Gibberish Scores

Gute Überschriften gestalten

Was versteht man unter Gibberish Scores?

Bei Gibberish Scores handelt es sich um ein 2009 von Google angemeldetes Patent. Mithilfe des Gibberish Scores verfolgt der Suchmaschinenriese das Ziel, hochwertigen und einzigartigen Inhalt noch besser von Thin Content, Duplicate Content und Webspam unterscheiden zu können.

Im deutschsprachigen Raum wird auch von „Schwafel Score“ gesprochen.

Was lässt sich mit dem Gibberish Score ermitteln?

Google arbeitet regelmäßig an der Verbesserung seines Suchalgorithmus, um Nutzern die Webseiten an vorderster Stelle zu präsentieren, die die höchste Relevanz für die jeweilige Suchanfrage aufweisen. Die Inhalte einer Webseite spielen bei der Bewertung der Relevanz dabei eine entscheidende Rolle. Mithilfe des Gibberish Scores ist Google in der Lage, Inhalte einer Webseite recht präzise hinsichtlich ihrer Qualität und Einzigartigkeit zu bewerten. Das Ziel des Gibberish Scores ist es, Webseiten mit hochwertigem und nützlichem Content in den Vordergrund zu rücken, während Webseiten ohne inhaltlichen Mehrwert nach und nach bekämpft werden sollen. Vereinfacht gesagt soll also mithilfe des Gibberish Scores guter Content von schlechtem Content unterschieden werden.

Gibberish bedeutet dabei wörtlich übersetzt so viel wie „Geschwätz“, „Geschwafel“ oder „Kauderwelsch“. Im Grunde ermittelt der Gibberish Score also, wie viel inhaltsloses „Geschwätz“ ein Webseitentext enthält.

Funktionsweise des Gibberish Scores

Der Gibberish Score eines Dokumentes wird grundlegend anhand von zwei verschiedenen Methoden bestimmt:

Language Model Score

Hierbei handelt es sich um einen Score, der die Sprache des Inhalts bewertet. Hierfür werden alle HTML Elemente im Quellcode der Webseite entfernt und der verbleibende Inhalt in einzelne Spracheinheiten unterteilt. Diese Spracheinheiten werden anschließend mit denen anderer Webseiten verglichen, die für dieselbe Suchanfrage ranken. Ein Algorithmus ermittelt dann die Wahrscheinlichkeit bestimmter Wortfolgen innerhalb eines Textes. Der Language Model Score ist eine Zusammenfassung all dieser Wahrscheinlichkeiten.

Query Stuffing Score

Bei diesem Score ermitteln Algorithmen, wie relevant der Inhalt für ein bestimmtes Keyword ist. Außerdem wird offen gelegt, ob die Relevanz künstlich mittels Keyword Stuffing oder durch die vermehrte Verwendung von Money Keywords erzeugt wurde. Der Query Stuffing Store überprüft dabei nicht nur einzelne Keywords, sondern auch ganze Wortfolgen oder Phrasen.

Bedeutung des Gibberish Scores für SEO

Durch den Gibberish Score ist die Optimierung von Content für Suchmaschinen deutlich komplexer geworden. Es reicht nicht mehr, einen Text mit „Geschwafel“ künstlich aufzublasen und das gewünschte Keyword so oft wie möglich darin zu erwähnen. Stattdessen setzen SEOs heute auf eine Optimierung der Texte nach WDF*IDF Kriterien. Die WDF*IDF Methode berücksichtigt dabei nicht nur die Keyworddichte, sondern auch den Gebrauch unterschiedlicher Phrasen und Wortfolgen im Vergleich zu anderen Webseiten, die für dasselbe Keyword relevant sind.

Der Gibberish Score trägt also wesentlich dazu bei, dass Webseiteninhalte heute in erster Linie für den Leser erstellt werden und nicht für Google.

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