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In dieser Episode spricht Björn Darko mit Johann von Hülsen über den Google Leak – und zwar weit jenseits der Buzzwords. Johann erklärt, wie viel wir wirklich über Googles Ranking-Logik lernen können, welche Signale überschätzt und welche unterschätzt werden, und warum Google mehr Spam-Filter-Maschine als Ranking-Maschine ist.

Wir diskutieren:

• Welche internen Link-Signale tatsächlich relevant sind und warum 200 identische Ankertexte die magische Grenze sind

• Warum Content nicht nur „lang“ sein muss, sondern Aufwand, Struktur und Qualität entscheidend sind

• Wie Google Trafficdaten (Chrome!) nutzt, um Content-Cluster zu bewerten

• Was der mysteriöse „Rektor Score“ über automatisiert generierten Content sagt

• Wie KI-Modelle (ChatGPT & Co.) Googles Zukunft herausfordern – und warum der große Vorteil vielleicht doch bei Google liegt

Takeaways

• Google ist weniger „Ranking Engine“ als Spam-Filter-Maschine. Ein riesiger Teil der Signale dient nur dazu, schlechten Content auszublenden.

• Die 200-Link-Regel: Hat ein Link mit gleichem Ankertext >200 Vorkommen, hört Google auf zu zählen. → Interne Linktexte bewusst variieren!

• Traffic wird als Qualitätsmerkmal genutzt – insbesondere Chrome-Daten auf Cluster-Ebene (Nav-Boost). Content ohne Visits wird entwertet.

• Der Rektor Score bewertet „automated generated content“ (AGC). Ziel: blabla-Texte entwerten, nicht zwingend KI-Content erkennen.

• Content Effort > Content Länge: Recherche, Struktur, Quellen, Zitate, Formatierung → alles zählt als Qualitätsnachweis.

• Entitäten & Content-Cluster werden gemeinsam bewertet – nicht isoliert auf URL-Level.

• Viele Ranking-Scores sind nicht super intelligent, sondern regelbasiert pragmatisch.

• • Bing-Ergebnisse sind deutlich spammiger; OpenAI hängt strategisch an Google.

  
  

  ⏱️ Kapitelmarken

  00:00 – Einstieg & Talk auf der SEOKOMM

  02:30 – Was der Leak mit Johann als SEO gemacht hat

  05:40 – Google: Spam-Maschine vs. Ranking-Maschine

  09:50 – OpenAI vs. Google: Wer hat den Vorteil?

  15:00 – Der „200 Linktext“-Paradigmenwechsel

  20:30 – NSR (New Side Rank): Content-Cluster & Traffic

  28:00 – Traffic als Ranking-Signal (Chrome!)

  34:00 – Content Effort, Autorität, Gibberish

  40:30 – Rektor Score: Automated Generated Content

  47:00 – Die Rolle von Manual Overrides und Outsourcing

  52:00 – Warum der Leak überhaupt passiert ist

  58:00 – Ausblick & weitere Forschungsbereiche