Passage-Ranking

„Know your enemy!“ lautet ein bekanntes Sprichwort des chinesischen Philosophen und Militärstrategen Sun Tzu. Nun wäre es zwar etwas vermessen, Google als Feind zu bezeichnen. In Abwandlung des Sprichworts ist es aber zumindest sinnvoll zu wissen, was der Konzern macht, der so viel Einfluss auf unseren geschäftlichen Erfolg nehmen kann. Eines der aktuell interessantesten und wichtigsten Themen ist dabei das Passage-Ranking. In den USA hat das Rollout bereits begonnen und einigen Unternehmen Traffic-Verluste und Abstürze im Ranking beschert. Grund zur Panik ist für alle seriösen Webseitenbetreiber aber dennoch nicht angebracht.

Was ist Passage-Ranking?

Bei Passage-Ranking handelt es sich um eine Veränderung im Algorithmus von Google. Der ursprüngliche Arbeitstitel von Google bei diesem Projekt lautete Passage-Indexing. Da dies jedoch in der SEO-Branche für Verwirrung sorgte, einigte man sich schließlich auf den Begriff Passage-Ranking.

Das Ziel von Passage-Ranking ist, die Qualität der Antworten auf spezifische Fragen in der Google-Suche deutlich anzuheben. Das funktioniert, weil durch das Passage-Ranking einzelne Inhalte einer Webseite in der Google-Suche angezeigt werden können.

In der Praxis bedeutet das, dass der Algorithmus von Google die Webseiten noch genauer nach ihren spezifischen Inhalten durchforstet, als das schon bisher der Fall war. Entsprechende Teilinhalte, die zu einer Suchanfrage passend erscheinen, werden daraufhin direkt in der Google-Maske dargestellt.

Bisher konzentrierte sich Google bei der Erfassung einer Webseite hauptsächlich auf die Seitentitel sowie Hauptüberschriften (H1-Überschriften) und Zwischenüberschriften (H2-Überschriften). Doch wer Google kennt, weiß, dass sich der Konzern mit dem Erreichten nie zufriedengibt. Die stetige Weiterentwicklung ist fest in der DNA des Unternehmens verankert. Die genaue Durchforstung der Inhalte bestimmter Abschnitte ist deshalb nur der logische nächste Schritt, um den Algorithmus von Google weiter zu verbessern.

Die Verbesserung des Algorithmus ist ebenfalls kein Selbstzweck von Google, sondern hat das einfache Ziel, die Suchergebnisse ständig zu verbessern, um sich so einen weiteren Vorsprung von der (ohnehin schon deutlich abgehängten) Suchmaschinen-Konkurrenz zu sichern.

Für Webseitenbetreiber bedeutet das, dass vielleicht nun zwar nicht gleich die ganze Webseite oder einzelne Unterseiten gut zu einer jeweiligen Suchanfrage passen, ein einzelner ganz bestimmter Abschnitt aber dennoch ganz oben in der SERP (Abkürzung für „Search Engine Result Page“. Dabei handelt es sich um die Seite mit den Suchergebnissen) angezeigt wird.

Seit wann ist Passage-Ranking bei Google aktiv?

Angekündigt wurde das Rollout von Google bereits im Oktober 2020. Tatsächlich dauerte es allerdings noch bis Februar 2021, bis das Passage-Ranking erstmals in den USA zum Einsatz kam.

Bisher ist das Passage-Ranking weiterhin nur in den Vereinigten Staaten und dort auch nur für englischsprachige Webseiten aktiv.

Weitere Sprachen und Länder sollen zwar folgen, doch wann das der Fall sein wird, ist aktuell nicht bekannt. John Müller, Senior Webmaster Trends Analyst bei Google, gab Ende April 2021 in einem Tweet bekannt, dass nicht alle Rollouts in jeder einzelnen Sprache von Google publiziert werden würden. Der genaue Wortlaut seines Tweets lautete dabei folgendermaßen:

„We don´t announce all changes in all locations – it´s possible that we might not announce when this one particular change is also rolled out in individual countries and languages.“

SEO-Experten bleibt in diesem Fall also nichts anderes übrig, als regelmäßig die offizielle Google-Dokumentation zu besuchen. Denn dort werden in der Regel alle wesentlichen Änderungen an der Suchmaschine protokolliert.

Viele Webseitenbetreiber denken sich vielleicht: Passage-Ranking? Handelt es sich dabei nicht um alten Wein in neuen Schläuchen? Schließlich gibt es das doch schon längst in Form von Featured Snippets. So ganz ist das jedoch nicht der Fall.

Bei einem Featured Snippet handelt es sich um ein hervorgehobenes Suchergebnis, dass die Antwort auf eine bestimmte Frage bereits in den Suchergebnissen liefert. Zu diesem Zweck wird der Ausschnitt einer Webseite in den Suchergebnissen angezeigt. Oftmals wird es durch Bilder oder Videos ergänzt. Diese müssen dabei aber nicht zwangsläufig von der gleichen Webseite kommen.

Die Featured Snippets werden in der Regel ganz oben in den Suchergebnissen (abgesehen von den Werbeanzeigen) angezeigt. Das hat zwei große Vorteile:

  • Die Ergebnisse erregen dadurch große Aufmerksamkeit
  • Auch auf kleineren Bildschirmen von Smartphones oder Tablets werden diese Ergebnisse sofort wahrgenommen.

Oftmals werden Featured Snippets mit Knowledge Graphs verwechselt. Auch diese liefern eine direkte Antwort auf eine Frage in der SERP, allerdings fehlt in diesem Fall der Hinweis auf die Webseite, von der die jeweilige Information stammt. Der Grund dafür ist, dass die Info entweder von Partnerseiten von Google oder von Wikipedia kommt.

Google-Experte Martin Splitt erklärt den Unterschied

Für etwas Aufklärung, was der genaue Unterschied zwischen Features Snippets und Passage-Ranking ist, sorgt die bekannte Google-Koryphäe Martin Splitt. Laut seiner Aussage basieren Passage Ranking und Featured Snippets auf unterschiedlichen Systemen. Die Featured Snippets sind laut Splitt dazu gedacht, in sich geschlossene Antworten zu liefern, die bei Suchanfragen in wenigen Sätzen beantwortet werden können.

Das ist im Gegensatz dazu beim Passage-Ranking nicht notwendigerweise der Fall. Die Darstellung der Suchergebnisse entspricht in diesem Fall eher jener der allseits bekannten „Blue Links“. Dabei handelt es sich um jene organischen Suchergebnisse, wie sie früher nahezu ausschließlich von Google bei Suchanfragen präsentiert wurden, bevor andere Ergebnisarten wie Bilder, Videos, News, Product Listing Ads (PLAs) oder eben auch Featured Snippets zum Einsatz kamen.

Wie funktioniert der Passage-Ranking Algorithmus?

Um die Funktionsweise des Algorithmus von Passage-Ranking zu verstehen, ist es wichtig, sich zunächst einmal damit auseinanderzusetzen, welche Update-Politik Google betreibt und was hinter Google-Abkürzungen wie BERT beziehungsweise NLP steckt.

Die Update-Politik von Google

Google nimmt ständig Verbesserungen an seinem Algorithmus vor. Laut der Aussage von Insidern und Mitarbeitern des Unternehmens gibt es jährlich rund 600 Updates, also nahezu zwei pro Tag. Kein Wunder, dass der Konzern hier nicht jedes Mal groß die Öffentlichkeit davon in Kenntnis setzen kann.

Das ist auch nicht erforderlich, denn grundsätzlich handelt es sich dabei in den meisten Fällen lediglich um Mini-Updates, die nur kleine Verbesserungen in den Suchergebnissen bewirken und deshalb keine grundsätzliche Änderung der SEO-Strategie von Webseitenbetreibern erforderlich machen.

Mehrmals pro Jahr kommt es jedoch auch zu umfangreicheren Änderungen am Algorithmus, die entweder als Core-Update bezeichnet werden oder durch einen bestimmten Namen gekennzeichnet werden. Zu den bekanntesten Updates zählt beispielsweise immer noch das Panda Update aus dem Jahr 2011, durch das seitdem Websites mit guten redaktionellen Inhalten von der Suchmaschine besser bewertet werden.

Viele Webseitenbetreiber schaudern auch noch immer, wenn sie an das Update „Fred“ aus dem Jahr 2017 denken. Denn damals wurden vor allem veraltete Seiten und jene, die mit Keywords „überoptimiert“ wurden, vom Algorithmus abgestraft.

Worum handelt es sich bei BERT?

Bei BERT handelt es sich ebenfalls um ein Update von Google aus dem Jahr 2019. Die Abkürzung steht für „Bidirectional Encoder Representations from Transformers”. Damit können jedoch wohl nur echte SEO-Experten etwas anfangen.

Deshalb hier die genaue Erklärung: Grundsätzlich geht es bei BERT darum, Worte nicht nur für sich alleinstehend zu betrachten, sondern sie in den jeweiligen Kontext zu den Worten davor und danach zu setzen. Vor allem die Erkennung von kleineren Füllwörtern wie etwa „zu“ oder „für“ soll sich durch BERT deutlich verbessert haben und hilft der Suchmaschine dabei, auch längere Suchanfragen gut zu verstehen.

Laut den Entwicklern handelt es sich dabei um einen der größten Entwicklungssprünge der letzten Jahre. Im Einsatz ist BERT seit Ende des Jahres 2019 in über 70 unterschiedlichen Sprachen.

BERT wurde ursprünglich vor allem dafür entwickelt, um die Suchergebnisse der Featured Snippets zu verbessern. Doch selbstverständlich liegt es auf der Hand, dass es auch bei neuen Prozessen wie dem Passage-Ranking zum Einsatz kommen wird.

Laut Martin Splitt stehen BERT und Passage-Ranking zwar in Verbindung, sind jedoch zwei unabhängig voneinander funktionierende Prozesse. Schon klar, aber dennoch stehen sie selbstverständlich miteinander in Verbindung. Denn um die Inhalte der Texte für das Passage-Ranking genau verstehen zu können, wird ein entsprechend leistungsfähiges Tool dafür benötigt, also BERT.

NLP – die Technik hinter BERT

NLP kennen vor allem viele Mitarbeiter aus dem Vertrieb als Abkürzung für neurolinguistisches Programmieren. Damit hat es in diesem Fall allerdings nichts zu tun. NLP steht hier für „Natural Language Processing“ und wird im deutschen Sprachraum auch als linguistische Datenverarbeitung bezeichnet.

In einfachen Worten erklärt, handelt es sich dabei um die Technik, mit der BERT funktioniert. Das Ziel von NLP ist es, eine direkte Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen auf Basis der natürlichen Sprache zu ermöglichen.

Um das zu erreichen, kommen verschiedene Methoden aus der Sprachwissenschaft zum Einsatz, die in weiterer Folge mit künstlicher Intelligenz kombiniert werden. Dazu ist es wichtig, nicht nur einzelne Wörter zur verstehen, sondern darüber hinaus auch noch deren Zusammenhänge zu erkennen.

Unsere Sprache ist in der Regel mehrdeutig. Gleichzeitig helfen uns unsere menschlichen Erfahrungen dabei, diese Mehrdeutigkeit auch entsprechend zu interpretieren und zu verstehen, was uns jemand damit mitteilen möchte.

In der Binärwelt von Maschinen, bei denen es nur die Zustände „0“ und „1“ gibt, ist diese Mehrdeutigkeit jedoch sehr hinderlich. Um sie richtig einordnen zu können, müssen große Datenmengen erfasst und erkannte Muster im Rahmen der künstlichen Intelligenz für die Analyse des Sinns einer Aussage herangezogen werden.

Neben BERT gibt es noch eine Menge anderer Anwendungsgebiete für NLP:

  • Sprachgesteuerte Assistenten auf mobilen Endgeräten
  • Echtzeit-Übersetzung von geschriebener und gesprochener Sprache (Das könnte einige Dolmetscher im EU-Parlament in den nächsten Jahren arbeitslos machen)
  • Extraktion von bestimmten Textteilen aus einem vorhandenen Dokument.

Ohne BERT und NLP gibt es auch kein Passage-Ranking

Der Algorithmus von Passage-Ranking benötigt den Prozess BERT und die dahinterliegende Technik NLP also, um den Suchenden passende und aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.

Dazu ein Beispiel: Angenommen, es gibt zwei unterschiedliche Webseiten. Eine, die sich mit Fotografie im Allgemeinen beschäftigt und eine zweite, die sich speziell dem Thema Straßenfotografie widmet.

Vor der Einführung von Passage-Ranking war es für Google sehr schwierig zu entscheiden, welches Suchergebnis bei einer Anfrage zum Thema Straßenfotografie angezeigt werden soll. Den Vorzug hat in den meisten Fällen jene Webseite erhalten, die auf das jeweilige Thema spezialisiert war.

Das hat sich durch Passage-Ranking nun geändert. Nun erhält jene Seite den Vorrang, die laut der Analyse durch BERT das relevantere Suchergebnis liefert. Und zwar unabhängig davon, ob sich der Text auf einer Seite befindet, auf der auch noch über andere Arten von Fotografie berichtet wird oder der Inhalt sich ausschließlich um Straßenfotografie dreht.

Im Vorteil sind dadurch also all jene Webseitenbetreiber, die grundsätzlich gute Inhalte bieten – unabhängig davon, wo sich diese genau auf der Webseite befinden.

SMITH – Das nächste Ding?

Weil das Gute stets der Feind des Besseren ist, feilt Google bereits an den nächsten Verbesserungen an seinem Algorithmus. Das Zauberwort lautet in diesem Fall „SMITH“ und ist nicht nach einem der Entwickler benannt, sondern steht als Abkürzung für „”Siamese Multi-depth Transformer-based Hierarchical Encoder for Long-Form Document Matching”.

So weit, so unverständlich. Etwas einfacher ausgedrückt handelt es sich bei SMITH um einen neuen Algorithmus, der noch besser als BERT dazu in der Lage sein soll, lange Texte gut zu verstehen. Der wesentliche Unterschied ist, dass sich BERT auf einzelne Sätze beschränkt, während SMITH auch die Zusammenhänge in ganzen Absätzen erkennen kann. Somit wird beispielsweise bei SMITH im dritten Satz auch noch der Inhalt des ersten Satzes berücksichtigt, während BERT diesen Zusammenhang möglicherweise völlig vernachlässigt.

In den Himmel wachsen die Bäume aber auch bei SMITH noch nicht. Konkret erhöht sich die Höchstmenge der zusammenhängenden Zeichen dadurch von 512 auf 2048 Zeichen, also immerhin um das Vierfache. Diese Menge liegt leicht über der Zeichenanzahl einer A4-Normseite. Anders ausgedrückt: SMITH ist in der Lage, die Zusammenhänge der Inhalte auf einer A4-Seite zu verstehen.

Ob SMITH bei Google bereits im Einsatz ist und ob es im letzten Core Update im Dezember 2020 enthalten war, ist nicht bekannt. Eine offizielle Bestätigung von Google gibt es jedenfalls bisher nicht dafür.

Auf jeden Fall ist SMITH dazu in der Lage, die Qualität der Suchergebnisse weiter zu verbessern. Das gilt vor allem für jene Textpassagen, die für das Passage-Ranking ausgewählt werden. Denn genau hier macht es einen entscheidenden Unterschied, ob der Algorithmus lediglich einen Absatz oder eine ganze Seite versteht.

Ist SMITH also der nächste große Wurf von Google? Vielleicht ist er das bereits. Dennoch wird es eine Zeit lang benötigen, bis der Algorithmus erwachsen wird. Denn die Funktionsweise von künstlicher Intelligenz basiert darauf, dass das Programm bei jeder Aufgabenstellung dazulernt.

Deshalb wird es vielleicht noch eine Zeit lang dauern, bis sich SMITH in seiner vollen Leistung entfalten kann, es wird aber auf jeden Fall dazu kommen. Wenn es so weit ist, werden die Entwickler von Google aller Wahrscheinlichkeit nach jedoch schon wieder an der nächsten Entwicklungsstufe arbeiten.

Fazit: Kein Grund zur Nervosität für seriöse Webseitenbetreiber

Um als Betreiber einer Webseite immer am Laufenden zu bleiben, ist es wichtig, die Weiterentwicklung von Google im Auge zu behalten. Denn selbstverständlich kann ein geänderter Algorithmus auch Auswirkungen auf die Suchergebnisse der eigenen Webseite haben. Es ist einfach wichtig zu verstehen, wie die Änderungen funktionieren.

Dennoch: Wer sich stets darauf konzentriert, seriöse Inhalte mit inhaltlichem Mehrwert zu bieten, braucht sich bei solchen Updates keine grauen Haare wachsen lassen. Denn grundsätzlich hat Google mit seinen Updates nur eines im Sinn: Die Suchergebnisse zu verbessern und dadurch die Qualität der Suchmaschine zu steigern.

Die Updates haben deshalb vor allem das Ziel, schwarze Schafe auszusortieren, die sich nicht an die Regeln halten und versuchen, den Algorithmus mit unerlaubten Mitteln zum eignen Vorteil auszunutzen.

Genau aus diesem Grund ist es wichtig, sich bei der SEO-Optimierung der eigenen Webseite an folgende sechs Richtlinien zu halten:

  1. Liefern Sie Antworten auf Fragen, nach denen User bei Google suchen! Dafür ist es wichtig, die Fragen und Sorgen seiner Zielgruppe genau zu kennen.
  2. Schreiben Sie so, wie Sie sprechen! Verwenden Sie einfache Sprache und keine Fremdwörter.
  3. Setzen Sie Keywords natürlich ein! Sowohl Google als auch die Leser von Beiträgen erkennen Keyword-Stuffing mittlerweile blitzschnell und reagieren negativ darauf.
  4. Schreiben Sie offensichtliche Überschriften! Das ist der erste Eindruck, den Leser auf Google von Ihnen gewinnen.
  5. Vergessen Sie weiterhin nicht auf die Metadescriptions! Die User entscheiden sich in Sekundenschnelle, welche Webseite sie auf der SERP anklicken.
  6. Schreiben Sie so viel wie nötig! Vorgegebene Wortanzahlen schränken Autoren oft dabei ein, aussagekräftige Texte zu verfassen. Das Motto lautet: So viel wie möglich, aber so wenig, wie nötig.

Wer sich an diese Regeln hält, braucht auch keine Angst vor Passage-Ranking haben. Im Gegenteil: Google fällt es dadurch noch leichter, die guten Inhalte einer Webseite zielgenau herauszufiltern.

Jakob Friesen

Während seines Studiums beschäftigte sich Jakob Friesen früh mit Thematiken des Online Marketing im speziellem mit dem Bereich SEO und die damit eingehenden Funktionalitäten. Nach einem Kurs der Hochschule Aalen bewarb er sich daraufhin für das Praxissemester bei der Firma Webaufstieg, welche den Grundstein für seinen heutigen Drang nach der Suchmaschinenoptimierung legte. Nach dem erfolgreich abgeschlossen Praxissemester legte er den Wert auf die Erweiterung seiner Wissenstandes bei der ROCKET BACKLINKS GmbH, wo er nach seiner erfolgreichen Beendigung des B.Sc. Wirtschaftsinformatik im Unternehmen verblieb.
Mit seinen über die Jahren gesammelte Erfahrungen in verschiedenen SEO-Bereichen stärkt Jakob Friesen die ROCKET BACKLINKS GmbH in diesen Punkten und darüber hinaus ist er in der Entwicklung von unseren hauseigenen CRM und EIS zuständig.

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