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.

Publikationen

Lewandowski, D.; Sünkler, S.; Yagci, N.: 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.: 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. (2021). “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
Schultheiß, S., & Lewandowski, D. (2021). (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

Forschungsdaten und Software

All research data, software and the working papers detailing methods and implementation can be found in the OSF repository, https://doi.org/10.17605/OSF.IO/JYV9Ra. A demo tool is available at http://5.189.155.20:5000.

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