Das Erstellen einer Internetseite wird durch diverse Content-Management- und Shopsysteme erleichtert. Professionelle Seiten können beispielsweise mit PHP-basierten Systemen wie Joomla oder mit Shopsystemen wie Magento umgesetzt werden. Die Seiten lassen sich unter einer frei gewählten Domain veröffentlichen. Eine nach Gesichtspunkten der Suchmaschinenoptimierung erstellte Website verbessert die Voraussetzungen dafür, bei relevanten Suchanfragen sichtbar zu werden. Eine bestimmte Position in Google lässt sich dadurch jedoch nicht garantieren.
Das Ranking beruht auf zahlreichen Algorithmen und Signalen. Eines der historisch wichtigen Konzepte ist die Linkpopularität einer Seite. Sie entsteht durch Verweise von anderen Seiten. Dabei zählt nicht nur die Anzahl der Links: Auch die Qualität, Relevanz und Einordnung der verweisenden Seiten beeinflussen, wie ein Link bewertet werden kann.
Der öffentlich sichtbare PageRank (PR) wurde früher auf einer Skala von 0 bis 10 dargestellt. Eine Seite mit PR0 wurde teilweise als Seite mit einem Bad Rank bezeichnet. Daraus ließ sich jedoch nicht zuverlässig ableiten, dass die Seite nicht auf den ersten Ergebnisseiten zu finden oder vollständig aus Google entfernt war. Die öffentliche PageRank-Anzeige ist heute keine verfügbare SEO-Kennzahl mehr. PageRank wird von Google weiterhin als Bestandteil der Kernsysteme beschrieben, bildet aber nur einen Teil der Rankingbewertung.
Der PageRank-Algorithmus als Berechnungsgrundlage eines Bad Rank
Larry Page und Sergey Brin entwickelten den ursprünglichen Algorithmus zur Berechnung des PageRank. Nachstehend steht eine vereinfachte Form des Modells, das im Laufe der Zeit weiterentwickelt worden ist.
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1)/C(T1) + …. + PR(Tn)/C(Tn))
PR(A) ist der PageRank der Seite A. PR(T1) bezieht sich auf den PageRank der Seite T1, die mit einem Link auf die Seite A zeigt. C(T1) ist die Anzahl der ausgehenden Links auf T1. d ist der Dämpfungsfaktor mit 0 <= d < 1.
Aus der Abhängigkeit der einzelnen Platzhalter ergibt sich eine Beziehung der Seiten zueinander, die Grundlage der Berechnung ist. Der PageRank der Seite A wird anhand der Seiten berechnet, die mit einem Link auf A zeigen. Je mehr ausgehende Links die Seite T hat, umso weniger PageRank kann sie im vereinfachten Modell über jeden einzelnen Link an die Seite A weitergeben. Die gewichteten Beiträge der verweisenden Seiten werden addiert und mit dem Dämpfungsfaktor verrechnet. Das Ergebnis ergibt den modellierten PageRank der Seite A. Ein niedriger PageRank kann unter anderem entstehen, wenn eine Seite nur wenige oder schwach gewichtete eingehende Links besitzt. Das ist jedoch nicht mit einer Spamklassifizierung oder Entfernung aus dem Suchindex gleichzusetzen.
Der Einfluss von Linkfarmen auf den Bad Rank
Eine Linkfarm besteht aus mehreren Webseiten, die dazu benutzt werden, Suchmaschinen zu beeinflussen und die Linkpopularität einer Seite künstlich zu erhöhen. Die einzelnen Seiten einer Linkfarm können ähnlich aufgebaut und systematisch miteinander verlinkt sein. Der ursprüngliche PageRank-Ansatz konzentrierte sich vor allem auf Linkbeziehungen, während moderne Suchsysteme zusätzlich zahlreiche Inhalts-, Qualitäts- und Spam-Signale berücksichtigen. Suchmaschinen reagieren deshalb nicht ausschließlich auf die Anzahl der Links zu einer Seite.
Bei einer Google-Bombe werden viele Links mit demselben oder einem ähnlichen Ankertext gesetzt, um eine Seite für eine bestimmte Suchanfrage auffällig erscheinen zu lassen. Dabei muss der Ankertext den tatsächlichen Inhalt der Zielseite nicht angemessen beschreiben. Solche koordinierten Verlinkungen und Linkfarmen können von Suchmaschinen entwertet werden. Eine große Zahl von Backlinks allein ist allerdings kein Beleg für Manipulation. Entscheidend sind unter anderem Herkunft, Muster, Zweck und Relevanz der Links. Eine automatische Kennzeichnung als Bad Rank folgt daraus nicht.
Bad Rank durch Manipulation der Suchmaschinen
Beim Suchmaschinen-Spamming wird versucht, Suchsysteme durch irreführende Inhalte, Links oder technische Maßnahmen zu manipulieren. Das Ziel kann darin bestehen, möglichst viele Besucher auf eine Seite zu führen, um Umsätze mit eigenen Produkten oder Werbeeinnahmen zu generieren. Nicht die Verwendung eines Keywords in einem Bild ist dabei problematisch, sondern eine irreführende oder für Nutzer verborgene Umsetzung.
Klickt der Besucher auf ein Bild oder einen Link und wird ohne nachvollziehbaren Grund auf eine Seite mit vollkommen anderem Inhalt weitergeleitet, kann dies als Täuschung bewertet werden. Auch Suchbegriffe in der gleichen Farbe wie der Hintergrund zu verstecken, ist für Besucher nicht sichtbar und gilt als Hidden Text. Brückenseiten oder Doorway Pages dienen als Zwischenseiten, die hauptsächlich auf eine andere Webpräsenz weiterleiten. Solche Seiten können durch Programme in großer Zahl automatisch erzeugt werden. Eine Crossverlinkung ist dagegen nicht grundsätzlich problematisch: Kritisch wird sie, wenn sie ohne redaktionellen Nutzen vor allem der Manipulation von Rankings dient.
Ein Bad Rank ist keine allgemeine aktuelle Bezeichnung von Google für jede Abstufung aufgrund unerwünschter Verlinkungen. Suchmaschinenspam ist seit der Veröffentlichung früher Rankingalgorithmen ein Problem für Suchmaschinenbetreiber. Sie automatisieren einen großen Teil der Spamerkennung, ohne ihre vollständigen Verfahren offenzulegen. Viele Links in einem Text führen nicht automatisch zu einer Herabstufung. Auffällige Linkmuster, versteckte Inhalte oder Verweise ohne erkennbaren Zusammenhang können jedoch geprüft und gegebenenfalls entwertet werden. Der Ausdruck linking to bad neighborhoods beschreibt Verlinkungen in ein erkennbar unseriöses oder manipulatives Umfeld. Einzelne ausgehende Links bewirken nicht automatisch eine Übertragung einer festen negativen Punktzahl.
Für die theoretische Beschreibung eines BadRank-Verfahrens wird sinngemäß folgende Formel verwendet:
BR(A) = E(A) (1-d) + d (BR(T1)/C(T1) + ….. + BR(Tn)/C(Tn))
Der Wert E(A) gibt in diesem Modell an, ob eine Seite als Ausgangspunkt für Spam beziehungsweise als negativ bewertete Seite erfasst worden ist. BR(T1) ist der BadRank der Seite T1, die mit einem Link in die betrachtete Struktur eingebunden ist. C(T1) bezeichnet die Zahl der für die Verteilung berücksichtigten Links von T1. d ist der Dämpfungsfaktor mit einem Wert zwischen 0 und 1. Die Formel beschreibt ein theoretisches Verfahren, bei dem negative Bewertungen aus bekannten Ausgangsseiten über Linkbeziehungen weitergegeben werden. Sie ist keine öffentlich nutzbare Google-Kennzahl und erlaubt keine direkte Berechnung des heutigen Rankings einer Domain.
Bad Rank, WDF und IDF richtig abgrenzen
Suchmaschinenbetreiber ändern ihre Algorithmen fortlaufend und berücksichtigen neben Links auch Textinhalte, Suchintention, technische Zugänglichkeit und weitere Signale. In diesem Zusammenhang werden häufig die Begriffe WDF (Within Document Frequency) und IDF (Inverse Document Frequency) genannt. Sie definieren den Bad Rank jedoch nicht neu.
WDF beschreibt vereinfacht, wie stark ein sinntragendes Wort innerhalb eines Dokuments gewichtet ist. IDF berücksichtigt, wie häufig oder selten ein Begriff in einem Vergleichskorpus aus mehreren Dokumenten vorkommt. Beide Maße stammen aus der Informationsrückgewinnung und können bei Textanalysen verwendet werden. Sie geben weder eine verbindliche Keywordquote noch einen von Google vorgegebenen Sollwert vor. Ohne ein geeignetes Vergleichskorpus ist insbesondere ein IDF-Wert nicht sinnvoll zu interpretieren.
Ein Text ohne sachlichen Inhalt, der hauptsächlich aus wiederholten Keywords besteht, bietet Nutzern wenig Mehrwert und kann als Spam auffallen. Daraus folgt aber kein öffentlich messbarer Bad-Rank-Wert. Für eine praktische Google-Optimierung sollten deshalb Indexierbarkeit, Inhalt, interne und externe Verlinkung sowie mögliche manuelle Maßnahmen oder Sicherheitsprobleme getrennt geprüft werden. Ein niedriger Trafficwert oder eine schlechte Position allein beweist weder einen Bad Rank noch eine Abstrafung.
Zusammenfassung
Für das Suchmaschinenranking spielen zahlreiche Faktoren eine Rolle. Dazu gehören unter anderem Inhalte, technische Voraussetzungen, Linkpopularität und PageRank. Die historische Bezeichnung Bad Rank steht im Zusammenhang mit niedrigen oder negativ bewerteten Linksignalen. Ein früher angezeigter PageRank von 0 bedeutete jedoch nicht automatisch, dass eine Webseite aus den Suchergebnissen entfernt worden war.
Linkfarmen und Google-Bomben sind Manipulationstaktiken, die darauf abzielen, die Bewertung einer Seite künstlich zu beeinflussen. Suchmaschinen können solche Muster erkennen und Links entwerten. Die Qualität, Relevanz und Entstehungsweise der verweisenden Links sind deshalb wichtiger als ihre bloße Anzahl.
WDF (Within Document Frequency) und IDF (Inverse Document Frequency) bewerten Begriffe innerhalb eines Textes beziehungsweise eines Dokumentenkorpus. Sie sind Analysekonzepte, aber keine öffentlich bestätigten Bad-Rank-Algorithmen und kein Ersatz für eine umfassende Bewertung von Inhalt, Technik und Verlinkung.
Häufige Fragen und Antworten
Bad Rank beziehungsweise BadRank ist eine historische und theoretische Bezeichnung im Umfeld linkbasierter Bewertungsverfahren. Sie beschreibt eine niedrige oder negative Bewertung, die etwa von bekannten Spam-Ausgangsseiten über Linkstrukturen abgeleitet werden kann. Der Begriff ist keine öffentlich einsehbare aktuelle Google-Kennzahl. Auch ein früher sichtbarer PageRank von 0 bedeutete nicht automatisch, dass eine Seite vollständig aus Google entfernt war.
In theoretischen BadRank-Modellen wird eine negative Bewertung von bekannten Spam-Seiten über deren Linkbeziehungen weitergegeben. Ein niedriger historischer PageRank konnte dagegen aus wenigen oder schwach gewichteten eingehenden Links entstehen. Beide Sachverhalte sind voneinander zu unterscheiden. Fehlende hochwertige Backlinks allein belegen weder Spam noch eine Abstrafung.
Schwach bewertete oder entwertete Links können die organische Sichtbarkeit einer Webseite beeinträchtigen. Ein Rückgang bei Rankings oder Traffic beweist aber keinen Bad Rank, da dafür viele Ursachen infrage kommen. Zu prüfen sind unter anderem Indexierbarkeit, technische Fehler, Inhaltsqualität, Suchintention, Veränderungen im Wettbewerb, Sicherheitsprobleme und gegebenenfalls manuelle Maßnahmen.
