Passage Ranking

Passage Ranking is een intelligent algoritme dat is ontworpen om afzonderlijke secties of fragmenten van een pagina te analyseren en hun relevantie voor een zoekopdracht te beoordelen.

Zo rangschikt Google afzonderlijke fragmenten binnen een pagina, en niet alleen de pagina als geheel.

Het algoritme analyseert de betekenis van een specifieke alinea of sectie en kan deze in de zoekresultaten tonen, zelfs als het hoofdonderwerp van de pagina veel breder is.

Hoe vindt Google een antwoord in het midden van een enorm artikel?

Stel je voor dat een gebruiker een zeer specifieke zoekopdracht invoert in Google. Laten we mijn niche als voorbeeld nemen. Hoe kun je bepalen of een bepaald zoekwoord zal ranken? Zoals je begrijpt, heeft dit zoekwoord een lage Zoekwoordmoeilijkheid.

Vroeger liet de zoekmachine simpelweg pagina’s zien die uitlegden wat Zoekwoordmoeilijkheid is enzovoort. Nu kan Google een exact antwoord vinden, zelfs binnen een uitgebreide handleiding, een PDF-artikel enzovoort.

Daarom werd een technologie ontwikkeld die Passage Ranking wordt genoemd.

De technologie werd al behoorlijk lang geleden ontwikkeld. Weet je, ik kon het letterlijk met mijn vingertoppen aanvoelen dat dit mogelijk was… Ik noemde deze technologie vroeger “contenteilanden” en creëerde aanvullende contenteilanden om deze informatie gemakkelijker vindbaar te maken.

En nu wordt het belang van Passage Ranking alleen maar groter, omdat moderne zoektechnologie steeds sterker wordt geïntegreerd met LLM-modellen, AI Overviews, RAG-systemen, AI-assistenten enzovoort.

Ze werken allemaal volgens hetzelfde principe. Ze vinden de benodigde informatie op een pagina. Ze rangschikken niet langer alleen de volledige pagina.

Als je content daarom bestaat uit gestructureerde en hoogwaardige semantische blokken, krijg je een extra voordeel, niet alleen in de klassieke zoekresultaten, maar ook wanneer je door kunstmatige intelligentie wordt geciteerd.

Hoe werkt Passage Ranking?

Laten we eerst een beetje theorie bekijken. Google maakt niet voor elke alinea een afzonderlijke pagina en indexeert niet elk fragment op een pagina als een afzonderlijk document. De pagina wordt als geheel geanalyseerd en Google zoekt eenvoudigweg naar een specifieke sectie op de pagina die een smalle vraag beantwoordt.

 

Ik heb hier een interessante verbetering in de workflow opgemerkt: het gebruik van expliciete named anchors in H2- en H3-tags helpt Google aanzienlijk bij het verwerken van de documentstructuur. Hierdoor kan de zoekmachine directe “jump”-links in de zoekresultaten genereren, zodat gebruikers rechtstreeks naar het relevante semantische blok worden geleid zonder handmatig door een enorm artikel te hoeven scrollen.

Google is overgestapt van traditionele ranking naar de analyse van semantische blokken, omdat zoekmachines vroeger een document als geheel beoordeelden. Ze beoordeelden domeinautoriteit, backlinkprofiel, pagina-optimalisatie op basis van zoekwoorden, gebruikerssignalen, tekstvolume, spamscore, overbodige content enzovoort.

Het belangrijkste probleem was dat hoogwaardige content van experts belangrijke informatie bevatte, maar dat deze informatie ergens diep in de content verborgen kon zijn. Gebruikers zochten niet naar dergelijke specifieke vragen en zagen die antwoorden daardoor nooit.

Passage Ranking maakte het mogelijk om dit probleem op te lossen. Google ziet een pagina niet langer alleen als één document, maar kan afzonderlijke semantische blokken binnen de pagina analyseren.

Vooruitgang op het gebied van natuurlijke taalverwerking vormde de basis voor de ontwikkeling van Passage Ranking.

Eerst werden BERT, MUM en andere taalmodellen van Google geïntroduceerd. Daardoor leerde de zoekmachine niet alleen zoekwoorden te begrijpen, maar ook de volledige betekenis van de geanalyseerde tekst.

Daarom begonnen de algoritmen de context van de zoekopdracht, de Zoekintentie, relaties tussen concepten en de semantische overeenkomst tussen een vraag en een antwoord in de tekst te analyseren.

Als we het vereenvoudigen, leerde Google één eenvoudige vraag te beantwoorden:

“Welk tekstfragment lost het probleem van de gebruiker op dit moment het beste op?”

Als dat antwoord in een artikel wordt gevonden, kan die sectie een voordeel krijgen in de zoekresultaten en in aanmerking komen om zoekverkeer te ontvangen.

Voorbeeld van hoe Passage Ranking werkt

Stel dat we een artikel willen schrijven. Ik wil een artikel schrijven met de titel “De complete gids voor zoekwoordonderzoek.” Overigens heb ik al zo’n artikel op mijn website, dus je kunt het lezen.

En het artikel is in totaal erg lang. Ik heb het zelfs gecontroleerd: het bevat meer dan 7.000 woorden. Geef toe, dat is behoorlijk lang.

En binnen het artikel staan veel secties, bijvoorbeeld:

• Waarom is zoekwoordonderzoek zo belangrijk?
• Zoekwoordonderzoek en de impact ervan op SEO
• Website-structuur plannen
• Kansen voor zoekwoordgroei vinden
• Belangrijkste soorten zoekwoorden
• Informatieve, commerciële, transactionele en navigerende zoekwoorden
• Zoekwoorden op basis van Zoekvolume
• Lokale en globale zoekwoorden
• Zoekwoorden op basis van relevantie in de loop van de tijd
• Short-tail-zoekwoorden
• Long-tail-zoekwoorden
• Branded en non-branded zoekwoorden
• Zoekintentie
• Hoe bepaal je Zoekintentie?
• Checker voor intentie-identificatie

Enzovoort.

Met andere woorden: het is een zeer groot artikel met een groot aantal koppen en semantische blokken.

En vervolgens voert een gebruiker een specifieke zoekopdracht in: wat zijn non-branded zoekwoorden of hoe voer je zoekwoordonderzoek uit?

Vroeger was het noodzakelijk om een zeer gespecialiseerd artikel over dat onderwerp te schrijven. Nu kun je één groot artikel schrijven, waarbij bepaalde fragmenten van dat artikel het antwoord op de vraag van de gebruiker geven.

Populaire mythes ontkracht

Laten we beginnen met het feit dat Google Passage Ranking geen afzonderlijke index is. Google slaat niet elke alinea op als een afzonderlijke pagina. Het document wordt nog steeds als geheel geïndexeerd, maar tijdens de analyse en het rangschikken van de zoekresultaten gebruikt Passage Ranking zijn algoritme om het meest waardevolle element binnen het document te vinden.

Passage Ranking is niet hetzelfde als een Featured Snippet. Dit zijn twee volledig verschillende dingen. Passage Ranking beoordeelt de relevantie van een fragment, terwijl een Featured Snippet simpelweg de manier is waarop dat resultaat in de zoekresultaten wordt weergegeven.

Dat fragment kan deelnemen aan Passage Ranking zonder in een Featured Snippet te verschijnen. En omgekeerd.

Daarom kunnen we stellen dat het ene mechanisme verantwoordelijk is voor het begrijpen van content, terwijl het andere mechanisme verantwoordelijk is voor de manier waarop die content aan gebruikers in de zoekresultaten wordt weergegeven.

Long-form content werkt niet

Dit is nog een populaire mythe. En weet je, het is gedeeltelijk waar.

We merkten bij sommige websites dat het verminderen van het aantal woorden ons hielp om beter te ranken. Maar dit gebeurde niet vanwege de vermindering van het aantal woorden zelf. We verwijderden simpelweg onnodige overbodige content en stopten met het vullen van de pagina met nutteloze informatie.

We persten het water uit de spons en hielden alleen de belangrijkste dingen over.

Maar als je een handleiding volledig wilt behandelen, zal een hoogwaardig long-form-artikel verkeer ontvangen van een enorm aantal zoekwoorden met een laag en gemiddeld zoekvolume.

Daarom is een goede structuur het belangrijkste bij het maken van een long-form-artikel. Het aantal woorden is niet langer doorslaggevend.

Hoe optimaliseer je content?

Laten we proberen een universele handleiding te maken die voor de meeste niches werkt.

Gebruik H2- en H3-koppen

Dit is nog steeds een goede manier om niet alleen zoekwoorden op te nemen, maar ze ook als semantische markeringen te gebruiken, omdat elk subonderwerp zijn eigen kop zou moeten hebben.

Je structuur zal zeer zwak zijn als je een enorme tekst van 2.000 woorden hebt zonder koppen, terwijl je in het hele artikel voortdurend van het ene onderwerp naar het andere springt.

Alinea’s moeten zelfstandig te begrijpen zijn

Zorg ervoor dat Google de betekenis van een blok kan begrijpen zonder het volledige artikel te hoeven lezen. Laat een gedachte niet onafgemaakt; maak de alinea logisch compleet.

Eén alinea — één idee

Soms beginnen we tijdens het schrijven over één onderwerp, herinneren we ons aanvullende details, gaan we daar dieper op in en verliezen we uiteindelijk het belangrijkste punt uit het oog.

Volg daarom het principe “één vraag — één antwoord” en zorg ervoor dat het belangrijkste idee in de alinea staat.

Hierdoor wordt de tekst niet alleen voor algoritmen, maar ook voor gebruikers gemakkelijker te begrijpen.

Gebruik lijsten

Ja, ja, ik weet dat we allemaal bang zijn geworden voor lijsten sinds AI-detectors onze lijsten begonnen te identificeren als content die niet door een mens was geschreven.

Maar ik ben ook een mens en ik houd ook van lijsten. En ik vind het prettig wanneer een artikel met lijsten wordt gestructureerd.

Gebruik daarom in plaats van lange opsommingen binnen de tekst:

• Opsommingen met bullets
• Genummerde lijsten
• Stapsgewijze lijsten bij het beschrijven van fasen of stappen in een proces

Je kunt ook checklists gebruiken.

Hierdoor wordt informatie op een pagina gemakkelijker te consumeren.

Elementen zoals lijsten en tabellen verschijnen ook zeer vaak in uitgebreide functies van de zoekresultaten.

Tabellen maken

Ja, en hier hebben we het weer over de angst voor AI-detectors, want net als bij lijsten reageren ze ook op een groot aantal tabellen.

Maar tabellen helpen ons om gegevens in een compact formaat te presenteren: “voor en na”, belangrijkste voordelen enzovoort.

Daarom worden tabellen nog steeds goed ontvangen door zowel gebruikers als algoritmen.

Misschien moet je er niet te veel maken en moet je ze niet met een groot aantal kolommen opbouwen, zodat ze gemakkelijk te consumeren blijven.

Vragen en antwoorden

Gebruik een sectie met vragen en antwoorden. Dit is een mogelijkheid om vragen te beantwoorden die gebruikers na het lezen van het artikel kunnen hebben.

Het belang van Information Gain

Ik heb een apart artikel over Information Gain. Je kunt het lezen, maar we moeten zeker erkennen dat er nog een zeer belangrijke trend is ontstaan.

We kunnen artikelen niet langer simpelweg herschrijven.

Als alle websites hetzelfde antwoord geven, wordt Google gedwongen om content te vinden die meer aanvullende waarde biedt.

Als je materiaal daarom onderzoek, voorbeelden, casestudy’s, statistieken of je eigen unieke ervaring bevat, voeg deze materialen dan aan het artikel toe.

Omdat Passage Ranking helpt om het antwoord te vinden, terwijl Information Gain helpt om het beste antwoord te vinden.

Het concept van semantische chunking

Ik denk dat het belangrijk is om te begrijpen hoe zoekcrawlers en systemen zoals Passage Ranking en AI Overviews passages technisch verwerken.

Zo werkt het. Algoritmen splitsen lange documenten op in zogenaamde chunks. Dit zijn semantische blokken van een bepaalde omvang, meestal tussen 200 en 500 woorden.

Als een alinea te kort is — minder dan 50 woorden — heeft de crawler mogelijk niet genoeg context om een specifieke zoekopdracht te beantwoorden. Aan de andere kant kan, als een sectie uit meer dan 600 woorden bestaat zonder subkoppen of structuur, het semantische gewicht ervan verwateren en kan het Passage Ranking-algoritme mogelijk niet het exacte idee uit die tekst halen.

Het Contextuele Sandwich voor copywriters

We hebben al besproken hoe je alinea’s optimaliseert, maar we hebben ook een duidelijke en eenvoudige schrijfrichtlijn voor copywriters nodig.

We kunnen het Contextuele Sandwich-principe gebruiken. De eerste zin van een alinea moet een direct, duidelijk en eenvoudig antwoord geven. Je kunt kijken naar hoe Wikipedia dit doet. Daar wordt het antwoord onmiddellijk in de eerste zin gegeven.

Ik formatteer dit blok ook vaak als een citaat om gestructureerde content voor zoekcrawlers te bieden.

In de eerste zin geven we een direct en zeer duidelijk antwoord op de vraag. De volgende twee of drie zinnen ontwikkelen het idee en leveren het belangrijkste bewijs. Ze bevatten cijfers, feiten en voorbeelden.

De laatste zin van de alinea moet een duidelijke conclusie bevatten.

Als gevolg daarvan heeft content die volgens deze structuur is geschreven een grotere kans om door Passage Ranking en AI Overviews te worden geëxtraheerd, omdat deze systemen de betekenis ervan gemakkelijker begrijpen.

Jump-links

Het is ook de moeite waard om te vermelden dat named anchors in H2- en H3-koppen Google aanzienlijk helpen.

De meeste artikelen, bijvoorbeeld in WordPress, kunnen automatische plugins gebruiken. Deze plugins genereren echter soms chaotische heading-anchors die niet ideaal zijn.

Het is veel beter wanneer de inhoudsopgave wordt gegenereerd met anchors die overeenkomen met de namen van de koppen en schone, handmatig geschreven, voor mensen leesbare ID’s hebben die de zoekintentie nauwkeurig weerspiegelen.

In plaats van bijvoorbeeld id=”98234″ kun je beter dit gebruiken: id=”keyword-difficulty-calculation”

Dit helpt Google om jump-links rechtstreeks in de zoekresultaten weer te geven. We kunnen dit gedrag volgen in Google Search Console door prestatierapporten te filteren op URL’s die het “#” -symbool bevatten.

Ik zal je een voorbeeld laten zien aan de hand van een van mijn artikelen:

De logica van werken met long-tail-zoekwoorden

Dankzij Passage Ranking hoeven we niet langer tientallen kleine artikelen te maken die zich richten op elke microzoekopdracht.

In plaats daarvan is het voldoende om één goed gestructureerde, uitgebreide handleiding te publiceren — een sterk long-form-artikel.

Het algoritme identificeert de relevante passages daarin, koppelt ze aan long-tail-zoekopdrachten en zorgt ervoor dat het hubartikel veel gericht verkeer vanaf één pagina kan aantrekken.

Hoe controleer je of een tekst is geoptimaliseerd voor Passage Ranking?

Ik geef je een korte checklist waarmee je je content kunt beoordelen. Stel jezelf deze vijf eenvoudige vragen.

Checklist voor Passage Ranking

• Bevatten je H2- of H3-koppen zoekopdrachten?
• Is de alinea een volledig antwoord?
• Bevat de alinea specifieke informatie: cijfers, voorbeelden, feiten, instructies of tabellen?
• Gebruik je onnodige woorden?

Verwijder alle formuleringen die onnodige woorden toevoegen. Haal ze genadeloos uit de tekst.

Is de huidige sectie begrijpelijk zonder de vorige alinea’s te lezen?

Als iemand op een specifiek blok terechtkomt en daar de benodigde informatie vindt, betekent dit dat hij de betekenis kan begrijpen zonder het volledige artikel te lezen.

Conclusie

Passage Ranking heeft de volledige aanpak van contentcreatie veranderd, omdat Google tegenwoordig een pagina niet langer alleen als geheel beoordeelt en heeft geleerd om de semantische blokken binnen een pagina te lezen.

Als je content wilt creëren die de zoekresultaten wint, gebruik dan niet alleen de juiste woorden, maar geef antwoorden op specifieke vragen.

Alles is allang verschoven van documentoptimalisatie naar kennisoptimalisatie en elke sectie van een artikel wordt een potentieel toegangspunt vanuit de zoekresultaten.

Daarom geldt: hoe gestructureerder en nuttiger je content en semantische blokken zijn, hoe groter de kans op organisch verkeer.

En in het moderne tijdperk van AI Overviews, RAG-systemen en kunstmatige assistenten is deze aanpak al de norm geworden. Je moet deze trends dus niet negeren.

De content van de toekomst is niet langer content die rond zoekwoorden en een bepaald aantal woorden wordt geschreven, maar een verzameling duidelijke deskundige antwoorden en aanbevelingen die zijn gecombineerd in een logische structuur.

Ik wil afsluiten met de opmerking dat in het tijdperk van verticale zoekopdrachten en grootschalige documentindexering kennisoptimalisatie de plaats van documentoptimalisatie heeft ingenomen.

Tegenwoordig gaat het er niet om hoeveel je op een pagina hebt geschreven, maar om wat je daadwerkelijk hebt gezegd. Hoe logischer je content is gestructureerd, hoe groter je kansen om in de zoekresultaten te worden geciteerd.

Dat was het van mijn kant. Bedankt voor het lezen van het artikel. Lees ook de andere artikelen op mijn website.