Google verwendet mit ziemlicher Sicherheit Usability-Signale als wesentlichen Faktor für das Ranking. Google verwendet wahrscheinlich keine "Absprungrate", zumindest nicht so, wie es von Google Analytics gemessen wurde. Stattdessen verlässt sich Google auf:
- Klickrate ( Click Through Rate, CTR) - Die Anzahl der Personen, die von den SERPs auf eine Site klicken, ist ein guter Hinweis darauf, ob die Site für die Abfrage relevant ist oder nicht. Wenn eine Website eine schlechtere Klickrate als für die Position, in der sie sich befindet, erwartet, wird ihr Ranking schlechter. Wenn eine Website eine höhere Klickrate erzielt als andere Websites an dieser Position, verbessert sich das Ranking.
- Bounce Back Rate (BBR) - Die Anzahl der Personen, die von der Site zurück zu den SERPs auf die Schaltfläche " Zurück" klicken und die Site dann aus ihren Ergebnissen ausblenden, auf eine andere Site klicken oder ihre Abfrage verfeinern. Wie die Klickrate wird Google wahrscheinlich Anpassungen vornehmen, wenn die BBR viel besser oder viel schlechter als erwartet ist.
Die Absprungrate kann normalerweise als Proxy zum Messen des BBR verwendet werden. Es gibt jedoch einige Einschränkungen:
- Die Absprungrate wird als Prozentsatz der einzelnen Seitenaufrufe gemessen. Die Absprungrate ist die Zahl, die auf den Zurück-Button geklickt hat.
- Die Absprungrate umfasst Personen, die auf externe Links auf Ihrer Website klicken (einschließlich Anzeigen), die Absprungrate jedoch nicht.
- Die Absprungrate umfasst Personen, die den Tab oder das Browserfenster schließen, die Absprungrate jedoch nicht.
- Einige Websites bieten die vollständige Antwort, die Benutzer auf einer einzelnen Seite suchen. Solche Websites haben möglicherweise hohe Absprungraten, aber niedrige Absprungraten.
- Die Absprungrate kann durch Teilen von Artikeln in mehrere Seiten festgelegt werden. Diese Taktik schmerzt die Absprungrate.
Wie in anderen Antworten bereits erwähnt, hat Matt Cutts von Google angegeben, dass die Absprungrate nach seinem Kenntnisstand im Rahmen des Ranking-Algorithmus nicht verwendet wird. Er sagte nichts über die Absprungrate (die sich subtil unterscheidet).
Ich bin davon überzeugt, dass Google diese Signale aufgrund meiner Erfahrungen mit einer Website verwendet, auf der ich die Suchmaschinenoptimierung durchgeführt habe. Es war eine Art Produktseite. Wir haben festgestellt, dass wir einige Produkte nicht für ihre ausgewählten Keywords klassifizieren konnten, obwohl sie eine große Menge an internem PageRank enthielten. Ein Muster, das sich herausstellte, war, dass die Produkte, die nicht eingestuft wurden, weniger Inhalt hatten als die, die eingestuft wurden. Inhalt bedeutete nicht immer viel Text, wir hatten verschiedene Arten von Inhalten:
- Eine Liste der Orte, an denen Sie das Produkt kaufen können
- Preise von mehreren Anbietern
- Bewertungen von Benutzern über das Produkt geschrieben
- Professionelle Bilder des Produkts
- Vom Benutzer eingereichte Bilder des Produkts
- Externe Links zu anderen Websites mit Artikeln zum Produkt
- Eine Karte, wo sich das Produkt in Ihrer Nähe befindet
Wir haben festgestellt, dass viele dieser Arten von Inhalten für Google nur schwer direkt messbar sind. Wusste es wirklich, dass es eine Karte auf der Seite gibt? Versuchte es, das Vorhandensein von Preisen zu erkennen? Alle Nutzerkritiken befanden sich auf ihren eigenen Seiten. Konnte es wirklich die mit jedem Produkt verbundene Textmenge messen, indem viele Seiten gecrawlt und die Gesamtsummen hinzugefügt wurden? Wir stellten die Theorie auf, dass es für Google viel einfacher wäre, die Reaktion der Nutzer auf die Seite zu messen und die Platzierungen darauf abzustimmen, als die Menge an Inhalten direkt zu messen.
Zunächst haben wir einige Änderungen an der Messung unserer Absprungrate vorgenommen. Wir haben "Ereignisse" implementiert, damit die Benutzer, wenn sie auf externe Links klickten, diese in der Analyse messen konnten. Wir haben auch "Ereignisse" für Elemente wie das Verschieben der Karte und das Scrollen auf der Seite eingefügt. Wenn ein Benutzer mit der Seite interagiert, sollte dies nicht als Absprung gewertet werden, auch wenn dieser Benutzer nicht mehr als eine Seite auf der Website angezeigt hat.
Dann korrelierten wir die Absprungrate mit der Menge an Inhalten, die wir für jedes Produkt hatten. Die Ergebnisse waren viel dramatischer als wir erwartet hatten. Bei Produkten ohne nennenswerten Inhalt lag die Absprungrate bei etwa 90%. Bei Produkten mit vielen Inhalten aller Art lag die Absprungrate unter 15%. Produkte mit etwas Inhalt fielen dazwischen. Wir könnten dies verwenden, um herauszufinden, welche Art von Inhalten Benutzer am wertvollsten fanden. Wir könnten auch Wert darauf legen, die zehnte Nutzerbewertung anzufordern, anstatt den ersten externen Link zu einem Artikel auszuloten.
Die Platzierungen korrelierten ebenfalls sehr eng mit dieser Absprungrate. Wir brauchten weniger interne Links, die auf Seiten mit einer sehr niedrigen Absprungrate verweisen, um sie auf Platz 1 zu bringen, als Seiten mit einer moderat höheren Absprungrate.
