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 und 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 Suchmaschinenoptimierung (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. 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.

Zur Messbarmachung des Effekts der Suchmaschinenoptimierung haben wir in der ersten Projetphase eine Software entwickelt, die automatisch Suchmaschinen abfragen und die zurückgegebenen Ergebnisse analysieren kann. Die Ergebnisse der damit durchgeführten Suchergebnisanalysen wurden mit Erkenntnissen aus der repräsentativen Online-Befragung und weiteren Untersuchungen von Suchmaschinennutzer/innen, Suchmaschinenoptimierer/innen und Inhalteanbieter/innen kombiniert.

Um ein umfassendes Bild des Einflusses der Suchmaschinenoptimierung zu erhalten, werden wir in der zweiten Projektphase die Perspektiven nicht-kommerzieller Inhalteanbieter sowie Suchmaschinenbetreiber einholen. Zudem werden wir große empirische Studien zur Messung des Einflusses von SEO bei meinungsbildungsrelevanten Themen wie z. B. Politik oder Gesundheit durchführen.

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 ProbandenSchultheiß, S., Häußler, H., Lewandowski, D., 2022)haben wir untersucht, wie die Qualität von optimierten sowie nicht optimierten gesundheitsbezogenen Websites bewertet wird. Außerdem haben wir eine Klassifizierung der Website-Typen vorgenommen und dabei insbesondere auf kommerzielle bzw. nicht-kommerzielle Beweggründe geachtet. Die wichtigsten Ergebnisse lauten 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.

Implementierung der Software

  • Wir haben eine mehrdimensionale Methode zur Messung des SEO-Effekts und ein Software-Tool entwickelt, das feststellt, ob SEO-Maßnahmen auf der URL ergriffen wurden (Lewandowski, D., Sünkler, S., Yagci, N., 2021 & Sünkler S., Lewandowski D., 2021a, 2021b).  
    • For our method, we use a model with 48 indicators based on an extensive literature review and the aforementioned interviews with SEO experts (Schultheiß & Lewandowski, 2020).
    • Eine erste Analyse der Google-Suchergebnisse auf drei Datensätzen (insgesamt 1.914 Abfragen und 256.853 Ergebnisse) zeigt, dass die meisten der in Google gefundenen Seiten wahrscheinlich zumindest optimiert sind, was mit den Aussagen von SEO-Experten übereinstimmt, d.h. es ist schwierig, in Suchmaschinen sichtbar zu werden, die keine SEO-Technologie verwenden (Lewandowski, D., Sünkler, S., Yagci, N., 2021).

Publikationen

Schultheiß, S.; Lewandowski, D.; Mach, S.; Yagci, N. (2023). Query sampler: generating query sets for analyzing search engines using keyword research tools. PeerJ Computer Science. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1421
Schultheiß, S. (2023). How search engine marketing influences user knowledge gain. Development and empirical testing of an information search behavior model. CHIIR '23: ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval. https://doi.org/10.1145/3576840.3578297
Lewandowski, D., & Schultheiß, S. (2022). Public awareness and attitudes towards search engine optimization. Behaviour & Information Technology, 1–20. https://doi.org/10.1080/0144929X.2022.2056507 Preprint
Schultheiß, S., & Lewandowski, D. (2022). Data set of a representative online survey on search engines with a focus on search engine optimization (SEO): a cross-sectional study. F1000Research, 11(376). https://doi.org/10.12688/f1000research.109662.2
Schultheiß, S.; Häußler, H.; Lewandowski, D. (2022). Does Search Engine Optimization come along with high-quality content?: A comparison between optimized and non-optimized health-related web pages. CHIIR '22: ACM SIGIR Conference on Human Information Interaction and Retrieval, 123–134. https://doi.org/10.1145/3498366.3505811 YouTube
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
Lewandowski, D. (2022). Suchmaschinenoptimierung. In: Diskursmonitor. https://diskursmonitor.de/glossar/suchmaschinenoptimierung/
Hinz, K.; Sünkler, S.; Lewandowski, D. (2023).  SEO im Wahlkampf. In: K. R. Korte, M. Schiffers, A. von Schuckmann & S. Plümer (Eds.), Die Bundestagswahl 2021. Wiesbaden: Springer VS, pp. 1–28. https://doi.org/10.1007/978-3-658-35758-0_19-1

Working Papers

Schultheiß, S., Häußler, H., & Lewandowski, D. (2021). User evaluation and perception of optimized websites for health-related queries: a user study within the SEO Effect project. Working Paper. https://osf.io/qxzeg/
Sünkler, S., Yagci, N., & Lewandowski, D. (2021). Development and software implementation of a preliminary model to identify the probability of search engine optimization on webpages. Working Paper. https://osf.io/u8d62/
Schultheiß, S., & Lewandowski, D. (2020a). A representative online survey among German search engine users with a focus on questions regarding search engine optimization (SEO): a study within the SEO Effect project. Working Paper. https://osf.io/3ukcf/
Schultheiß, S., & Lewandowski, D. (2020b). Expert interviews with stakeholder groups in the context of commercial search engines within the SEO Effect project. Working Paper. https://osf.io/5aufr/

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: https://searchstudies.org/de/research/seo-effekt/demo.

Projektteam

Dirk Lewandowski
Nurce Yagci
Sebastian Sünkler
Sebastian Schultheiß

Gefördert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG):
Förderzeitraum: 05/2019 - 07/2021, Projektnummer 417552432.
Förderzeitraum: 04/2022 - 03/2025, Projektnummer 467027676.