Teil 3: UX und SEO: KPI-Messbarkeit und Optimierung eines Produkts
Teil 3: UX und SEO: KPI-Messbarkeit und Optimierung eines Produkts
Die beiden vorherigen Beiträge dieser Blog-Serie haben einen Überblick über SEO und Design sowie die Rolle des Designers im User Centered Design und Co-Design gegeben. Abschließend gehen wir nun auf konkrete Beispiele bei der Messbarkeit und Anwendung in der Umsetzung von Softwareprodukten ein.
Im Folgenden werden zunächst entscheidende Vorgaben der Suchmaschinen erläutert und anschließend Tools zur Messung von UX und SEO-Daten vorgestellt.
UX & UI Design-Tipps für relevante SEO-Vorgaben
Messbare SEO-Daten zur Bewertung von UX und Usability heranziehen
Besonders miteinander verwoben ist SEO und UX Design, wenn es um die Messung der Usability geht. In der Gestaltung kann man sich viele Features und Optimierungen überlegen. Letztendlich müssen diese jedoch auch beim Nutzer positiv angenommen werden.
Um herauszufinden, ob UX- & UI-Veränderungen bei der Nutzerbasis und damit auch den Suchmaschinen als Fürsprecher für die Nutzer gut ankommen, können verschiedene UX-Signale gemessen werden.
So benutzt beispielsweise die Suchmaschine Google das Teilsystem RankBrain, bestehend aus Künstlicher Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML), um damit User-Experience-Signale mit in die Bewertung einer Seite einbeziehen zu können.
Messbare UX-Signale sind:
- Verweildauer (dwell time): Die Verweildauer ist ein Indikator dafür, wie interessant und bindend die Inhalte der Applikation sind.
- Seitenaufrufe (pages viewed): Je mehr Seitenaufrufe ein Nutzer innerhalb der Web App vollzieht, desto relevanter erscheinen die jeweiligen Inhalte.
- Absprungrate (bounce rate): Die Absprungrate ist ein Indikator dafür, wie zutreffend der Aufbau und Inhalt der Seite für die Suchintention des Nutzers ist.
- Klickrate (click-through-rate): Die click-through-rate einer Seite in den Suchergebnissen ist ein wesentlicher Indikator für Suchmaschinen, wie relevant die Seite für einen Suchbegriff ist.
Weitere interessante UX-Signale sind:
- Daily Active Users (DAUs): Ein DAU ist ein registrierter Nutzer, der eine Anwendung mindestens einmal innerhalb eines 24-Stunden-Zeitraums öffnet. Die Plattformen Facebook und Snapchat haben diese Kennzahl bekannt gemacht.
- Average Revenue per User (ARPU): Der durchschnittliche Umsatz pro Nutzer kann ebenfalls ein UX-Signal mit großer Wichtigkeit sein, auch wenn es sich eigentlich um eine Finanzkennzahl handelt.
Eine einfache Methode, um die Usability der eigenen Seite zu evaluieren, ist die Durchführung eines Audits mit Google Lighthouse. In Googles Chrome Browser ist Lighthouse in den Entwickler-Tools integriert.
Der Report des Tools gibt einem die Kategorien „Performance“, „Accessibility“, „Best Practise“ und „SEO“. Die Werte unter „Performance“ sind die sogenannten Web Vitals. Hierbei handelt es sich um KPIs, mit denen Google die User Experience von Webseiten misst.
Mit den Web Vitals hat Google Messgrößen aufgestellt, mit denen sich der erste Eindruck von Besuchern in Zahlen fassen lässt. Mit den Angaben unter Accessibility wird die Zugänglichkeit der gesamten Website untersucht und in Best Practices und SEO der technische Aufbau sowie die semantische Auszeichnung des Inhalts untersucht.
Mit PWA sieht Lighthouse auch nach, ob die Responsive Website sogenannte Offline-Funktionen hat. Bei schlechtem mobilen Internet-Zugriff helfen diese Funktionen zum Beispiel, dennoch Informationen für den Nutzer anzubieten.
Bei all diesen Auswertungen stehen der Aufbau und die technische Umsetzung von Websites sowie die semantische Aufbereitung von Inhalten im Mittelpunkt. Hier wird bereits deutlich, dass die beiden Professionen UX und SEO nur noch zusammen betrachtet werden können. Ergänzend dazu wird profundes Wissen in der technischen Realisierung von Websites und modernen Web-Technologien benötigt, um in einem Lighthouse Test 100 Prozent zu erreichen.
Ab Mai 2021 will Google diese hier beleuchteten Kriterien stärker in seinem Ranking-Algorithmus berücksichtigen und hat hierfür ein Update angekündigt.
Was in Lighthouse nicht gemessen werden kann, ist der Geschmack sowie der visuelle Eindruck, den Besucher beim Aufruf einer Website haben. Die bekannteste Methode zur Messung von menschlichen Reaktionen sind sogenannte A/B-Tests.
Beim A/B-Test werden zwei oder mehr Versionen einzelner Elemente einer Website getestet. Es treten beispielsweise zwei verschiedene Ausführungen eines Buttons gegeneinander an. Eine Prognose über ein eventuell besseres Design wird vorab nicht getroffen. So werden Aufrufe der Web App gleichmäßig auf eine Version mit einem roten Button und eine Zweite mit einem blauen Button verteilt. Das Verhalten der Besucher wird in Bezug auf ein Ziel, zum Beispiel möglichst viele Klicks auf den Button, aufgezeichnet. Nach Erreichen der vorgegebenen Anzahl an Aufrufen, werden beide Varianten anhand der Zielvorgabe ausgewertet und ein Gewinner gekürt.
Wurde am Ende des Tests der rote Button häufiger als der blaue Button geklickt, ist damit auch die Entscheidung für den Verbleib des roten Buttons gefallen. Das blaue Design wird verworfen.
Diese Tests liefern jedoch nur statistisch zuverlässige Ergebnisse mit einer ausreichend großen Test-Gruppe. Wie groß diese sein muss, hängt von Art der Hypothese und der Anzahl der Varianten ab.
Der Vorteil dieser Methode ist, dass sie empirisch und unvoreingenommen ist. Es werden Fakten generiert, die auf dem Verhalten der Besucher fußen.
Ein Nachteil ist jedoch, dass möglicherweise nicht klar wird, warum eine bestimmte Farbe, Schrift oder ein anderes Layout besser funktioniert als das andere. Folglich bleibt ungewiss, ob man ein globales oder nur ein lokales Optimum erreicht hat. Vielleicht hätte das Ziel mithilfe eines völlig neuen Designansatzes noch besser erreicht werden können. Hier hilft die umsichtige Konzeption von Hypothesen sowie eine solide Beurteilung des zu testenden Gegenstands im Vorfeld. Denn sehr komplexe Bausteine wie Datentabellen mit Filter- und Suchfunktion können kaum als Ganzes in einem A/B-Test überprüft werden.
A/B-Tests haben sich in der Produktentwicklung und im Marketing als fester Bestandteil etabliert. Firmen wie Facebook, Google und andere Unternehmen aus dem Silicon Valley haben diese Variante bekannt gemacht.
Für diese Analyse bietet Google das Tool Optimize 360 an. Ein anderer sehr bekannter Anbieter ist Optimizely. Darüber hinaus gibt es weitere Softwareprodukte für A/B-Tests.
Entlang der Customer Journey einer Website können einzelne Stationen anhand von SEO-KPIs optimiert werden. So würde ein Blog-Beitrag auf eine möglichst hohe Verweildauer optimiert werden. Weitere Ziele könnten möglichst viele Seitenaufrufe, eine möglichst geringe Absprungrate und eine möglichst hohe Klickrate sein. Selbstverständlich kann die A/B-Methode und die Optimierung von klassischen KPIs verbunden werden.
Die hier genannten SEO-KPIs werden klassischerweise von Tracking-Tools wie Google Analytics ausgewertet. In Digital-Experience-Plattformen wie Adobe Experience Platform sind ebenfalls derartige Analysen integriert. Neben den kommerziellen Anbietern hat sich auch das Open Source Tool Matomo etabliert und kommt in vielen öffentlichen Institutionen zum Einsatz.
Ist also die Verweildauer des Blog-Betrags zu niedrig, wird dieser KPI so interpretiert, dass der Besucher den Text nicht vollständig gelesen hat. Da diese Annahme unscharf ist, kann parallel zu der Verweildauer noch analysiert werden, ob und wie weit der Besucher gescrollt hat. Hat man diese Daten zusammen und bildet einen Durchschnitt über alle weiteren Blog-Beiträge, kann man eine Tendenz zum Nicht-Lesen der Beiträge festmachen.
Unter der Annahme, dass die Text-Qualität stimmt, wäre eine Designhypothese zur Optimierung hier folgende: Damit die Besucher die Blog-Beiträge tatsächlich lesen, soll die Schriftgröße sowie der Zeilenabstand verbessert werden (siehe Empfehlungen unter „Fokus auf die Lesbarkeit“).
Eine derart gravierende Änderung an einer Website kann man kaum mit einem A/B-Test ausprobieren. Hierzu nutzt man im besten Fall eine Test-Gruppe und baut dafür einen Prototyp. Sind die Ergebnisse hier vielversprechend, kann man über partielles oder vollständiges Ausrollen der Anpassung nachdenken.
Eine Möglichkeit, die es bereits lange vor dem Internet gab, waren die Marktanalyse und Nutzerumfragen. Man denke an Haushaltswarenkonzerne und -marken, die schon seit etwa 1900 begonnen haben, ihre Produkte auf unterschiedliche Zielgruppen zuzuschneiden.
Ein Beispiel dafür ist der Apotheker Dr. August Oetker. Dieser legte bereits 1893 mit der Entwicklung des Backpulvers, das seitdem als Markenartikel „Original Backin“ bekannt ist, den Grundstein für das Unternehmen Dr. Oetker. Im Fokus des Marketings liegt dabei bis heute die „garantierte Gelingsicherheit“. In der Kommunikation des Markenartikels fokussiert man sich bis heute sehr auf die Zielgruppe „Hausfrau“ und „backfreudige Frauen mit wenig Zeit“.
Klassische operative Daten, die auch damals schon wichtig waren, sind beispielsweise:
- Quote der gewonnen Aufträge
- Lagerumschlagsquote
- Finanzkennzahlen (z.B. Net Marge)
- Rentabilität (z.B. ROI)
- Mitarbeiterfluktuation
Dazu rücken heute zusätzlich Erfahrungsdaten in den Fokus:
- Kundenzufriedenheit
- Kaufabsicht
- Produkt-Feedback
- Engagement der Mitarbeiter
- Net Promoter Score (NPS)
- Wahrnehmung der Marke
Der Net Promoter Score (NPS) ist eine Kennzahl, die durch ihre Einfachheit eine große Bekanntheit erlangt hat. Der NPS beschreibt die Differenz zwischen Promotoren und Detraktoren eines Unternehmens.
Ein Promotor ist dabei ein Kunde, der das Produkt des Unternehmens weiterempfehlen würde.
Als Detraktor bezeichnet man einen Käufer, der das Produkt auf keinen Fall weiterempfehlen würde. Folglich ist ein möglichst hoher NPS ist für ein Unternehmen besonders erstrebenswert.
Ein Tool, das für die Erhebung dieser Daten und deren Auswertung eingesetzt werden kann, ist beispielsweise SAP qualtrics.
SEO-Daten aus der Off-Page Optimierung mit einbeziehen
SEO und UX – Ein Fazit
Suchmaschinenoptimierung und User Experience Design greifen heute Hand in Hand, um eine Website erfolgreich zu machen. Dabei nutzen beide Professionen gemeinsame Messwerte, um eine datengetriebene und kontinuierliche Optimierung zu leisten.
Weder SEO noch UX können mittlerweile ohne den anderen arbeiten. Einen wichtigen Faktor für diese Entwicklung gab letztendlich Google mit seiner neuen Gewichtung der Web Vitals. Damit treibt der Suchmaschinenmarktführer die Ausrichtung von Websites auf seine Besucher kontinuierlich weiter voran. Digitale Produkte oder Services, welche über Suchmaschinen gefunden werden soll, muss in Zukunft den Fokus auf den Nutzer (Customer Centricity) legen.
Um aber nicht nur Googles Web Vitals, die sehr technisch orientierte KPIs sind, gerecht zu werden, kann man weitere Messwerte erheben. Damit lassen sich Besucherverhalten und Vorlieben besser einschätzen.
Basierend auf dieser erhobenen Datenlage, lassen sich eine Vielzahl an Hypothesen für die Optimierung aufstellen. Im UX Design bringt man „Best Practice“-Ansätze und Design Theorien zusammen mit kreativen Lösungsansätzen, um Problemstellungen entlang der Customer Journey systematisch zu bewältigen.
Das Umfeld der zentralen Website wird ebenfalls in die Gestaltung einbezogen. In einem ganzen Netz an Kommunikationskanälen werden kontinuierlich Backlinks zur eigenen Webseite aufgebaut, um neue und alte Nutzer auf das eigene Angebot zu bringen.
Mit SEO und UX Design allein baut sich selbstverständlich noch keine Website. Ohne die entsprechende Technik mit kompetenten Entwicklern, ohne einer Redaktion für tolle Inhalte und ohne Marketing Experten, ist der Aufbau und Betrieb einer großartigen Webseite nicht denkbar.
In diesem Artikel sind wir explizit auf das Zusammenspiel der User Experience Designs und SEO eingegangen.
Teil 1: UX und SEO
Was UX und SEO voneinander lernen können – Ein Überblick
Teil 2: UX und SEO
Designer und Suchmaschinen als Anwälte des Nutzers
