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Google Discover analysieren und optimieren – Seo-Day 2020

Das Dokument analysiert die Rolle von Google's Discover im Traffic für Verlage und die Herausforderungen bei der Datenverwendung. Es beschreibt Methoden zur Entitätenerkennung und Datenauswertung zur Verbesserung der Sichtbarkeit und Leistung von Inhalten. Die wichtigsten Erkenntnisse sind die Bedeutung von Evergreen-Themen sowie die strategische Nutzung von Metadaten und Republishing, um den Traffic in Google Discover zu optimieren.

Präsentationen & Vorträge◦
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Discover-Traffic analysieren - Was haben wir gelernt? Jens Fauldrath 05.11.2020
2006 – 2012: Aufbau und Leitung des SEO- Teams der Deutschen Telekom AG P&I
https://kress.de/news/detail/beitrag/145288-analytics-seo-subscriptions-die- besten-digital-spezialdienstleister-fuer-medien.html
- Die Geschichte -
Plötzlicher Traffic-Anstieg 2018
7 Und die SEOs so …
8 Aber woher kommt der Traffic? Das Discover Traffic-Monster war‘s!
9 ▪ Anwendung in der mobilen Google App ▪ Feed zeigt aktuelle News und Beiträge ▪ Keine aktive Suche des Nutzers erforderlich ▪ Individuell anpassbar an die eigenen Interessen ▪ Ziele von Discover ▪ Dem Nutzer relevante Informationen bieten, bevor er danach sucht ▪ Weiterentwicklung des Google Feed mit Fokus auf den Nutzerinteressen → auch ältere Inhalte können angezeigt werden, wenn sie relevant sind Und was ist dieses Discover nun?
10 Woher kommt Discover denn so plötzlich? Google Now Aktuelle für DICH relevante Informationen (z.B. Wetter, Nachrichten, etc.) Google Feed Für DICH relevante Informationen & individuelle Anpassung der Schlagzeilen Google Feed Google Discover Für DICH relevante Informationen & individuelle Anpassung der Schlagzeilen & schnelles Entdecken der Themen per Discover- Button
Die Drei Säulen des Google Traffics für Verlage In der Standard-Suche, die Nutzer unabhängig einer Nachrichten-Lage ausführen, sind Evergreen-Themen wichtig. Gut ausgebaute Evergreen- Themen liefern oft den Basis- Traffic aus Google, der selten Schwankungen unterliegt. Wichtiger: News-Boxen in der Standard-Suche an Top- Positionen Erscheinen, wenn eine Lage vorliegt (Viele Meldungen & viele Suchanfragen). Aktualität sowie Autorität sind Treiber des Erfolgs Discover News Organische Suche Google pusht Storys in den eigenen News-Feed auf Android-Devices nach Vorlieben der Nutzer. Vorlieben und Themen werden anhand von Entitäten zusammengeführt. Publisher haben Autoritäten für bestimmte Entitäten (Themen)
Die Drei Säulen des Google Traffics für Verlage In der Standard-Suche, die Nutzer unabhängig einer Nachrichten-Lage ausführen, sind Evergreen-Themen wichtig. Gut ausgebaute Evergreen- Themen liefern oft den Basis- Traffic aus Google, der selten Schwankungen unterliegt. Wichtiger: News-Boxen in der Standard-Suche an Top- Positionen Erscheinen, wenn eine Lage vorliegt (Viele Meldungen & viele Suchanfragen). Aktualität sowie Autorität sind Treiber des Erfolgs Discover News Organische Suche Google pusht Storys in den eigenen News-Feed auf Android-Devices nach Vorlieben der Nutzer. Vorlieben und Themen werden anhand von Entitäten zusammengeführt. Publisher haben Autoritäten für bestimmte Entitäten (Themen)
- Das Problem -
Das klingt ja ganz interessant. Aber woher kriege ich die Daten? Discover also …
15 Google, gib uns Discover-Daten! Und Google so … ▪ Also gibt es jetzt zwar einen Discover Report in der GSC ▪ Aber eben nur auf URL-Basis
16 Dann probieren wir Google Analytics! ▪Aber dort gibt es kein Discover! ▪Discover ist für Google Analytics Organic Search!
17 ▪ Discover-Traffic lässt sich z.B. mit Google Analytics erkennen ▪ Hintergrund: Analytics aggregiert referrer- Traffic von Google als google/organic ▪ Problem: was davon ist aus der Google Suche und was aus Discover? ▪ Ansatz: Discover Tracking implementieren ▪ Vorgehen: ▪ Filter erstellen, der die Quelle überschreibt ▪ Mit einer Regex den Google-Referrer in mehrere Gruppen aufteilen (z.B. nach Protokoll, Hostname, usw.) ▪ Vollständige Liste der Referrer + Anleitung: https://valentin.app/discover-tracking.html Dann probieren wir Google Anlytics…. aber wie erkenne ich dann Discover Traffic?!
18https://www.termfrequenz.de/podcast/seo-house-podcast/google-discover-traffic-monster-interview-mit-valentin-pletzer/
19https://www.termfrequenz.de/podcast/seo-house-podcast/google-discover-traffic-monster-interview-mit-valentin-pletzer/
20 Egal wie, ich habe immer nur URLs….
Aber zu welchen Themen?
Wie soll ich optimieren?
Gibt es Alternativen?
24 Ja, wenn man sie selber baut: Discover Datenpipeline GSC NLP-API Anreicherung (n-grams, Artikel ID, Adjektive, Verben) … Quellen Datawarehouse Dashboard BigQuery
25 Discover Datenpipeline GSC Datenanreicherung Datenhaltung & Dashboard URLs in Slugs zerlegen Slugs an Google NLP-API schicken slug name type salience wahlkampf-in-oklahoma-trump-nimmt-kundgebungen-trotz-covid-wieder-auf-und-droht-demonstranten wahlkampf EVENT 0,312 trump-us-regierung-klagt-gegen-veroeffentlichung-von-bolton-buch regierung ORGANIZATION 0,261 kate-middleton-prinz-william-royals-coronavirus-covid-19-grossbritannien-news-queen kate middleton PERSON 0,238 michael-wendler-irrer-plan-wird-er-der-neue-dsds-juror-rtl-xavier-naidoo michael wendler PERSON 0,188 coronavirus-in-usa-anthony-fauci-ist-trumps-berater-in-der-krise berater PERSON 0,177 API-Output: URLs exportieren + weitere Datenanreicherung
26 1. Datenaggregation mit GSC ▪ Discover-Daten auf URL-Basis exportieren 2. Entitätenerkennung als erste Anreicherung ▪ URLs auf Slugs reduzieren ▪ URL-Slugs an die NLP-API senden 3. Weitere Datenanreicherung ▪ Zerlegung der URLs in n-grams ▪ Identifizierung von Artikel IDs, Adjektiven, Verben 4. Datenbasis schaffen ▪ GSC-Daten, Entitätenerkennung, zusätzliche Datenanreicherung zusammenführen Quellen: GSC Daten nutzen und anreichern! Discover-Datengrundlage Zusätzliche Daten- anreicherung Entitäten- erkennung mit Google NLP API Daten- aggregation mit GSC
27 10+ Portale aus den IVW Top 100 720,5 Mio. Klicks seit Jahresbeginn 2020 7,1 Mrd. Impressionen seit Jahresbeginn 2020 16,7 Mio. Klicks pro Woche 164 Mio. Impressionen pro Woche *Stand bis 25.10.2020 Unsere Datengrundlage
Probleme bei der Anreicherung
29 Singular und Plural normalisieren ist nicht die Stärke von Google! Alternative Entitäten für das Selbe ist nicht der Sinn von Entitäten! Output aus der NLP-API: Nur eine Maschine!
30 Beispiel: Michael Wendler: Schockierende Beichte – Ex Claudia Norberg muss nun tatsächlich ... ▪ Erkannte Entitäten: ▪ „bilder“ ▪ „michael wendler claudia norberg ex frau dschungelcamp laura mueller playboy“ Output aus der NLP-API: Nur eine Maschine!
31 Beispiel eines Reichweitenportals: Michael Wendler: Schockierende Beichte – Ex Claudia Norberg muss nun tatsächlich ... ▪ Erkannte Entitäten: ▪ „bilder“ ▪ „michael wendler claudia norberg ex frau dschungelcamp laura mueller playboy“ Output aus der NLP-API: Nur eine Maschine!
33 Ist der URL-Slug die beste Ausgangsbasis? Vielleicht wird‘s mit Description oder Volltext ja besser! Das muss doch auch besser gehen!
34 Michael Wendler: Schockierende Beichte – Ex Claudia Norberg muss nun tatsächlich ... ▪ Erkannte Entitäten: ▪ „gestaendnis“ ▪ „dschungelcamperin“ ▪ „ex“ ▪ „claudia norberg“ ▪ „michael wendler“ ▪ „zwei millionen“ → es sind schonmal bessere Entitäten. Aber so wirklich sinnvoll sind sie auch nicht … Output aus der NLP-API - Description
35 Michael Wendler: Schockierende Beichte – Ex Claudia Norberg muss nun tatsächlich ... ▪ Erkannte Entitäten (die wichtigsten 10): ▪ „ex“ ▪ „nachricht“ ▪ „michael wendler“ ▪ „claudia norberg“ ▪ „dschungelcamperin“ ▪ „gestaendnis“ ▪ „foto“ ▪ „beichte“ ▪ „kamera“ ▪ „paar“ → Viel mehr Entitäten, aber auch nicht so richtig sinnvoll Output aus der NLP-API – Volltext (main content)
Wie gut ist die Entitätenerkennung? Welche Methodik eignet sich am besten? URL vs. Description vs. Volltext
37 Kann ich die Entitätenerkennung verbessern? Die Ausgangsmethodik war: ▪ URL-Slugs an die NLP-API Auch getestet wurde: ▪ Description an die NLP-API ▪ Volltext (main content) an die NLP-API Mit allen 3 Methoden können gute Ergebnisse in der Entitätenerkennung erreicht werden. Und was ist die beste Methode? Abhängig von Ziel & Datenbasis! Description NLP-API VolltextSlug
38 Ziel: möglichst korrekte Entitäten Was schicke ich wann zur NLP-API? 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Volltext Description Slug Korrektheit der Entitätenerkennung
39 Was schicke ich wann zur NLP-API? 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Description Slug Volltext Nützlichkeit der Entitätenerkennung Ziel: möglichst nützliche Entitäten
40 Welche Datenbasis habe ich? 1. Reichweitenportale ▪ Höchste Korrektheit & höchste Nützlichkeit mit der Description-Methode 2. Qualitätsjournalismus ▪ Höchste Korrektheit mit der Volltext-Methode ▪ Höchste Nützlichkeit mit der Slug-Methode ▪ Description-Methode liefert gute Korrektheit & Nützlichkeit 3. Mix aus beidem ▪ Höchste Korrektheit mit Volltext-Methode ▪ Höchste Nützlichkeit mit Description- & Slug- Methode ▪ Vorteil Description-Methode: 26% höhere Korrektheit bei gleicher Nützlichkeit ▪ Vorteil Slug-Methode: schont Ressourcen bei sehr hoher Nützlichkeit Was schicke ich wann zur NLP-API?
Unsere Gesamt-Auswertung zeigt …  Descriptions erzielen das beste Gesamt-Ergebnis aus Korrektheit & Nützlichkeit  Volltexte erzielen die korrekteste Entitätenerkennung  Slugs erzielen höchste Nützlichkeit & die Methode ist am ressourcenschonendsten  ABER: Methodik immer auf Ziele & Datenbasis abstimmen!
43 Top 20 Entitäten in 2020 bis KW34 - unbereinigt: Nicht jede Entität ist ein Interesse!
44 Top 20 Entitäten in 2020 bis KW43:
45 2-Grams aus URL-Slugs: Top Personen in Discover Welche Kennzahlen sollte man beachten?
46 Durchschnittliche CTR über alle Blätter Ø CTR Reichweiten- portale 11,16 % Ø CTR Qualitäts- journalismus 7,28 % Ø CTR Gesamt 10,66 %
47 Verben können die CTR auch beeinflussen ▪ Klicktreibend: ▪ platzen (CTR: 15,86 %) ▪ sterben (CTR: 14,10 %) ▪ kennen (CTR: 14,07 %) ▪ u.a. ▪ Klickhemmend: ▪ bestellen (5,64 %) ▪ kochen (7,95 %) ▪ steuern (8,60 %) ▪ u.a. Ø CTR Reichweiten- portale 11,16 % Ø CTR Qualitäts- journalismus 7,28 % Ø CTR Gesamt 10,66 %
48 Verben können die CTR auch beeinflussen ▪ Klicktreibend: ▪ platzen (CTR: 15,86 %) ▪ sterben (CTR: 14,10 %) ▪ kennen (CTR: 14,07 %) ▪ u.a. ▪ Klickhemmend: ▪ bestellen (5,64 %) ▪ kochen (7,95 %) ▪ steuern (8,60 %) ▪ u.a. Ø CTR Reichweiten- portale 11,16 % Ø CTR Qualitäts- journalismus 7,28 % Ø CTR Gesamt 10,66 % ▪ Hohe Schwankungsbreite ▪ Keine Empfehlung ▪ Verben stehen für Arten von Storys ▪ Als Filter nutzen und lernen
49 „platzen“ unter den Top 10 Verben (nach Klicks)?! Plötzlicher Traffic-Anstieg des Verbs „platzen“
50 85 % der Klicks fallen zurück auf Daniela Katzenberger Ja was sind sie denn jetzt? Schwanger? „platzen“ unter den Top 10 Verben (nach Klicks)?! „[…] Das sympathische Paar kommt dann mit einer neuen Staffel der Doku-Soap ins Fernsehen.“ Ernsthaft? Das war‘s jetzt?!
Republishing
52 ▪ Ursprünglich für Google News ▪ Spammy: Bestehende Artikel „Updaten“, weil News-Box / Discover Ranking verloren ▪ Titel & URL ändern, Publikationsdatum hochsetzen! ▪ Korrekt: Bestehenden Artikel erweitern, da neue Informationen vorliegen ▪ Titel ( & URL) ändern, Updatedatum hochsetzen, Inhalt erweitern. ▪ Sonderformat: Newsticker ▪ Bericht zu einer Lage in chronologischer Ordnung vom neuesten zum ältesten Beitrag → Mischformen möglich Republishing – Verlängerung der Haltezeit von Storys
53 Republishing – Wie lange bleiben Artikel in Discover? Qualitätsportale Reichweitenportale ▪ Republishing scheint die Haltedauer von Artikeln in Discover zu verlängern
54 Republishing – Wie oft sollte man Republishen? Qualitätsportale Reichweitenportale ▪ Effizienz sinkt, mehr als 10 Republishing-Vorgänge erscheinen ineffizient
55 472 mal republished?! Starker Abfall der Klicks pro URL konstanter Anzahl an URLs Discover-Platzierungen haben alternative Artikel-IDs übernommen!
56 472 mal republished?! Natürlich, Corona war‘s!
57 Mit Republishing… … kann man Artikel nachträglich pushen … kann der Artikel über einen längeren Zeitraum besser performen … sollte aber nur wenige Tage betrieben werden Erkenntnisse aus unserer Datenbasis: ▪ Artikel wurden Ø 3x republished ▪ Reichweitenportale Ø 4x ▪ Qualitätsjournalismus Ø 2x Liveticker performen kaum dauerhaft und sind oft zu allgemein. Republishing kann sinnvoll sein
58 ▪ Artikel ca. 1 Minute bis 8 Stunden alt ▪ Oft nur 1-2 Stunden in News-Boxen, Republishing mehrmals am Tag ▪ Realtime-Traffic-Daten und schnelle Auswertung der Platzierung in News-Boxen notwendig Republishing Google News vs. Discover. ▪ Artikel ca. 4 - 48 Stunden alt ▪ Republishing am Folgetag, wenn Artikel gut gelaufen ist ▪ Tägliche Auswertung des Discover-Traffics notwendig
Prozess für das Republishing & Testing entwickeln! Anpassungen der Metadaten Bewertung der Erfolge Erweiterung der Inhalte Identifikation von Themen • Recherche und Identifikation geeigneter Republishing- Themen • Anpassung von Title und Description & Datum • Änderung von Headlines • Inhalte dürfen erweitert werden • Freigabe durch Autor/ CVD muss innerhalb kurzer Zeit erfolgen • Bereitstellung einfacherer Dashboards & Tools zur Bewertung der Erfolge* * Valentin-Discover Filter in der Webanalyse implementieren & Top Stories des Vortrags prüfen
Und an Evergreen-Inhalte denken! …die aber aktuell sein müssen.
Und warum nicht etwas Produktwerbung? … vor allem Prospektinhalte laufen oft gut* *Handelskette + Produktgattung + Produkt / Hersteller sind jeweils eigene Entitäten, die teilweise andere Menschen ansprechen!
Die Drei Säulen des Google Traffics für Verlage … und ich brauche für jede eine eigene Strategie! In der Standard-Suche, die Nutzer unabhängig einer Nachrichten-Lage ausführen, sind Evergreen-Themen wichtig. Gut ausgebaute Evergreen- Themen liefern oft den Basis- Traffic aus Google, der selten Schwankungen unterliegt. Wichtiger: News-Boxen in der Standard-Suche an Top- Positionen Erscheinen, wenn eine Lage vorliegt (Viele Meldungen & viele Suchanfragen). Aktualität sowie Autorität sind Treiber des Erfolgs Discover News Organische Suche Google pusht Storys in den eigenen News-Feed auf Android-Devices nach Vorlieben der Nutzer. Vorlieben und Themen werden anhand von Entitäten zusammengeführt. Publisher haben Autoritäten für bestimmte Entitäten (Themen)
- Das Fazit -
Unsere Discover Learnings Die wichtigste Erkenntnis:  Discover-Daten sind für uns kein Mythos mehr → einfach GSC Daten anreichern & los geht‘s! Weitere wertvolle Erkenntnisse:  Korrekte Entitätenerkennung bedeutet nicht immer nützliche Entitätenerkennung.  Die richtige Vorgehensweise zur Entitätenerkennung ist abhängig von Ziel & Datenbasis.  Adjektive & Verben können stark klicktreibend wirken → wenn die Voraussetzungen stimmen.  Republishing für Discover sinnvoll, aber selten länger als 7 Tage.
Wie steigern Sie Ihren Discover-Traffic  Themen die für Ihr Blatt funktionieren unbedingt stärken (also immer darüber berichten).  Formulierungen die die CTR steigern identifizieren und konsequent verwenden. Google untersagt Klick-Bait, aber er funktioniert!  Bildsprache ebenso hinsichtlich Wirkung auf CTR testen!  Messen und lernen!
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Jens Fauldrath jens.fauldrath@gettraction.de 030 403 643 051 www.gettraction.de https://www.facebook.com/gettraction.de/ https://twitter.com/gettraction_om …Fragen? Dann kontaktieren Sie uns!