Linkgraphen: so versteht Google Websites

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Suchmaschinen bedienen sich sogenannter Linkgraphen, um die Qualität von Websites zu bestimmen. Dabei wird das Internet anhand von Verlinkungen zwischen einzelnen Websites abgebildet, die anzeigen, wie Websites miteinander verbunden sind. Auf diese Weise können Suchmaschinen herausfinden, um welche Themen es auf einer Website geht bzw. wofür eine Website relevant ist. Außerdem können dadurch auch Spam-Websites identifiziert werden.

Wie werden Links gerankt?

Um herauszufinden, welche Websites Spam sind und welche Websites normal sind, eignen sich Link-Distanz-Ranking Algorithmen. Ob Google diese Art von Algorithmen benutzt, ist jedoch nicht bekannt. Diese Algorithmen benutzen vertrauenswürdige und fachkundige Websites, sogenannte “Seed-Sites”, als Ausgangspunkt. Die Grundidee des Algorithmus ist, dass seriöse und fachkundige Websites nah an der “Seed-Site” verlinkt sind, wohingegen nicht vertrauenswürdige Websites eher weit entfernt vom Ausgangspunkt verlinkt sind. Forscher haben herausgefunden, dass es dadurch einfacher ist, Spam-Websites auszusortieren und das Internet nach Themen zu ordnen.

Linkgraphen und Ranking

Linkgraphen zeigen legale Links und Spam-Links auf. Spam-Websites existieren in einem eigenen Cluster, weil das Internet sich auf natürliche Weise nach Links ordnet. Generell können Sie relativ wenig gegen externe auf Sie verweisende Links tun. Sie können jedoch kontrollieren, wohin Ihre Website verlinkt. Dabei sollten Sie vor allem darauf achten, auf Websites zu verlinken, die Ihren Nutzern themenrelevante Inhalte bieten. Außerdem kann es sinnvoll sein, Ihre ausgehenden Links regelmäßig zu überprüfen, um zu vermeiden, dass Sie auf nicht mehr existierende Seiten verlinken oder auf geparkte Domain-Websites.

Sie sollten bei externen Verlinkungen ein besonderes Augenmerk auf seriöse und themenrelevante Websites legen, da schlechte Praktiken bei externen Verlinkungen Ihre Website in ein schlechtes Licht werfen und Ihr Ranking negativ beeinflussen können.

Quelle: Search Engine Journal