Aktualisierung des Veröffentlichungsdatums - Untersuchung des Freshness-Algorithmus mit einem SEO-Experiment

Googles Algorithmus für Aktualität ordnet Seiten in den SERPs nach der Wichtigkeit der Aktualität des Inhalts für eine bestimmte Suchanfrage. In unserem Experiment werden wir herausfinden, ob eine einfache Änderung des Datums im Code der Website für den Google-Algorithmus ein ausreichender Indikator für Aktualität ist.

Da es in der SEO-Branche unterschiedliche Meinungen über die Bedeutung der Aktualität von Inhalten als Rankingfaktor gibt, haben wir beschlossen, die Auswirkungen der "Frische" von Inhalten auf die Position von Seiten in den Suchergebnissen zu testen. Erinnern wir uns an die Worte von John Mueller:

Die Änderung des Veröffentlichungsdatums von Webseiten führt nicht zu einer Verbesserung des Rankings bei Suchanfragen, wenn keine wesentlichen inhaltlichen Änderungen vorgenommen wurden

Wir wollten herausfinden, ob der Google-Algorithmus nur substanzielle inhaltliche Änderungen berücksichtigt, wie Mueller behauptet, oder ob eine einfache Datumsänderung ausreicht, damit eine Unterseite als frisch und aktualisiert gilt. Um dieses Ziel zu erreichen, führten wir ein Experiment durch, bei dem wir das Veröffentlichungsdatum von Artikeln aktualisierten, ohne weitere Änderungen an den getesteten Unterseiten vorzunehmen.

Google Freshness-Algorithmus

Um unser Experiment besser zu verstehen, müssen wir zunächst erklären, was Frische laut Google bedeutet. Der Begriff tauchte 2011 mit dem Google Freshness Update in der SEO-Szene auf.

Das Update des Algorithmus der Internet-Suchmaschine führte die Veröffentlichungszeit als Ranking-Faktor ein, zusammen mit einer Unterteilung der Suchanfragen in drei Typen, je nach Relevanz der Veröffentlichungszeit für den Suchbegriff:

• Aktuelle Ereignisse – Typischerweise nachrichtenbezogene Abfragen, die mit aktuellen Themen oder Ereignissen verbunden sind.
• Regelmäßig wiederkehrende Ereignisse – Jährliche oder regelmäßig stattfindende Ereignisse - Sportergebnisse, Fernsehsendungen, Wahlen, Jahresberichte.
• Häufige Aktualisierungen - Abfragen, die regelmäßig aktualisiert werden, sich aber nicht auf Ereignisse oder aktuelle Themen beziehen. Kann mit Bewertungsseiten oder Produktseiten verbunden sein.

Der Aktualitätsfaktor bestimmt die Relevanz der indexierten Seiten für die eingegebenen Suchanfragen (je nach Suchtyp) auf der Grundlage des Veröffentlichungsdatums und der Aktualisierungen des Inhalts.

Google verwendet nach eigenen Angaben mehrere Faktoren, um das Veröffentlichungsdatum eines Artikels zu bestimmen. Zusätzlich zu den Strukturdaten verwenden die Suchmaschinen weitere, nicht näher definierte Datenquellen, um Fehler zu vermeiden.

Die Hypothese - welches Datum Update wird geändert

Die Versuchshypothese ist, dass die Aktualisierung des Veröffentlichungsdatums zu einer höheren durchschnittlichen Position in der SERP (Search Engine Result Page) und zur Gewinnung neuer Keywords führt. Darüber hinaus wird sie sich indirekt positiv auf die Anzahl der Klicks, Impressionen und die CTR (Click-Through-Rate) auswirken.

In unserem Experiment gehen wir davon aus, dass das Datum im HTML-Code des <div>-Elements, das das Veröffentlichungsdatum angibt, und die strukturierten Daten im JSON-Format relevante Faktoren sind, die von den Google-Algorithmen zur Bestimmung der zeitlichen Relevanz einer Seite verwendet werden. Daher sollte die Aktualisierung dieses Datums ein ausreichendes Signal für Google sein, um geänderte Seiten aufgrund ihrer "Frische" als relevant für eine Suchanfrage zu betrachten.”

Viele Fachleute, die mit Google zu tun haben, gehen davon aus, dass der Algorithmus der Suchmaschine erkennt, ob das Veröffentlichungs- oder Änderungsdatum mit wesentlichen inhaltlichen Änderungen übereinstimmt. Dies würde bedeuten, dass nur Seiten mit geändertem Inhalt aufgrund des Frischefaktors höhere Positionen erreichen können. Unsere Studie soll zeigen, ob diese Annahme zutrifft.

Experimentelle Bedingungen

Um sicherzustellen, dass die Testergebnisse fehlerfrei sind, haben wir eine Umgebung definiert, die möglichst frei von externen Faktoren ist und in der wir die Tests durchführen können.

Als Testumgebung haben wir eine Domain gewählt, die frei von Traffic-Störungen ist (unten ein Liniendiagramm der Google Search Console: Effektivität in den Suchergebnissen), auf der:

• mindestens 90 Tage vor der Durchführung der geprüften experimentellen Manipulation keine Optimierungsmaßnahmen durchgeführt wurden;
• Während des Experiments (14 Tage) wurden außer der experimentellen Manipulation keine weiteren Änderungen an der Website vorgenommen, die das Ranking in den Suchergebnissen beeinflussen könnten;
• keine bezahlten Traffic-Kampagnen (SEM) durchgeführt wurden.

Anschließend teilten wir die Seiten in eine Versuchsgruppe (Seiten, an denen wir experimentelle Veränderungen vornahmen) und eine Kontrollgruppe (Seiten, an denen wir keine Veränderungen vornahmen) ein).

Für das Experiment haben wir die Unterseite:

• veröffentlicht bis spätestens 31. Dezember 2021;
• die zur gleichen Kategorie von Unterseiten gehören: Blogbeiträge;
• Erzeugen von erheblichem organischem Traffic;
• von Google indexiert;
• ohne jegliche Optimierung (on-site oder off-site) durchgeführt.

Die Unterseiten wurden nach der AB/AB-Methode in zwei Gruppen eingeteilt, um sicherzustellen, dass die beiden Gruppen von Seiten in folgenden Punkten ähnlich sind:

• generierter organischer Traffic,
• Anzahl der Keywords, für die sie rangieren,
• Schwierigkeit der Keywords,
• Suchvolumen für gerankte Keywords,
• Backlink-Profil,
• Platzierung in der Website-Struktur.

Wir wählten 64 Seiten für das Datumsexperiment aus und teilten sie in zwei Gruppen (Kontrollgruppe und Experimentalgruppe) mit jeweils 32 Unterseiten ein.

Um sicherzustellen, dass keine Daten verletzt werden, haben wir die Navigation zu den ausgewählten Unterseiten durch unser Team über die Google-Suche während der Vorbereitung und der Dauer des Tests ausgesetzt. Auf diese Weise haben wir die Möglichkeit ausgeschlossen, die Ergebnisse des Tests durch unsere Suchanfragen und Klicks zu verfälschen.

Experimentelle Manipulation

Auf allen Seiten, die für die Versuchsgruppe ausgewählt wurden, haben wir eine Änderung im Code vorgenommen, um das Veröffentlichungsdatum der Artikel auf das Datum des Versuchsbeginns, den 7. November 2022, zu aktualisieren.

Das Datum wurde im HTML-Format angegeben:

und im JSON-Format

Wir haben während des Experiments keine weiteren Änderungen am Inhalt, am Code oder an der Struktur der Website vorgenommen.

Außerdem haben wir verhindert, dass die Seiten, die Gegenstand des Experiments waren, auf der Startseite als neueste Beiträge angezeigt werden. Dadurch blieb die Linkstruktur unverändert und es wurden keine zusätzlichen internen Backlinks generiert.

Ergebnisse des Experiments - Auswirkungen der Datumsaktualisierung auf die Metriken der Website

In Kenntnis der Versuchsbedingungen und des Versuchsumfangs betrachten wir nun die Ergebnisse vom 7. bis 21. November im Vergleich zu den 14 Tagen davor.

Die Anzahl der Klicks stieg in der Experimentalgruppe um 43,8%. Die Anzahl der Link-Klicks in den SERPs stieg von 112 im vorherigen Zeitraum auf 161 während des Experiments. In der Kontrollgruppe wurde ein Rückgang um 6,1% von 164 Klicks im vorangegangenen Zeitraum auf 154 Klicks während des Experiments beobachtet.

Die CTR stieg in der Versuchsgruppe um 24,5 %, von 1,91 % auf 2,38 %. In der Kontrollgruppe wurde ein Rückgang des CTR-Wertes um 5,0 % von 1,82 % auf 1,73 % beobachtet.

Die Zahl der Impressionen in der Versuchsgruppe stieg um 15,4 % von 5.862 vor Beginn des Tests auf 6.767 während des Experiments. In der Kontrollgruppe sank die Zahl der Impressionen um 1,2 % von 9.012 auf 8.905.

Die durchschnittliche Position verringerte sich in der Versuchsgruppe um 2,0 %, während sie in der Kontrollgruppe um 4,2 % abnahm. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die durchschnittliche Position der Seiten in der Kontrollgruppe um 110 Prozent mehr abgenommen hat als die der Versuchsgruppe. Dies ist gleichbedeutend mit 82 neuen Suchanfragen für Unterseiten, die in der Versuchsgruppe platziert wurden. Da das Ranking für neue Suchanfragen in der Regel auf niedrigen Positionen beginnt, sank die durchschnittliche Position für die gesamte Gruppe.

Die Anzahl der von den Unterseiten generierten Anfragen stieg in der Experimentalgruppe um 20,3 %. In der Kontrollgruppe stieg dieser Indikator nur um 0,3 %, d.h. die Manipulation des Experiments führte zu einem Anstieg der Anfragen um 6767 %. Die Experimentalgruppe gewann 82 neue Schlüsselwörter hinzu, von 404 auf 486.

Überprüfung der Forschungshypothesen

Die vorgeschlagene Hypothese ging von einer Verbesserung der Anzahl der Klicks, der CTR und der Anzahl der Impressionen aus. Alle diese Voraussetzungen wurden erfüllt.

Dennoch sank die durchschnittliche Position in den SERPs um 2,0%, was bedeutet, dass die Unterseiten der Experimentalgruppe niedrigere Positionen in den Google-Rankings einnehmen als vor der Manipulation. Ist das ein Grund, unsere Hypothese in Frage zu stellen? Ganz und gar nicht. Betrachtet man die Kontrollgruppe, so zeigt sich, dass die durchschnittliche Position im Vergleich zum Zeitraum vor dem Test um 4,2 Prozent gesunken ist. Der Positionsrückgang war in der Kontrollgruppe also tatsächlich um 110 Prozent größer.

Der Anstieg der Suchanfragen in der Versuchsgruppe um 20,3 % bedeutet, dass eine beträchtliche Anzahl neuer Schlüsselwörter erworben wurde. Es sei daran erinnert, dass der Weg zum Ranking einer Website für ein neues Schlüsselwort in der Regel mit niedrigeren Positionen in den Suchergebnissen beginnt. Die Websites der Versuchsgruppe gewannen über 80 Suchanfragen hinzu, was indirekt zu einem Rückgang der durchschnittlichen Position in den Suchergebnissen um 2,0 % führte. Betrachtet man nur die Phrasen, für die die Seiten der Versuchsgruppe vor der Aktualisierung des Datums gerankt waren, so ergibt sich eine Verbesserung der Position um 12,67 %.

Was bedeutet das? Der Google-Algorithmus weist der "Frische" wahrscheinlich einen Wert zu, der ausschließlich auf den Datumsangaben in den strukturierten Daten beruht. Dieser Hinweis kann bei Unterseiten, deren Inhalt ebenfalls aktualisiert wurde, stärker ausfallen. Dennoch ist die Änderung des Veröffentlichungsdatums allein für die Google-Suchmaschine ein ausreichender Indikator für die Aktualität.

Statistisches Modell "CausalImpact" und Experiment zur Datumsaktualisierung

Um zu bestätigen, dass der Anstieg des Traffics auf den Test-Unterseiten auf die Einführung der experimentellen Manipulationen zurückzuführen ist, haben wir ein von SearchPilot bereitgestelltes Tool verwendet. Der Distilled Split Tester verwendet das von Google entwickelte Kausalitätsmodell, um den zu erwartenden organischen Traffic nach der Einführung der experimentellen Änderungen zu ermitteln.

Das Tool verwendet die akkumulierten Verkehrsdaten für die Experimental- und die Kontrollgruppe während des Experiments und in den 100 Tagen vor Beginn des Experiments. Die bereitgestellten Daten ermöglichen es, den prognostizierten Datenverkehr zu skizzieren (wenn keine experimentellen Änderungen vorgenommen wurden) und mit der tatsächlichen Leistung der getesteten Unterseiten zu vergleichen.

Im Falle unseres Experiments war der organische Traffic in der Testgruppe um 183 % höher als erwartet, wenn keine experimentellen Änderungen vorgenommen worden wären. Diese Analyse bestätigt, dass der Anstieg des Traffics direkt auf die vorgenommenen Änderungen zurückzuführen ist und nicht auf einen Wachstumstrend in der Testdomain.

Das folgende lineare Diagramm zeigt diese Unterschiede. Die vertikale schwarze Linie stellt den Beginn des Experiments dar. Die rote Linie zeigt die tatsächlichen Veränderungen des Verkehrs auf der Strecke, während die blaue Linie den prognostizierten Verkehr auf der Grundlage der Analyse der kausalen Auswirkungen darstellt.

Datenaktualisierung auf WhitePress®

Wie viel Vertrauen haben wir in die Ergebnisse dieses Experiments? Unserer Meinung nach sind sie aussagekräftig genug, um die Datenaktualisierungen auf unserer Website whitepress.com zu verwenden.

Die Ergebnisse der Anwendung dieser Änderungen waren positiv (wie erwartet):

• Die Anzahl der Klicks auf Seiten mit Datumsänderung stieg um 64,1 %. Die Anzahl der Impressionen stieg um 1758,8 % - laut Daten von Google Search Console.

Laut Google Analytics-Berichten stieg die Zahl der Sitzungen um 58,1 % und die Zahl der Nutzer um 56,4 %.

Die Vorteile der Einführung von Datumsaktualisierungen sind also greifbar und wirken sich positiv auf das Ranking von Webseiten in den Google-Suchergebnissen aus.