SEO Begriffe - Definitionen und Erklärungen einiger SEO Begriffe

Hi Leute, heute werde ich für meinen Kollegen Mateo einige Begriffe aus der SEO Welt erklären.
Genauer gesagt/geschrieben: einige Begriffe die man kennen sollte, wenn man mit Google Adsense arbeitet.

Möchte man also schauen wie viel Geld man mit seiner Seite, nach sagen wir mal einem Monat verdient hat, kann man dies bei "Google Adsense" unter Leistungsberichte.
Hierbei muss man nur die "geschätzten Einnahmen" ablesen.

Für eine genauere Analyse und für ein besseres Verständnis seiner eigenen Seite sollte man aber auch Verstehen was die anderen Begriffe bzw. für was die anderen Zahlen neben den "geschätzten Einnahmen" stehen.


Fangen wir also die anderen fünf Begriffe zu erklären:

1.) Seitenaufrufe: die Seitenaufrufe zeigen an wie viele User in einer Zeitspanne (diese wählt man selbst aus) auf der eigenen Seite waren. 
Möchte man es noch genauer wissen, einfach auf dem Link klicken:
http://support.google.com/adsense/bin/answer.py?hl=de&answer=191124
Das Ziel jeder Seite sollte es sein: Die Anzahl der Seitenaufrufe pro Tag zu steigern!
Zudem soll/muss der Seitenbesucher davon überzeugt werden, die Seite noch mehrere Male zu besuchen.

2.) Klicks: hierbei zählt Google Adsense wie oft ein User auf die geschalteten Anzeigen klickt.

Seiten CTR: Die CTR, also die Click-Through Rate zeigt an wie erfolgreich unsere Werbemaßnahmen waren.
Denn sie zeigt an:
Verhältnis der gesamten Impression-Anzahl zu den Klicks. (bezogen auf jeweils einen Banner oder natürlich einen Link)

Bei Google Adsense geht es aber um die SEITEN CTR!
Hierbei wird das Verhältnis von gesamten Klicks und den gesamten Seitenaufrufe in einer Zeitperiode berechnet.

Formel: Seiten-CTR = Klicks / Seitenaufrufe

Dazu möchte ich ein Beispiel vorrechnen (Beispiel zur ganz normalen CTR):
Gehen wir davon aus, dass wir ein Werbebanner haben, welches 89-mal angeklickt wird.
Angezeigt wird dieser Banner aber 521-mal.

Dann beträgt die CTR  = 89 * 100 / 521= 17,08

Das Ergebnis 17,08 wird in % angegeben. Also 17,08%!

Ein ganz normaler "Dreisatz". Sollte also keine große Kunst sein diesen Wert zu berechnen.

Kleine Randnotiz:
Ob dieser Wert ein guter oder schlechter ist, ist Abhängig von dem Suchvolumen des Keywords.
Man sollte seine CTR langfristige untersuchen und durch verschiedene Maßnahmen (bspw.: gute Positionierung der Werbung) versuchen die CTR zu steigern.

CPC: die CPC sind die Kosten pro Klick. In anderen Worten, wie viel Kostet ein Klick auf dem Werbebanner der eingerichtet worden ist bzw. was bringt uns ein Klick auf die Anzeige?
Bei dem CPC von Google Adsense kommt es immer darauf an von welcher Seite man diesen Wert betrachtet.
Derjenige der die Werbung schaltet, der muss pro Klick auf seinen Banner zahlen.
Derjenige der die Werbung (fremde Werbung) auf seiner Seite erlaubt anzuzeigen, bekommt das Geld (na ja ein Teil davon. Google möchte schließlich auch was vom Kuchen haben)

Formel: CPC = geschätzte Einnahmen / Klicks

Wenn wir die Formel umstellen, erhalten wir:

Klicks * CPC = Einnahmen

Also genau das was die Definition des CPC ist: "der Wert den man pro Klick auf die Werbung bekommt"

Und zum Schluss kommen wir noch zu der Seiten RPM.

Seiten RPM: Diese Variable zeigt dem Google Adsense User an wie viel Umsatz er/sie nach 1000 Impressions bekommt. Der RPM ist bedeutet ausgeschrieben Revenue per Thousand Impressions,
also Umsatz nach 1000 Seitenaufrufen.
Man berechnet ihn also ganz einfach indem man das Verhältnis von den geschätzten Einnahmen zu der Anzahl der Seitenaufrufe bildet und dieses Verhältnis mit 1000 multipliziert.

Formel: Seiten RPM = (geschätzte Einnahmen / Seitenaufrufe) * 1000

diese Formel kann man auch leicht nach den geschätzten Einnahmen umstellen und dann kommt man wieder auf die Definition dieses Begriffs (auf mathematischer Art und Weise)

geschätzte Einnahmen = (Seiten RPM / 1000) * Seitenaufrufe

Rechenbeispiel: 
Gehen wir davon aus, dass wir 461,12 Euro an geschätzten Einnahmen für eine Zeitperiode von Google Adsense angegeben bekommen und dazu noch 116731 Seitenaufrufe aufzuweisen haben. Dann beträgt der Seiten RPM:

Seiten RPM = (461 / 116731) * 1000 = 3,95

Das Ergebnis wird in Euro oder Dollar angegeben. Also 3,95 Euro.

Hoffe das hat euch und besonders dir Mateo weitergeholfen.

PageRank berechnen - wie wichtig ist der PageRank?

Heute wollen wir uns mit dem Begriff PageRank befassen.

1. Also was ist der PageRank (Google PageRank)?
2. Wie lässt er sich berechnen?
3. Und wie wichtig ist der Page Rank überhaupt?

Der PageRank ist eigentlich ein Algorithmus, also eine endliche Folge von Anweisungen zur Lösung eines Problems bzw. eine Rechenvorschrift, welches nach n-Schritten zu einer Lösung führt. 

 

Einführung: Was macht also unser PageRank-Algorithmus?

Dieser PageRank-Algorithmus von der Suchmaschine Google soll anzeigen wie Relevant die Internetseite ist.

Hierbei spielt die Anzahl der Links eine wichtige Rolle. Mathematisch gesehen wird eine Gewichtung durchgeführt und zwar erhält jedes Element aus der Menge aller Inhalte einer Seite bezogen auf seine Struktur der Verlinkung ein Gewicht zugeordnet.

Man kann also sagen, dass der Google PageRank-Algorithmus einer beliebigen Interseite einen höheren PageRank zuweist, umso größer die Menge der Verlinkungen, welche auf die Seite "zeigen" ist. 

Hierbei sollte man noch erwähnen, dass es sich um Backlinks handelt (Backlinks sind Links welche von anderen Internetseiten auf bspw. meine Seite führen)

Google ist nämlich davon ausgegangen das umso größer die Anzahl der Backlinks einer Seite ist, umso mehr Menschen interessieren sich für diese Seite. Weil eine Seite diese Links von ausserhalb bekommen hat und somit muss ja die Seite auch interessant sein. 

Wichtig ist bei dem PageRank-Algorithmus auch, wer den Link gesetzt hat, also woher der Link stammt.

• Kommt der Link von einer Universität (sehr gut)!
• Kommt der Link von einer sehr unseriösen Seite (nicht gut)!

Das war eine kurze Einführung zum Thema PageRank. Kommen wir zu den Fragen!

1.) Was ist der PageRank?

Wie in der Einführung schon erklärt ist der PageRank ein Algorithmus, welches von Google genutzt wird um zu erkennen, welche Seiten Relevant sind und welche nicht. 

Also welche Seiten sollten bei der Google-Suche oben stehen, da sie von vielen Menschen empfohlen werden.

2.) Wie lässt er sich berechnen?

Möchte man den PageRank der eigenen Seite berechnen benötigt, kann man diesen Wert durch eine Iteration berechnen 

(Iteration: ist eine sukzessive Methode aus der numerischen Mathematik, die es einem erlaubt ein Problem zu lösen. Hierbei wird in mehreren Schritten durch eine Approximation das Problem "nährungsweise" gelöst.)

Nun zu der Formel:

PR(M) = (1-e) + e * (PR(I1)/C(I1) + ... + PR(In)/E(In))

PR(M):= PageRank meiner Seite

PR(I):= PageRank externe Seite

C(T):= Anzahl der ausgehenden Links von der Externen Seite

e:= Dämpfungsfaktor

Unser Intervall ist hier:  [1,n] also 1,2,3,......,n ; also haben wir heir eine endliche Anzahl an natürlichen (positiven ganzen Zahlen)

Das Ergebnis PR(M) liegt immer zwischen 0 und 10.

Umso höher der PageRank ist umso besser.

Ich werde hierzu noch eine Grafik einfügen, die die Rechnung noch besser darstellen und erklären soll.

Wenn man keine Lust auf die Mathematik hat, kann man auch ganz einfach auf bestimmten Seiten seinen PageRank berechnen lassen bzw. den PageRang von anderen Seiten sich anschauen. Dafür gibt es verschiedene Tools.

3.) Wie wichtig ist der PageRank?

Der Google PageRank ist immer noch wichtig, da er von Google stets aktualisiert wird.

JEDOCH spielt der PageRank von Google keine allzu große Rolle mehr für ihr Ranking-Algorithmus, wie noch vor einigen Jahren. Das liegt daran, dass viele User sich durch verschiedene Methoden mit vielen Backlinks ausgestattet haben und somit ihren PageRank "künstlich" nach oben verschoben haben und natürlich auch weil Google eine Menge neuer Parameter in Ihren Ranking-Algorithmus aufgenommen hat.

Google bestraft mittlerweile Seiten, die eine zu hohe Verlinkung (welche Eindeutig nicht natürlicher Herkunft sind) haben. 

Ich habe trotzdem geschrieben, dass der Google PageRank wichtig ist, weil man trotzdem versuchen sollte seine Seite so zu gestalten, dass andere interessante Seiten die eigene Seite auf Ihre Seite verlinken. Denn das sorgt langfristig für mehr Besucher.

Es ist ja klar, dass falls eine Seite wie Spiegel Online oder eine Universität einen verlinken möchte, dass das ein sehr positive Werbung ist.

neuer Google Algorithmus - auf was sollte man achten?

Durch den neuen Google Algorithmus soll bewertet werden, welcher Content gut bzw. welcher Content schlecht ist.
Zudem soll der neue Google Algorithmus (2012) Seiten abstufen, die überoptimiert sind.

• Wie kann aber Google zwischen guten- und schlechten Content unterscheiden?

Eine einfache Methode ist natürlich die Bewertung der Bounce Rate.
Falls also die Bounce Rate einer Seite (bspw. Onlineshop) bei 80 % liegt, also von hundert User achtzig User die Seite nach einem Klick innerhalb weniger Sekunden wieder verlassen, dann ist das eindeutig ein schlechtes Zeichen für die Seite.
Jedoch eine deutlich negativere Gewichtung hat es, wenn der User nach dem Verlassen der Seite nach einem Klick (innerhalb weniger Sekunden) gleich auf ein weiteres Suchergebnis klickt.
Das ist für Google ein deutlich Signal dafür, dass der User nicht die richtigen Informationen zu dem Keyword(s) gefunden hat oder die Seite für ihn unseriös wirkte.

Natürlich erkennt Google auch ob in den Texten, Beschreibungen, Titeln etc. Rechtsschreibfehler vorhanden sind.
Trivialerweise sorgen auch Rechtsschreibfehler für eine negative Bewertung der Seite.

• Was kann man also machen?

Natürlich ist eine Lösungsmethode: Erstelle qualitativen guten Content!
Der User sollte nach dem Besuchen der Seite einen Nutzen für sich ziehen können und somit zu einem "returning visitor" werden. Wenn also die Anzahl der wiederkehrenden Besuchern (mit Google Analytics messbar) steigt, dann weiß man dass die Seite an Qualität und besseren Inhalt gewonnen hat.

• Wie kann man seine eigene Seite darauf optimieren?

Wenn man mehrere Rubriken hat sollten man sich die Höhe der Bounce Rate, die durchschnittliche Verweilsdauer (avg. Time on Site), sowie die Anzahl der returning Visitors in einer Excel Tabelle eintragen.
(das mit der Bounce Rate und den verschiedenen Rubriken werde ich später in einem eigenen Artikel erklären)
Diese Kennzahlen sollte man für jede neue Kalenderwoche aufschreiben und zwar mindestens 2 Monate lang.
Nach zwei Monaten kann man die wöchentliche Veränderung leicht durch eine Subtraktion berechnen.
Bsp.:
Views per Article Week 1: 50
Views per Article Week 2: 75
Durch die Subtraktion erhält man dann: 75 - 50 = +25

Die gleiche Rechnung macht man dann noch für die anderen Kennzahlen.

[* Um ein saubereres Ergebnis zu erzielen sollte man die Steigerung der Zahlen für die oben genannten Kennzahlen für den Monat vor der Einführung des neuen Contents notieren. Somit kann man die Steigerungsrate der returning Visitors vor der Einführung des neuen Contents mit der Steigerungsrate nach der Einführung des Contents berechnen.]

Wenn man seine Artikel nach Rubriken aufteilt und diese Rechnung für jede Rubrik durchführt, kann man leicht erkennen, welche Rubriken durch besseren Content verbessert werden sollten.

Natürlich kann man jetzt sagen, dass andere Faktoren für die Steigerung verantwortlich sein könnten.
Deshalb sollte man immer die natürliche Steigerungsrate (Wachstum vor der Einführung des besseren Contents) berechnen (siehe *; Wachstumsrate danch - Wachstumsrate davor = delta Wachstum)

Einführung in die Statistische Begriffswelt - Suchmaschienenoptimierung wissenschaftlich

Ich möchte euch Schritt für Schritt zeigen, wie ihr eueren Youtube Channel oder eueren Blog durch statistische Verfahren bewerten könnt, um dann gezielter Suchmaschienenoptimierung betreiben zu können


1.) Einführung

Statistische Merkmale  - Unterscheidungen der statistischen Merkmale


Was sind nun statistische Merkmale?
Merkmale sind (Zufalls-) Variablen, um genau zu sein statistische Variablen, welches jedem Element aus der Grundgesamtheit einen Zahlenwert zuordent.
Das heisst also, dass ein Merkmal eine Abbildung ist. (Eine Abbildung ist definiert: wenn man zwei Mengen A und B betrachtet und zudem eine Funktion f gegeben hat. Wenn es nun eine Vorschrift gibt, die besagt dass die Funktion f jedem Element a aus A einen Wert b aus B zuordnet, dann nennt man diese Vorschrift (= f) eine Abbildung.)


Wie werden die Werte von statistischen Merkmalen genannt?
Die Werte der statistischen Merkmale werden Merkmalsausprägungen genannt. Man nennt sie auch Realisationsmöglichkeiten, denn diese sind mögliche Werte/Ergebnisse einer konkreten Beaobachtung eines Merkmales.

Als einfaches Bespiel für ein statistisches Merkmal und zwei Realisationsmöglichkeiten ist:

• statistisches Merkmal = X = Geschlecht
• Realisationsmöglichkeit = {m,w} = {0,1}

Diese Zufallsvariable nennt man auch ein alternatives Merkmal, da es nur zwei Möglichkeiten bzw. zwei Ausprägungen gibt und zwar weiblich (w) oder männlich (m).

Natürlich können Zufallsvaribalen auch mehrere Merkmalsausprägungen besitzen. Ein Bespiel dafür ist:

• Miete = X 
• Mietpreis = (100, 200, 300, 400, 500, ......., n)

Welche Typen von Merkmalen gibt es?
Man unterscheidet die statistischen Mermale in quantitive- und qualitative Merkmale.

• Quantitative Mermale lassen sich gut durch Zahlen darstellen. Zum Beispiel die Anzahl der Views auf einem Blog oder die Anzahl der Likes bei einem Youtube Video.

          Sie können diskret oder stetig sein.
    
           Diskrete Zufallsvariablen, sind solche bei denen endlich viele Werte oder höchstens endlich
           abzählbar unendlich viele Werte annehmen können. Das heisst sie nehmen isolierte Zahlen Werte an.

          Ein Beispiel für ein quantitatives Merkmal ist: Besucherzahlen / Views auf deinen Channel.
          Die Menge der Besucher ist aus den ganzen Zahlen bzw. aus den natürlichen Zahlen, wobei es
          keine Grenze nach oben gibt.
       
         Stetige Zufallsvariablen haben einen Wertebereich der überabzählbar ist. Das heisst es können in
         den Intervall in denen die Realisationsmöglichkeiten definiert sind, alle möglichen Zahlen vorkommen.
         Somit ist hier der Wertebereich gleich den reelen Zahlen.
   
         Beipiel: das statistischen Merkmal ist die Zielgruppenbindung auf Youtube Analytics. Hierbei können
         die angenommenen Werte unendlich viele sein. Denn die Möglichkeiten sind im Intervall
         [0%,100%] definiert.

• Qualitatitve Merkmale sollte man nicht durch Zahlenwerte darstellen. Blutgruppen sind hierfür ein Beispiel oder auch die Angabe von verschiedenen Channels.

          Man unterscheidet die qualitativen Merkmala in:
          odinale-, nominiale und metrischen Variable.

1.  ordinale Merkmale: das sind Zufallsvariablen, welche als Ausprägungen unterschiedlich sind, aber  eine lineare Ordnung besitzen.  Zum Beispiel: wenige Views, mittel viele Views, viele Views
2. nominale Merkmale: das sind Zufallsvariable mit unterschiedlichen Realisationsmöglichkeiten, aber diese haben keine lineare Ordnung. Bsp.: User 1 , User 2, ....
3. mertrische Merkmale: hiefür gibt es eine lineare Ordnung, aber auch einen genauen Abstand. Das heisst, 2 Likes sind besser als 1 Like und 1 Like besser als kein Like auf einem Youtube Channel.

Morgen zeige ich euch, wie ihr weitere statistische Verfahren auf euere Suchmaschienenoptimierung anwenden könnt.  
   

Willkommen

Hallo liebe Besucher,

ab nächster Woche werde ich hier mathematische Probleme vorstellen und auch erklären.

ich hoffe ich werde viele Kommentare, Videos und eingene Mathematische Sätze eruerseits lesen.