Neue Trends: Google, SEO und Co?
Dirk Lewandowski
Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
Prof. Dr. Dirk Lewandowski
•  Professor für Information Research &
Information Retrieval an der Hochschule
für Angewandte Wissenschaften Hamburg
•  Forschung vor allem zur Qualität von
Suchmaschinen, Nutzerverhalten, Query
Understanding
Suchmaschinen
E-Commerce
Site-intern und andere Datenbestände
Service
Methoden
•  Logfile-Analysen
–  Alle Nutzerinteraktionen in einer Suchmaschine
•  Online-Umfrage
–  Befragung mittels Online-Fomularen
•  Retrievaltest
–  Abfrage der Qualität von Suchergebnissen mittels Befragung
•  Protokollbasierte Nutzerstudie
–  Beobachtung analog der Logfile-Analyse, aber gezielt ausgewählte Nutzer
•  Usability-Test
–  Aufgabenbasierte Befragung i.d.R. im Labor; Frage nach Beurteilung und Beweggründen
•  Eyetracking
–  Aufzeichnung von Blickverläufen und Fixationen, Frage nach der Wahrnehmung von
Angeboten/Elementen von Webseiten
8 |
•  x
(BA-Arbeit Hendrik Terbeck, 2011)
9 |
•  x
(BA-Arbeit Hendrik Terbeck, 2011)
xxxx
•  xxxx
Methodenkombinationen
•  Typische Beispiele für Grenzen der Untersuchungsmethoden:
–  Der Retrievaltest ergibt, dass die Ergebnisse im Vergleich zur Konkurrenz gut
sind. Die Nutzer verwenden die Suchmaschine trotzdem nicht.
–  Der Usabilitytest ergibt, dass die Qualität der Ergebnisse schlecht ist.
–  Die Logfileanalyse ergibt, dass Nutzer immer wieder an einer bestimmten Stelle
in der Interaktion abbrechen.
–  Das Eyetracking zeigt, dass die Drill-Down-Menüs nicht wahrgenommen werden.
à Nur durch Methodenkombination können Suchsysteme adäquat evaluiert werden.
Methodenkombination: Beispiel
Evaluierung und Verbesserung der
Musiksuche
•  Laborstudie
–  Aufgabenbasierte Usability-Tests
–  Eyetracking
•  Retrievaltest
à U.a. konnten Gründe für die von den
Nutzern bemängelte Ergebnisqualität
gefunden werden.
Suchvorschläge
Ziel: Die „richtige“ Suchanfrage finden
•  Probleme bei der Formulierung der
Suchanfrage lösen
•  Suchanfrage präzisieren
–  Einschränkung der Suchanfrage
–  Auswahl aus mehreren möglichen
Bedeutungen
Ziel: Navigation unterstützen
•  Bei navigationsorientierten Suchanfragen möchte ein Nutzer auf eine bestimmte
(bereits bekannte) Website gelangen.
Ziel: Rechtschreibkontrolle
•  Suchanfragen enthalten zu einem hohen Anteil Fehlschreibweisen. Diese können
bereits in den Suchvorschlägen korrigiert werden.
(Chip online)
(Bing)
Ziel: Abverkauf
•  Wie auch sonst im Ranking können
Produkte hoch gerankt und/oder
hervorgehoben werden.
(Obi.de)
Ziel: Hinweis auf aktuelle Ergebnisse
•  Besonders bei Suchanfragen, die
tendenziell stabile Ergebnisse liefern,
kann die Anzeige von aktuellen
Suchvorschlägen zur Steuerung sinnvoll
sein.
Ziel: Nutzer durch die Auswahl von Kategorien unterstützen
•  Besonders in großen
Produktsortimenten können Kategorien
bei der Hinführung auf ein geeignetes
Suchergebnis helfen.
(HSE24.de)
Datenquellen
•  Eingegebene Suchanfragen
–  bieten ein Bild der tatsächlichen Nutzereingaben
–  enthalten Fehlschreibweisen
–  enthalten u.U. unerwünschte Suchanfragen (s. Problembereiche)
•  Produkt-, Titeldatenbank, sonstige strukturierte Daten (z.B. Wikipedia)
–  bietet zuverlässige, korrekte Bezeichnungen von Artikeln
–  bildet u.U. nicht das Vokabular der Nutzer ab
–  kann auch unerwünschte Begriffe enthalten
Ranking
•  Text matching
–  Inkl.Rechtschreibkontrolle
•  Popularität
–  i.d.R. Suchanfragehäufigkeiten, aber
auch Produktpopularität
•  Aktualität
•  Lokalität
–  „Nähe zum Nutzer“
•  Wirtschaftliche Erwägungen
–  Marge
–  Lieferbarkeit
–  Lagerbestand
Ausgewählte Empfehlungen aus der Studie
Basics für die Erstellung von Suchvorschlägen:
•  Jeweils fünf bis zehn Vorschläge
•  Keine unseriös wirkenden Vorschläge in der Suchvorschlagsliste
•  Vorschläge zur Rechtschreibkorrektur
•  Aktuellen Bezug beachten
•  Nicht auf Null-Treffer-Seiten führen!
•  (Regionalen Bezug beachten)
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Dirk Lewandowski
dirk.lewandowski@haw-hamburg,de
http://www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.html

Neue Trends: Google, SEO und Co.?

  • 1.
    Neue Trends: Google,SEO und Co? Dirk Lewandowski Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
  • 2.
    Prof. Dr. DirkLewandowski •  Professor für Information Research & Information Retrieval an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg •  Forschung vor allem zur Qualität von Suchmaschinen, Nutzerverhalten, Query Understanding
  • 3.
  • 4.
  • 5.
    Site-intern und andereDatenbestände
  • 6.
  • 7.
    Methoden •  Logfile-Analysen –  AlleNutzerinteraktionen in einer Suchmaschine •  Online-Umfrage –  Befragung mittels Online-Fomularen •  Retrievaltest –  Abfrage der Qualität von Suchergebnissen mittels Befragung •  Protokollbasierte Nutzerstudie –  Beobachtung analog der Logfile-Analyse, aber gezielt ausgewählte Nutzer •  Usability-Test –  Aufgabenbasierte Befragung i.d.R. im Labor; Frage nach Beurteilung und Beweggründen •  Eyetracking –  Aufzeichnung von Blickverläufen und Fixationen, Frage nach der Wahrnehmung von Angeboten/Elementen von Webseiten
  • 8.
    8 | •  x (BA-ArbeitHendrik Terbeck, 2011)
  • 9.
    9 | •  x (BA-ArbeitHendrik Terbeck, 2011)
  • 10.
  • 11.
    Methodenkombinationen •  Typische Beispielefür Grenzen der Untersuchungsmethoden: –  Der Retrievaltest ergibt, dass die Ergebnisse im Vergleich zur Konkurrenz gut sind. Die Nutzer verwenden die Suchmaschine trotzdem nicht. –  Der Usabilitytest ergibt, dass die Qualität der Ergebnisse schlecht ist. –  Die Logfileanalyse ergibt, dass Nutzer immer wieder an einer bestimmten Stelle in der Interaktion abbrechen. –  Das Eyetracking zeigt, dass die Drill-Down-Menüs nicht wahrgenommen werden. à Nur durch Methodenkombination können Suchsysteme adäquat evaluiert werden.
  • 12.
    Methodenkombination: Beispiel Evaluierung undVerbesserung der Musiksuche •  Laborstudie –  Aufgabenbasierte Usability-Tests –  Eyetracking •  Retrievaltest à U.a. konnten Gründe für die von den Nutzern bemängelte Ergebnisqualität gefunden werden.
  • 13.
  • 15.
    Ziel: Die „richtige“Suchanfrage finden •  Probleme bei der Formulierung der Suchanfrage lösen •  Suchanfrage präzisieren –  Einschränkung der Suchanfrage –  Auswahl aus mehreren möglichen Bedeutungen
  • 16.
    Ziel: Navigation unterstützen • Bei navigationsorientierten Suchanfragen möchte ein Nutzer auf eine bestimmte (bereits bekannte) Website gelangen.
  • 17.
    Ziel: Rechtschreibkontrolle •  Suchanfragenenthalten zu einem hohen Anteil Fehlschreibweisen. Diese können bereits in den Suchvorschlägen korrigiert werden. (Chip online) (Bing)
  • 18.
    Ziel: Abverkauf •  Wieauch sonst im Ranking können Produkte hoch gerankt und/oder hervorgehoben werden. (Obi.de)
  • 19.
    Ziel: Hinweis aufaktuelle Ergebnisse •  Besonders bei Suchanfragen, die tendenziell stabile Ergebnisse liefern, kann die Anzeige von aktuellen Suchvorschlägen zur Steuerung sinnvoll sein.
  • 20.
    Ziel: Nutzer durchdie Auswahl von Kategorien unterstützen •  Besonders in großen Produktsortimenten können Kategorien bei der Hinführung auf ein geeignetes Suchergebnis helfen. (HSE24.de)
  • 21.
    Datenquellen •  Eingegebene Suchanfragen – bieten ein Bild der tatsächlichen Nutzereingaben –  enthalten Fehlschreibweisen –  enthalten u.U. unerwünschte Suchanfragen (s. Problembereiche) •  Produkt-, Titeldatenbank, sonstige strukturierte Daten (z.B. Wikipedia) –  bietet zuverlässige, korrekte Bezeichnungen von Artikeln –  bildet u.U. nicht das Vokabular der Nutzer ab –  kann auch unerwünschte Begriffe enthalten
  • 22.
    Ranking •  Text matching – Inkl.Rechtschreibkontrolle •  Popularität –  i.d.R. Suchanfragehäufigkeiten, aber auch Produktpopularität •  Aktualität •  Lokalität –  „Nähe zum Nutzer“ •  Wirtschaftliche Erwägungen –  Marge –  Lieferbarkeit –  Lagerbestand
  • 23.
    Ausgewählte Empfehlungen ausder Studie Basics für die Erstellung von Suchvorschlägen: •  Jeweils fünf bis zehn Vorschläge •  Keine unseriös wirkenden Vorschläge in der Suchvorschlagsliste •  Vorschläge zur Rechtschreibkorrektur •  Aktuellen Bezug beachten •  Nicht auf Null-Treffer-Seiten führen! •  (Regionalen Bezug beachten)
  • 24.
    Vielen Dank fürIhre Aufmerksamkeit Dirk Lewandowski dirk.lewandowski@haw-hamburg,de http://www.bui.haw-hamburg.de/lewandowski.html