Die Mythen rund ums Panda Update

Egal welches Update Google einspielt, jedes mal muss man aufs Neue von Dingen wie hohen Absprungraten oder kurzen Verweildauern lesen. Fakt ist jedoch, dass diese Kennzahlen (genau wie das PI/Visit Verhältnis) zwar als qualitative Signale gehandelt werden, es defacto aber nicht sind. Google selbst versucht mit Dingen wie Google Suggest oder Google Instant eine möglichst kurze Aufenthaltsdauer auf der Webseite zu erzielen. Gleiches gilt für eine Reihe von Webseiten, unter anderem auch allen Webseiten die über ClickOut monetarisieren (idealo.de, billiger.de, guenstiger.de, usw.)

Hier mal ein paar Beispiele:

  • amazon.de ist es wichtig, dass ein User möglichst schnell zum Ziel (Warenkorb) kommt.
  • Wer bei gutefrage.net eine Antwort findet wird die Webseite auch sofort wieder verlassen.

Natürlich ist die Absicht des Users nicht immer eindeutig und so kann es auch bei eCommerceseiten dazu kommen das bei einzelnen Besuchern eine lange Aufenthaltsdauer auch  positiv gewertet werden kann. Gleiches gilt für gutefrage.net. Hier kann eine hohe Absprungrate ebenso gut ein Zeichen dafür sein, dass der Nutzer eben NICHT das gefunden hat, was er eigentlich gesucht hat.

Was ich damit sagen möchte ist, dass keine der beiden Kennzahlen ein qualitatives Rankingsignal sein kann. Wäre es so wären die SERPs unglaublich schlecht. Ich habe Seiten mit 90% Absprungrate gut ranken sehen und Seiten mit 60% Absprungrate mies ranken sehen. Beides existierte vor- und nach dem Panda Update. Für alle anderen qualitativen Signale  gilt dies in gleichem Umfang.

Rückblick: Das MayDay-Update

Blickt man noch einmal zurück so gab es bei Google in letzter Zeit zwei große Updates gegen Seiten mit “schlechtem” Content. Das erste dieser Updates war das MayDay-Update und traf vor allem eCommerce-Seiten. Nach diversen Spekulationen wurde relativ schnell klar, dass hier ebenfalls keines der angeblichen Qualitätssignale ausschlaggebend war, sondern dass eine Eigenart von eCommerceseiten ausschlaggebend für diese Art der Penalty war. Diese Eigenart ist, dass das Verhältnis zwischen Startseitenbacklinks und Deeplinks bei eCommerceseiten weitaus größer ist als bei Contentseiten. Es war quasi ein Update welches sehr gut mit der Bevorteiligung von Trusted Sites in den SERPS harmonierte und entsprechend wieder für Gleichgewicht und Qualität gesorgt hat.

Das Panda Update

Die Idee hinter dem Panda Update war ähnlich wie bei dem Mayday Update. Da in den letzten Jahren große Domains mehr und mehr bevorteilt wurden und kleine Domains entsprechend vom Algorithmus benachteiligt wurden entstanden ganze Geschäftskonzepte, die darauf beruhten günstig Content einzukaufen (oder über UGC generieren zu lassen) und zusätzlich enorm viel Linkpower künstlich aufzubauen. Bekannte Unternehmen sind z.B. ehow.com in den USA oder misterinfo.de in Deutschland. mit dem MayDay-Update konnten diese Seiten nicht angegriffen werden, da die Unterseiten durch die schiere Masse an “echtem” Content immer noch genug Deeplinks organisch generieren konnten. Hätte man hier beim Mayday härter eingegriffen hätte es vermutlich auch “unschuldige” Seiten zu hart getroffen.

Es musste also eine neue Idee her. Und wie die meisten guten Ideen musste Sie natürlich simpel sein. Es ist mittlerweile ja auch unumstritten, dass im Shorttail Brand Searches und Query Refinement als Qualitätssignale einen enormen Einfluss haben. Doch als Domain- bzw. Trustsignale wurden Sie aus meiner Sicht vor dem Panda-Update noch nicht genutzt. Vergleicht man bspw. ehow.com mit nytimes.com oder huffingtonpost.com so ist das Verhältnis zwischen Sichtbarkeitsindex und Brand-Searches enorm.

ehow.com hat im Gegensatz zu bspw. der nytimes.com oder der huffingtonpost.com zehn mal weniger Brand Searches pro Sichtbarkeitpunkt. Suite101.com hatte sogar fast 20 mal weniger Brand Searches pro Sichtbarkeitpunkt. Nach dem Panda-Update liegen diese Werte im Normalbereich bei ca. 500 monatlichen Brand Searches pro Sichtbarkeitspunkt. Mithilfe dieser Herangehensweise lassen sich leider nur Domains mit annähernd gleicher Contentmenge und OnPage-Optimierung vergleichen  aber das Ergebnis ist dennoch sehr eindeutig.

Der Hauptgrund für meine Annahme, dass das Panda Update auf Brandsearches (bzw. exakten Domainsearches) basiert, ist der, dass es ausschließlich große Domains getroffen hat, die sowieso schon einen Vorteil durch Trust und Brand besaßen. In Nischenmärkten (wie z.B. den diversen Keyworddomains) haben sich weder Mayday noch Panda Update auch nur in irgendeiner Form ausgewirkt.

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