Was uns die „Komplexitätstheorie“ über SEO lehren kann

Die Complexity-Theorie ist eine Unterteilung der theoretischen Informatik, die sich mit der Schwierigkeit der Lösung von Computerproblemen befasst. Es ist vielleicht nicht sofort ersichtlich, aber die Komplexitätstheorie (und ihre vielen Facetten) hat einen Zusammenhang mit SEO.

Für unsere Zwecke gilt es konzeptionell für die ständig zunehmende Komplexität der Durchführung von SEO auf einer Website. Wo wir uns früher mit Titel-Tags, Meta-Beschreibungen, vielleicht einem Keyword-Tag, einem H1-Tag und der Platzierung von Schlüsselwörtern auf der Seite beschäftigten, haben wir es jetzt mit einem äußerst komplexen, miteinander verknüpften Netz von Faktoren, Gewichtungen und Auswirkungen zu tun.

Und die heutige Welt der Suche lebt von gleitenden Maßstäben. Punkt A ist zu X % wichtig, wenn eine Bedingung erfüllt ist. Ändern Sie diese Bedingung, ändert sich auch der Prozentsatz – wodurch das Gewicht von Element A neu definiert wird. Und man kann mit Sicherheit sagen, dass heute das gesamte Alphabet (und einige mehr) diskrete Elemente in der Vielzahl der verwendeten Algorithmen darstellt.

In der Tat hat Danny Sullivan von Google erst kürzlich darauf angespielt, als er sagte: „... Und natürlich gibt es, wie wir alle wissen, mehrere Systeme, die alle ins Spiel kommen ...“ Um dieses Konzept der Komplexität aufzugreifen und die Notwendigkeit zu betonen, mit dem größeren Ganzen in Kontakt zu bleiben, sagte John Mueller von Google Folgendes: „Bei vielen unserer Richtlinien geht es jetzt mehr um das große Ganze, denn aus technischer Sicht sind die Dinge oft ziemlich vernünftig.“

Sie können die Konzepte der Komplexitätstheorie nutzen, um anderen in Ihrem Unternehmen genauer zu erklären, wie die Faktoren, die das Ranking beeinflussen, miteinander zusammenhängen. Wie Ihr Programm den erforderlichen Support benötigt, wie Teams zusammenarbeiten müssen und um Aufgaben zu priorisieren. Nicht jedes Problem muss perfekt gelöst werden, aber fast alle Probleme erfordern eine Lösung.

Schauen wir uns ein paar Beispiele an, wie CT SEO überschneidet.

SEO beschreibt den Prozess, um die Sichtbarkeit einer Website in Suchmaschinen zu verbessern, mit dem Ziel, den organischen (nicht bezahlten) Traffic zu erhöhen – und damit potenzielle Conversions.

Stellen Sie sich SEO als ein riesiges, kompliziertes Problem vor, das gelöst werden muss. In der Komplexitätstheorie werden Probleme nach ihrem Schwierigkeitsgrad klassifiziert, insbesondere wenn die Eingabegröße zunimmt. Dieser Aspekt wird als „Rechenkomplexität“ bezeichnet, und hier zeigt sich eine direkte Verbindung zu SEO.

Die Keyword-Optimierung ist eine der primären SEO-Aufgaben. Sie erhalten eine Reihe von Keywords und müssen eine Teilmenge finden, die die Sichtbarkeit Ihrer Website maximiert, wobei jedes Keyword einen bestimmten „Wert“ enthält, der von Variablen wie Suchvolumen oder Wettbewerbsniveau beeinflusst wird. Da der Keyword-Pool wächst, wird die Lösung dieses Problems immer schwieriger. (Wir klassifizieren dieses Problem unter NP, was für „nichtdeterministische Polynomialzeit“ steht – eine Klasse von Problemen, bei denen wir eine Lösung schnell (in Polynomialzeit) verifizieren können, aber wir wissen nicht, ob wir diese Lösung so schnell finden können.)

In ähnlicher Weise ähnelt die Aufgabe, Backlinks zu erwerben, bei denen es sich um eingehende Links von anderen Websites zu Ihrer Website handelt, dem „Traveling Salesman Problem“ (ein bekanntes NP-schweres Problem). In diesem Fall besteht das Ziel darin, eine Route zwischen verschiedenen Websites zu finden, die den höchsten „Wert“ bieten (in Bezug auf Traffic, Reputation usw.). Allerdings sollte sich auf diesem Weg keine Website wiederholen und einen Verkäufer nachahmen, der jede Stadt nur einmal besuchen muss. Dieses Beispiel stellt eine Art Optimierungsproblem dar, bei dem es darum geht, aus allen möglichen Lösungen die beste Lösung zu finden.

Ein weiterer Aspekt der Komplexitätstheorie ist die „Raumkomplexität“, die sich auf den Speicher bezieht, den ein Algorithmus zur Ausführung benötigt.

Das können wir mit den Suchmaschinen-Spiders (auch Crawler, Robots oder Bots genannt) in Verbindung bringen, die Milliarden von Webseiten durchsuchen und indizieren. Die Herausforderung bei der Verwaltung dieser kolossalen Datenmenge ähnelt dem Problem der Komplexität des Weltraums: Wie kann man diese Daten so effizient wie möglich speichern und darauf zugreifen? Dies erklärt zum Teil, warum bei der Indizierung einer Seite verschiedene Komponenten in verschiedenen Bereichen „gespeichert sein können“. (Die Methode, Wörter am effizientesten abzurufen, funktioniert beispielsweise beim Abrufen von Bildern nicht unbedingt so gut.)

Darüber hinaus gibt es bestimmte Suchalgorithmen, die möglicherweise nicht das absolut beste Ergebnis liefern, sondern innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens eher ein „ausreichendes“ Ergebnis liefern. Hierbei handelt es sich um heuristische Methoden, die häufig zur Analyse von Benutzerverhaltensdaten und zur Information über SEO-Strategien verwendet werden. Dieses Prinzip spiegelt einen verbreiteten Ansatz im Umgang mit NP-schweren Problemen wider: Wenn die Suche nach der absolut besten Lösung rechnerisch zu aufwändig ist, ist eine Lösung akzeptabel, die „gut genug“ ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Komplexitätstheorie eine Linse zum Verständnis der inhärenten Herausforderungen in der Suchmaschinenoptimierung bietet und die Herangehensweise der Praktiker an ihre Arbeit beeinflusst. Wie wir gesehen haben, sind Aufgaben wie die Keyword-Optimierung oder Backlinking rechnerisch komplex und spiegeln verschiedene Probleme wider, die in der Komplexitätstheorie untersucht werden.

Da sich SEO weiter entwickelt, wird das Erfassen der Grundlagen der Komplexitätstheorie immer wichtiger, um uns bei der Entwicklung effizienter und effektiver Lösungen zu unterstützen.

SEO ist sehr komplex. Das lässt sich z. B. mit der Energieübertragung und Interferenz vergleichen: einen Stein in einen Teich fallen zu lassen, erzeugt Wellen – lässt man aber einen zweiten Stein fallen lassen, wird die Anzahl der Wellen exponentiell erhöht, da sich die Energie kreuzt und reflektiert. Die heutige Suchmaschinenoptimierung geht weit über die Arbeit hinaus, die wir noch vor 10 Jahren gemacht haben.

Grundsätzlich müssen wir noch die Basis verwalten: Daten, Website-Struktur, Benutzerfreundlichkeit und mehr. Darüber hinaus müssen wir auch Verbraucherverhalten, Massenreaktionen auf Online- und Offline-Stimuli sowie neue Einflussbereiche (Social Media, Wearables, Spracheingaben usw.) berücksichtigen.

Aber je weiter wir voranschreiten, desto komplexer wird die Arbeit werden – und sie wird von uns verlangen, dass wir nicht nur wissen, was heute aktuell ist, sondern auch, was sich in Zukunft entwickeln wird. Theorien wie diese können uns helfen, dieses Ziel zu erreichen.

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