Gibberish Scores

Was ist Gibberish Scores?

Gibberish Scores stellt ein Patent dar, das von dem Konzern Google im Jahre 2009 angemeldet wurde. Mit diesem Patent soll es der Suchmaschine Google leichter gemacht werden, Unique Content – also einzigartige Inhalte – von Duplicate Content, Webspam und Thin Content zu differenzieren. Innerhalb Deutschlands wird im Zuge des Gibberish Scores auch vom sogenannten “Schwafel-Score” gesprochen.

Gibberish Scores: Wesen und Hintergrund

Wörtlich übersetzt heißt Gibberish Scores so viel wie “Gequassel”, “Kauderwelsch” oder “Geschwätz”. Bei diesem Begriff geht es um die Anteile der Sprache, die keine besondere Bedeutung haben – so wird Gibberish etwa bei Stimmübungen in Konzerten verwendet oder wenn in Film und Theater eine sprechende Ansammlung von Menschen zu simulieren ist. Aufgabe des Gibberish Score ist es, in diesem Zusammenhang, Content zu erkennen, der keinen besonderen Inhalt aufweist. Die übergeordnete Zielsetzung von Google ist jedoch, den User zu möglichst gutem Unique Content hinzuführen. Mit den Gibberish Scores kommt der US-amerikanische Internetkonzern diesem Ziel ein deutliches Stück näher.

Im Verlauf der vergangenen Jahre hat Google immer wieder Updates durchgeführt, zu nennen sind diesbezüglich vor allem das Panda Update, das Penguin Update sowie im Jahr 2013 das Hummingbird Update. Der Gibberish Score ist ein wichtiger Teil dieser Updates, mit dem Inhalte möglichst präzise hinsichtlich ihrer Qualität und Einzigartigkeit bewertet werden sollen. Es geht in der Gesamtsicht der Updates vor allem darum, Spam ohne Mehrwert für den User zu bekämpfen und hochwertigen Unique Content in den Vordergrund zu rücken.

Funktionsweise des Gibberish Scores

Die Gibberish Scores stellen eine funktionale Innovation von Google dar, mit der “guter” Content von “schlechtem” Content unterschieden werden kann. Den Gibberish Score eines bestimmten Dokuments kann man anhand von zwei Bausteinen ermitteln:

  •  Language Model Score: Mit diesem Score bewertet man die Sprache des Contents. Er wird auch als “Sprach-Score” bezeichnet. Zur Bewertung findet zunächst eine Bereinigung des Quelltexts um die HTML-Elemente statt, wonach der Quelltext in einzelne Spracheinheiten zerlegt wird. Diese Sprach- bzw. Texteinheiten werden sodann mit anderen Inhalten verglichen. Es geht hierbei um Inhalte, die bezüglich einer individuellen Suchanfrage innerhalb einer bestimmten Zeitdauer abgespeichert werden. Ein Google-Algorithmus ermittelt abschließend, wie hoch die Wahrscheinlichkeit bestimmter Wortfolgen ist. Mit dem “Language Model Score” werden diese Wahrscheinlichkeiten zusammengefasst.
  • Query Stuffing Score: Mit diesem zweiten Score ermittelt man, wie hoch die Relevanz eines Texts hinsichtlich einer Suchanfrage ist. Es wird über statistische Methoden festgestellt, ob eine Relevanz durch “Keyword-Stuffing” oder viele “Money-Keywords” in unnatürlicher Weise hergestellt wurde. Wichtig beim “Query Stuffing Score” ist, dass nicht lediglich einzelne Keywords zur Bewertung herangezogen werden, sondern gesamte Phrasen und Wortfolgen.
    Diese beiden Scores zusammengenommen ergeben den Gibberish Score eines Dokuments im WWW. Wenn zu viele Gibberish-Elemente in einem Webdokument bzw. Text vorzufinden sind, so führt dies zu einer Ranking-Abwertung der Website bezüglich eines bestimmten Suchbegriffs.

Relevanz und Nutzen für die Suchmaschinenoptimierung

Mit den Gibberish Scores sollen Inhalte im Web bekämpft werden, die zu einer künstlichen Verbesserung des Rankings beitragen sollen. Google will mit den Gibberish Scores einer Manipulation entgegenwirken, die Suchmaschinenoptimierer jedoch sehr oft in einem bestimmten Maße anwenden, um Inhalte in den Google-Suchergebnissen nach vorne zu bringen. Es ist in dieser Weise eine sensible Angelegenheit, mit dem Gibberish Score genau die Ambitionen zu behindern, mit denen SEOs oftmals ein besseres Ranking für die von ihnen betreuten Websites generieren möchten. Doch die Branche der Suchmaschinenoptimierer hat bereits auf die Gibberish Scores reagiert. Neuer Content wird in dieser Weise meist nicht mehr Keyword-optimiert gestaltet, sondern anhand von WDF*IDF-Kriterien.

Mit der WDF*IDF-Methodik wird bei der Optimierung von Webinhalten nicht lediglich die Dichte an Keywords beachtet, sondern zudem die Anwendung verschiedener Phrasen im Vergleich mit anderen Internetseiten, welche für ein Keyword relevant sind. Mit diesen Neuerungen ist die Produktion von Content, der für Suchmaschinen optimiert ist, noch einmal deutlich komplexer geworden. Grundsätzlich kann man feststellen, dass mit dem Gibberish Score die Qualität und Einzigartigkeit von Webinhalten deutlich gestärkt wird.

Fazit zu Gibberish Scores

Im Zuge der Updates zum Google-Algorithmus wurde 2009 der sogenannte Gibberish Score eingeführt. Der Gibberish Score besteht aus zwei einzelnen Scores, mit denen die Gibberish-Elemente eines Dokuments im Web festgestellt werden. Kommen zu viele dieser Elemente vor, so führt dies zu einer Abwertung im Ranking. Grundlegend geht es bei den Gibberish Scores um die Stärkung von Unique Content, der einen Mehrwert für den User bietet. Es werden Thin Content, Duplicate Content und Webspam effektiv bekämpft.


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