Google findet Teilen gut? Eine empirische Studie zum Einfluss von Facebook- Shares und Co. auf das organische Ranking von Suchmaschinen Christin Hildebrandt / Christina Schumann / Jens Wolling
Agenda Einführung & Relevanz Funktionsweise von Suchmaschinen Rankingkriterien & Social Signals Forschungsfrage 2 Experimente mit Algorithmen: Methodik & Ergebnisse Fazit
Einführung & Relevanz Bedeutung technischer Akteure Forderung nach Code Literacy 1 Hohe Relevanz von Suchmaschinen Gatekeeper des Internets 2 Rankingkriterien von Suchmaschinen? 1 Heise et al. 2013 2 Schweiger 2004, Machill et al. 2003, Wolling 2002
Funktionsweise von Suchmaschinen Suchprogramm Indexer Datenbank Datenaufnahme: Crawler, (Ro)bot, Spider
Rankingkriterien Bezahlte Suchergebnisse Organische Suchergebnisse
Rankingkriterien Algorithmen zur Bewertung der Relevanz von Webseiten On-Page: Inhaltliche Faktoren Seiteninhalte Programmierung und Design Off-Page: externe Verlinkungen Qualität Verlinkung Thematische Relevanz
Rankingkriterien Algorithmen zur Bewertung der Relevanz von Webseiten On-Page: Inhaltliche Faktoren Seiteninhalte Programmierung und Design Off-Page: externe Verlinkungen Qualität Verlinkung Thematische Relevanz Webseiten Blogs Foren Portale Soziale Netzwerke?
Rankingkriterien Annahmen: Kommunikation in sozialen Netzwerken ist neues Rankingkriterium Social Signals könnten die Positionierung von Webseiten im Ranking verbessern (Searchmetrics, 2012; SEOmoz, 2011)
Rankingkriterien Social Signals sind Links, die durch Empfehlungen aus sozialen Netzwerken entstehen 1) Die wichtigsten Social Signals sind: 2) Links in Tweets Links auf öffentlichen Facebook-Seiten Facebook-Shares Geteilte Links auf Google+ Profilen Likes, Kommentare 1) Schiff, 2013; 2) Enge et al, 2012
Rankingkriterien Social Signals sind Links, die durch Empfehlungen aus sozialen Netzwerken entstehen 1) Die wichtigsten Social Signals sind: 2) Links in Tweets Links auf öffentlichen Facebook-Seiten Facebook-Shares Geteilte Links auf Google+ Profilen Likes, Kommentare Social Shares 1) Schiff, 2013; 2) Enge et al, 2012
Rankingkriterien User authority: Unterschiedliche Qualität der Social Signals SocialRank = Bewertung der Relevanz von Nutzern in der sozialen Gemeinschaft: 1) Anzahl der Retweets oder Reshares der Posts Regelmäßige Status Updates Anzahl der Kommentare Anzahl an Followern bzw. Freunden Autorität der Follower bzw. Freunde [ ] 1) Enge et al, 2012
Forschungsfragen Welchen Einfluss haben Social Shares auf das Ranking von Webseiten in den organischen Suchergebnissen von Suchmaschinen? FF1: Welchen Einfluss hat die User Authority der Social Shares? FF2: Unterscheidet sich der Einfluss von Social Shares verschiedener sozialer Netzwerke (Facebook, Twitter, Google+)? FF3: Wie stark ist der Einfluss von Social Shares im Vergleich mit anderen Rankingkriterien?
Methodik Herausforderung Keine Befragung Keine Inhaltsanalyse Keine direkte Beobachtung Aber: Experimentelle Manipulation
Methodik 2 Experimente Nr.1 Nr. 2 FF1: Welchen Einfluss hat die User Authority der Social Shares? FF2: Unterscheidet sich der Einfluss von Social Shares verschiedener sozialer Netzwerke (Facebook, Twitter, Google+)? FF3: Wie stark ist der Einfluss von Social Shares im Vergleich mit anderen Rankingkriterien?
Experiment 1 - Savennenkatze Genereller Versuchsaufbau 4 Testseiten Social Shares (FB, Twitter, Google+) Position Suchergebnisse Testseiten User Authority hoch/ niedrig
Experiment 1 - Savennenkatze Genereller Versuchsaufbau User authority + Social Shares 4 Testseiten Social Shares (FB, Twitter, Google+) Position Suchergebnisse Testseiten Technische Vergleichbarkeit User Authority hoch/ niedrig
Methodik: Experiment 1 - Savennenkatze Fiktives Keyword: keine Konkurrenz mit anderen Seiten Technische Vergleichbarkeit: Ähnliche On-Page- Optimierung: Aufbau, Umfang, Inhalt, Duplicate Content Gleiche Keywordoptimierung: Häufigkeit, Titel, Überschriften 4 Testseiten: www.savennenkatze.de www.savennenkatze1.de www.savennenkatze2.de www.savennenkatze3.de
Methodik: Experiment 1 Savennenkatze Kontrollseite: Seite für Twitter-Shares:
Methodik: Experiment 1 Savennenkatze Treatment (im Überblick)
Methodik: Experiment 1 Savennenkatze Manipulation: User Authority & Netzwerke Ohne Authority Je 15 fiktive Accounts Google+ Facebook Twitter Mit Authority (konstant) Je 10 reale Accounts 50-100 Freunde; posting mehrmals pro Woche Stat. Zwillinge: Google+ Facebook Twitter
Methodik: Experiment 1 Savennenkatze Treatment: Zeitlicher Ablauf Fiktive Accounts (ohne user authority) Reale Accounts (mit user authority)
Methodik: Datenerhebung Plug-in SEO Work Bench Tool zum Keywordmonitoring und zur Überwachung des Rankingverlaufs Beobachtet die Keywordpositionen für eine bestimmte Webseite und verfolgt zeitliche Entwicklung Tägliche Auswertung Zeitraum 22.12.2012 (Anmeldung Testseiten) 17.03.2013
Ergebnisse: Experiment 1 Savennenkatze Fiktive Accounts Echte Accounts
Ergebnisse: Experiment 1 Savennenkatze Zusammenfassung Social Shares haben Einfluss auf den Ranking-Verlauf Qualität von Social Shares wird berücksichtigt: User authority als relevantes Kriterium Einfluss unterschiedlicher sozialer Netzwerke nicht eindeutig Vermuteter größerer Effekt der Shares von Google+ nicht bestätigt, aber schnellere Indexierung
Methodik 2 Experimente Nr.1 Nr. 2 FF1: Welchen Einfluss hat die User Authority der Social Shares? FF2: Unterscheidet sich der Einfluss von Social Shares verschiedener sozialer Netzwerke (Facebook, Twitter, Google+)? FF3: Wie stark ist der Einfluss von Social Shares im Vergleich mit anderen Rankingkriterien?
Experiment 2 - Studentenwohnung Genereller Versuchsaufbau 4 Testseiten Social Shares (FB, Twitter, Google+) Position Suchergebnisse Testseiten Technische Vergleichbarkeit Social Shares mit realer Authority
Methodik: Experiment 2 Studentenwohnung Reales Keyword: Konkurrenz mit anderen Seiten Technische Vergleichbarkeit: Ähnliche On-Page- Optimierung: Aufbau, Umfang, Inhalt, Duplicate Content Gleiche Keywordoptimierung: Häufigkeit, Titel, Überschriften 4 Testseiten: www.studentenwohnung-online.de www.studentenwohnung-online1.de www.studentenwohnung-online2.de www.studentenwohnung-online3.de
Methodik: Experiment 2 Studentenwohnung Kontrollseite: Seite für Facebook-Shares:
Methodik: Experiment 2 Studentenwohnung Treatment (im Überblick) Echte Accounts!
Methodik: Experiment 2 Studentenwohnung Treatment: Statische Zwillinge Social Shares & User Autority Freunde 0-50 50-100 > 100 Aktivität Täglich Mehrmals pro Woche Mehrmals im Monat 7x Facebook 7x Google+ 7x Twitter 8x Facebook 8x Google+ 8x Twitter 3x Facebook 3x Google+ 3x Twitter 4x Facebook 4x Google+ 4x Twitter [ ] [ ] [ ] 4x Facebook 4x Google+ 4x Twitter 2x Facebook 2x Google+ 2x Twitter seltener [ ] [ ] [ ]
Methodik: Experiment 2 Studentenwohnung Treatment: Zeitlicher Ablauf Bsp.: Gruppe Freunde 50-100 - 3 Shares: täglich posten - 1 Share: mehrmals pro Woche - 1 Share: mehrmals pro Monat - 4 Shares: seltener
Ergebnisse: Experiment 2 Studentenwohnung Keyword: Studentenwohnung Online
Ergebnisse: Experiment 2 Studentenwohnung Zusammenfassung Einfluss der Social Shares im Vergleich mit anderen Rankingkriterien (z.b. klass. Backlinks) noch schwach Mit Anzahl der Social Shares steigt das Ranking Keine Bevorzugung von Google+
Fazit, Kritik & Ausblick Zusammenfassung Social Shares haben einen Einfluss auf das Ranking von Webseiten bei Google Gatekeeping von Suchmaschinen auch an soziale Kommunikation gekoppelt Einfluss ist bisher noch schwach Keine nachhaltige Wirkung (im Vergleich mit klass. Backlinks)
Fazit, Kritik & Ausblick Kritische Reflexion Momentaufnahme Verhältnismäßig einfache Seiten Keine Betrachtung von anderen Suchmaschinen Keine Betrachtung von Likes & Kommentaren Verhältnismäßig kurzer Untersuchungszeitraum Einfluss von Personalisierungseffekten?
Danke für die Aufmerksamkeit! Kontakt: Christin Hildebrandt: childebrandt[at]autoscout24.de Christina Schumann: christina.schumann[at]tu-ilmenau.de