Ein evidenz-diszipliniertes Nachschlagewerk der 25 belegten Bewertungssysteme aus dem Content-Warehouse-Leak und DOJ-Material — ihrer Metriken und ihres Beitrags zu Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust.
Kurz gesagt
E-E-A-T ist kein Rankingsignal und kein Score im Code. Es ist die Prüfliste, nach der Googles menschliche Qualitätsprüfer urteilen, und ein Teil der Ranking-Modelle ist daran geeicht. Die Prüfliste sind die Quality Rater Guidelines. Diese Referenz trennt, was Google misst, was es indirekt stützt und was man nur einhalten kann.
~16.000
externe Search Quality Rater weltweit
Google beschäftigt ~16.000 externe Rater, die laufend Suchergebnisse nach den QRG bewerten. Qualität, Vertrauen und Relevanz erfordern menschliches Urteil, das kein Algorithmus allein erfassen kann. Die Rater repräsentieren echte Nutzer aus verschiedenen Kulturen und Sprachen. Ihre Bewertungen eichen die Modelle, die dann Milliarden von Seiten einordnen.
Rater fällen zwei getrennte Urteile und mitteln sie nie. Unter diesen zwei Urteilen liegen die fünf Funktionsklassen, in die sich die Systeme einordnen.
Was Google als Spam definiert und welche Praktiken zu Abstrafungen führen.
Page Quality
Page Quality fragt, wie gut die Seite ihren Zweck erfüllt: Substanz, Erstellungsaufwand, Verlässlichkeit. Hier sitzt E-E-A-T. Es ist eine Eigenschaft der Seite selbst und hängt nicht von der Suchanfrage ab.
Needs Met
Needs Met fragt, wie gut die Seite die konkrete Suchabsicht bedient. Es hängt von der Suchanfrage ab. Aus der Seite allein lässt es sich nicht ablesen, nur im Bezug auf die Anfrage.
↳ Nie ein Mittelwert: Page Quality und Needs Met werden getrennt beurteilt.
Fünf Rollen im Ranking
Jedes Ranking-System erfüllt eine von fünf Aufgaben — danach sind sie hier gruppiert.
VerhaltenNutzerinteraktion — Klicks und Zufriedenheit als Re-Ranking-Signal.n=5
Qualität & PrognoseInhaltliche Güte und ihre modellhafte Vorhersage.n=8
Strafe & SpamAbzüge und Manipulationsabwehr.n=6
Index & InfrastrukturVerarbeitung, Auswahl und Serving — Gates, kein Urteil.n=4
FrischeAktualität und ihre Datierung.n=2
§B
Wo die Systeme einzahlen
Jede Zeile zeigt, welche E-E-A-T-Dimensionen ein System speist. Gefüllt (●) heißt: Es misst oder prüft die Dimension direkt. Umriss (◐) heißt: Es trägt indirekt bei. Die Chipfarbe zeigt die Rolle. Ein Klick auf ein System öffnet sein Detail.
IS-Kalibrierung (Rater / QRG) — die Norm, die alle vier Dimensionen definiert · ●●●● · [A]
Das ist kein Signal, das beim Ranking ausgewertet wird. Es erzeugt die Soll-Werte, an denen die Inhaltsmodelle trainiert werden. Es steht über den Spalten, nicht in einer.
E
Experience
Selbst erlebt?
● 1 · ◐ 4
● primär
◐ indirekt
E
Expertise
Fachlich fundiert?
● 2 · ◐ 9
● primär
◐ indirekt
A
Authority
Anerkannte Quelle?
● 4 · ◐ 8
● primär
◐ indirekt
T
Trust
Verlässlich, ehrlich?
● 10 · ◐ 9
● primär
◐ indirekt
Fundament — Mustang / SuperRoot / Twiddler: Scoring- und Serving-Infrastruktur, bewertet nichts · ––––. Nicht optimierbar, zahlt auf keine Dimension ein.
§C
Woraus jedes System sein Urteil bezieht
Die Signalquelle entscheidet, wie du eine Dimension beeinflussen kannst und wie viel du bewegen kannst. Sie liegt quer zur Rolle.
Wie viel du bewegen kannst ↓ ① Rater (durch Substanz steuerbar) › ② Verhalten (nur über echte Zufriedenheit) › ③ Link (Fremdzuschreibung) › ④ Muster (nur einhalten)
1Raterbasiert
An menschlichen Qualitätsurteilen geeicht (IS / QRG). Die einzige Provenienz, die Substanzarbeit direkt adressiert.
Das fast leere Link-Band ist der Befund: Links sind im belegten Material kaum ein eigenständig bewertendes System. Sie fließen als Vektor ins NSR-Komposit. Gestrichelt heißt: kein eigenständig bewertendes System (Vektor, Komposit-Teil oder Infrastruktur).
§D
Feld-Katalog
Dieser Katalog führt jedes dokumentierte Leak-Feld mit Feldname (Monospace), Definition, Quellen-Badge und Signalquelle auf. Du kannst ihn durchsuchen und filtern.
⌕
38/38 Felder
Rolle
Signalquelle
Quelle
Verhalten6 Felder
goodClicks / badClicksB
Klicks je Kombination aus Suchanfrage und Seite, gewertet als zufrieden bzw. enttäuscht.
Verhalten
lastLongestClicksB
Der letzte und längste Klick einer Session. Das stärkste Zufriedenheitssignal.
Verhalten
GlueResponseB/C
Verhaltensdaten zu SERP-Features (Zusatzelemente der Ergebnisseite), die Tangram zur Anzeige zusammensetzt.
Verhalten
chromeInTotal / uniqueChromeViewsB
Chrome-Aufrufe gesamt bzw. eindeutige Betrachter. Beides misst die site-weite Bindung.
Verhalten
unscaledIpPriorBadFractionB/C
Anteil verdächtiger Klicks je IP-Bereich. Er dämpft Manipulation.
Muster
voterTokenC
Identifiziert einen Klick-'Stimmzettel' und erschwert so Mehrfachabstimmung.
Muster
Qualität & Prognose14 Felder
siteAuthorityB
Aus quality_nsr destillierte Autorität. Sie wird in Q* angewandt.
Komposit
lowQualityB
Flag für Minderqualität, konvertiert aus quality_nsr.NsrData.
Komposit
predictedDefaultNsrB
Basis-Qualitätsnote, mit Verlauf gespeichert (VersionedFloatSignal), sodass die Entwicklung über die Zeit zählt.
Komposit
nsrConfidenceB
Konfidenz in das eigene NSR-Urteil (deprecated, also als veraltet markiert).
Komposit
chardScoreB
Inhaltsqualitäts-Wert pro Dokument, an Urteilen menschlicher Rater kalibriert.
Rater
chardVarianceB/C
Streuung, also Unsicherheit, des chardScore. Ein hoher Wert bedeutet ein unsicheres Urteil.
Rater
contentEffortB
Von einem LLM (großes Sprachmodell) geschätzter Erstellungsaufwand und Tiefe einer Seite.
Rater
OriginalContentScoreB/C
Grad an Originalität und Erstmaterial. Der Messwert, der Experience maschinell am nächsten kommt (ein Proxy).
Rater
tofu / keto / RhubarbB/C
Codenamen für Verfeinerungs- und Delta-Signale auf Subchunk-Ebene.
Rater
siteEmbeddingsB
Der Themenraum der Site, als Vektor (Zahlenreihe) dargestellt.
Sprache
siteFocusScoreB
Wie scharf umrissen das Themenfeld der Site ist.
Sprache
siteRadiusB
Wie weit die Site im Themenraum streut. Ein kleiner Wert heißt fokussiert.
Sprache
IS-ScoreA
Information Satisfaction aus den Urteilen menschlicher Rater. Sie dient als Eichnorm.
Rater
siteQualityStddevB/C
Standardabweichung der Qualität über eine Site. Sie misst die Konsistenz.
Rater
Strafe & Spam10 Felder
navDemotionB
Abzug für schlechte Nutzerführung und Navigation.
Muster
anchorMismatchB
Anchor-Text passt nicht zum Ziel der Verlinkung.
Link
serpDemotionB
Abzug, der aus dem Verhalten auf der Ergebnisseite (SERP) abgeleitet wird.
Verhalten
clutterScoreB
Maß für Layout-Überladung und Ablenkung.
Muster
scamnessB
Wie nah eine Seite an Betrug oder Scam liegt.
Muster
unauthoritativeScoreB
Fehlende Autoritativität.
Muster
BabyPandaV2B/O
Site-weite Abstufung für dünne oder minderwertige Inhalte, geerbt von Panda.
Rater
phraseAnchorSpamPenaltyB
Strafe für überoptimierte Anchor-Phrasen.
Link
IsAnchorBayesSpamB
Ja/Nein-Flag eines Bayes-Klassifikators für Anchor-Spam.
Link
hostAgeB/C
Alter des Hosts. Junge Hosts erhalten weniger Vertrauensvorschuss.
Muster
Index & Infrastruktur4 Felder
scaledSelectionTierRankB/C
Rang für die Auswahl des Index-Tiers. Die Werte reichen von 0 bis 32767, dem 16-Bit-Maximum.
Komposit
crawl capacity × demandO
Produkt aus zwei Faktoren: was der Server verträgt und wie sehr Google die URLs abrufen will.
Verhalten
RankEmbedBERTB/O
BERT-basiertes Embedding (numerische Darstellung von Text) für tieferes Anfrageverständnis.
Sprache
Mustang / Ascorer / SuperRootB/C
Infrastruktur für Scoring und Serving sowie ein Kompositor. Sie bewertet nichts.
Infrastruktur
Frische4 Felder
bylineDateB
Sichtbar ausgewiesenes Datum. Es lässt sich billig fälschen.
Muster
syntacticDateB
Aus URL, Markup oder Timestamp extrahiert. Das lässt sich billig fälschen.
Muster
semanticDateB
Aus dem Inhalt erschlossen. Fälschen lässt es sich nur durch echte Aktualisierung.
Muster
FreshnessTwiddler / RealTimeBoostB
Aktualitäts-Auftrieb (QDF, Query Deserves Freshness) bzw. kurzlebige Echtzeit-Spitzen.
Muster
§E
System-Detail
Alle 25 Systeme mit den Spalten der Matrix. Mechanik zeigt das technische Innenleben, Klartext stellt die strategische Konsequenz voran.
Googles offizielle Helpful-Content-Best-Practices, zugeordnet zu den offiziell benannten Ranking-Systemen. Die Zuordnung selbst ist unsere Einschätzung [C]. Beide Enden sind von Google dokumentiert [O].
Zuordnung = unsere Einschätzung [C] · Beide Enden von Google dokumentiert [O] · Leak-Felder [B]/[A] in optionaler Vertiefung
Originäre Informationen, eigene Recherche oder Analyse; substanzielle, vollständige Behandlung des Themas, die über das Offensichtliche hinausgeht — nicht bloß Zusammengefasstes oder Umgeschriebenes.
Offizielle Unterlegung
Hoch
Rater-Beteiligung●Direkt
chard, OriginalContentScore und contentEffort sind direkt an den Urteilen menschlicher Rater kalibriert, also der Menschen, die Suchergebnisse beurteilen.
Die am besten belegte Gruppe: substanzieller Inhalt aus erster Hand bedient mehrere offizielle Systeme gleichzeitig.
Mechanische Vertiefung
Leak-Felder — von Google nicht offiziell bestätigt.
OriginalContentScore[B]
contentEffort[B]
chardScore[B]
Inhalte für Menschen, nicht primär für Suchmaschinen; keine Massen- oder automatisierte Produktion ohne Mehrwert; kein Inhalt, der nur existiert, um Traffic abzugreifen.
Offizielle Unterlegung
Mittel
Rater-Beteiligung●Direkt
Helpful-Content-System und Panda sind an Qualitätsurteilen menschlicher Rater kalibriert.
Adressiert unter anderem skalierten Content-Missbrauch, also massenhaft erzeugte Inhalte, die vor allem Rankings manipulieren sollen.
Strafseite der Substanz-Gruppe: dieselbe Eigenschaft, als Demotion betrachtet, also als Abstufung im Ranking.
Mechanische Vertiefung
Leak-Felder — von Google nicht offiziell bestätigt.
Panda / BabyPandaV2[B]
niedriger contentEffort (Risikomarker)[B]
Der Inhalt erfüllt, wonach jemand tatsächlich sucht, und hinterlässt das Gefühl, gut bedient worden zu sein — klare Suchintention getroffen.
Offizielle Unterlegung
Hoch
Rater-Beteiligung◐Indirekt
Neural Matching, RankBrain und BERT sind algorithmisch. Rater bestätigen indirekt über das Needs-Met-Urteil, also die Bewertung, wie gut ein Ergebnis das Bedürfnis der Suchenden trifft.
Die offiziellen Systeme verstehen hier Suchanfragen und Bedeutung. Ob Nutzer zufrieden waren, bestätigt ihr Verhalten (NavBoost, das System, das Klicks aus der Suche auswertet), das teils außerhalb des Textes liegt.
Mechanische Vertiefung
Leak-Felder — von Google nicht offiziell bestätigt.
NavBoost / Glue (goodClicks, lastLongestClicks)[B]Ein aus Nutzerverhalten gemessener Ersatzwert für Needs Met (wie gut ein Ergebnis das Bedürfnis der Suchenden trifft). Text allein erzeugt ihn nicht. Er wird über echte Zufriedenheit verdient.
Sauber produziert: frei von Fehlern, nicht nachlässig erstellt, ohne störende/aufdringliche Werbung, gut nutzbar auch auf dem Smartphone.
Offizielle Unterlegung
Mittel
Rater-Beteiligung–Keine
Page Experience beruht auf technischen Signalen — Rater sind nicht direkt beteiligt.
Reputation und Empfehlung, abgelesen daran, wer auf wen verlinkt.
Das lässt sich teils nur mit der Zeit verdienen und durch das, was andere über die Seite sagen, nicht allein durch Schreiben.
Mechanische Vertiefung
Leak-Felder — von Google nicht offiziell bestätigt.
NSR / siteAuthority[B]
Topic-Embeddings (siteFocusScore)[B]
IS-Score (Information Satisfaction)[A]
Klar, wer den Inhalt erstellt hat und warum; der Verantwortliche/Autor ist erkennbar und vertrauenswürdig; bei YMYL: Genauigkeit und Verlässlichkeit als zentrale E-E-A-T-Komponente.
Offizielle Unterlegung
Niedrig
Rater-Beteiligung●Direkt
Stärkste Abhängigkeit von menschlichen Ratern: Trust und Verantwortlichkeit prüft Google überwiegend über deren Urteil. Kein algorithmisches Feld ersetzt das.
Einziges breites offizielles System. Es stuft Unzuverlässiges herab und hebt Autoritatives.
KERNBEFUND: Diese Praxis ist am dünnsten mit benannten offiziellen Systemen unterlegt. Verantwortlichkeit prüft Google überwiegend über das Urteil menschlicher Rater, ein abhakbares Feld gibt es nicht. Eine Strategie, die auf bloßen Markern beruht, wirkt hier nicht. Hier zählt echte Substanz am meisten.
Mechanische Vertiefung
Leak-Felder — von Google nicht offiziell bestätigt.
unauthoritativeScore[B]
Trust-Demotions (QualityBoost)[B]
Bei zeitkritischen Themen ist der Inhalt aktuell und wird bei Bedarf gepflegt und aktualisiert.
Offizielle Unterlegung
Mittel
Rater-Beteiligung–Keine
Freshness-Systeme arbeiten algorithmisch mit Datumssignalen. Sie sind nicht an Rater-Urteilen kalibriert.
Verhindert übermäßigen Kredit für Domains, deren Name einem Suchbegriff entspricht.
Gut abgesichert. Diese Gruppe betrifft Vermeidung: was man NICHT tun soll.
Mechanische Vertiefung
Leak-Felder — von Google nicht offiziell bestätigt.
phraseAnchorSpamPenalty / IsAnchorBayesSpam[B]
Kontext: zwei Systeme ohne Best-Practice-Äquivalent
Site-Diversity-System [O]: max. ~2 Ergebnisse je Domain in den Top-Treffern — Anzeige-Regel, kein Qualitätsurteil. Konsequenz: Konsolidierung auf eine starke URL je Suchintention.
Product-Reviews-System [O]: belohnt fundierte, original recherchierte Reviews (nur für Sites mit Reviews relevant).
Fast jede offizielle Best Practice hat mechanische Entsprechungen — oft mehrere. Aber die Dichte ist ungleich: Wo viele Systeme unterlegen (Substanz, Spam-Vermeidung, Intent), ist die Guidance hart abgesichert. Wo wenige (Verantwortlichkeit/Trust), verlässt sich Google auf Rater-Urteil und gelernte Repräsentationen — dort wirkt keine Marker-Strategie, nur echte Substanz. Mit der Guidance führen, mit den Systemen belegen — nie umgekehrt.
§G
Systemketten & Abhängigkeiten
Wähle ein System, um zu sehen, was es speist (Upstream) und wohin es fließt (Downstream). Die Rater-Verbindung zeigt, ob Quality-Rater-Urteile dieses System direkt, indirekt oder konzeptuell beeinflussen.