Mikroformate - Google Rich Snippets
Klickmotiv erhöhen - Content-Anreicherung mit Mikroformaten
Während des Suchprozesses kann die Relevanz eines Suchergebnisses für den Informationssuchenden durch den Einsatz von Mikroformate erhöht werden. Werden Mikroformate im Content integriert, erhält das Suchergebnis weitere semantische Informationen, was dazu führen kann, dass die wahrgenommene Relevanz für ein Suchergebnis damit höher erscheint und damit das Klickmotiv je nach Suchmotiv erhöht werden kann.
Am folgenden einfachen Beispiel kann dies verdeutlicht werden: Wird z.B. nach der Person "Paris Hilton" gesucht, so steht Paris Hilton sowohl für die Stadt "Paris", die Hotelkette "Hilton" und auch für den Namen "Paris Hilton". Da Programme, in diesem Fall die Suchmaschinen, diesen Content nicht eigenständig und intelligent identifizieren und zuordnen können, gibt es dazu großen Interpretationsspielraum und das Suchergebnis erscheint unter Umständen als nicht relevant..
Was sind Mikroformate? Mikroformate sind einfache und für den Nutzer zunächst unsichtbare Design-Muster und können den Content mit weiteren semantischen Informationen anreichern. Dies ist ähnlich zu verstehen wie bei der Suchmaschinenoptimierung, bei der Content für den Nutzer unsichtbar mit Markups ausgezeichnet wird, aber nur vom Browser interpretiert werden, so z.B. bei fetter Schrift oder wie nachfolgend dargestellt, bei einer Überschrift
"Überschrift mit dem H3-Tag"
die der Nutzer wie im Beispiel oben dargestellt, auf der Website erkennen kann.
Stärke von Mikroformaten
Die eigentliche Stärke von Mikroformaten liegt in der Maschinenlesbarkeit, denn nur maschinelle Agenten wie z.B. der Googlebot extrahieren die Microformat-Daten-Muster. Wenn virtuelle User-Agents einen Content mit Mikroformaten entdecken, so kann dieser Content durch Mikroformate besser semantisch interpretiert werden. Warum also ist es wichtig, dass nur Computer oder virtuelle Agenten diese Daten-Muster verstehen? Ganz einfach, eine Suchmaschine durchsucht das Internet nach relevanten Inhalten und erstellt ein Inhaltsverzeichnis der gefundenen Informationen und gibt diese als Suchergebnis (SERP) aus. Ein virtueller Agent kann keine kognitive Überprüfung der Daten vornehmen, er versteht vielleicht, dass Absätze mit Überschriften ausgezeichnet sind und dass in Überschriften wichtige Keywords enthalten sind, jedoch mehr nicht. Es können nur die Daten des Contents identifiziert und normalisiert werden, der eigentliche Inhalt einer Website, auch das Design ist dabei völlig unwichtig. Jedoch durch die Anreicherung des Contents mit Mikroformaten, wird dem virtuellen Agenten geholfen, den Content besser zu identifizieren und semantisch zuzuordnen.
Nach dem Anreichern des Content mit solchen Mikroformaten, werden für den Nutzer bei der Ausgabe eines Suchergebnis weitere Informationen angezeigt und Im vorangegangenen Beispiel mit Paris Hilton, kann nun mit dem Microformat "hCard" für Personen und "fn" für den Namen der Person, exakt Paris Hilton als Person ausgezeichnet werden. Die Suche und die Ergebnisse nach einem Produkt erscheinen mit dem Einsazt von Mikroformaten wertvoller und relevanter. Suchergebnisse erhalten weitere semantische Informationen, wie z.B. das Suchergebnis nach ein I-phone, das schon einmal bewertet wurde, welche durchschnittliche Bewertung und wieviele Beurteilung vorliegen, wie in der Abbildung oben dargestellt. Da solche Informationen während eines Kaufentscheidungsprozesses sehr wichtig sein können, wird dadurch die Relevanz für das entprechende Suchergebnisses erhöht. Für den Bereich der kommerziellen Online-Vermarktung sind diese weiteren semantische Informationen innerhalb eines Suchergebnisses äußerst hilfreich und können bei richtiger Anwendung das Klickmotiv steigern.
Es gibt viele verschiedene Mikroformate zur Anreicherung von Content mit semantischen Informationen. Google unterstützt diese Mikroformate und bezeichnet dieses als Google Rich Snippets, wobei zur Darstellung im Suchergebnis das "hreview" (Beurteilung und Bewertung von Produkten) wichtig ist und sowohl als Einzelbeurteilung und auch als aggregierte Beurteilung (verschachtelt) verwendet werden kann.
Wir empfehlen derzeit für das Online-Shopping und für die Optimierung in der Suchmaschine Google, folgende wichtigen Mikroformate sowohl als Einzel- als auch als aggregierte Markups:
- hreview
- itemreviewed
- rating
- count
- votes
- summary
- description