The Keywords are back in town!

Externe Tools, vor allem Ranking-Tools, bringen zwar meist ungleich mehr Daten, diese sind aber in der Regel nicht so genau, weil sie die Google-Ergebnisseiten „scrapen“, also Daten von dort nach einer Abfrage extrahieren. Diese Abfragen kommen je nach Tool im schlimmsten Fall immer von der gleichen IP-Adresse und sie sind und waren auch immer nur zeitpunktbezogen. Erfasst wird das Ranking für ein Keyword tatsächlich nämlich immer nur zu genau dem Zeitpunkt der Abfrage. Zusätzlich außen vor bleibt, dass mittlerweile viele Suchende individuelle Ergebnisse bekommen und die realen Rankings daher zum Teil erheblich abweichen können. In der Search Console wird die „durchschnittliche Position“ angegeben, also ein gemittelter Wert aus den tatsächlichen Impressions, bei denen die eigene Website als klickbare Option in ausgelieferten Suchergebnissen auftaucht.

Was ist nun neu?

Neu ist, dass Google für die Search Console seit Anfang August eine sog. API, also eine standardisierte Datenschnittstelle, zur Verfügung stellt. Wer programmieren kann, hat nun die Möglichkeit, die einzelnen Daten von dort in seine eigenen Systeme zu übertragen. Wenn man sich daran versuchen möchte, findet man unter developers.google.com/webmaster-tools umfangreiche Hilfestellung und auch Codebibliotheken. Die Abfrageparameter sind unter developers.google.com/webmaster-tools/v3/parameters beschrieben.

So fördert die beispielhafte Abfrage

request = {
    'startDate': flags.start_date,
    'endDate': flags.end_date,
    'dimensions': ['query'],
    'rowLimit': 10
}
response = execute_request(service, flags.property_uri, request)
print_table(response['rows'], 'Top Keywords')

die Top-10-Suchworte zutage, absteigend sortiert nach Klicks:

„Clicks“ sind tatsächliche Klicks auf ein Suchergebnis der eigenen Domain und „Impressions“ gibt an, wie oft eine URL der eigenen Domain in Suchen ausgegeben wurde. Die Präzision der Daten bzw. der Nachkommastellen der durchschnittlichen Position legt nahe, dass sie exakt sind. Das muss aber gar nicht zwangsläufig der Fall sein. Wirklich jeden einzelnen Klick und jede Impression mit in die Berechnung einzubeziehen, wäre enorm rechen- und speicheraufwendig. Kleinere Abweichungen in den Daten lassen vielmehr vermuten, dass Google hier qualifizierte Hochrechnungen vornimmt. Nach einer Bundestagswahl haben gut gemachte Hochrechnungen auch nur wenige Prozentpunkte Unschärfe. Da man im Web systembedingt sowieso immer mit einer gewissen Unschärfe bei Daten kalkulieren muss, erscheint dies durchaus auch akzeptabel. Als das Web explosionsartig wuchs, arbeitete Google bei der Berechnung des PageRanks auch recht schnell mit Näherungen, weil so viele Iterationen über das gesamte Web zu rechnen für eine exakte Ermittlung kapazitativ nicht mehr darstellbar waren. Daher setzte man sich hin und beschäftigte sich so lange mit Näherungsalgorithmen, bis das hochgerechnete Ergebnis dem tatsächlichen mit nur noch kleinen Abweichungen entsprach. Ähnlich werden wahrscheinlich auch hier mathematische Hochrechnungen eingesetzt.

Vergleicht man die Daten der Search Console mit denen diverser SEO-Tools, entstehen zwangsweise Diskrepanzen, da diese die Daten oft direkt aus den Suchergebnissen extrahieren. Allerdings ist das nur für solche Keywords der Fall, die der Toolanbieter auch aktiv abgefragt hat. Die Search Console zeigt ggf. auch „exotischere“ Keywords an, mit denen man auch nur ein einziges Mal gefunden bzw. geklickt wurde, weil dort alle Daten ja originär anfallen und nicht von außen gezielt über definierte Suchbegriffe quasi „künstlich“ abgefragt werden.

Man muss sich auch des Unterschieds der Metrik „Impressions“ aus der Search Console und der Metrik „Suchvolumen“ einiger Tools bewusst werden. Die Impressions basieren auf realen Suchvorgängen, bei denen die eigene Domain tatsächlich auch im Ergebnis angezeigt wurde. Der Wert „Suchvolumen“ wird in der Regel aus AdWords ausgelesen und ist daher anders zu interpretieren. Ein Beispiel: Ein Keyword wird in der Search Console mit nur zehn Impressions ausgewiesen und hat eine durchschnittliche Position von 35. Ein Ranking auf der ersten Seite kann und wird einen ungleich höheren Wert bzw. Impressions haben. Mit anderen Worten: Das Suchvolumen in vielen Tools ist eher generell als Potenzial für ein Keyword zu verstehen – die Werte in der Search Console hängen immer exakt mit der tatsächlichen Position zusammen. Verändert sich diese Position soweit, dass sie sich über eine Ergebnisseite hinweg ändert, ändern sich auch die Impressions. Das ist auch völlig logisch, denn die Ergebnisseiten weiter vorne werden natürlich statistisch ungleich häufiger angesehen, als die weiter hinten. Besonders starke positive Änderungen bekommt man daher natürlich, wenn sich das durchschnittliche Ranking von Seite zwei auf Seite eins verlagert. Die Impressions steigen in diesem Fall meist ganz extrem an, während in anderen Tools das Suchvolumen eben oft gleich bleibt. Das ist kein Nachteil – man muss nur im Kopf behalten, dass man diese beiden Werte eben nicht miteinander vergleichen kann bzw. sie auch richtig interpretiert!     

Klassische Keyworddenke nur noch für die Kontrolle

Auch wenn man nun genaue Daten über Keywords direkt auf den Schreibtisch geliefert bekommt: Man sollte sich keinesfalls blenden lassen und in alte Denkmuster zurückfallen. Gute und moderne Suchmaschinenoptimierung bedeutet, eine Seite oder ein Set von Seiten auf ein mehr oder weniger breites Thema hin auszurichten und konsequent auszubauen. Für die Planung erfolgreicher Strategien sind diese Daten daher eher ungeeignet. Für die Erfolgsmessung bzw. die Kontrolle durchgeführter googlebezogener SEO-Maßnahmen sind sie allerdings nahezu unverzichtbar. Wenn man mit den Daten arbeitet und sie richtig filtert, lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Dazu einige Beispiele:

Gute durchschnittliche Position, aber zu niedrige Klickrate?

Hier gilt es, den Title und die Description zu prüfen. Passen die beiden Texte überhaupt zu dem entsprechenden Keyword bzw. der Suchanfrage? Sind die Texte „klickaffin“ gestaltet und zeigen Suchenden, dass sie hier auf jeden Fall richtig sind? Ist das Keyword in der Description enthalten? Andernfalls verwendet Google den dort hinterlegten Text in der Regel gar nicht, sondern zeigt extrahierte Textschnipselchen direkt aus dem Text der Webseite an. Diese lesen sich nicht immer so einladend, wie man das gerne hätte. Für (zu) niedrige Klickraten kann es noch mehrere Gründe geben, z. B., dass jemand gezielt nach einer Marke oder einem Unternehmen sucht (Navigational Search) und man selbst auch meist weiter unten in den Suchergebnissen auftaucht. Eine echte Chance auf Klicks hat in solchen Fällen allerdings nur die spezifische Website. Die verschiedenen Absichten hinter einer Suche beeinflussen die Klickrate natürlich ebenfalls extrem. Hat jemand konkrete Kaufabsichten (Transactional Search), wird er seltener auf ein Suchergebnis klicken, das textlich nicht deutlich macht, dass man das Gesuchte dort kaufen könnte. Sucht jemand umgekehrt nur nach Informationen zu einem Thema (Informational Search), wird er wohl auf kein Ergebnis klicken, das „hier kaufen“ oder Ähnliches im Text beinhaltet. Man sollte also mit wachem Sachverstand auf die Zahlen schauen, um abzuleiten, a) ob überhaupt Handlungsbedarf besteht und b) was an der Webseite bzw. an Title und Description geändert werden sollte, um die Klickrate entsprechend zu erhöhen. Am Ende hilft oft auch ein Blick auf das gesamte Suchergebnis, indem man selbst nach dem Keyword googelt. Dazu verwendet man am besten einen „unbelasteten“ Browser oder loggt sich zumindest vorher aus seinem Google-Account aus. In welchem Konkurrenzumfeld taucht das eigene Ergebnis auf? Oft reicht es schon aus, wenn die über einem gelisteten Rankings textlich so schlecht sind, dass Suchende auf das erste vernünftig klingende Ergebnis klicken.

Die Fokussierung hilft, knappe Ressourcen richtig einzuplanen und Verbesserungen an den richtigen Stellen vorzunehmen. Nämlich da, wo sie auch etwas bewirken können.  

Schlechtere durchschnittliche Position, aber eine hohe Klickrate?

Im Prinzip gelten die gleichen Mechanismen wie oben. Es gilt aber in diesem Fall herauszufinden, was ggf. in den von Google angezeigten Texten die Suchenden dazu bewegt, auf ein weiter unten liegendes Ergebnis zu klicken. Aus diesen Erkenntnissen kann man sehr viel lernen für das künftige Texten. Und ein weiterer Aspekt schließt sich an: In solche Seiten sollte man nach einer eingehenden Prüfung vielleicht noch weiteren Optimierungsaufwand stecken. Denn wenn die Akzeptanz schon weiter unten so hoch ist, steigt sie oft überproportional an, wenn man im Ranking noch weiter nach oben klettert. Man sollte sich aber davor hüten, nur rein auf Positionen zu schielen. Vor einer Entscheidung sollte zwingend auch immer erst ein Blick in die Analytics-Daten geworfen werden. Ist z. B. die Besuchsdauer zu gering und/oder die Bounce-Rate zu hoch, sollten erst die Probleme behoben werden, die Besucher wieder flüchten lassen. Erst dann machen weitere SEO-Maßnahmen Sinn, sofern die vorgenommenen Änderungen nicht schon automatisch zu besseren Rankings führen – was nicht selten passiert.   

Integration in Tools

Damit die Daten aus der Search Console für die Entscheidungsfindung wirklich sinnvoll verwendet werden können, bietet sich die Integration in entsprechende Tools an. Das kann ein eigenes Datenmodell sein, in das man wie oben beschrieben die neuen Metriken von Google mit einbaut. Kurz vor Redaktionsschluss haben einige Anbieter von SEO-Tools eine Integration angekündigt oder im Beta-Betrieb bereits eingefügt.

Der Vorteil liegt einerseits darin, dass die Daten nun länger als 90 Tage und dauerhaft gespeichert werden können und Vergleiche länger in die Vergangenheit reichen können. Allein das Berichtswesen vieler Unternehmen, in dem oft Jahreswerte bzw. Monatsvergleiche mit dem letzten Jahr angestellt werden, profitiert davon. Nach wie vor ist das Monitoring der tatsächlichen Rankingentwicklung eine wichtige Informationsquelle.

Wer übrigens mehrere Properties (in der Regel sind das Domains oder Subdomains) über seinen Google-Account verwaltet, muss sich bewusst sein, dass Google über die API (Schnittstelle) jeweils prinzipiell den Zugriff auf alle diese Properties erlaubt. Eine Einschränkung nach Domains ist bisher nicht vorgesehen. Vor allem Agenturen mit restriktiven Kundenverträgen oder Freelancer, die über ihren Zugriff unterschiedliche Unternehmen in der Verwaltung haben, sollten sich dieses möglicherweise rechtlichen Problems bewusst sein. Sehen Verträge vor, dass Kundendaten keinesfalls an Dritte weitergegeben werden dürfen, sollte man bei Bedarf über eine Anpassung mit den betroffenen Kunden sprechen und dies ggf. bei zukünftigen Verträgen berücksichtigen. Johannes Beus empfiehlt für solche Fälle eine (Not-)Lösung: Man legt einen neuen Google-Account an und gibt dieser Gmail-Adresse im Verwaltungsmenü („Property verwalten“ rechts neben den Domains auf der Übersichtsseite) der Search Console dann gezielt Zugriff auf nur eine oder einzelne Domains. Dann geht eine Einladungsmail an dieses Postfach und der „neue“ Nutzer kann in „seiner“ Search-Console die Website dann hinzufügen.

Verwendet man dann diesen neuen Account bei einem Toolanbieter, gibt man eben auch nur diese gesondert freigeschalte Domain frei und nicht automatisch alle. Wer kontrollieren möchte, wer bzw. welche Geräte automatischen Zugriff auf das eigene Google-Konto haben, kann dies übrigens direkt bei Google unter einfach.st/gzugriff bequem einsehen und steuern.

Der weit größere Vorteil ist natürlich, dass nun durch die Verknüpfung mit anderen Daten und eine gemeinsame Filterung tiefer gehende Erkenntnisse möglich werden. So lassen sich z. B. Vergleiche nach Ländern anstellen oder nach aufrufenden Geräten. Oder man filtert alle Suchanfragen weg, die eigene Markenbegriffe oder den Unternehmensnamen enthalten. Aus den jeweiligen Unterschieden zum Durchschnitt über alles lässt sich in der Regel eine Menge lernen und nicht selten stößt man beim Nachgehen zunächst nicht plausibler Daten auf Probleme der Website, die man vorher so noch gar nicht gesehen hatte. Ein anderes Beispiel: Da Suchende von Smartphones eher seltener auf die zweite oder gar dritte Suchergebnisseite gehen, liegt die Klickrate bei Positionen größer als zehn oft nahe null. Hier hilft es, zunächst nach Smartphones zu filtern und sich die Daten ab Position 11 und schlechter anzeigen zu lassen. In Verbindung mit anderen Metriken kann man dann leichter entscheiden, welche davon sog. „low hanging fruits“ sind, man also nicht nur mehr Mobile-Traffic durch den Sprung auf Seite 1 bekommen könnte, sondern wo der Traffic auch werthaltiger ist – z. B. durch Conversions.

Prinzipiell lassen sich solche Analysen natürlich auch direkt in der Search Console durchführen. Hier muss man allerdings wie erwähnt mit der zeitlichen Einschränkung der 90-Tage-Daten leben. Für längerfristige Analysen ist das leider oft nicht wirklich ausreichend.

Weitere Infos unter www.screamingfrog.co.uk.