die Signale dafür entsprechend besser aus.

Man würde nun erwarten, dass Google diese Signale für zukünftige Rankings sammelt und, sollte sich dieses Muster in ausreichendem Maße wiederholen, gegebebenfalls die Rankings der beiden Seiten tauscht.

Einen direkten Effekt auf das Ranking der Seiten gibt es jedoch zumindest laut Aussage von Johannes Müller nicht. Google verwende die Nutzersignale nur zum Testen und Optimieren der eigenen Algorithmen, was mehrere Tausend Male pro Jahr vorkomme.

Die Optimierung der Algorithmen kann dann natürlich durchaus Einfluss auf die Rankings nehmen - aber eben nicht mit Blick auf einzelne Seiten, sondern anhand seitenübergreifender Eigenschaften.

Überraschend ist das nicht zuletzt auch, weil die Erfassung, Messung und Anwendung von Nutzersignalen für das Ranking in Suchmaschinen eine in der Wissenschaft recht gut beschriebene Technik darstellt - siehe dazu bspw. die Arbeiten von Raghavan et. al. über das Aktive Lernen anhand von Feedback oder von Radlinski und Joachims zum Lernen aus implizitem Feedback in Suchanfragen.

Die vollständige Antwort Müllers ist in folgendem Video zu sehen:

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