Ist die Back-to-SERP-Rate ein Ranking-Faktor?

Finn Hillebrandt

Was ist die Back-to-SERP-Rate?

Als Back-to-SERP-Rate (auch Return-to-SERP-Rate genannt) bezeichnet man den Anteil an Nutzern, die nach dem Klicken auf eine Seite in den Suchergebnissen wieder zurück zur Suchergebnis-Seite (SERP = Search Engine Result Page) springen.

Dort klicken Sie dann z. B. auf ein anderes Suchergebnis oder geben ein anderes Keyword ein.

Wenn ein hoher Anteil an Nutzern weitersucht, könnte das für Google ein Hinweis darauf, dass die Seite die Ziele und die Erwartungen der Nutzer für ein bestimmtes Keyword nicht ausreichend erfüllt.

Dementsprechend könnte sich das negativ auf das Ranking der Seite für dieses Keyword auswirken.

Wenn hingegen die meisten Nutzer auf der Seite verweilen und nicht zurück zur Google-Suche springen, könnte sich das positiv auf das Ranking auswirken.

Ist die Back-to-SERP-Rate ein Ranking-Faktor?

Die Back-to-SERP-Rate wurde nie offiziell von Google als Ranking-Faktor bestätigt, es gibt jedoch einiges, was dafür spricht:

In der Google-Suche wird z. B. seit einiger Zeit ein kleiner Kasten mit der Überschrift Andere suchten auch nach unter einzelnen Suchergebnissen angezeigt:

Andere suchten auch nach

Der Kasten erscheint nur dann, wenn man auf eine Seite in den Suchergebnissen klickt und danach per Zurück-Taste im Browser zurück zur Suchergebnis-Seite (auch SERP, kurz für search engine results page, genannt) springt.

Das ist natürlich kein Beweis dafür, dass die Back-to-SERP-Rate (auch Return-to-SERP-Rate genannt) ein Ranking-Faktor ist, zeigt aber, dass Google das Zurückspringen eines Nutzers registriert und auch die danach eingegebenen Suchanfragen aufzeichnet.

Ein Feature von Google, das 2011 eingeführt wurde und für einige Jahre genutzt wurde, ist ebenfalls ein Hinweis darauf, das die Back-to-SERP-Rate für Google eine Rolle spielt:

You’ve probably had the experience where you’ve clicked a result and it wasn’t quite what you were looking for. Many times you’ll head right back to Google. Perhaps the result just wasn’t quite right, but sometimes you may dislike the site in general, whether it’s offensive, pornographic or of generally low quality. For times like these, you’ll start seeing a new option to block particular domains from your future search results.

Man konnte dadurch alle Resultate von einer Domain blockieren, nachdem man eine Seite dieser Domain in den Suchergebnissen besucht hat und wieder zurück zur Google-Suche gesprungen ist:

Blockieren-Option-in-der-Google-Suche

In Googles Patent US8661029B1, das zuerst in 2006 eingereicht und zuletzt 2017 erneuert wurde, geht es darum, die Relevanz einer Seite anhand von Nutzer-Feedback zu messen.

Darin werden neben kurzen, mittleren oder langen Verweildauern (engl. short click, medium click und long click) auch die Back-to-SERP-Rate (im Patent als last click bezeichnet) als Möglichkeiten genannt, um die Qualität einer Seite zu bestimmen:

For example, a short click can be considered indicative of a poor page and thus given a low weight (e.g., −0.1 per click), a medium click can be considered indicative of a potentially good page and thus given a slightly higher weight (e.g., 0.5 per click), a long click can be considered indicative of a good page and thus given a much higher weight (e.g., 1.0 per click), and a last click (where the user doesn’t return to the main page) can be considered as likely indicative of a good page and thus given a fairly high weight (e.g., 0.9). Note that the click weighting can also be adjusted based on previous click information. For example, if another click preceded the last click, the last click can be considered as less indicative of a good page and given only a moderate weight (e.g., 0.3 per click).

Auch in Googles Patent US9916366B1 werden short clicks (im Dokument auch click-through reversion genannt) als Signal dafür angegeben, dass ein Nutzer die Informationen auf einer Seite nicht hilfreich fand:

A click-through reversion (also known as a “short click”) occurs when a user, after clicking on a search result and being provided the referenced document, quickly returns to the search results page from the referenced document. A click-through reversion can be interpreted as a signal that the query did not identify information that the user deemed to be interesting, as the user quickly returned to the search results page.

Laut einer Aussage von Nick Frost, dem Head of Google Brain in Toronto/Kanada, schaut sich Google zumindest beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen an, ob Nutzer auf der Seite bleiben oder zurück zu Google springen:

So when search was invented, like when Google was invented many years ago, they wrote heuristics that had figure out what the relationship between a search and the best page for that search was. And those heuristics worked pretty well and continue to work pretty well.

But Google is now integrating machine learning into that process. So then training models on when someone clicks on a page and stays on that page, when they go back or when they and trying to figure out exactly on that relationship.