Dem Algorithmus des Panda Updates auf den Zahn gefühlt

11.November 2011

Vor Kurzem wurde eine Studie mit eingehende Algorithmus Tests durchgeführt, welche Aufschluss über die Funktionsweisen des Panda Updates geben sollten.

 

Test Aufbau

Für den Test wurden Sites verwendet, die sich im Hinblick auf ihre Link Building Geschichte unterschieden. Um dennoch möglichst objektive Resultate zu erhalten, wurden für die Tests jeweils neue Unterseiten erstellt. Insgesamt wurden 50 Domains für den Algorithmus Test verwendet, bei denen speziell darauf geachtet wurde, dass Google keinen Zusammenhang zwischen den Domains herstellen konnte. Das betraf unter anderem den Besitz der Domain, das Hosting, die Google Accounts und die Link Partner. Nachdem zu Beginn des Tests das Panda Update erst bei der englischen Suche zum Einsatz kam, wurden die Tests auch mit der englischen Google Suche durchgeführt.

Um nun Veränderungen im Ranking feststellen zu können, wurde den Seiten nach und nach unterschiedliche Arten von Text-Spam zugeführt, um feststellen zu können, ab welchem Zeitpunkt welche Domain wie betroffen wurde. Unter der Annahme, es handle sich bei „Panda“ um einen maschinellen, lernenden Algorithmus, wurde erwartet, dass es unterschiedliche Raster und Schwellenwerte für die unterschiedlichen Arten des Spams gäbe.

 

Test Ziele

Bevor mit den eigentlichen Tests begonnen wurde, wurde versucht so viele Panda Beispiele wie möglich zu sammeln. Die vom Update betroffenen Seiten schienen alle eine Gemeinsamkeit zu haben: dünnen Content. Was für Verwirrung sorgte, war die Tatsache, dass andere Seiten mit ähnlichen Problemen vom Update verschont blieben. Im Gegensatz dazu, betraf das Update auch Seiten mit gutem Content, die aufgrund von technischen Aspekten zu viele doppelte Inhalte produzierten.

Die Hauptfragestellungen waren die Folgenden:

  • Gibt es verschiedene Grade, wie stark eine Seite vom Panda Update betroffen ist?
  • Was wirkt sich auf die Menge des tolerierten, dünnen Content aus?
  • Was ist der beste Weg, um sich vom Panda Update wieder zu erholen?

Um die erste Frage beantworten zu können, wurde geschaut, in wie weit das Ranking der unterschiedlichen Seiten im zeitlichen Verlauf abnahm (ausgehend vom anfänglichen Ranking, wo alle Inhalte unique waren). Durch das kontinuierliche Hinzufügen von Spam, sollte ausfindig gemacht werden, ob sich graduelle oder absolute Schwellenwerte ausfindig machen ließen, welche das Ranking verschlechterten.
Gleichzeitig wurden die Anzahl der betroffenen Pages sowie der betroffenen Suchbegriffe sowie die Effekte auf die verbleibenden Pages mit uniquen Inhalten ausfindig gemacht.
Ein Vergleich des qualitativen Contents vs. dem unnatürlichen Content sollte weiters Auskünfte über die unterschiedlichen Schwellenwerte der einzelnen Websites geben. Die Anzahl der eingehenden Links auf eine Domain und die darauf folgende, unterschiedliche Behandlung wurden ebenfalls berücksichtigt.
Im Hinblick auf die Gegenmaßnahmen wurden die betroffenen Seiten schrittweise zum Ausgangspunkt zurückgeführt und der Anteil an qualitativ hochwertigem Content gesteigert.

 

Test Ergebnisse

  • Frage: Gibt es verschiedene Grade, wie stark eine Seite vom Panda Update betroffen ist?

Um die erste Fragestellung mit einem Satz zu beantworten: Ja, im Zuge der Tests war es möglich, graduelle Effekte auf einer Seite zu erzielen. Die Effektstärke stieg auf mehreren Seiten an, wenn auf einzelnen Teilen Inhalte untergebracht wurden, die vom Panda Algorithmus als negativ eingestuft werden. Dabei beschränken sich die Effekte nicht auf einzelne Seiten, sondern alle ähnlichen Seiten wurden abgestraft. Ähnlichkeit in diesem Zusammenhang bezieht sich allerdings nicht auf die dargebotenen Inhalte, sondern auf Seiten, die auf derselben Domain liegen. Erstaunlich ist auch das Ergebnis, dass derselbe Spam auf einer anderen Domain dem Ranking nichts anhaben konnte. Es scheinen also auch andere Faktoren, wie beispielsweise Backlink oder Seiten Struktur, eine Rolle zu spielen, wann der Schwellenwert für eine Abstrafung überschritten wird. Während die Homepage nur dann betroffen war, wenn sich auf der gesamten Domain Inhalte von schlechter Qualität befanden, konnten einzelne Seiten mit gutem Content abgestraft werden, wenn einzelne andere Seiten (derselben Domain) über schlechten Content verfügten.

 

  • Was wirkt sich auf die Menge des tolerierten, dünnen Content aus?

Das Verhältnis aus gutem zu schlechten Content war bei den Tests definitiv ein Faktor, allerdings konnte kein exaktes prozentuelles Verhältnis ermittelt werden. Dafür waren die Ergebnisse zu uneindeutig. Manche Domains wurden bereits bei 20 schlechten Seiten (vs. 100 gute Seiten) abgestraft, bei anderen wiederum musste der Anteil an qualitativ schlechten Seiten den der guten um ein Zehnfaches übersteigen.
Es kann also festgehalten werden, dass unterschiedliche Domains unterschiedlich stark betroffen waren, auch wenn die Vorgehensweise der schrittweisen Spam-Implementierung dieselbe war. Bei den Domains, die von Anfang an mit Effekten zu kämpfen hatten, konnte allerdings eine Gemeinsamkeit ausfindig gemacht werden: die eher schlechte Qualität der Backlinks. Prinzipiell ging es zunächst den Seiten an den Kragen, die über wenige bzw. keine Backlinks verfügten. Anschließend betraf es Seiten, die ihre Backlinks ausschließlich von Verzeichnissen bezogen, wohingegen Seiten, die qualitativ hochwertige Backlinks besaßen, als letztes an Platzierungen verloren.

 

  • Was ist der beste Weg, um sich vom Panda Update wieder zu erholen?

Um Mittel und Wege ausfindig machen zu können, wie die negativen Effekte einer Panda Abstrafung wieder rückgängig gemacht werden können, wurden insgesamt 250 Tests durchgeführt, die sich wie folgt aufteilten:

  • 150 versuchten den Anteil der schlechten Seiten graduell zu vermindern, indem diese entfernt oder durch Seiten mit qualitativ hochwertigem Content ersetzt wurden.
  • Bei weiteren 100 Tests wurden die schlechten Seiten sofort entfernt und damit begonnen wertvolle Inhalte einzubinden.
  • Abschließend wurde bei 50 Tests versucht die bestehenden schlechten Inhalte so umzugestalten, dass sie als guter Content durchgingen.

Bei den Seiten, auf denen graduell die Qualität erhöht wurde, standen die Chancen gut, dass sie zu ihrem ursprünglichen Ranking zurückfanden. Auch die verbleibenden Seiten mit weniger gutem Content stiegen im Ranking an. Die Seiten, bei denen die schlechten Inhalte sofort abgezogen wurden, erholten sich wesentlich schneller, allerdings mit einem großen Nachteil: alle Platzierungen der Seiten mit schlechten Inhalten gingen verloren.
Prinzipiell konnte im Zuge der Tests festgestellt werden, dass die Wege zur Verschlechterung der Rankings und wieder zurück nicht dieselben waren, denn es war wesentlich mehr Qualität erforderlich, um zur Ausgangssituation zurückkommen zu können.
Ein Trick, welcher sich im Zuge dieser Tests als äußerst effektiv erwies, war der Umzug auf eine neue Domain samt der dazugehörigen Um- bzw. Weiterleitungen. Auf der neuen Domain wurde anschließend versucht die Qualität so weit zu steigern, bis sie sich knapp über dem Schwellenwert der ersten Verschlechterung befand. Dieser Trick wirkte zumindest bei den beschriebenen Tests.

 

Mögliche Schlussfolgerungen

Wie bei allen Tests, so können auch diese nur einen Teilausschnitt des Ganzen wiedergeben. Von den Ergebnissen kann deshalb nicht auf die Grundgesamtheit geschlossen werden. Dennoch liefern die Analysen einen groben Anhaltspunkt, welche Seiten wie vom Panda Algorithmus abgestraft werden können und was infolgedessen dagegen unternommen werden kann.

Was aus dieser Untersuchung mitgenommen werden kann:

  • Der Panda Algorithmus arbeitet nicht absolut, sondern in graduellen Abstufungen.
  • Der Schwellenwert ist nicht für jede Domain derselbe. Dieser kann unter anderem auch aufgrund der Backlink Struktur variieren.
  • Nahezu alle Keywords einer betroffenen Seite sinken im Ranking.
  • Effekte beschränken sich nicht auf einzelne Seiten sondern betreffen auch ganze Sektionen. Der Ranking Verlust lediglich einer einzigen Seite ist eher die Ausnahme.
  • Um einer Panda Abstrafung entgegenwirken zu können, muss die Gesamtqualität erhöht werden. Es ist hilfreich, wenn schlechte Inhalte entfernt werden.

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