Was ist eigentlich Panda? – Gute Seiten schlechte Seiten!

Während der Xovlichter Keyword Challenge kam von Google die öffentliche Nachricht, dass Panda 4.0 ausgerollt wird. Wie immer bei einem solchen Update von Google Technologien oder Algorithmen, wird sofort darüber geblogged. Gewinner und Verlierer werden analysiert, es wird verglichen, spekuliert, diskutiert.

Leider verstehen solche Blogposts und Diskussionen fast immer nur die Insider der SEO-Branche. Der normale Webseitenbetreiber oder Unternehmer, liest mit und wundert sich sehr. Man schreibt unter sich und vergisst dabei den Normalo, den potentiellen Kunden, der es auch gerne verstehen würde.

Für eben diese stillen Mitleser will ich heute mal erklären, was es mit diesem Panda Dingens auf sich hat. Dabei verzichte ich ganz bewusst auf technische Details, sondern erkläre die strategische Seite der Panda Technology und was Google damit bezwecken will.

Also los geht’s

Historie des Panda Updates

Die Panda Technologie wurde 2010 bei Google eingeführt, und erstmalig im Februar 2011 auf den gesamten Index angewandt. Es ist also nichts wirklich neues, wurde aber seitdem immer wieder verbessert. Es gab viele kleine Udates zu dieser Technologie und drei grosse Updates . Das letzte eben vor ca. zwei Wochen.

Das Ziel dieser Technologie ist es, die Qualität einer Website automatisiert von einer Maschine bewerten zu lassen. Dabei sollen aber nicht nur die bekannten Onpage Faktoren als Indikatoren genommen werden (wie zum Beispiel. Titles, metas, keywords etc) sondern die Benutzerfreundlichkeit, Struktur und vor allem die Qualität der Inhalte soll bewertet werden.

Damit wollte Google erreichen, dass nicht nur die Relevanz einer Seite zu einem Thema über das Ranking entscheidet, sondern auch die Qualität und die Erfahrung die ein Besucher macht, die sogenannte „User-Experience“.

Google wollte der Maschine/Software beibringen zwischen guten und schlechten Seiten zu unterscheiden. Man spricht dabei auch von MLP (= machine learning process). Hört sich sehr futuristisch an, ist es auch.

Dieser Lernprozess erfolgt in mehreren Schritten:

Panda Prozess
Panda Prozess

Schritt 1:

Bewertung durch Quality Rater

Quality Rater sind Menschen, keine Maschinen. Es handelt sich um freie Mitarbeiter von Google deren Aufgabe es ist nach bestimmten Vorgaben, den sogenannten „Search Quality Rating Guidelines“ eine bestimmte Anzahl von Websites zu bewerten.

Es geht also nicht um „gefällt mir „ oder gefällt mir nicht“, sondern um ganz konkrete Qualitäts-Merkmale. Das Papier ist immerhin 42 Seiten lang. Unter anderem wird auf den „User-Intent“ (Was will der Benutzer?) eingegangen und woran man Webspam erkennt.

Hier die wesentlichen Punkte die von den Quality Ratern untersucht und erfasst werden:

Pnada Search Quality Rating Guidelines
Panda Search Quality Rating Guidelines

Beim „User-Intent“ geht es in erster Linie welche Art von Suchanfrage gemacht wurde. Es wird unterschieden zwischen:

  • Navigational search (go)
  • Informational Search (know)
  • Transactional Search (do)

Das wiederum macht einen großen Unterschied bei der Bewertung der Relevanz. Wenn ein Benutzer nach „Mobiltelefon kaufen“ (transactional search) sucht, sind andere Websites relevant als für den Suchbegriff „Herstellung von Mobiltelefonen“(informational search) oder dem Suchbegriff „Vodaphone Telefonnummer“(navigational search).

Als nächstes wird die untersuchte Webpage einer von diesen Kategorien zugeordnet:

Panda Quality Groups
Panda Quality Groups

Schritt 2:

Gemeinsame Merkmale von Seiten der gleichen Gruppe ermitteln

Im nächsten Schritt analysiert die Panda Technologie die Seiten die in die gleiche Gruppe kategorisiert wurden auf Gemeinsamkeiten. Diese Gemeinsamkeiten werden nun als Merkmal für die jeweilige Gruppe gespeichert. Die Software hat also nun gelernt, was gute Seiten oder schlechte Seiten gemeinsam haben. Das macht die Arbeit der Quality Rater nun skalierbar, und zwar im ganz großen Stil.

Schritt 3:

Anwendung auf den gesamten Google Index

Nun untersucht die Software, ALLE! Seiten die im Google Index gespeichert sind, daraufhin ob sie mit einer der Qualitätsgruppen Gemeinsamkeiten haben und ordnet nun die analysierten Seiten der Gruppe zu, mit der sie die meisten Gemeinsamkeiten hat.

Aber damit nicht genug:

Schritt 4:

Besucherverhalten und Panda

Panda ermittelt nun wie sich Besucher typischerweise auf den Seiten der jeweiligen Gruppen verhalten. Auch hier wieder mit dem Ziel, Gemeinsamkeiten im Besucherverhalten zu finden. Diese Gemeinsamkeiten im Besucherverhalten werden nun ebenfalls Qualitätskriterien bzw. Indikatoren.

Die Maschine lernte nun also, wie sich Besucher auf guten, weniger guten oder schlechten Seiten verhalten. Dieses typische Besucherverhalten wird nun ebenfalls Teil des Ranking-Algorithmus.

Nutzerverhalten und Panda
Nutzerverhalten und Panda

Was bedeutet das für SEO?

Es bedeutet, dass die Arbeit eines SEO wesentlich umfangreicher wird. Es reicht nicht mehr, ein bisschen Optimierung zu machen. Man muss Inhalte erstellen, die begeistern, Inhalte die geteilt werden, verlinkt werden und gerne gelesen werden.

Benutzerfreundlichkeit, Rechtschreibung, Ausdrucksweise, Grammatik, Quellenangaben, Bilder, Videos, Auflistungen, Klickraten und viele Dinge mehr wurden auf einmal wichtige Faktoren für das Ranking, da die Maschine gelernt hat das zu bewerten.

Quellen und weiterführende Informationen:

Google Search Quality  Ratung Guidelines
http://static.googleusercontent.com/media/www.google.com/de//insidesearch/howsearchworks/assets/searchqualityevaluatorguidelines.pdf

 Tolles Video über Panda von Rand Fiskin:

Wistia

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