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Studie von Google-Ergebnissen: SEO durch die Augen der Nutzer

Suchmaschinenoptimierung, tägliches Brot und mit Vorurteilen gespicktes Hassobjekt, spielt täglich in unserem Netzleben eine große Rolle. Hendrik Terbeck hat nun unter dem Titel „Der Einfluss sozialer Empfehlungen auf das Selektionsverhalten in Suchmaschinen“ eine Bachelorarbeit vorgelegt, die mittels Blickaufzeichnung und problemzentrierter Nutzerbefragung Antworten auf brennende SEO-Fragen geben möchte.

Suche: keine Muster mehr, sondern heterogene Strategien

Zunächst einmal widmet er sich bekannten und oft gestellten Fragen: Wonach selektieren Nutzerinnen Inhalte bei der Suche? Welche Elemente animieren sie zum Klick? Gibt es Muster in der Ergebnisselektion?

Wenig Bedeutung kommt der Studie zufolge älteren Modellen wie dem F-Muster oder dem goldenen Dreieck zu, da Suchende angesichts der immer vielfältiger werdenden Ergebnisdarstellungen heterogene Strategien wählen – wenn Suchmaschinen von reinen Textlinks zur Darstellung von Bildern, Anzeigen, lokalen Ergebnisse, sozialen Empfehlungen und vielem mehr übergehen, haben alte Selektionsmuster wenig Bestand. Wichtig sind vielmehr neben der Position der Ergebnisse (Hypothese 5, wenngleich nicht uneingeschränkt, wie in den Hypothesen 12 bis 14 gezeigt wird) die Bekanntheit der Marke (Hypothese 6) und besonders Titel (Hypothese 4) und URL (Hypothese 7) – ein Grund mehr für ein flexibles Content-Management-System wie etwa WordPress, das die freie Anpassung dieser Elemente erlaubt.

Bis zu diesem Punkt ist die Studie ein interessante Beleg für bereits bekannte oder stark vermutete Erkenntnisse. Richtig spannend werden jedoch die folgenden Fragen zu den sozialen Empfehlungen.

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ist Medienwissenschaftler und beobachtet als Autor („Grundkurs Gutes Webdesign“) und Berater den digitalen Wandel. Seine Themenschwerpunkte sind User Experience, anwenderfreundliches Design und digitale Strategien. Er schreibt regelmäßig für Fachmedien wie das t3n Magazin, die Netzpiloten oder Screenguide. Mitglied des Netzpiloten Blogger Networks.

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