Der Einfluss der Suchmaschinenoptimierung auf die Ergebnisse von Google: Ein mehrdimensionaler Ansatz zur Erkennung von SEO

DER EINFLUSS DER
SUCHMASCHINENOPTIMIERUNG AUF DIE
ERGEBNISSE VON GOOGLE
EIN MEHRDIMENSIONALER ANSATZ ZUR ERKENNUNG VON SEO
Dirk Lewandowski, Sebastian Sünkler & Nurce Yagci
LWDA 2021: Lernen. Wissen. Daten. Analysen. - Learning. Knowledge. Data. Analytics.
München, 01.09–03.09.2021

LWDA 2021: Lernen. Wissen. Daten. Analysen. München, 01.09–03.09.2021
ÜBERSICHT
1. Relevanz von Suchmaschinenoptimierung (SEO)
2. Methodik für die Ermittlung der SEO-Wahrscheinlichkeit
3. Anwendung der Methodik
4. Zusammenfassung und Diskussion
2

1. RELEVANZ VON
SUCHMASCHINENOPTIMIERUNG

1. RELEVANZ VON SUCHMASCHINENOPTIMIERUNG
(Schultheiß & Lewandowski, 2021)
Users
Search engine
results page
(SERP)
Search engine
optimizers (SEOs)
Paid search
marketers (PSMs)
Search engine
providers
Content providers

2. METHODIK FÜR DIE ERMITTLUNG DER
SEO-WAHRSCHEINLICHKEIT

SEO-WAHRSCHEINLICHKEIT: VORGEHENSWEISE
6
(Sünkler et al., 2021)

2. IDENTIFIZIERUNG VON SEO-INDIKATOREN:
PRIORISIERIERTE INDIKATOREN
(Sünkler, Yagci und Lewandowski 2021)
Tools und Plugins Decision Tree
SEO Plugins Plugins, die direct für SEO eingesetzt werden, z. B. Yoast SEO Plugin (58 Plugins) x
Analytics Tools Tools für die Webanalyse (54 Tools) -
URL-Listen
SEO customers Kunden von SEO-Agenturen (1.004 URLs) x
News websites Nachrichtenangebote (1.203 URLs) x
Online shops Online-Shops (178 URLs) x
Business websites Webseiten von Unternehmen (72 URLs) -
Websites with ads Webseiten mit Werbung (325 URLs) x
Not optimized Webseiten, die garantiert nicht optimiert sind (1 URL; Wikipedia) x
Technische SEO-Indikatoren
Microdata and schema.org microdata-Formate (schema.org JSON-LD) zur Strukturierung von Inhalten -
Online advertisements Kontextualisierter Werbung, z. B. Google Ads -
HTTPS Hypertext Transfer Protocol Secure x
SEO in robots.txt SEO in der robots.txt x
Sitemap Sitemap zur hierarchischen Darstellung der Seite -
Viewport Viewport für responsive Webdesign x
Nofollow links Anzahl der nofollow-Links -
Canonical links Anzahl der canonical-Links x
Pagespeed Ladezeit der Seite x
Description Meta Description für die Seite x
Title Seitentitel x
Open Graph Tags Open Graph Tags für Social Media x

SEO-WAHRSCHEINLICHKEIT: REGELBASIERT
8
Klasse Regeln
Höchstwahrscheinlich
optimiert
SEO-Plugin ODER Agenturkunde ODER Nachrichtenangebot
ODER Werbeanzeigen ODER Microdata für SEO
Wahrscheinlich
optimiert
NICHT höchstwahrscheinlich optimiert UND
(Online Shop ODER Unternehmensseite ODER Analytics Tool ODER https ODER
SEO in robots.txt ODER Sitemap vorhanden ODER Viewport definiert ODER Nofollow-
Links ODER Canonical-Links ODER Ladegeschwindigkeit < 3s)
Wahrscheinlich
nicht optimiert
NICHT höchstwahrscheinlich optimiert UND NICHT wahrscheinlich optimiert UND
(NICHT Description ODER NICHT Title ODER NICHT Open Graph)
Höchstwahrscheinlich
nicht optimiert
Nicht optimierte Domain

SEO-WAHRSCHEINLICHKEIT: MACHINE LEARNING
9

3. ANWENDUNG DER METHODIK
1. Google Trends: Suchanfragen von Google Trends
2. Rechtsradikale Inhalte: Suchanfragen von der Medienanstalt Hamburg/Schleswig-
Holstein
3. Coronavirus: Deutsche Suchanfragen zum Thema Coronavirus aus dem Microsoft
Bing Coronavirus-Datensatz

3. ANWENDUNG DER METHODIK:
ERGEBNISSE DER KLASSIFIKATION

3. ANWENDUNG DER METHODIK:
SCORES BIS ZUR ERGEBNISPOSITION 130

4. ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION

4. ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION:
ERGEBNISSE
• Unsere Analyse auf Basis von drei Datensätzen mit insgesamt 256.853 URLs zeigt,
dass bei Google ein großer Teil der Seiten optimiert ist. Dieses Ergebnis galt für alle
Ergebnispositionen.
• Keine großen Unterschiede zwischen dem Anteil der optimierten Ergebnisse auf den
verschiedenen Ergebnispositionen
• Die Nutzer werden mit einer hohen Anzahl von SEO-optimierten Dokumenten
konfrontiert, selbst wenn sie bereit sind, eine große Anzahl von Ergebnissen zu
berücksichtigen.
15

4. ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION:
ZUSAMMENFASSUNG UND WEITERES VORGEHEN
• Unsere Forschung trägt dazu bei, besser zu verstehen, was Nutzende auf den
Ergebnisseiten von Suchmaschinen zu sehen bekommen.
• Für die Zukunft planen wir, weitere Suchmaschinen hinzuzufügen, den Umfang und
die Vielfalt der Datensätze zu vergrößern und weitere Faktoren in unser Modell
aufzunehmen.
• Zusammenführung der verschiedenen Einflüsse auf die Suchergebnisseiten (z.B.
durch SEO, bezahltes Suchmaschinenmarketing und Eigeninteressen der
Suchmaschinenanbieter), um zu messen, wie diese das Auswahlverhalten der
Nutzenden und den Wissenserwerb durch Suchmaschinen beeinflussen.
16

VIELEN DANK FÜR DIE AUFMERKSAMKEIT!
https://searchstudies.org/
Dirk Lewandowski
https://searchstudies.org/team/
dirk-lewandowski/
Sebastian Sünkler
sebastian-suenkler/
Nurce Yagci
nurce-yagci/
ACKNOWLEDGMENTS
Diese Arbeit wurde von der Deutschen
Forschungsgemeinschaft (DFG) unter dem
Förderkennzeichen 417552432 gefördert.

LITERATUR
Sebastian Schultheiß and Dirk Lewandowski. 2021. Misplaced trust? The relationship between trust, ability to identify
commercially influenced results and search engine preference. Journal of Information Science.
https://doi.org/10.1177/01655515211014157
Sebastian Sünkler, Nurce Yagci and Dirk Lewandowski. 2021. Development and software implementation of a preliminary
model to identify the probability of search engine optimization on webpages. Hamburg. https://osf.io/u8d62/
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