Suchmaschinenoptimierung ist wichtig. Die Aussage, dass man nur „exzellenten Content“ und „eine phantastische Nutzererfahrung“ präsentieren muss, um die eigene Seite im Web auffindbar zu machen, funktioniert vielleicht in einer idealen Welt. Realität ist, dass die meisten Internetuser ihre Websession mit Google starten und auf Suchergebnisse vertrauen, die Google auf den obersten Positionen zeigt. Die Seite, die dort steht, bekommt den Traffic.
Kein Wunder, dass also viele Webseitenbetreiber nach Wegen suchen, die eigene Site möglichst weit oben anzuzeigen. Es werden auch von vielen Dienstleistern Informationen angeboten, welche Faktoren wie relevant sind, um die Position in der Google-Suche bezogen auf ein Keyword vorherzusagen. Ein Beispiel dafür sind diese Rankingfaktoren, die Hanns Kronenberg zusammengestellt hat. Grafisch kann man dies wie in diesem Beispiel aufzeigen. Ein Ansatz ist, die wesentlichen Rankingfaktoren über Korrelationsanalysen herauszufinden. Eine Analyse dieser Art ist die von Searchmetrics. Hier werden die Zusammenhangsstärken aufgelistet, ich selbst hätte mir noch die Effektstärken dazu gewünscht. Erstaunlich an dieser Analyse ist, dass Korrelationen um .3 für Facebook Shares gefunden worden sind während die Anzahl der Backlinks (was gemeinhin als wichtigster Prädiktor aufgefasst wird) nur auf .23 kommt. Meiner Meinung nach sind diese Werte unbefriedigend, denn untersucht wird mit der Korrelation ja die gemeinsame Varianz, die bei einem r = .3 gerade mal 0,09 beträgt, das heißt dieser eine Prädiktor liefert gerade mal gerundet 10% Erklärung für die Suchmaschinenposition. Sicher funktioniert der Algorithmus komplexer und mir kam die Frage, warum man, wenn man schon das ganze Datenmaterial zur Verfügung hat, nicht ein paar andere Methoden anwendet, um die Vorhersage der Suchmaschinenposition zu verbessern. Vielleicht wäre es sinnvoll ein Verfahren wie die Pfadanalyse (es gibt ja viele hypothetische Modelle, die zeigen sollen wie Google funktioniert) oder auch eine konfirmatorische Faktorenanalyse. So könnte man feststellen, wie die inkrementelle Validität aussieht, das heißt welche zusätzliche Erklärung liefern die weiteren hypothetisch angenommenen Rankingfaktoren wirklich. Für eine Pfadanalyse muss man etwas mehr Aufwand treiben, denn die Software (wie AMOS von IBM) kostet recht viel an Lizenzgebühren (14 Tage gratis Test), aber eine Faktorenanalyse wird man noch bequem mit SPSS (oder eben PSPP) hinbekommen.
