Thema
Qualität & Prognose
Die größte Klasse, und die, die vor dem Ranking läuft statt währenddessen: Modelle, die vorhersagen, wie ein menschlicher Rater eine Seite oder eine Site bewerten würde. Das meiste, was Leute „E-E-A-T-Signale“ nennen, liegt hier — und ebenso die Eichung, die bestimmt, woran diese Vorhersagen gemessen werden.
01Systeme8
- 06BQ* (Saldo)Q* ist eine zusammenfassende Qualitätsnote für die gesamte Website. Sie funktioniert wie ein 'Kontostand', der sich aus der Autorität der Site (siteAuthority), einem Minderqualitäts-Flag (lowQuality) und dem NSR-Gesamtwert zusammensetzt. Die Note ändert sich langsam: interne Google-Dokumente beschreiben sie als 'largely static' (weitgehend statisch). Sie ist ein träges Fundament, kein tagesaktuelles Signal.
- 07B/CNSR (+ Fallback-Vererbung)NSR (Normalized Site Rank) ist der eigentliche Qualitätskern. Er ist ein normierter Qualitäts- und Autoritätswert, der für einzelne 'Chunks' (Teilbereiche) einer Website berechnet wird. Neu hinzukommende Bereiche erben zunächst den Durchschnittswert ihrer Nachbar-Chunks ('Fallback-Vererbung'). Das historisierte Signal (predictedDefaultNsr) zeigt die Entwicklung über Zeit: Die Trajektorie zählt, nicht der heutige Einzelwert.
- 08Bchard (+ YMYL/Hoax)chard bewertet die Inhaltsqualität einzelner Seiten — kalibriert an den Urteilen menschlicher Quality Rater, die Google nach strengen Richtlinien (QRG) schult. Eine Varianz-Kennzahl zeigt an, wie sicher sich das Modell in seinem Urteil ist. Besonders scharf reagiert chard bei YMYL-Inhalten (Your Money or Your Life — Themen mit echter Lebensrelevanz wie Gesundheit, Sicherheit, Extremwetter) und bei Verdacht auf Falschinformationen.
- 09BcontentEffortEin KI-Sprachmodell schätzt, wie viel redaktionellen Aufwand und Tiefe in eine Seite geflossen ist. Das System unterscheidet zwischen oberflächlichen, maschinell generierten Inhalten und Seiten, die erkennbare Recherche, Struktur und Substanz aufweisen. Der Wert ist keine harte Messung, sondern eine Modellschätzung, die aber zunehmend zuverlässig dünne KI-Inhalte von echtem redaktionellem Engagement unterscheidet.
- 10B/Ctofu / keto / Rhubarb / SubchunksDiese Codenamen stehen für Verfeinerungssignale, die die Qualitätsschätzung auf sehr kleiner Ebene präzisieren: einzelnen Teilabschnitten (Subchunks) einer Seite. Die genaue Funktion ist aus den verfügbaren Dokumenten nicht vollständig belegt. Sie sind kein eigenständiges Hauptsystem. Sie verfeinern chard und NSR auf Abschnittsebene.
- 11B/COriginalContentScoreDieser Score misst, wie viel Erstmaterial in einem Inhalt steckt: Informationen, die nur dort zu finden sind und die eine KI nicht aus anderen Quellen rekonstruieren könnte. Je höher der Score, desto originärer der Inhalt. Es ist das nächste maschinelle Äquivalent zur E-E-A-T-Dimension 'Experience' (gelebte Erfahrung und eigene Beobachtung).
- 12AIS-Kalibrierung (Rater/QRG)Kein Live-Signal, das täglich im Ranking eingesetzt wird — sondern die Grundlage, auf der alle Qualitätsmodelle kalibriert sind. Der IS-Score (Information Satisfaction) fasst zusammen, wie gut eine Seite das Informationsbedürfnis eines Nutzers erfüllt, bewertet von geschulten menschlichen Ratern. Die QRG (Quality Rater Guidelines) sind das öffentliche Regelwerk, nach dem diese Rater urteilen.
- 13BTopic-Embeddings (Fokus/Radius)Google berechnet aus dem gesamten Textinhalt einer Website eine Art 'Themenlandkarte' (Embedding, eine mathematische Vektordarstellung des Themenraums). siteFocusScore misst, wie scharf das Themenfeld einer Site umrissen ist. siteRadius misst, wie weit sie thematisch streut. Ein kleiner Radius bedeutet: stark fokussierte Site. Das System misst thematische Konsistenz, nicht Fachkompetenz.
02Deep Dives10
- Q* und P*: Die zwei Säulen von Googles Ranking-ArchitekturDas DOJ-Verfahren offenbarte, dass Googles Ranking letztlich auf zwei Top-Level-Signale reduziert — Quality (Q*) und Popularity (P*). Das zeigt die Evidenz darüber, wie sie funktionieren.
- IS-Kalibrierung: Das Human-Rater-System, das Googles Qualitätsmodelle trainiertDer stärkste Beleg in der gesamten Matrix — DOJ/Eid-Material bestätigt das Rater-System, das jedes Qualitätssignal kalibriert, das Google nutzt
- chard: Googles seiten-level Content-Qualitäts-ModellDas Leak-Feld, das einzelne Seiten-Qualität bewertet — kalibriert durch Human Rater, einspeisend in NSR, und warum YMYL-Seiten strengere Standards haben
- OriginalContentScore: Wie Google Content-Originalität misstDas Leak-Feld, das misst, wie viel originelles Material ein Dokument enthält — Information, die nur dort zu finden ist und die eine KI nicht aus anderen Quellen rekonstruieren könnte
- contentEffort: Wie Google redaktionellen Aufwand schätztDas KI-Modell, das schätzt, wie viel redaktionelle Arbeit in eine Seite geflossen ist — und warum 'Aufwand' zu einem Ranking-Signal wird
- Topic-Embeddings: Wie Google versteht, worum es auf deiner Seite gehtDie Fokus-Vektoren und Radien, die thematische Relevanz bestimmen — und warum eine Wetterseite einen engen Fokus braucht, um für Wetter-Queries zu ranken
- tofu, keto, Rhubarb: Die Subchunk-Verfeinerungs-SignaleCodenamen für Verfeinerungssignale auf der granularsten Ebene, den einzelnen Unterabschnitten einer Seite. Sie sind die schwächste Evidenz in der Matrix.
- Site Reputation Abuse: Was Google in Europa ausgesetzt hat — und was nichtAusgesetzt ist im EWR die manuelle Maßnahme — was an ihre Stelle tritt, entzieht genau das, wofür bei Parasite SEO bezahlt wird · auch in Strafe & Spam
- Was guter Content ist: contentEffort und Googles weiche MetrikenEin geleaktes Feld, eine Rater-Definition, zwölf offizielle Fragen und eine Checkliste, die ausweist, was Beleg ist und was unsere Lesart.
- Links, die zählen: Fünf Link-Taktiken gegen Leak und PatenteEin vielgelesener Link-Leitfaden liest PageRank-Buckets, vertrauenswürdige Anker und Kontext-Hashes aus Googles Leak. Die Felder sind echt. Die vertrauenswürdigen Quellen sind News-Seiten, der Bucket zählt Onsite-Anker, und die Kappung liegt bei 200, nicht bei null. · auch in Strafe & Spam
03Leak-Felder14
- B
siteAuthorityAus quality_nsr destillierte Autorität. Sie wird in Q* angewandt.Q* / NSR - B
lowQualityFlag für Minderqualität, konvertiert aus quality_nsr.NsrData.Q* - B
predictedDefaultNsrBasis-Qualitätsnote, mit Verlauf gespeichert (VersionedFloatSignal), sodass die Entwicklung über die Zeit zählt.NSR - B
nsrConfidenceKonfidenz in das eigene NSR-Urteil (deprecated, also als veraltet markiert).NSR - B
chardScoreInhaltsqualitäts-Wert pro Dokument, an Urteilen menschlicher Rater kalibriert.chard - B/C
chardVarianceStreuung, also Unsicherheit, des chardScore. Ein hoher Wert bedeutet ein unsicheres Urteil.chard - B
contentEffortVon einem LLM (großes Sprachmodell) geschätzter Erstellungsaufwand und Tiefe einer Seite.contentEffort - B/C
OriginalContentScoreGrad an Originalität und Erstmaterial. Der Messwert, der Experience maschinell am nächsten kommt (ein Proxy).OCS - B/C
tofu / keto / RhubarbCodenamen für Verfeinerungs- und Delta-Signale auf Subchunk-Ebene.tofu-Familie - B
siteEmbeddingsDer Themenraum der Site, als Vektor (Zahlenreihe) dargestellt.Topic-Embeddings - B
siteFocusScoreWie scharf umrissen das Themenfeld der Site ist.Topic-Embeddings - B
siteRadiusWie weit die Site im Themenraum streut. Ein kleiner Wert heißt fokussiert.Topic-Embeddings - A
IS-ScoreInformation Satisfaction aus den Urteilen menschlicher Rater. Sie dient als Eichnorm.IS-Kalibrierung - B/C
siteQualityStddevStandardabweichung der Qualität über eine Site. Sie misst die Konsistenz.IS-Kalibrierung