Unter anderem aufgrund der Unsicherheit der letzten Monate stellen die Kunden mehr Fragen denn je – was kaum überrascht. Bemerkenswert ist jedoch, dass diese in Suchanfragen gestellten Verbraucherfragen mehr als doppelt so häufig in Seitenklicks umgewandelt werden wie noch 2018 – um satte 109%, so die kürzlich erhobenen Daten über Yext Pages.
Dieser Anstieg der Besucherzahlen auf Unternehmensseiten als Ergebnis von Suchanfragen ist eine großartige Nachricht, aber warum geschieht das? Warum führen Fragen so viel öfter zu Klicks als noch vor zwei Jahren?
Die Antwort hat wahrscheinlich etwas mit der Art von Fragen zu tun, die häufig zu Klicks führen – und damit, wie Suchmaschinen gelernt haben, diese zu verarbeiten.
Die Zunahme von Intention-basierten Long-Tail-Suchanfragen
Um das Phänomen der Umwandlung von Fragen in Klicks zu verstehen, muss man zunächst die fokussierte Suchintention verstehen. Längere, komplexere Fragen, die unter der Verwendung natürlicher Sprache gestellt wurden (die Suchmaschinen mittlerweile dank KI beantworten können), zeigen eine fokussiertere Suchintention der Benutzer.
Wenn wir uns ein Beispiel ansehen, wird deutlich, warum das Sinn macht: Ein Kunde, der eine Suchanfrage mit „kleiner Kohlegrill, der auf einen Balkon passt" stellt, hat eine klare Vorstellung, wonach er sucht, und es ist wahrscheinlicher, dass er auf ein Ergebnis klickt und etwas kauft, als jemand, der nach „Grills" oder „Arten von Grills" sucht. Deshalb zeigen Untersuchungen laut einem Bericht von Conductor, dass längere, absichtsbasierte Suchanfragen, die 25 % aller Suchanfragen ausmachen, eine 2,5 mal so hohe Konversionsrate haben wie Suchanfragen, die aus einem einzelnen Wort bestehen. (Die Wahrscheinlichkeit, dass solche Suchanfragen zu einem Klick führen, ist ebenfalls 37 % höher.) Auch die Forschung von Yext bestätigt diese Beziehung zwischen der Länge der Suchanfrage und der Intention: Eine Analyse aller Suchanfragen auf Google nach Kunden von Yext Pages im Jahr 2019 zeigt einen starken Zusammenhang zwischen der Anzahl der Wörter in einer Suchanfrage und der Klickrate für Yext Pages.
Die Fähigkeit von Suchmaschinen, diese längeren Fragen in natürlicher Sprache tatsächlich zu beantworten, ist allerdings ein relativ neues Phänomen. Zwar stellen Menschen Google und anderen Suchmaschinen schon lange Fragen, aber bisher war es keineswegs ein reibungsloser Weg, die gewünschte Antwort zu erhalten. Der Knackpunkt war immer die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen. Dasselbe gilt für die Fähigkeit von Menschen, Anfragen nur mit Einsen und Nullen zu stellen. Fortschritte bei der maschinellen Sprachverarbeitung haben die Situation allerdings geändert: Computer verwenden jetzt künstliche Intelligenz, um menschliche Sprache zu verarbeiten, die mündlich oder schriftlich übermittelt wird. Im Wesentlichen ermöglicht es uns die natürliche Sprachverarbeitung, ungefähr so mit Maschinen zu interagieren, wie wir das auch miteinander tun (natürlich nur bis zu einem gewissen Grad, der aber überraschend hoch ist).
Entscheidend für dieses neue Verständnis ist BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) von Google, eine auf einem neuralen Netzwerk basierende Technologie für das vorbereitende Training zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Weil BERT natürlicher Sprache eine höhere Priorität als Stichwörtern einräumt, kann Google den Kontext der Wörter in Suchanfragen besser ermitteln. Pandu Nayak, Vice President of Search bei Google, illustriert mit dem folgenden Beispiel die Fähigkeit von BERT, die Intention hinter einer Suchanfrage zu erkennen: „2019 Brasilien Reisender nach USA braucht Visum." Er erklärt dazu: „Das Wort „nach" und seine Beziehung zu den anderen Wörtern in der Suchanfrage sind besonders wichtig, um die Bedeutung zu verstehen. Es geht um einen Brasilianer, der in die USA reist, nicht anders herum. Vorher verstanden unsere Algorithmen nicht, wie wichtig diese Verbindung ist, und lieferten Ergebnisse für US-Staatsbürger, die nach Brasilien reisen. Mit BERT kann die Suche diese Nuance erfassen und wissen, dass das sehr häufige Wort „nach" hier tatsächlich eine große Bedeutung hat. Dadurch können wir viel relevantere Ergebnisse für diese Suchanfrage liefern."
Aber es gibt noch einen weiteren Grund dafür, dass detaillierte Suchanfragen zu einer höheren Anzahl an Klicks führen. Längere Fragen enthalten zunehmend Long-Tail-Keywords, bei denen das Ranking weniger kompetitiv ist. Dadurch können sich Unternehmen in diesem Bereich leicht von der Masse abheben. Dies wird auch in diesem Beitrag erklärt: „Es ist viel einfacher, in den Suchergebnissen für Long-Tail-Keywords zu erscheinen als in denen für häufigere Stichworte, da weniger Websites um hohe Rankings in den Suchergebnisseiten auf Google konkurrieren. Je länger (und spezifischer) Suchbegriffe sind, desto einfacher ist es, ein Ranking für den Begriff zu erhalten. Durch die Weitläufigkeit des Internets ist es einfacher, Ihre Zielgruppe für Ihre bestimmte Nische zu finden. Die Fokussierung auf eine Gruppe von Long-Tail-Keywords führt zu einer großen Menge Traffic."
Zur Veranschaulichung: Es könnte lukrativer sein, als die einzige „E-Commerce-Website in den Suchergebnissen für ein Long-Tail-Keyword wie 'weichester Cardigan mit neapolitanischen Streifen' angezeigt zu werden, als zu versuchen, ein Ranking für „Pullover" oder gar „Damenkleidung" zu erreichen", so Forbes.
Der Anstieg der Long-Tail-Suchanfragen in Kombination mit der Tatsache, dass Computer immer besser mit menschlicher Sprache in allen Formen zurechtkommt, führt zu besseren, reichhaltigeren Suchergebnissen – und dadurch zu mehr Klicks (und mehr Verkäufen). „Google wird immer intelligenter und Sprachsuche gehört zunehmend zum Alltag. Dadurch werden Suchanfragen gesprächsorientierter und Long-Tail-Keywords nehmen zu", merkt Forbes an. „Kunden, die deskriptive Long-Tail-Keywords eingeben, sind im Allgemeinen motivierte Kunden mit hoher Kaufbereitschaft." Zusammenfassend generieren Long-Tail-Keywords zwar möglicherweise weniger Suchtraffic, aber ihre Spezifität führt generell zu einem höheren Konversionswert.
Wie kann Ihr Unternehmen diese Suchintention erfassen und mehr dieser Klicks erzielen? Nur ein Wort: Schema-Markup.
Schema-Markup ist eine Mikrodaten-Art, mit denen Sie sich bei der Suchmaschinenoptimierung von Ihren Wettbewerbern abheben können. Diese Spezifizierung hilft dabei, Daten in HTML-Dokumenten einzubetten und sie für Computer lesbar zu machen. Im Wesentlichen ermöglicht sie Benutzern ein besseres Surferlebnis, indem es die Analyse von Informationen auf Websites verbessert, um relevante Ergebnisse in Form von detaillierteren Rich Snippets zu produzieren.
Reichhaltige, relevante Ergebnisse tragen wesentlich dazu bei, den Traffic zu steigern. Heute beginnt die Suche öfter mit einer Frage, die als schriftliches Stichwort oder Phrase eingegeben oder (was immer häufiger vorkommt) von Alexa, Google, Siri und anderen Sprachassistenten gestellt wird. Und wie oben gezeigt sind diese Suchanfragen oft komplex und ungeordnet, da sie von Menschen kommen. Damit ist es Ihrer KI-eingebetteten Website überlassen, zu ermitteln, was genau der Kunde über Ihr Produkt oder Ihre Marke wissen möchte, und anschließend reichhaltige, spezifische Antworten durch konsistente Seiten mit korrektem Markup bereitzustellen. Wenn Sie dazu in der Lage sind, ist das sehr lohnenswert – was sich im Phänomen der Zunahme der Klicks auf Seiten zeigt, das diese Diskussion ausgelöst hat.
„Halten Sie sich vor Augen, dass die Besucher Ihrer Website entweder ein Problem lösen oder mehr Informationen über ein Problem erhalten möchten, das sie haben – ansonsten würden sie keine Suchmaschine verwenden", merkt ein Experte von Forbes an. „Stichwortrecherche ist heute mehr eine Kunst als eine Wissenschaft. Der qualitative Prozess, die Intention des Benutzers zu erkennen und sicherzustellen, dass Ihre Stichwörter dazu passen, ist der Schlüssel zu Erfolg bei der Stichwortrecherche im Jahr 2020."
