SEO-Effekt

Der Effekt der Suchmaschinenoptimierung auf die Suchergebnisse von Web-Suchmaschinen (SEO-Effekt)

Das übergreifende Ziel des Projekts ist die Beschreibung und Erklärung der Rolle der Suchmaschinenoptimierung aus Sicht der beteiligten Akteursverbünde durch die Analyse von Suchergebnissen/Suchergebnisseiten auf optimierte Inhalte sowie die quantitative und qualitative Befragung von Suchmaschinennutzer/innen, Suchmaschinenoptimierer/innen und Inhalteanbieter/innen. Damit kann erstmals der externe Einfluss auf die Ergebnisse von kommerziellen Suchmaschinen beschrieben und quantifiziert werden. Das Projekt trägt zur Theoriebildung in der Informationswissenschaft bei, indem bestehende Information-Seeking-Modelle um eine Komponente der externen Einflussnahme auf die Suchergebnisse erweitert werden.

Erkenntnisse

Der Fokus des Projekts liegt auf informativen Inhalten; untersucht wird die externe Beeinflussung von Dokumenten, die für die Beantwortung informationsorientierter Suchanfragen eine Rolle spielen.

Methoden

Wir kombinieren Methoden aus der Informatik (Screen Scraping, Datenanalyse, maschinelles Lernen) und den Sozialwissenschaften (Experimente, Befragungen, qualitative Interviews).

Klassifikation

Wir identifizieren mehr als 40 Indikatoren, die auf Suchmaschinen-optimierung (SEO) in Dokumenten hinweisen. Dies führt zu einer zuverlässigen Klassifikation der aufgefundenen Inhalte.

Software and datasets

Unsere Open-Source-Software kann für die Sammlung und Analyse von Ergebnissen aus kommerziellen Suchmaschinen verwendet werden. Wir machen verschiedene Datensätze verfügbar.

Der Fokus des Projekts liegt auf informativen Inhalten; untersucht wird die externe Beeinflussung von Dokumenten, die für die Beantwortung informationsorientierter Suchanfragen eine Rolle spielen. Damit grenzt sich das Projekt von reinen Fragen des Onlinemarketings ab, bei denen der Fokus auf der Optimierung selbst und nicht auf den Folgen für die Zusammenstellung von Ergebnismengen liegt.

Zur Messbarmachung des Effekts der Suchmaschinenoptimierung wird eine Software entwickelt, die automatisch Suchmaschinen abfragen und die zurückgegebenen Ergebnisse analysieren kann. Die Ergebnisse der damit durchgeführten Suchergebnisanalysen werden mit Erkenntnissen aus der Befragung und weiteren Untersuchungen von Suchmaschinennutzer/innen, Suchmaschinenoptimierer/innen und Inhalteanbieter/innen kombiniert, um so ein umfassendes Bild des Einflusses der Suchmaschinenoptimierung zu erhalten. Methodisch zeichnet sich das Projekt durch eine Triangulation von Methoden der Datenanalyse aus der Informatik und sozialwissenschaftlichen Methoden aus. Die interdisziplinäre Basis der Analyse ist bislang einzigartig und wird das Verständnis von Suchmaschinen im Allgemeinen und des Einflusses der Suchmaschinenoptimierung im Besonderen erheblich voranbringen.Mit der Suchmaschinenoptimierung adressiert das Projekt ein für die Informationssuche in der Gesellschaft, welche zu einem nennenswerten Teil über kommerzielle Suchmaschinen erfolgt, hoch relevantes Thema. Die erwarteten empirischen wie theoretischen Ergebnisse tragen zu einem besseren Verständnis des Information Seeking im Kontext moderner Web-Infrastrukturen bei. Auf der Ebene des Transfers in die Praxis werden die Ergebnisse u.a. für Fragen des Verbraucherschutzes relevant sein.

Ergebnisse

Experteninterviews

Als Grundlage für die Online-Befragung sowie die Softwareentwicklung haben wir 15 Interviews mit Akteuren, die am Suchmaschinenranking beteiligt sind, durchgeführt: Suchmaschinenoptimierer (SEOs), Inhalteanbieter sowie Online-Journalisten (Schultheiß & Lewandowski, 2020).

  • Die Interviewten nahmen an, dass SEO bei den Suchmaschinennutzern kaum bekannt sei und dass die Meinung, die Nutzer über SEO haben, stark von ihren SEO-Kenntnissen abhängt. Aus diesen Annahmen haben wir Hypothesen für die repräsentative Online-Befragung gebildet.
  • Die Experten gaben uns außerdem wertvolle Hinweise darauf, anhand welcher Indikatoren SEO auf einer Webseite identifiziert werden kann. Diese Indikatoren haben wir in die Softwareentwicklung überführt.

Repräsentative Online-Befragung

Wir haben eine repräsentative Online-Befragung mit 2.012 deutschen Internetnutzern durchgeführt, um zu ermitteln, wie SEO unter den Nutzern ist und welche Einstellungen und Meinungen sie gegenüber SEO haben (Schultheiß & Lewandowski, 2021a, 2021b). Die Ergebnisse bestätigen in hohem Maße die Annahmen aus den Experteninterviews:

  • Weniger als die Hälfte (43%) der Internetnutzer weiß, dass ein verbessertes Ranking auch außerhalb bezahlter Anzeigen erreicht werden kann.
  • Lediglich 8% der Nutzer kennt den "SEO"-Begriff, 13% können einen oder mehrere SEO-Maßnahmen korrekt benennen.
  • Organische Suchergebnisse werden nur von einem kleinen Teil der Nutzerschaft mit SEO in Verbindung gebracht.
  • Mit steigender SEO-Kenntnis ist eine positivere Meinung gegenüber SEO zu beobachten.

Laborstudie

  • In einer Laborstudie mit 61 Probanden haben wir untersucht, wie die Qualität von optimierten sowie von nicht-optimierten gesundheitsbezogenen Webseiten bewertet wird. Zudem haben wir diese Webseiten in verschiedene Typen klassifiziert, um insbesondere kommerziell von nicht-kommerziell motivierten Seiten zu unterscheiden. Die Kernergebnisse sind wie folgt:

    • SEO wird häufiger von kommerziell motivierten Webseiten durchgeführt, wie zum Beispiel von Webseiten großer Pharmakonzerne, als von nicht-kommerziell motivierten Webseiten, wie beispielsweise Webseiten von Ministerien.

    • Nicht-optimierten Webseiten wird durch die Probanden eine höhere Expertise zugesprochen.

    • Diese Einschätzung begründen die Probanden im Wesentlichen durch die angenommene Kompetenz und Seriosität der Webseitenbetreiber.

Software implementation

  • We developed a multidimensional method for measuring SEO effectiveness and a software tool that detects whether SEO measures have been taken on the URL ( Lewandowski, D., Sünkler, S., Yagci, N., 2021 & Sünkler S., Lewandowski D., 2021a, 2021b).  
    • For our method, we use a model with n = 48 indicators based on an extensive literature review and the aforementioned interviews with SEO experts  (Schultheiß & Lewandowski, 2020).
    • An initial analysis of Google search results on three datasets (a total of 1,914 queries and 256,853 results) shows that most of the pages found in Google are likely to be at least optimized, which is consistent with the statements of SEO experts, i.e., it is difficult to become visible in search engines that do not use SEO technology (Lewandowski, D., Sünkler, S., Yagci, N., 2021).

Die Kernergebnisse des Projekts finden sich auch in der Abschlusspräsentation (PDF)

Publikationen

Lewandowski, D.; Sünkler, S.; Yagci, N. (2021). The Influence of search engine optimization on Google’s results: A multidimensional approach for detecting SEO. 13th ACM Web Science Conference, 2021. https://doi.org/10.1145/3447535.3462479
Schultheiß, S.; Lewandowski, D. (2021a): Misplaced trust? The relationship between trust, ability to identify commercially influenced results, and search engine preference. Journal of Information Science. https://doi.org/10.1177/01655515211014157
Schultheiß, S., & Lewandowski, D. (2021b). (Un)bekannte Akteure auf der Suchergebnisseite? Ein Vergleich zwischen selbst eingeschätzter und tatsächlich vorhandener Suchmaschinenkompetenz deutscher InternetnutzerInnen. In T. Schmidt & C. Wolff (Eds.), Information between Data and Knowledge. Information Science and Its Neighbors from Data Science to Digital Humanities. Proceedings of the 16th International Symposium of Information Science (ISI 2021), Regensburg, Germany, 8th—10th March 2021, 218–246. https://doi.org/10.5283/epub.44946
Sünkler, S., & Lewandowski, D. (2021a). Den Einfluss der Suchmaschinenoptimierung messbar machen: Ein halb-automatisierter Ansatz zur Bestimmung von optimierten Ergebnissen auf Googles Suchergebnisseiten. In T. Schmidt & C. Wolff (Eds.), Information between Data and Knowledge. Information Science and Its Neighbors from Data Science to Digital Humanities. Proceedings of the 16th International Symposium of Information Science (ISI 2021), Regensburg, Germany, 8th—10th March 2021, 273–298. https://doi.org/10.5283/epub.44946
Sünkler, S., & Lewandowski, D. (2021b). Ist die Webseite suchmaschinenoptimiert? Vorstellung eines Online-Tools zur Analyse der Wahrscheinlichkeit der Suchmaschinenoptimierung auf einer Webseite. In T. Schmidt & C. Wolff (Eds.), Information between Data and Knowledge. Information Science and Its Neighbors from Data Science to Digital Humanities. Proceedings of the 16th International Symposium of Information Science (ISI 2021), Regensburg, Germany, 8th—10th March 2021, 299–306. https://doi.org/10.5283/epub.44949
Schultheiß, S., & Lewandowski, D. (2020). “Outside the industry, nobody knows what we do” SEO as seen by search engine optimizers and content providers. Journal of Documentation 77(2), 542-557. https://dx.doi.org/10.1108/JD-07-2020-0127

Forschungsdaten und Software

Forschungsdaten, Software sowie Working Papers mit detaillierten Beschreibungen zur Methodik und Entwicklung sind über OSF abrufbar: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/JYV9Ra. Eine Demo des Tools ist zugänglich unter http://5.189.155.20:5000.

Gefördert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) unter der Projektnummer 417552432.
Förderzeitraum: 05/2019 - 07/2021