So funktioniert das Google-Suchmaschinenranking

Transkript dieser Folge

Automatisch erstellt und leicht bearbeitet. Anmerkungen in Klammern sind Ergänzungen vom 24. Oktober 2026.

Worum es geht

Heute geht es um den Beitrag „How Google Search Ranking Works – Darwinism in Search“ von Jason Barnard. Er erschien am 19. Mai 2019 bei searchenginejournal.com.

Jason fragt auf einer SMX-Konferenz in Sydney einen Google-Repräsentanten, Gary Illyes, ob die Featured Snippets in der Google-Suche nach einem anderen Algorithmus funktionieren als die normalen zehn blauen Links. Gary beantwortet die Frage nicht direkt. Stattdessen gibt er einen Überblick darüber, was neue Suchingenieure lernen, wenn sie ihren Job bei Google antreten. Was dabei herauskommt, ist erstaunlich und hat auch Auswirkungen auf die SEO-Strategie von uns allen.

Phase 1: Faktoren, Werte und Multiplikation

Gary beschreibt also, wie der Ranking-Algorithmus funktioniert. Zuerst werden die Faktoren nach Kategorien sortiert. Da gibt es Themenzugehörigkeit, die Topicality, Qualität, PageSpeed, RankBrain, Entities, also Objekte, strukturierte Daten und die Freshness.

Für jede dieser Kategorien werden verschiedene Werte ausgerechnet. Am Ende kommt dabei heraus: Qualität ist 4, Speed ist 1, RankBrain ist 5 und so weiter. Jason weist darauf hin, dass diese Zahlen natürlich völlig erdacht sind.

All diese Zahlen werden dann miteinander multipliziert. Für das finale Ergebnis gibt es anscheinend eine obere Grenze von 2 hoch 64. Das ist eine sehr große Zahl. Ob die einzelnen Werte einstellig, zweistellig oder dreistellig sind, wissen wir nicht. Auf jeden Fall ist in dieser Reihe von Produkten genügend Platz, um auch neue Faktoren zu integrieren.

Jason multipliziert beispielhaft 2 mal 4 mal 1 mal 8 mal 5 mal 3 mal 2 mal 2 mal 3, und dabei kommt zum Beispiel 11.520 heraus.

Das große Learning: ein schwacher Faktor zieht alles runter

Jetzt wird es besonders interessant. Wenn einer dieser Faktoren eine Zahl unter 1 ergibt, zum Beispiel 0,9, dann kommt zum Schluss, eben weil alles miteinander multipliziert wird, eine deutlich kleinere Zahl heraus.

Jason demonstriert das, indem er einen Wert in der Multiplikationsreihe austauscht. Statt 11.520 kommt, wenn RankBrain auf 0,9 steht, nur noch 2.074 heraus. Ein deutlich kleinerer Wert, und das nur, weil ein einziger Faktor kein hohes Rating erreicht.

Brent D. Payne, den Jason hier zitiert, hat dazu eine gute Regel aufgestellt. Sinngemäß übersetzt: Es ist besser, überall eine 3 zu haben als drei Einsen und eine 6.

Phase 2 und 3: Aussortieren und Suchergebnis-Features

Das war die erste Phase der Berechnung. In einer zweiten Phase versucht Google, weitere Faktoren zu berücksichtigen. Nach Jasons Verständnis geht es hier hauptsächlich darum, inakzeptable Ergebnisse zu entfernen. Gewisse Suchergebnisse können hier also rausfliegen. Jason geht davon aus, dass hier zum Beispiel manuelle Abstrafungen greifen.

Jetzt sind die organischen Ergebnisse berechnet, die sogenannten zehn Blue Links. In der dritten Phase wird ausgerechnet, welche Elemente die Suchergebnisse tatsächlich ausmachen, also Featured Snippets, Bilder, Videos und so weiter. Für jeden Kandidaten wird genau die gleiche Berechnung durchgeführt wie für die organischen Ergebnisse: für die News-Ergebnisse, die Bilderergebnisse, die Videoergebnisse und die Ergebnisse für die Featured Snippets.

All diese zusätzlichen Features sind den organischen Ergebnissen untergeordnet. Google muss für jedes Suchergebnis bestimmen, inwiefern es tatsächlich Sinn macht, zum Beispiel Bilder anzuzeigen, News-Resultate einzubinden oder ein Featured Snippet auszuspielen. Featured Snippets beantworten Fragen direkt, also werden sie, wenn sie in Frage kommen, ganz oben angezeigt. Bilder und News-Ergebnisse sind manchmal in die Ergebnisse hineingemischt. An welcher Position, das entscheidet der Algorithmus basierend auf den Werten, die für diese Nebenrankings ausgerechnet wurden.

Soweit die Vermutung von Jason, die ich persönlich als sehr plausibel einstufe.

Warum „Darwinismus“?

Jason schreibt in seinem Titel, diese Form der Berechnung sei darwinistisch. Was er damit meint: Gewisse Suchmaschinen-Features, also zum Beispiel Featured Snippets, News oder Images, können sich je nachdem, wo und wie sie eingeblendet werden, langfristig durchsetzen und immer oben eine Rolle spielen. Oder sie fallen ganz raus und sterben letztendlich. Das kann Google über die Zeit genau austesten.

Sein letzter Satz lautet: „Don't know about you, but all in all, my mind is blown.“ Mein Mind ist nicht blown, aber interessant ist es allemal, einmal im Detail bestätigt zu bekommen, dass Google tatsächlich so funktioniert wie alle anderen Suchmaschinen auch. Wer ein bisschen Programmiererfahrung mitbringt, für den ist das alles nicht so besonders spannend. Ich meine, wie sollte Google sonst die Ergebnisse ausrechnen?

Was das für deine SEO-Strategie bedeutet

Das Interessante für dich ist vielmehr: Wenn eine Faktorengruppe keinen hohen Wert erzielt, wird die Rankingfähigkeit insgesamt stark in Mitleidenschaft gezogen.

Kann man nur guten Content haben, ohne viele Links? Oder reichen viele Links, auch wenn der Content schrottig ist? Wir kennen historisch alle genügend Beispiele dafür, dass so etwas funktioniert oder funktioniert hat. Vielleicht können wir jetzt etwas besser argumentieren. Falls jemand nur mit Content gewinnt und wenig Links hat, liegt das vielleicht daran, dass alle anderen in diesem Result-Set auch nicht so viel mit Links punkten können.

Und umgekehrt: Du hast super Links und super Content, aber Freshness ist bei dir nicht gegeben, weil du vielleicht kein Newsportal bist. Dann ist es kein Wunder, dass du hier nicht angezeigt wirst.

Bei der Optimierung und schon in der Planung der SEO-Strategie musst du dir basierend auf den Ergebnissen des jeweiligen Suchbegriffs genau überlegen, welche Faktorengruppen hier wohl am meisten mitspielen, und das dementsprechend umsetzen. Denn eines ist klar: Niemand kann für alle seine Keywords immer alle Faktorengruppen optimieren.

Viel Erfolg dabei! Bis zum nächsten Mal!