Passage Ranking ist ein intelligenter Algorithmus, der einzelne Abschnitte oder Fragmente einer Seite analysiert, um ihre Relevanz für eine Suchanfrage zu bewerten.
So rankt Google einzelne Fragmente innerhalb einer Seite und nicht nur die Seite als Ganzes.
Der Algorithmus analysiert die Bedeutung eines bestimmten Absatzes oder Abschnitts und kann ihn in den Suchergebnissen anzeigen, selbst wenn das Hauptthema der Seite deutlich umfassender ist.
- Wie findet Google eine Antwort in der Mitte eines umfangreichen Artikels?
- Wie funktioniert Passage Ranking?
- Beispiel für die Funktionsweise von Passage Ranking
- Beliebte Mythen widerlegen
- Wie optimiert man Content?
- Das Konzept des Semantic Chunking
- Contextual Sandwich für Copywriter
- Jump Links
- Die Logik bei der Arbeit mit Long-Tail Keywords
- Wie überprüft man, ob ein Text für Passage Ranking optimiert ist?
- Fazit
Wie findet Google eine Antwort in der Mitte eines umfangreichen Artikels?
Stell dir vor, ein Nutzer gibt eine sehr spezifische Suchanfrage bei Google ein. Nehmen wir meine Nische als Beispiel. Wie kannst du feststellen, ob ein bestimmtes Keyword ranken wird? Wie du siehst, hat dieses Keyword eine niedrige Keyword Difficulty.
Früher zeigte die Suchmaschine einfach Seiten an, die erklärten, was keyword difficulty ist und so weiter. Heute kann Google eine exakte Antwort sogar innerhalb eines ausführlichen Guides, eines PDF-Artikels und so weiter finden.
Deshalb wurde eine Technologie namens Passage Ranking entwickelt.
Die Technologie wurde bereits vor langer Zeit entwickelt. Weißt du, ich konnte buchstäblich spüren, dass dies möglich war … Ich nannte diese Technologie früher “content islands (Content-Inseln)” und erstellte zusätzliche Content-Inseln, um diese Informationen leichter auffindbar zu machen.
Und jetzt nimmt die Bedeutung von Passage Ranking weiter zu, weil die moderne Suche immer stärker mit LLM-Modellen, AI Overviews, RAG-Systemen, AI-Assistenten und so weiter integriert wird.
Sie alle funktionieren nach demselben Prinzip. Sie finden die benötigten Informationen auf einer Seite. Sie ranken nicht mehr die gesamte Seite.
Wenn dein Content daher aus strukturierten und hochwertigen semantischen Blöcken besteht, erhältst du einen zusätzlichen Vorteil nicht nur in der klassischen Suche, sondern auch bei der Zitierung durch künstliche Intelligenz.
Wie funktioniert Passage Ranking?
Schauen wir uns ein wenig Theorie an. Google erstellt keine separate Seite für jeden Absatz und indexiert nicht jedes Fragment einer Seite als separates Dokument. Die Seite wird als Ganzes analysiert, und Google findet darin einfach einen bestimmten Abschnitt, der eine konkrete Frage beantwortet.
Ich habe dabei eine interessante Verbesserung des Workflows festgestellt: Die Verwendung expliziter benannter Anker in H2- und H3-Tags hilft Google erheblich dabei, die Dokumentstruktur zu verarbeiten. Dadurch kann die Suchmaschine direkte “jump”-Links direkt in den Suchergebnissen generieren und Nutzer direkt zum relevanten semantischen Block führen, ohne dass sie manuell durch einen umfangreichen Artikel scrollen müssen.
Google hat sich vom traditionellen Ranking hin zur Analyse semantischer Blöcke entwickelt, weil Suchmaschinen früher ein Dokument als Ganzes bewerteten. Sie bewerteten Domain Authority, Backlink-Profil, Seitenoptimierung anhand von Keywords, Nutzersignale, Textumfang, Spam Score, Content-Fluff und so weiter.
Das Hauptproblem bestand darin, dass hochwertige Experteninhalte wichtige Informationen enthielten, diese Informationen aber irgendwo tief im Content verborgen waren. Nutzer suchten nicht nach solchen Suchanfragen und sahen diese Antworten dementsprechend nie.
Passage Ranking hat es ermöglicht, dieses Problem zu lösen, und Google betrachtet eine Seite nicht mehr nur als ein einzelnes Dokument. Die Suchmaschine kann einzelne semantische Blöcke innerhalb einer Seite analysieren.
Fortschritte im Natural Language Processing bildeten die Grundlage für die Entwicklung von Passage Ranking.
Zunächst wurden BERT, MUM und andere Sprachmodelle von Google eingeführt. Dadurch lernte die Suchmaschine, nicht nur Keywords, sondern auch die gesamte Bedeutung des analysierten Textes zu verstehen.
Daher begannen die Algorithmen, den Kontext der Suchanfrage, die Nutzerintention, Beziehungen zwischen Konzepten und die semantische Ähnlichkeit zwischen einer Frage und einer Antwort innerhalb des Textes zu analysieren.
Wenn wir es vereinfachen, hat Google gelernt, eine einfache Frage zu beantworten:
“Welches Textfragment löst das Problem des Nutzers gerade am besten?”
Wenn diese Antwort innerhalb eines Artikels gefunden wird, kann dieser Abschnitt einen Vorteil in den Suchergebnissen erhalten und zu einem Kandidaten für Suchtraffic werden.
Beispiel für die Funktionsweise von Passage Ranking
Stell dir vor, wir möchten einen Artikel schreiben. Ich möchte einen Artikel mit dem Titel “The Complete Guide to Keyword Research.” schreiben. Übrigens habe ich bereits einen solchen Artikel auf meiner Website, du kannst ihn also lesen.
Und der Artikel ist insgesamt sehr lang. Ich habe ihn sogar überprüft – er umfasst mehr als 7.000 Wörter. Zugegeben, das ist ein ziemlich umfangreicher Artikel.
Und innerhalb des Artikels gibt es viele Abschnitte, zum Beispiel:
And innerhalb des Artikels gibt es viele Abschnitte, zum Beispiel:
- Warum ist Keyword-Recherche so wichtig?
- Keyword-Recherche und ihr Einfluss auf SEO
- Planung der Website-Struktur
- Möglichkeiten für Keyword-Wachstum finden
- Die wichtigsten Keyword-Arten
- Informative, kommerzielle, transaktionale und navigationsbezogene Keywords
- Keywords nach Suchvolumen
- Lokale und globale Keywords
- Keywords nach ihrer zeitlichen Relevanz
- Short-Tail-Keywords
- Long-Tail-Keywords
- Markenbezogene Keywords und nicht markenbezogene Keywords
- Suchintention
- So bestimmst du die Suchintention
- Tool zur Identifizierung der Suchintention
Und so weiter.
Mit anderen Worten handelt es sich um einen sehr umfangreichen Artikel mit einer großen Anzahl von Überschriften und semantischen Blöcken.
Und dann gibt ein Nutzer eine spezifische Suchanfrage ein: what are non-branded keywords (was sind Non-Branded Keywords?) oder how to conduct keyword research (wie führt man Keyword Research durch?).
Früher musste man zu diesem Thema einen hochspezialisierten Artikel schreiben, aber heute kannst du einen großen Artikel schreiben, und bestimmte Fragmente dieses Artikels liefern die Antwort auf die Frage des Nutzers.
Beliebte Mythen widerlegen
Beginnen wir mit der Tatsache, dass Google Passage Ranking kein separater Index ist. Google speichert nicht jeden Absatz als separate Seite. Das Dokument wird weiterhin als Ganzes indexiert, aber während der Analyse- und Rankingphase der Suchergebnisse verwendet Passage Ranking seinen Algorithmus, um das wertvollste Element innerhalb des Dokuments zu finden.
Passage Ranking ist nicht dasselbe wie ein Featured Snippet. Das sind zwei völlig unterschiedliche Dinge. Passage Ranking bewertet die Relevanz eines Fragments, während ein Featured Snippet lediglich die Art und Weise ist, wie dieses Ergebnis in der Suche angezeigt wird.
Dieses Fragment kann an Passage Ranking teilnehmen, ohne in einem Featured Snippet zu erscheinen. Und umgekehrt.
Daher sollte man sagen, dass ein Mechanismus für das Verständnis des Contents verantwortlich ist, während der andere Mechanismus dafür verantwortlich ist, wie dieser Content den Nutzern in den Suchergebnissen angezeigt wird.
Long-Form Content funktioniert nicht
Das ist ein weiterer verbreiteter Mythos. Und weißt du, er stimmt teilweise.
Wir haben bei einigen Websites festgestellt, dass eine Reduzierung der Wortanzahl uns zu besseren Rankings verholfen hat. Das geschah jedoch nicht wegen der geringeren Wortanzahl selbst. Wir haben einfach unnötigen Fluff entfernt und aufgehört, die Seite mit nutzlosem Material zu überladen.
Wir haben das Wasser aus dem Schwamm gedrückt und nur das Wichtigste behalten.
Wenn du jedoch einen Guide vollständig abdecken möchtest, wird ein hochwertiger Long-Form-Artikel Traffic von einer großen Anzahl von Keywords mit niedrigem und mittlerem Search Volume erhalten.
Daher ist beim Erstellen eines Long-Form-Artikels eine gute Struktur das Wichtigste, während die Anzahl der Wörter keine entscheidende Rolle mehr spielt.
Wie optimiert man Content?
Versuchen wir, einen universellen Guide zu erstellen, der für die meisten Nischen funktioniert.
Verwende H2- und H3-Überschriften
Dies ist weiterhin eine gute Möglichkeit, nicht nur Keywords einzubinden, sondern sie auch als semantische Marker zu verwenden, da jedes Unterthema eine eigene Überschrift haben sollte.
Deine Struktur wird sehr schlecht sein, wenn du einen riesigen Text mit 2.000 Wörtern ohne Überschriften hast und dich im gesamten Artikel von einem Thema zum nächsten bewegst.
Absätze sollten in sich geschlossen sein
Stelle sicher, dass Google die Bedeutung eines Blocks verstehen kann, ohne den gesamten Artikel lesen zu müssen. Lass einen Gedanken nicht unvollendet, sondern schließe den Absatz logisch ab.
Ein Absatz – eine Idee
Manchmal beginnen wir beim Schreiben, über eine Sache zu sprechen, erinnern uns dann an zusätzliche Details, gehen tiefer darauf ein und verlieren schließlich den Hauptpunkt.
Befolge daher das Prinzip “one question — one answer (eine Frage – eine Antwort)” und stelle sicher, dass die Kernaussage innerhalb des Absatzes enthalten ist.
Dadurch wird der Text nicht nur für Algorithmen, sondern auch für Nutzer leichter verständlich.
Verwende Listen
Ja, ja, ich weiß, dass wir alle nach dem Aufkommen von AI-Detektoren Angst vor Listen bekommen haben, weil diese unsere Listen als Inhalte identifizieren, die nicht von einem Menschen geschrieben wurden.
Aber ich bin auch ein Mensch und ich mag Listen ebenfalls. Und ich mag es, wenn ein Artikel mit Listen strukturiert ist.
Anstatt daher lange Aufzählungen innerhalb des Textes zu verwenden, kannst du Folgendes verwenden:
- Aufzählungslisten (Bulleted lists)
- Nummerierte Listen (Numbered lists)
- Sequenzielle Listen zur Beschreibung von Phasen oder Prozessschritten (Sequential lists when describing stages or steps in a process)
Du kannst auch Checklisten verwenden.
Dadurch lassen sich Informationen auf einer Seite leichter erfassen.
Elemente wie Listen und Tabellen erscheinen außerdem sehr häufig in erweiterten Suchergebnis-Features.
Tabellen erstellen
Ja, und hier sprechen wir wieder über die Angst vor AI-Detektoren, denn genau wie bei Listen reagieren sie auch auf eine große Anzahl von Tabellen.
Tabellen helfen uns jedoch dabei, Daten in einem kompakten Format darzustellen: “before and after (Vorher und Nachher)”, wichtige Vorteile und so weiter.
Daher werden Tabellen sowohl von Nutzern als auch von Algorithmen weiterhin gut angenommen.
Vielleicht solltest du nicht zu viele davon erstellen und sie nicht mit einer großen Anzahl von Spalten versehen, damit sie leicht konsumierbar bleiben.
Fragen und Antworten
Verwende einen Abschnitt mit Questions and Answers (Fragen und Antworten). Dies ist eine Möglichkeit, Fragen zu beantworten, die Nutzer nach dem Lesen des Artikels haben könnten.
Die Bedeutung von Information Gain
Ich habe einen separaten Artikel über Information Gain. Du kannst ihn lesen, aber wir müssen definitiv anerkennen, dass ein weiterer sehr wichtiger Trend entstanden ist.
Wir können Artikel nicht mehr einfach umschreiben.
Wenn alle Websites dieselbe Antwort liefern, muss Google die Inhalte finden, die einen größeren zusätzlichen Mehrwert bieten.
Wenn dein Material daher Research, Beispiele, Case Studies, Statistiken oder deine eigenen Erfahrungen enthält, solltest du diese Materialien in den Artikel aufnehmen.
Denn Passage Ranking hilft dabei, die Antwort zu finden, während Information Gain dabei hilft, die beste Antwort zu finden.
Das Konzept des Semantic Chunking
Ich halte es für wichtig zu verstehen, wie Such-Crawler und Systeme wie Passage Ranking und AI Overviews Passagen technisch verarbeiten.
So funktioniert es. Algorithmen teilen lange Dokumente in sogenannte Chunks auf. Dabei handelt es sich um semantische Blöcke einer bestimmten Größe, normalerweise zwischen 200 und 500 Wörtern.
Wenn ein Absatz zu kurz ist – weniger als 50 Wörter –, verfügt der Crawler möglicherweise nicht über genügend Kontext, um eine bestimmte Suchanfrage zu beantworten. Wenn ein Abschnitt dagegen aus mehr als 600 Wörtern ohne Zwischenüberschriften oder Struktur besteht, kann sein semantisches Gewicht verwässert werden und der Passage-Ranking-Algorithmus ist möglicherweise nicht in der Lage, die genaue Aussage aus diesem Text zu extrahieren.
Contextual Sandwich für Copywriter
Wir haben bereits darüber gesprochen, wie man Absätze optimiert, aber wir benötigen auch eine klare und einfache Schreibanleitung für Copywriter.
Wir können das Contextual-Sandwich-Prinzip verwenden. Der erste Satz eines Absatzes sollte eine direkte, klare und einfache Antwort liefern. Du kannst dir ansehen, wie Wikipedia das macht. Dort wird die Antwort direkt im ersten Satz präsentiert.
Ich formatiere diesen Block auch häufig als Zitat, um strukturierten Content für Such-Crawler bereitzustellen.
Im ersten Satz geben wir eine direkte und sehr klare Antwort auf die Frage. Die folgenden zwei oder drei Sätze entwickeln den Gedanken weiter und liefern die wichtigsten Belege. Sie enthalten Zahlen, Fakten und Beispiele.
Der letzte Satz des Absatzes sollte eine klare Schlussfolgerung enthalten.
Dadurch wird Content, der nach dieser Struktur geschrieben ist, mit größerer Wahrscheinlichkeit von Passage Ranking und AI Overviews extrahiert, weil diese Systeme seine Bedeutung leichter verstehen.
Jump Links
Erwähnenswert ist außerdem, dass benannte Anker in H2- und H3-Überschriften Google erheblich helfen.
Die meisten Artikel, beispielsweise in WordPress, können automatische Plugins verwenden. Diese Plugins erzeugen jedoch manchmal chaotische Heading-Anker, die nicht ideal sind.
Viel besser ist es, wenn das Inhaltsverzeichnis mithilfe von Ankern erstellt wird, die mit den Namen der Überschriften übereinstimmen und über saubere, manuell erstellte, für Menschen lesbare IDs verfügen, die die Search Intent korrekt widerspiegeln.
Zum Beispiel ist es besser, statt id=”98234″ Folgendes zu verwenden: id=”keyword-difficulty-calculation” (For example, instead of id=”98234″ it is better to do this: id=”keyword-difficulty-calculation”)
Dadurch kann Google Jump Links direkt in den Suchergebnissen anzeigen. Wir können dieses Verhalten in Google Search Console verfolgen, indem wir die Performance-Berichte nach URLs filtern, die das “#” Symbol enthalten.
Ich zeige dir ein Beispiel anhand eines meiner Artikel:
Die Logik bei der Arbeit mit Long-Tail Keywords
Dank Passage Ranking müssen wir nicht mehr Dutzende kleiner Artikel erstellen, die auf jede einzelne Micro-Query abzielen.
Stattdessen reicht es aus, einen gut strukturierten, umfassenden Guide zu veröffentlichen – einen soliden Long-Form-Artikel.
Der Algorithmus identifiziert darin die relevanten Passagen, ordnet sie Long-Tail-Suchanfragen zu und ermöglicht es diesem Hub-Artikel, von einer einzigen Seite aus eine große Menge an zielgerichtetem Traffic zu generieren.
Wie überprüft man, ob ein Text für Passage Ranking optimiert ist?
Ich gebe dir eine kurze Checkliste, mit der du deinen Content bewerten kannst. Stelle dir diese fünf einfachen Fragen.
Passage-Ranking-Checkliste
- Enthalten deine H2- oder H3-Überschriften Suchanfragen?
- Ist der Absatz eine vollständige Antwort?
- Enthält der Absatz konkrete Angaben: Zahlen, Beispiele, Fakten, Anweisungen oder Tabellen?
- Verwendest du unnötige Wörter?
Entferne alle Formulierungen, die unnötige Wörter hinzufügen. Entferne sie kompromisslos aus dem Text.
Ist der aktuelle Abschnitt verständlich, ohne die vorherigen Absätze zu lesen?
Wenn eine Person auf einem bestimmten Block landet und dort die benötigten Informationen findet, bedeutet das, dass sie die Bedeutung verstehen kann, ohne den gesamten Artikel lesen zu müssen.
Fazit
Passage Ranking hat den gesamten Ansatz zur Content-Erstellung verändert, weil Google heute eine Seite nicht mehr nur als Ganzes bewertet und gelernt hat, die semantischen Blöcke innerhalb einer Seite zu lesen.
Wenn du Content erstellen möchtest, der in den Suchergebnissen erfolgreich ist, verwende nicht einfach die richtigen Wörter, sondern liefere Antworten auf konkrete Fragen.
Alles hat sich längst von der Dokumentoptimierung hin zur Wissensoptimierung entwickelt, und jeder Abschnitt eines Artikels wird zu einem potenziellen Einstiegspunkt aus der Suche.
Je strukturierter und nützlicher dein Content und deine semantischen Blöcke daher sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, organischen Traffic zu erhalten.
Und im modernen Zeitalter von AI Overviews, RAG-Systemen und künstlichen Assistenten ist dieser Ansatz bereits zum Standard geworden, und du solltest hinter diesen Trends nicht zurückbleiben.
Der Content der Zukunft besteht nicht mehr aus Inhalten, die rund um Keywords und eine bestimmte Wortanzahl geschrieben werden, sondern aus einer Sammlung klarer Expertenantworten und Empfehlungen, die in einer logischen Struktur miteinander verbunden sind.
Ich möchte abschließend sagen, dass im Zeitalter der vertikalen Suche und der groß angelegten Dokumentindexierung die Wissensoptimierung die Dokumentoptimierung ersetzt hat.
Heute ist nicht entscheidend, wie viel du auf einer Seite geschrieben hast, sondern was du tatsächlich gesagt hast. Je logischer dein Content strukturiert ist, desto größer sind deine Chancen, in den Suchergebnissen zitiert zu werden.
Das war’s von mir. Vielen Dank fürs Lesen des Artikels. Lies auch die anderen Artikel auf meiner Website.
