Suchmaschinenoptimierung

Nutzersignale analysieren & optimieren im SEO

Positive Nutzersignale sind ein zentraler Faktor für erfolgreiche Suchmaschinenoptimierung. Aber wie misst man eigentlich positive und negative Nutzersignale auf der eigenen Website? In diesem Artikel zeige ich meine Tools und Vorgehensweise für die Nutzeranalyse im SEO.

Nutzersignale in der Suchmaschinenoptimierung

Was für viele schon lange Zeit Realität war, wurde im Jahr 2024 durch die Google Leaks bestätigt: Google verwendet Nutzersignale, unter anderem aus dem Google Chrome Browser, um die Qualität einer Website zu beurteilen.

Für uns Marketer gibt es also ganz neue Herausforderungen. Wir müssen uns viel intensiver damit auseinandersetzen, was die Nutzer eigentlich auf unserer Website machen und ob wir sie mit unseren Inhalten zufriedenstellen.

Nutzersignale optimieren mit dem Google Tag Manager

Der Google Tag Manager ist eines der umfangreichsten Tools in der Webanalyse. Damit kann man unter anderem sehr gezielte Tracking-Events konfigurieren und diese direkt an Google Analytics 4 übermitteln.

Ich verwende den Google Tag Manager dafür, Klicks auf einzelne Elemente in den verwendeten Seitenelementen nachzuverfolgen und das User-Engagement durch kombinierte Event-Trigger.

So können wir zum Beispiel ein Event auslösen, wenn ein Nutzer 50 % der Seite gescrollt und die Seite mindestens 60 Sekunden im Fenster offen hat.

Nutzersignale optimieren mit Microsoft Clarity

Ein weiteres Tool, welches ich bei allen meinen Kundenprojekten konfiguriere, ist Microsoft Clarity.

Das Tool kann man ebenfalls komplett kostenlos verwenden und damit lassen sich Heatmaps, Aufzeichnungen und andere User-Metriken wie Scrollbereiche und Klickbereiche nachverfolgen.

In Microsoft Clarity lege ich verschiedene Segmente an, um Nutzer weiter einzugrenzen. Zum Beispiel erstelle ich für jedes Template auf der Website ein eigenes Segment.

Nutzersignale analysieren aus unterschiedlichen Datenquellen

Bei der Webanalyse gilt: Je mehr Datenpunkte wir erheben und später kombinieren können, desto bessere Aussagen können wir treffen.

Alleine deshalb ist es sinnvoll, mehrere Tools miteinander zu kombinieren.

Neben klaren Zahlen wie der Absprungrate, der Interaktionsrate und der durchschnittlichen Sitzungsdauer, müssen wir auch weichere Faktoren wie Heatmaps oder das Scrollverhalten analysieren, da es schwer ist, nur durch gemessene Zahlen ein vollständiges Bild vom Nutzerverhalten zu bekommen.

Nutzersignale optimieren für SEO

Im Google Leak gibt es dazu verschiedene Metriken, die von Google offenbar so oder in ähnlicher Form als Rankingfaktor herbeigezogen werden.

Hier die Übersicht:

Bad Clicks: Dies sind Klicks, bei denen Nutzer sehr schnell wieder zur Google-Suche zurückkehren. Dies signalisiert Google, dass das Informationsbedürfnis des Nutzers nicht erfüllt wurde.

Good Clicks: Hierbei verweilt der Nutzer länger auf der Website, bevor er zu den Suchergebnissen zurückkehrt. Dies deutet auf eine bessere Nutzererfahrung und relevanten Content hin.

Last Longest Clicks: Diese sind aus Google’s Sicht die wertvollsten Klicks – der Nutzer kehrt gar nicht mehr zu den Suchergebnissen zurück. Dies signalisiert, dass die Suche erfolgreich beendet wurde und das Informationsbedürfnis vollständig erfüllt wurde.

Je mehr “Good Clicks” und “Last Longest Clicks” eine Website generiert, desto bessere Ranking-Chancen hat sie bei Google, da dies ein starkes Signal für qualitativ hochwertigen und relevanten Content ist.

Welche Faktoren können wir analysieren

Aber auf welche Faktoren bei der Analyse der Nutzersignale wir überhaupt optimieren?

Je mehr Datenpunkte wir kombinieren, desto besser. So extrahiere ich beispielsweise für alle Unterseiten die Wortlänge und gleiche sie mit der jeweiligen durchschnittlichen Sitzungsdauer in Google Analytics 4 ab.

Wir berechnen, wie lange ein durchschnittlicher Mensch für die Wortanzahl zum Lesen brauchen würde und können dann die tatsächliche Sitzungsdauer ins Verhältnis setzen.

So bekommen wir ein erstes Gefühl dafür, ob die Seite unterdurchschnittlich, durchschnittlich oder überdurchschnittlich lange gelesen wird.

Weitere Nutzersignale und Metriken, die ich in meinem SEO-Sparring gerne analysiere:

  • Wie lange haben Nutzer auf der Seite gescrollt und wo sind sie ausgestiegen?
  • In welchen Bereichen eines Artikels verweilen die Nutzer besonders lange?
  • Wo gibt es tote Klicks?
  • Wo klicken sich die Nutzer weiter auf meine Website durch?
  • Wie viele Artikel lösen von mir erstellte Conversion-Events aus? Ein Conversion-Event kann z.B. eine bestimmte Session-Dauer in Kombination mit einem Klick auf eine Leistungsseite sein.

Natürlich gibt es noch weitere Metriken, die man sich anschauen kann – es kommt immer auf den jeweiligen Einzelfall an.

Eine lange Aufenthaltsdauer muss nicht immer positiv sein. In vielen “Skyscraper-Artikeln” mit 3000 – 400 Wörtern erlebe ich, dass die Nutzer überfordert sind. Hier kann ein moderner Ranch-Style-Ansatz sinnvoll sein, welcher auch für KI-Suchmaschinen besser geeignet ist.


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