Implikationen des Social Webs auf Suchmaschinentechnologien

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Namen der Autoren:	Alexander Meister, Andreas van Nerven
Titel der Arbeit:	Implikationen des Social Webs auf Suchmaschinentechnologien
Hochschule und Studienort:	Fachhochschule für Oekonomie und Management Neuss

Inhaltsverzeichnis 1 Abkürzungsverzeichnis 2 Abbildungsverzeichnis 3 Tabellenverzeichnis 4 Einleitung 5 Begriffserklärung 5.1 Suchdienste 5.2 Web 2.0 5.3 Social Web 6 Algorithmische Suchdienste 6.1 PageRank 6.2 TrustRank 7 Einfluss des Social Web auf Suchmaschinentechnologie 7.1 Effektiver Einfluss 7.1.1 Social Bookmarking 7.1.2 Frage-Antwort Dienste 7.1.3 Bewertungs-/Empfehlungsportale 7.1.4 Social Search Suchmaschinen 7.2 Technischer Einfluss 7.2.1 Social Web und SEO 7.2.1.1 Social Web als Content Lieferant 7.2.1.2 Vernetzung über Backlinks, Trackbacks 7.2.2 Technisches Innovationspotential des Social Web 7.2.2.1 Ajax 7.2.2.2 RSS und Atom 7.2.2.3 Echtzeitsuche 7.3 Wirtschaftlicher Einfluss 7.3.1 Situation im Suchmaschinenmarkt 7.3.2 Ökonomisches Innovationspotential des Social Web 7.3.2.1 Pull-Strategie 7.3.2.2 The Long Tail 8 Fazit 9 Fußnoten 10 Literaturverzeichnis

1 Abkürzungsverzeichnis

Abkürzung	Bedeutung
AJAX	Asynchronous JavaScript and XML
ALIWEB	Archie-Like Indexing of the Web
CSCW	Computer Supported Cooperative Work
RBSE	Repository Based Software Engineering
SEO	Search Engine Optimizing
WWW	World Wide Web

2 Abbildungsverzeichnis

Abb.-Nr.	Abbildung
1	Suchdienst als Oberbegriff
2	Klassifikation von CSCW-Systemen
3	Klassifikation von Social Software
4	Linkpopularität
5	PageRank
6	TrustRank-Pyramide
7	Marktanteile der Suchmaschinen
8	Zeitliche Nutzungsanteile von Internetanwendungen
9	Long Tail of Media

3 Tabellenverzeichnis

Tab.-Nr.	Tabelle
1	Parameter TrackBack Ping
2	Listing von Wikipedia-Artikeln

4 Einleitung

Es lassen sich zwei Entwicklungen im Zusammenhang mit dem World Wide Web (WWW) beobachten. Die erste Beobachtung ist, dass das WWW als Informationsquelle an Bedeutung gewinnt. So geben nach der „Allensbacher Computer- und Technik-Analyse 2009“ 51 Prozent der Befragten an, das Internet sei für sie als tägliche Informationsquelle unverzichtbar.^[1] Auch die Nutzung von Printmedien geht zu Gunsten der Nutzung des WWW zurück.^[2] Mit der wachsenden Bedeutung des WWW als Informationsquelle gewinnt automatisch auch die Suche nach geeigneten Informationen im Web an Bedeutung.

Die zweite Beobachtung in Zusammenhang mit dem WWW ist, dass die Nutzung von Social Web Angeboten steigt. Eine Studie von Deutschland Online stellt für das Jahr 2006 bereits eine starke Nutzung von Social Web Angeboten durch die Nutzer fest. So liegt der Anteil der Nutzer, welche zum Beispiel Personal Social Networking Angebote nutzen, bei 25 Prozent. Weiter prognostiziert diese Studie eine wachsende Nutzung dieser Social Web Angebote. So soll zum Beispiel der Nutzeranteil für Personal Social Networking Angebote auf knapp 50 Prozent bis 2015 steigen.^[3] Auch die stetig wachsenden Nutzerzahlen verschiedener Social Networks wie beispielsweise StudiVZ, XING oder Facebook lassen eine vermehrte Nutzung dieser Angebote in der Zukunft vermuten.

Die Änderungen in der Art und des Umfangs der Nutzung des WWW wirken sich selbstverständlich auch auf die Suche nach Informationen aus. Nutzer suchen nicht mehr ausschließlich bei klassischen Suchmaschinen nach Informationen, sondern nutzen auch neuartige Konzepte des Social Web, um an die gewünschten Informationen zu gelangen.

Im Rahmen dieser Hausarbeit soll erarbeitet werden, ob die verschiedenen Angebote des Social Web die klassischen Suchmaschinentechnologien beeinflussen. Weiter soll dargestellt werden wie sich dieser Einfluss im Einzelnen darstellt.

Um diese Implikationen des Social Web auf Suchmaschinentechnologien untersuchen zu können, werden in dieser Arbeit nun zunächst einige Begrifflichkeiten rund um das Social Web und Suchmaschinen abgegrenzt. Darauf folgt eine kurze Beschreibung klassischer, algorithmischer Suchdienste und der Suchdienste des Social Web. Der Einfluss des Social Web auf die klassischen Suchdienste wird in Abschnitt 7 thematisiert. Abschließend folgt eine Zusammenfassung und Bewertung der erarbeiteten Ergebnisse.

5 Begriffserklärung

Das Verständnis rund um die Begrifflichkeiten Suchmaschinen, Suchdienste, Web 2.0 und Social Web ist in der Literatur nicht allgemein gültig definiert. Weiterhin existieren durchaus grundsätzlich verschiedene Ansichten zu diesen Begriffen. In diesem Abschnitt soll deshalb ausgeführt werden, wie diese Begrifflichkeiten in den Gesamtkontext der Arbeit eingeordnet werden.

5.1 Suchdienste

In der Vergangenheit wurde der Begriff Suchmaschine als Pendant zu einem Verzeichnisdienst verstanden. Eine solch einfache Unterscheidung für Suchdienste erscheint jedoch, aufgrund zahlreicher neu hinzugekommener Suchtechniken, Suchverfahren und Spezialsuchen nicht mehr zeitgemäß.

Eine allgemein anerkannte Definition des Begriffs Suchdienstes existiert jedoch auch noch nicht. Die Definition des Begriffs Suchdienst wird somit historisch bedingt meist über den Begriff Suchmaschine vorgenommen.

Eine oft in der Literatur zitierte Definition des Begriffs Suchmaschine stammt von Machill et al.. Sie verstehen unter einer Suchmaschine Angebote im Web, deren Aufgabe die Suche nach externen Inhalten ist. Nach einer frei gestalteten Nutzereingabe und der ausgeführten Suche bekommt der Nutzer dann die Suchergebnisse aufbereitet zur Verfügung gestellt. Machill et al. schließen Web-Verzeichnisse mit hierarchischer Struktur in den Suchmaschinenbegriff mit ein.^[4]

Stuber greift die Definition der Suchmaschine von Machill et al. auf und definiert darüber den Begriff Suchdienst als Webangebot, welches externe Internet-Inhalte ermittelt. Die Ermittlung kann dabei nach Stuber sowohl maschinell, redaktionell, kostenpflichtig oder kostenlos erfolgen. Die Darstellung der Suchergebnisse kann dabei sowohl auf der Website des Suchdienstes erfolgen, als auch auf dritten Websites. Die Definition des Begriffs Suchdienst ist weiter gefasst als die von Machill et al. für den Begriff Suchmaschine.^[5] Weiterhin existieren für Stuber drei Idealtypen von Suchdiensten.^[6] Suchmaschinen und Verzeichnisse stellen für Stuber im Gegensatz zu Machill et al. jedoch in jedem Fall getrennte Typen dar. Neben diesen beiden Typen existiert für Stuber zusätzlich noch der Idealtyp Pay per Click Engines, z.B. Google AdWords.

Die Gemeinsamkeiten der Definitionen von Machill et al. und Stuber bilden die Grundlage für das Verständnis der Begrifflichkeiten in dieser Arbeit. Im Gesamtkontext dieser Arbeit wird ein Suchdienst allgemein als ein Angebot verstanden, welches den Nutzer bei der gezielten Suche nach Informationen unterstützt. Auf welche Informationsquellen der Suchdienst hierbei zugreift und wie die Ergebnisse einer Suche dargestellt werden ist stark unterschiedlich und von der Struktur sowie Zielgruppe des Suchdienstes abhängig. Der Begriff Suchmaschine wird in der Arbeit weitestgehend nach der Definition des Idealtyps einer Suchmaschine von Stuber verstanden, jedoch durch den Begriff algorithmischer Suchdienst ersetzt. So lassen sich die sozialen Suchdienste expliziter unterscheiden.

5.2 Web 2.0

Auch für den Begriff Web 2.0 gibt es keine allgemein anerkannte Definition. Web 2.0 steht vielmehr für die Entwicklungen, welche das WWW durchlaufen hat.

So sieht Tim O'Reilly das Platzen der dot-com Blase 2001 und die damit einhergehenden Entwicklungen des WWW verantwortlich für die Einführung des Begriffs Web 2.0. Unternehmen, welche den Zusammenbruch des Neuen Marktes im Jahr 2001 überlebten, scheinen für O'Reilly und Dale Dougherty einen anderen Umgang mit dem WWW gepflegt zu haben, als Unternehmen die 2001 scheiterten.^[7] Im Rahmen eines Brainstormings führen sie Beispiele für den Wandel von Web 1.0 zu Web 2.0 auf. Im Herbst 2004 auf der ersten Web 2.0 Conference in San Francisco, welche seitdem jährlich stattfindet, wurden sieben Prinzipien in Zusammenarbeit mit John Battelle zum Web 2.0 formuliert: The Web as Platform, Harnessing Collective Intelligence, Data is the Next Intel Inside, End of the Software Release Cycle, Lightweight Programming Models, Software Above the Level of a Single Device, Rich User Experiences. Einige dieser Prinzipien werden in der Literatur gerne wieder aufgegriffen, jedoch selten alle Prinzipien gemeinsam betrachtet. So stellt z.B. Reitler lediglich drei der sieben Prinzipien in den Mittelpunkt ihrer Betrachtungen zum Begriff Web 2.0:^[8]

• Das Web als Plattform
• Die Nutzung kollektiver Intelligenz
• Perpetual Beta und die Einbeziehung des Nutzers

Der Begriff Web 2.0 ist keinesfalls unumstritten. So äußerte sich Tim Berners-Lee zum Web 2.0 eher abfällig in einem IBM-Podcast und nannte Web 2.0 ein Modewort, das niemand genau beschreiben könne.^[9] Auch Roth ist der Begriff Web 2.0 lediglich für das Beschreiben der Entwicklungen zu dünn.^[10] Die Kritik am Begriff Web 2.0 konzentriert sich meist darauf, dass das WWW schon immer für das Herstellen von Verbindungen ausgelegt war. Ob das WWW nun zum Verbinden von Computern und Informationsveröffentlichungen (Web 1.0) oder zum Verbinden von Menschen und deren Zusammenarbeit (Web 2.0) dient, ist für Kritiker unerheblich, da am Ende der Informationskette immer der Mensch steht.

Wie dargestellt lässt sich Web 2.0 keinesfalls aus einer Top Down Sicht definieren, aus einer Bottom Up Sicht jedoch scheint dies jedoch möglich. Es ist einfacher zu sagen, welche Techniken, Software und Entwicklungen zum Web 2.0 gezählt werden können, als festzulegen aus welchen Elementen das Web 2.0 in seiner Gesamtheit besteht.

Für die vorliegende Arbeit ist es als ausreichend anzusehen, wenn der Begriff Web 2.0, ungeachtet der Kritik an selbigen, als Synonym für die technologischen, wirtschaftlichen und sozialen Entwicklungen rund um das WWW verstanden wird.

5.3 Social Web

Das Social Web lässt sich aus einer Bottom Up Sicht auf das Web 2.0 als Bestandteil des Web 2.0 definieren. Die Entwicklung des Begriffs Social Web ist dabei eng mit der Entwicklung des Begriffs Web 2.0 verbunden. Der Begriff Social Web deckt dabei weniger die technologischen und wirtschaftlichen Entwicklungen ab, als die sozialen Entwicklungen im WWW.

Social Web beschreibt die Unterstützung sozialer Strukturen und die Interaktion in diesen Strukturen durch das Web. Diese Unterstützung wird durch Formate und Programmstrukturen realisiert, welche als Social Software bezeichnet werden können.^[11] Social Software schließt nach Ebersbach neben den Formaten und Programmstrukturen auch die Datenbasis der Community und die Strukturen der Community mit ein. So soll dem Mehrwert (bzw. der Attraktivität) des Social Web Rechnung getragen werden.^[12]

Als Vorläufer der Social Software lassen sich Computer Suported Cooperative Work Systeme (CSCW) identifizieren. Diese CSCW-Systeme werden in der Literatur nach dem Grad ihrer Interaktion klassifiziert.^[13] Zur Klassifikation wird oft das 3K-Modell nach Teufel et al. zur Hilfe genommen.^[14] CSCW-Systeme unterstützen Arbeitsgruppen bei der Erreichung ihrer Ziele und Interessen. Die Unterstützung erstreckt sich dabei über die Bereiche Kommunikation, Koordination und Kooperation.

Social Software wird von Hippner in Anlehnung an das 3K-Modell ähnlich klassifiziert.^[15] Anstelle der Kriterien Koordination und Kooperation treten jedoch die Kriterien Information sowie Beziehung. So sollen die unterschiedlichen Ziele und Zielgruppen von CSCW-Systemen und Social Software verdeutlicht werden. Auch Koch und Richter beschreiben die Unterschiede zwischen CSCW-Systemen und Social Software.^[16] Social Software dient eher der Unterstützung von sozialen Strukturen, während CSCW-Systeme eher auf eine Vereinfachung von Prozessen und der Interaktion innerhalb einer Arbeitsgruppe zielen. Weiter ist die Partizipation bei CSCW-Systemen im Unternehmen meist verpflichtend, bei Social Software dagegen ist die Entscheidung zur Partizipation dem Nutzer überlassen. Nicht ausgeschlossen ist bei dieser Unterscheidung, dass einige Softwarekonzepte, wie zum Beispiel Wikis, sowohl als CSCW-System, als auch als Social Software genutzt werden können.

Eine Studie von Deutschland Online stellt den Begriff Social Web als ein entwickeltes Verständnis der Nutzer dar. Dieses Verständnis bezieht sich auf das Bewusstsein der Nutzer darüber, dass sie aktiv an der Gestaltung des Webs teilnehmen. Dies umfasst die Erstellung von Content, die Vernetzung des Contents untereinander, sowie die Vernetzung mit anderen Nutzern.^[17]

Aufbauend auf den zurückliegenden Betrachtungen des Social Webs in der Literatur wird im Rahmen dieser Arbeit das Social Web als die soziale Weiterentwicklung des Web verstanden. Die Formate und Programmstrukturen, welche diese Entwicklungen beeinflussen und vorangetrieben haben werden im Kontext der Arbeit als Social Software bezeichnet.

6 Algorithmische Suchdienste

Skusa und Maaß verstehen einen algorithmischen Suchdienst als ein automatisiertes Verfahren, welches im Internet vorhandene Seiten erfasst, auswertet und zu der Suchanfrage des Nutzers in Beziehung setzt.^[18]

Anders ausgedrückt sammelt ein algorithmischer Suchdienst Daten und rangiert Web-Dokumente nach unterschiedlichen Kriterien. Die Relevanz der Web-Dokumente wird durch Algorithmen evaluiert. Die Ergebnisse der Suche werden dem Nutzer dann aufbereitet zur Verfügung gestellt. Die Annahme aus Abschnitt 5.1, dass ein Suchdienst ein Angebot ist, welches den Nutzer bei der Suche nach Informationen unterstützt, trifft für die algorithmischen Suchdienste also zu. Die Grundlage für die Funktion dieser Suchdienste sind Statistiken und Algorithmen.

Für die ständig andauernde Entwicklung der algorithmischen Suchdienste ist vor allen Dingen das ständig wachsende Volumen des WWW zu Grunde zu legen. Mitte der Neunziger wuchs die Anzahl der Inhalte im WWW so rapide an, dass die bestehenden Webverzeichnisse bzw. Webkataloge nicht mehr unbedingt dazu geeignet waren in akzeptabler Zeit an gesuchte Informationen, gerade aktuelle Informationen (z.B. Nachrichten), zu gelangen.^[19][20] Mittlerweile ist die Menge an Informationen jedoch so groß geworden, dass selbst die algorithmischen Suchdienste nicht immer die gewünschten Ergebnisse liefern. Hier könnten die Suchdienste des Social Web an Bedeutung gewinnen und gerade sehr spezifische Suchbedürfnisse bedienen.

Als erster algorithmischer Suchdienst für das WWW wird in der Literatur oft der World Wide Web Wanderer aus dem Jahr 1993 genannt. „The Wanderer“, wie er in der Literatur auch genannt wird zählte zunächst nur die angeschlossenen WWW-Server, später lies sich der Datenbestand der WWW-Server auch durchsuchen. Mit Archie-Like Indexing of the Web (ALIWEB) entstand 1993 der erste Suchdienst, welcher mit heutigen Suchdiensten vergleichbar ist. Archie war ein Suchdienst welcher auf FTP-Servern in Datei und Verzeichnisnamen nach Begriffen suchen konnte. Auch Wildcards wurden in den Suchbegriffen unterstützt. Ein WWW-Server musste, um von ALIWEB berücksichtigt zu werden, eine standardisierte Datei auf dem eigenem Server ablegen. In dieser Datei sollten die auf dem Server vorhandenen Inhalte beschrieben werden. Der erste Suchdienst, welcher Ergebnisse nach einem eigenem Ranking sortiert und dem Nutzer zur Vefügung stellte hieß Repository Based Software Engineering (RBSE) Spider. Vor RBSE Spider präsentierten die Suchdienste die Ergebnisse ohne ein Ranking, die Treffer wurden ohne jegliche Wertung gelistet. Als Beispiele dienen hier Jumpstation und WorldWideWeb Worm.^[21][22]

Die bisher erwähnten Suchdienste wurden ausschließlich zu universitären Zwecken entwickelt. Das Konzept der Bewertung von Dokumenten anhand von Kriterien griffen in den folgenden Jahren jedoch auch kommerzielle Suchdienste wie zum Beispiel Lycos oder Altavista auf. Für das Ranking eines Dokumentes sind unterschiedliche Kriterien ausschlaggebend:

• Auswertung des Websites-Titel
• Auswertung des Textes
  • Lage der Suchbegriffe im Text
  • Häufigkeit der Suchbegriffe im Text
• Keyword Proximity (Nähe der Suchbegriffe)
• Linkpopularität (Anzahl der Links, welche auf eine Seite verweisen)

Diese Auflistung ist keinesfalls als vollständig anzusehen. Aktuelle Suchdienste haben bisher nie sämtliche Kriterien ihres Rankings veröffentlicht, um Missbrauch oder Aushebelung des Rankings zu vermeiden.^[23][24]

Im folgenden werden die zur Zeit bedeutsamsten Algorithmen kurz beschrieben.

6.1 PageRank

Die Linkpopularität einer Website gibt an, wie viele Links von anderen Websites auf die Website verweisen. So galt die Linkpopularität lange Zeit als eine gute Messgröße für die Relevanz einer Website. Die Linkpopularität wurde bei vielen Suchdiensten stark in den Rankingkriterien gewichtet. Als problematisch am Konzept der Linkpopularität ist es jedoch anzusehen, dass diese sich leicht beeinflussen lässt. So können beispielsweise Verweise auf die eigene Website gekauft werden oder Webringe gebildet werden, in denen Websites jeweils ringförmig aufeinander verweisen.^[25] Ende der 90er Jahre griffen Lawrence Page und Sergey Brin das Konzept der Linkpopularität mit der Entwicklung ihres PageRank-Algorithmus auf. Der PageRank-Algorithmus implementiert, ähnlich wie die Messgröße Linkpopularität, einen Bewertungsfaktor auf Grund von Verlinkungen von Websites.^[26]

Der PageRank Algorithmus berücksichtigt jedoch, im Gegensatz zur einfachen Linkpopularität, nicht einfach die absolute Anzahl der eingehenden Links auf eine Website. Die Websites welche Links auf eine andere Website enthalten, erhalten jeweils einen eigenen PageRank. Anhand dieses PageRanks wird dann evaluiert wie bedeutsam dieser Link ist. Ein hoher PageRank der verlinkenden Website führt zu einer höheren Wertschätzung der Website, auf die ein Link gesetzt wurde. So sollte die Bedeutsamkeit eines Dokumentes über die Bedeutsamkeit anderer Dokumente bestimmt werden.^[27]

Der PageRank-Algorithmus wurde bei Google in abgewandelter Form eingesetzt. Zu Beginn des Einsatzes bei Google schien Google auf Grund des PageRanks anderen Suchdiensten überlegen. Nachdem jedoch das ursprüngliche PageRank-Konzept veröffentlicht wurde, kam es auch hier, wie bei der Linkpopularität, zu massiven Manipulationen. Google bezog daraufhin wieder stärker andere Kriterien in sein Ranking mit ein.^[28] Sicherlich wird der PageRank, in seiner ursprünglichen Form, bei Google nicht mehr eingesetzt. Das Prinzip der Website-Bewertung über die Bedeutsamkeit der verlinkenden Website wird jedoch vermutlich bei algorithmischen Suchdiensten auch weiterhin verwendet und für das Ranking von Websites als ein Faktor berücksichtigt.^[29]

6.2 TrustRank

Der TrustRank-Algorithmus wurde 2004 von Gyongyi, Garcia-Molina und Pedersen veröffentlicht. Mit dem TrustRank werden, wie beim PageRank-Algorithmus, ebenfalls Websites auf Grund der Verlinkungsstruktur bewertet und rangiert. Zusätzlich zur Verlinkungsstruktur kommt jedoch ein Bewertungsfaktor für die Qualität einer Website hinzu. Der TrustRank kann also als eine Art Weiterentwicklung des PageRank-Algorithmus angesehen werden.Ziel der drei Entwickler des TrustRank war die Bekämpfung von Spam auf Grund der Einführung des neuen Bewertungskriteriums Qualität. So wollten sie die Kritik am PageRank aufgreifen, welche sich auf die scheinbar ungerecht hohe Bewertung von sogenannten Spam-Websites bezog. Diese Websites bekamen wegen der hohen Verlinkungsstruktur oftmals einen scheinbar viel zu hohen PageRank.^[30]

Für den TrustRank wird zunächst eine Menge von Websites gebildet. Diese Websites gelten als trusted Websites, also als Websites welche vom algorithmischen Suchdienst aufgrund der redaktionell erstellten Inhalte als vertraulich eingestuft wurden. Weiterhin befinden sich diese Websites in der ersten Ebene der sog. TrustRank-Pyramide. Die erste Ebene der TrustRank-Pyramide betrachtet der Suchdienste-Betreibers als spamfrei. Alle ausgehenden Links der ersten Ebene werden nun erfasst und die verlinkten Websites zählen zur zweiten Ebene. Diese zweite Ebene gilt als weniger vertraulich. Nun können wieder alle ausgehenden Links der zweiten Ebene erfasst werden und eine dritte Ebene gebildet werden. Wie viele Ebenen die einzelnen Suchdienste bilden ist ebenso wenig bekannt wie die manuell ausgewählten Websites der ersten Ebene.^[31]

Auch bewegen einige algorithmische Suchdienste bestimmte Websites manuell in eine bestimmte Ebene. So können sowohl besonders vertrauliche Websites berücksichtigt werden, als auch unseriöse Websites (Spam). Diese negative Bewertung wird auch inverser TrustRank genannt.^[32]

Google verwendet sicherlich eine Modifikation des TrustRank und hat sich die Rechte an der Marke TrustRank 2004 auch gesichert.^[33] Wie diese Modifikation genau arbeitet ist nicht bekannt, es gibt jedoch einige Hinweise, wie sich der TrustRank einer Website beeinflussen lässt. So zählt Brown einige Kriterien auf, wobei auch die Gewichtung der Kriterien für den TrustRank unbekannt bleibt:^[34]

• Eine regelmäßige Aktualisierung der Website-Inhalte führt zu einem höheren TrustRank, da es zeigt, dass die Website gewartet wird und aktuell ist. Sie stellt also keine Kartei-Leiche dar.
• Eingehende Links von Trusted Websites erhöhen sicherlich den TrustRank der verlinkten Website.
• Ein alter Domainname kann zu einem höheren TrustRank führen, da gezeigt wird, dass die Website im Web etabliert ist.
• Das Verwenden von SiteMaps erleichtert den algorithmischen Suchdiensten den Zugang zu einer Website und deren Inhalten.
• Das Vermeiden von Spam führt zu einem höheren TrustRank. Mit Spam sind vor allen Dingen Techniken des Search Engine Optimizing (SEO) gemeint, wie z.B. hidden textes oder landing pages.

7 Einfluss des Social Web auf Suchmaschinentechnologie

Der Einfluss des Social Web auf Suchmaschinentechnologien lässt sich aus drei Blickwinkeln betrachten. Neben der klassischen Themenbetrachtung der Wirtschaftsinformatik, nach technologischen (bzw. informationstechnischen) und wirtschaftlichen Aspekten, lässt sich dieser Einfluss auch aus einem effektiven Blickwinkel betrachten. Die drei Sichtweisen des Einflusses werden im Folgenden näher erläutert.

7.1 Effektiver Einfluss

Im folgenden Abschnitt sollen einige typische Konzepte des Social Web vorgestellt werden und deren effektiver Einfluss auf die Suchmaschinentechnologie untersucht werden. Als effektiver Einfluss wird der offensichtliche Einfluss dieser Elemente verstanden. Als Beispiel sei hier das Listing von Content dieser Elemente bei algorithmischen Suchdiensten genannt. Die betrachteten Elemente des Social Web in diesem Abschnitt stellen dabei eine Auswahl dar und stehen stellvertretend für eine Reihe von weiteren Elementen des Social Web.

7.1.1 Social Bookmarking

Als Bookmarking wird das Speichern von Links (bzw. Lesezeichen) zur späteren, erneuten Verwendung bezeichnet. Unter Social Bookmarking wird das Abspeichern dieser Links auf einer Online Plattform im Web verstanden. Die gespeicherten Links können so von der Online-Community kommentiert und bewertet werden. Eine weitere Funktion ist das sogenannte Tagging. Tagging bezeichnet das Verknüpfen von Links mit bestimmten Begriffen. Einige Social Bookmarking Dienste bieten eine Suchfunktion an, welche einen gesuchten Begriff mit den Tags abgleichen und dem Nutzer dann entsprechende Links in aufbereiteter Form präsentieren. Die Ausprägung des Funktionsumfangs ist von den einzelnen Social Bookmarking Diensten abhängig.^[35]

Auf Social Bookmarking Plattformen werden Informationen über Websites von Nutzern eingetragen. Weiter beinhaltet diese Plattform auch kommunikative Elemente, wie das Kommentieren von Links. Deshalb lässt sich diese Social Software nach Hippner zwischen der Informationssoftware und der Kommunikationssoftware einordnen. Es überwiegen jedoch die informativen Aspekte der Social Software.^[36]

Social Bookmarking Dienste bilden als geschlossene Einheit betrachtet offensichtlich eine eigene Linkstruktur. Diese Linkstruktur kann natürlich auch von algorithmischen Suchdiensten unter Aspekten der Linkpopularität und des PageRanks betrachtet werden. So kann angenommen werden, dass ein direkter Einfluss auf diese Suchdienste vorhanden ist.

Wie stark dieser Einfluss ist, lässt sich jedoch nicht feststellen. Ein Faktor für den Einfluss bildet die Art, wie die Links von den Social Bookmarking Diensten abgespeichert werden. Dies kann entweder als herkömmlicher Link, oder als Link mit nofollow-Attribut geschehen:

Herkömmlicher Link	<a href="http://www.zielseite.de/">Link Beschreibung</a>
nofollow Link	<a href="http://www.zielseite.de/" rel="nofollow">Link Beschreibung</a>

Wird der Link auf herkömmliche Art gesetzt, folgen die Spider und Crawler der algorithmischen Suchdienste den Links und evaluieren sie. Dies hat dann die bereits dargestellten Auswirkungen auf die Linkpopularität und den PageRank einer Website. Wird das nofollow-Attribut jedoch gesetzt, folgen die Spider und Crawler dem Link nicht. So steigt die Linkpopularität der verlinkten Website nicht und der PageRank wird ebenfalls nicht vererbt. Ursprünglich wurde das nofollow-Attribut zur Bekämpfung von Spam von google, MSN Search und Yahoo! eingeführt.^[37] Es existieren sowohl Social Bookmarking Dienste, welche das nofollow-Attribut verwenden, als auch Social Bookmarking Dienste die dies ablehnen. Begründet wird dies damit, dass gerade die Linkpopularität das Konzept unterstützt die interessantesten Websites zu finden. So gab es in der Blogosphäre im SEO-Bereich durchaus Meinungen, die dem populärsten, deutschen Social Bookmarking Dienst mister-wong.de das absehbare Ende prophezeiten, nachdem mister-wong.de alle externen Links mit dem nofollow-Attribut versah.^[38] Andere nahmen sogar an, dass mister-wong.de von google in Zukunft nicht mehr im Index berücksichtigt wird, da mit der Einführung des nofollow-Attributs gleichzeitig Links ohne nofollow-Attribut von mister-wong.de verkauft wurden.^[39] Das Gegenteil war jedoch der Fall. So bewertet google mister-wong.de seit November 2009 mit einen PageRank von 9, was die Bedeutung dieses Social Bookmarking Dienstes eindrucksvoll unterstreicht.^[40]

Wird bei google nach dem Begriff „Links“ und einem zusätzlichem Begriff gesucht, wird mister-wong.de regelmäßig unter den ersten zehn Ergebnissen gelistet. Dies unterstreicht, dass ein Social Bookmarking Dienst, eine gewisse Größe und aktive Community vorausgesetzt, einen großen Einfluss auf die Listings algorithmischer Suchdienste haben kann.

7.1.2 Frage-Antwort Dienste

Bei Frage-Antworten-Diensten handelt es sich um Internetplattformen, die den Benutzen die Möglichkeit bieten, natürlich formulierte Fragen zu stellen und von anderen Benutzern beantworten zu lassen. Die zugrunde liegende Annahme ist laut Skusa und Maaß, dass algorithmische Suchdienste bestimmte Anfragen nicht ohne weiteres beantworten können, beispielsweise Meinungsfragen oder Fragen nach Ratschlägen.^[41] Die Qualität der Frage-Antwort-Dienste hängt stark von der Anzahl der Nutzer ab, je mehr Benutzer sich der gestellten Fragen annehmen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit eine zufriedenstellende Antwort zu erhalten. „Nur wenn eine Frage in angemessener Zeit und zur Zufriedenheit des Fragestellers beantwortet wird, können solche Dienste einen Nutzen stiften.“^[42]

Analog zum Social Bookmarking, wird auch bei den meisten Frage-Antwort-Diensten im Social Web, das oben bereits beschriebene Konzept des Tagging verwendet. Somit lassen sich die gestellten Fragen in eine Taxonomie einordnen und es wird schnelles Auffinden bereits beantworteter Fragen ermöglicht.

Populäre Frage-Antwort-Dienste in Deutschland sind guteFrage.net, CosmIQ (ehemals Lycos IQ) sowie wer-weiss-was.de. Ein interessanter, gemeinsamer Aspekt dieser Angebote ist, dass es sich bei allen genannten Diensten um gewerblich betriebene Plattformen handelt. CosmIQ, welches ursprünglich Lycos IQ hieß, gehört der Hubert Burda Media^[43], guteFrage.net gehört zum Holtzbrinck-Konzern^[44] und wer-weiss-was.de gehört mehrheitlich der ProSiebenSat. 1 Media AG. Dieses Engagement der Unternehmen lässt vermuten, dass ein hohes Potential in den Frage-Antwort-Diensten gesehen wird.

Ein direkter Einfluss auf Suchmaschinentechnologien konnte im Rahmen dieser Arbeit nicht ermittelt werden. Wie in den folgenden Kapiteln noch beschrieben wird, spielen technische Faktoren wie die Verlinkung und die Menge des Contents natürlich eine Rolle für die Positionierung in den Trefferlisten algorithmischer Suchdienste. Frage-Antwort-Dienste stellen je nach Größe und Qualität der Community einen alternativen Weg der Informationssuche dar. Zwar kann es im Gegensatz zur Verwendung algorithmischer Suchdienste länger dauern, bis eine Frage beantwortet wird, dafür ist die Antwort i.d.R. passend zur gesuchten Information und wurde durch entsprechende Experten beantwortet.

7.1.3 Bewertungs-/Empfehlungsportale

Ein weiteres Konzept, welches mit der Verbreitung des Web 2.0 zunehmend an Popularität gewonnen hat, ist das der Bewertungs- und Empfehlungsportale. Hierbei handelt es sich um Plattformen, auf der die Benutzer Meinungen, Kommentare, Empfehlungen und Bewertungen zu unterschiedlichen Produkten, Dienstleistungen, Personen oder Einrichtungen veröffentlichen können. Es existiert bereits ein breites Spektrum solcher Portale. So werden beispielsweise Portale zur Bewertung von Lehrern und Professoren, Ärzten, Restaurants, Kneipen, Diskotheken, Hotels und Produkten angeboten.

Das Konzept der Bewertung und Empfehlung tritt im Gegensatz zu den eigenständigen Portalen, ebenfalls als integrierte Funktion in anderen Internetangeboten auf. Beim Internetverkaufshaus Amazon haben Kunden die Möglichkeit alle dort angebotenen Produkte zu bewerten und zu kommentieren. Hierdurch entsteht ein deutlicher Mehrwert für den Kunden, da er herstellerunabhängige Beschreibungen des Produkts erhält, die ihn ggf. zum Kauf bewegen oder vom Kauf des Produkts abhalten. Das Auktionshaus Ebay verwendet das Bewertungskonzept für Käufer und Verkäufer bereits seit Jahren. Die Abwicklung einer Transaktion kann von beiden Beteiligten, dem Käufer und den Verkäufer, bewertet werden. Auch auf Seiten von Reiseveranstaltern und Hotelreservierungsservices stellen Bewertungen eine wichtige Funktion dar.

Bewertungen und Empfehlungen stellen aus Sicht der Suchmaschinen nützliche Informationen dar, die verknüpft mit den angebotenen Treffern einer Suche einen Mehrwert für den Nutzer bieten. Google führt bei der Suche nach einem bestimmten Hotel Kundenbewertungen unmittelbar mit in der Trefferliste auf. Über einen Link werden die Bewertungen, die Kunden auf verschiedenen Hotel- und Reiseseiten vorgenommen haben, aufgeführt. Die gleiche Funktion wird ebenfalls in Google Maps angeboten. Ähnliche Funktionen bietet auch die Suchmaschine Bing. Der Einfluss von Bewertungs- und Empfehlungsportalen auf die Suchmaschinentechnologie liegt somit in der Nützlichkeit der Informationen selbst. Man kann Bewertungs- und Empfehlungsportale als ein komplementäres Konzept zu den herkömmlichen, algorithmischen Suchmaschinen ansehen.

Wie bereits beschrieben, bewerten algorithmische Suchmaschinen die indizierten Seiten über Algorithmen wie dem PageRank oder dem TrustRank. Unter der Voraussetzung, dass die Konzepte und Funktionsweisen dieser Algorithmen bekannt sind, lässt sich die Relevanz und somit der Platz in den Trefferlisten der algorithmischen Suchmaschinen optimieren. Hierdurch erlangen u. U. auch für den Benutzer irrelevante Seiten gute Positionierungen in den Ergebnissen, da sie im Hinblick auf die Bewertungskriterien des Suchmaschinen-Algorithmus sinnvoll erscheinen. In Kombination mit manuell erstellten Bewertungen und Empfehlungen könnten zukünftig bessere Suchergebnisse entstehen.

7.1.4 Social Search Suchmaschinen

Für den Begriff Social Search existiert keine allgemeingültige Definition. Laut Chris Sherman liegt dies vor allem an der Tatsache, dass viele unterschiedliche Ansätze betrieben werden, die man als Social Search bezeichnen kann. Shermans Versuch einer Definition lautet: „Simple put, social search tools are internet wayfinding services informed by human judgement.“^[45] Somit könnten auch die bereits beschriebenen Konzepte Social Bookmarking, Frage-Antwort-Dienste und Empfehlungs- und Bewertungsportale als Social Search verstanden werden. Auch Skusa und Maaß ordnen Social Bookmarking und Frage-Antwort-Dienste dem Bereich der Social Search hinzu. Sie stellen fest, dass die Leistungen sozialer Suchdienste darin bestehen, Informationsbedürfnisse der Anwender nicht von Suchmaschinenrobotern, sondern von einer Community aus Freiwilligen erbringen zu lassen, die sich aus altruistischen Gründen bei diesen Diensten einbringen.^[46]

Eines der grundlegenden Paradigmen des Web 2.0 besteht darin, den Content durch eine Community erstellen zu lassen, diesen bewerten, kommentieren und empfehlen zu können. Somit ergeben sich zahlreiche Kanäle, die Informationen für soziale Suchdienste bieten. Eine Social Search Suchmaschine sollte eine zentrale Plattform sein, auf der diese Informationen zusammenfließen. Diesen Ansatz verfolgt auch Google mit der Google Social Search. Mit Google Social Search soll die Relevanz von Suchergebnissen verbessert werden, etwa wenn Familie, Freunde oder Kollegen schon etwas zu einem Thema berichtet haben und dies auf der ersten Ergebnisseite unter "Results from people in your social circle" angezeigt wird.^[47] Diese Funktion kann jedoch nur mit einem aktiven Google-Account genutzt werden, der dann mit anderen Plattformen wie Twitter, Facebook oder Flickr verbunden werden kann.

Setzt man Social Search Komponenten wie das Social Bookmarking oder Frage-Antwort-Dienste in direkte Konkurrenz zu algorithmischen Suchdiensten, so ergeben sich laut Sherman eine Reihe von Nachteilen des Social Search-Ansatzes:^[48]

• Durch die Größe und das rapide Wachstum des WWW ist es für den Menschen nahezu unmöglich alle Seiten zu bookmarken, zu bewerten oder zu taggen
• Manuell gesetzte Tags können ambiguent sein und es existiert kein eindeutiges Regelwerk wie Tags einheitlich erstellt werden können. Selbst wenn es ein solches gäbe, dann würde sich nicht jeder Nutzer damit auseinandersetzen und sich daran halten.
• Spammer und Vandalen können Social Search Angebote durch falsches Tagging oder Bewertungen und Empfehlungen manipulieren, was die Suche von sinnvollen Informationen erschwert.

Skusa und Maaß kommen zu dem Schluss, dass soziale Suchdienste zum jetzigen Zeitpunkt noch keine vollwertige Alternative zu den algorithmischen Suchdiensten bieten. Sie sehen jedoch auch in den algorithmischen Suchdiensten Nachteile insbesondere in der großen Menge der Suchergebnisse und der Relevanz für den Benutzer. Als Lösung sehen sie konvergente Suchdienste, also eine Kombination aus algorithmischen Suchdiensten und Social Search-Komponenten.^[49]. Social Search Suchdienste haben somit vermutlich einen ergänzenden Einfluss auf die zukünftigen Suchmaschinentechnologien.

7.2 Technischer Einfluss

Dieser Abschnitt soll einen Überblick über einige Techniken geben, welche die Bewertung und das Ranking von Social Web Content bei Suchdiensten beeinflussen.

7.2.1 Social Web und SEO

Wegen der steigenden Bedeutung des Social Web rückt dieses auch auch immer mehr in den Fokus von SEO-Anbietern. Eine Optimierung von Websites für Suchdienste kann in zwei Bereiche unterteilt werden, welche beide ein höheres Ranking bei Suchdiensten zum Ziel haben. Ein Bereich erstreckt sich über die Optimierung von Websiteinhalten für die Suchdienste, ein zweiter Bereich des SEO erstreckt sich auf die Verlinkungsstruktur der Websites.

7.2.1.1 Social Web als Content Lieferant

Eine aktuelle Studie der Firma Universal McCann, in der über 20000 Internetuser zwischen 16 und 54 Jahren in 38 Ländern befragt wurden, belegt die wachsende Bedeutung des Social Web sehr deutlich.^[50]

Von weltweit geschätzten 625 Millionen Internetnutzern

• schreiben 40% einen Webblog
• gehören 62,5% einem sozialen Netzwerk an
• haben 35% bereits ein Video auf einer Video Sharing Site hochgeladen

Somit ist der Anteil des Contents, der durch das Social Web ins Internet gelangt, beachtlich. Allein durch die Menge der Informationen des Social Web nimmt dieses Einfluss auf Suchmaschinen. Insbesondere tauchen bei der Suche nach technischen, wissenschaftlichen, politischen oder gesellschaftlichen Themen oftmals Inhalte aus dem Social Web in den Top-Ergebnissen der Suchmaschinen auf.

Ein Beispiel aus dem Jahr 2008 belegt den Einfluss und die Bestimmung der Themenrelevanz durch die Community bzw. die Blogosphäre sehr deutlich:

Der Sportartikelhersteller Jako mahnte einen Blogger ab, der sich in einem Blogeintrag negativ über das neue Logo der Firma geäußert hatte. In Folge dessen solidarisierte sich ein Teil der deutschen Blogger-Szene und brachte Jako eine Reihe von Negativschlagzeilen ein.^[51] Die Auswirkungen lassen sich auch zum Zeitpunkt der Erstellung dieser Arbeit noch beobachten. Unter den Top-Ergebnissen einer Suche nach „Jako“ bei Google finden sich Treffer wie:

• „Wie JAKO anderen Leuten das letzte Trikot auszieht“
• „Imageschaden für Jako – Geballte Blogpower“
• „Und JAKO schweigt“
• „Blogger-Abmahnung als PR-Gau“

Ein positives Beispiel, wie die virale Verbreitung von Informationen im Social Web genutzt werden kann, zeigt ein Beispiel der Firma Electronic Arts (EA) aus dem Jahr 2008. Im Videospiel „Tiger Woods 08“ hatte sich ein Fehler eingeschlichen, der es dem Spieler ermöglichte einen im Wasser gelandeten Ball per Überquerung des Wassers zu schlagen. Ein Nutzer des Videoportals YouTube machte sich über diesen Fehler in einem Video lustig, er sprach vom „Jesus shot“. Electronic Arts reagierte daraufhin mit einer Videoantwort auf YouTube, die die fehlerhafte Szene real nachstellte und Tiger Woods über das Wasser laufen ließ. Dieses Video wurde bereits über 4 Millionen abgerufen. Durch effektive Nutzung des Social Web kann somit eine Suchmaschinen-Optimierung erreicht werden.

Ein weiterer Punkt, wie der wachsende Markt des Social Web Einfluss auf die Entwicklung im Bereich der Suchmaschinentechnologie nimmt, sind die Entwicklungen im Bereich der sozialen Netzwerke. Dort entsteht Content, der durch die meisten sozialen Netzwerke nicht für Suchmaschinen freigegeben ist. Soziale Netzwerke entwickeln sich jedoch zunehmend als Kommunikations-, Diskussions- und Werbeplattform und lösen klassische öffentliche Plattformen wie Foren oder Chats ab. Aus diesem Grund müssen die Suchmaschinenhersteller auf diese Entwicklung reagieren. Google begegnet diesem Trend mit der Entwicklung der Google Social Search.

7.2.1.2 Vernetzung über Backlinks, Trackbacks

Wie in den vorangegangenen Kapiteln bereits erläutert, spielt die Verlinkung einer Seite im Netz eine wichtige Rolle für das Ranking in den Trefferlisten der Suchmaschinen. Die Verlinkungen durch andere Seiten werden als Backlinks bezeichnet. Im Social Web sind einige Konzepte entstanden, die sich das Konzept des Backlinks zu nutze machen.

Aus dem Bereich der Weblog-Seiten, der sog. Blogosphäre, stammt das Konzept des TrackBacks. TrackBack wurde von der Firma Six Apart entwickelt und dient der automatischen Notifikation zwischen zwei Webseiten.^[52]

„The central idea behind TrackBack is the idea of a TrackBack ping, a request saying, essentially, "resource A is related/linked to resource B." A TrackBack "resource" is represented by a TrackBack Ping URL, which is just a standard URI.“^[53]

Trackback stellt ein P2P-Framework dar, welches mit Hilfe eines REST-Models (Representational State Transfer) die TrackBack Pings über HTTP an eine TrackBack URL sendet.^[54] Ein TrackBack Ping ist dabei ein genormter POST-Request mit dem folgenden Aufbau:

   POST http://www.ursprungsartikel.de/trackback/2
   Content-Type: application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8
   
   title=Themenverwandter+Artikel&url=http://www.aehnlicherartikel.de/&excerpt=Auszug+aus+Artikel&blog_name=MeinBlogName

Die folgende Tabelle erläutert die Parameter eines TrackBack Ping:

Das TrackBack System, an das ein TrackBack Ping gesendet wurde, antwortet mit einem HTTP Response im XML-Format, welches Informationen über den erfolgreichen Empfang oder evtl. aufgetretene Fehler gibt. Modere Blogsoftware, wie Wordpress oder Serendipity, empfangen und senden die Trackbacks auf Wunsch und führen diese automatisch wie Kommentare unterhalb des Artikels mit einem Textauszug des bezugnehmenden Blogs auf.^[55]

Letzendlich bedient sich das TrackBack-Framework somit wiederum den Backlinks, jedoch in einer automatisierten Form. Eine weitere Funktion, die durch die Entstehung der Weblogs an Bedeutung gewonnen hat, sind die Permalinks. Ein Permalink ist eine eindeutige URL-Adresse über die eine Seite permanent aufgerufen werden kann, auch wenn diese bereits von der Blog-Homepage verschwunden und archiviert wurde.^[56] Auch bei der Erzeugung von Permalinks helfen die modernen Bloggingsysteme indem sie automatisch sprechende Permalinks, welche den Titel des Artikels beinhalten, erzeugen. Dies stellt eine weitere wichtige Hilfe zur Suchmaschinenoptimierung dar.

TrackBacks wie auch Permalinks fördern in ihrem Zusammenspiel die Vernetzung. Nimmt ein Blogger Bezug auf einen entfernten Blogeintrag, so verlinkt er diesen unter Angabe des Permalinks, dadurch entsteht (i.d.R. automatisch) ein TrackBack, über welchen Besucher des entfernten Blogs die Möglichkeit haben auf den eigenen Blog zu gelangen.^[57]

7.2.2 Technisches Innovationspotential des Social Web

Die Entwicklungen im Bereich des Social Web bergen ein hohes Innovationspotential, welches Einfluss auf die Entwicklung des WWW nimmt. Im folgenden sollen einige dieser Innovationen aus technischer und ökonomischer Sicht betrachtet werden.

7.2.2.1 Ajax

Der Begriff Ajax wurde erstmals 2005 von Jesse James Garret verwendet und stand dabei ursprünglich für „Asynchronous JavaScript and XML“ (AJAX). Garret beschrieb, wie mit vorhandenen Technologien ein Austausch von Daten mittels HTTP möglich ist, ohne dabei die komplette HTML-Seite neu anfordern und aufbauen zu müssen. Inzwischen wird der Begriff Ajax als Sammelbegriff für eine Art von Web-Architektur angesehen.^[58] Mit Ajax ist es möglich sog. Rich User Interfaces zu erstellen, also Benutzerschnittstellen, die denen der Desktop-Applikationen ähnlich sind und bei denen der Bildschirminhalt nicht nach jedem Request neu aufgebaut werden muss.^[59] Auch wenn die vorhandenen Technologien keine neuen Erfindungen sind, die durch das Web 2.0 entstanden sind, so wurde das Look & Feel des Web 2.0 und damit des Social Web maßgeblich durch die Verwendung von Ajax geprägt.

Im Hinblick auf Suchmaschinentechnologie, ist die Verwendung von Ajax eher krititsch zu betrachten. Per Ajax eingebundene Inhalte werden erst im Browser durch eine JavaScript-Engine erzeugt. Die URL, die durch einen Suchmaschinen-Robot indiziert wird, bleibt konstant. Aus diesem Grund sind Ajax-Inhalte für Suchmaschinen derzeit nicht erkennbar.^[60] Ajax nimmt insofern Einfluss auf die Entwicklung der Suchmaschinen, als dass die Suchmaschinen-Betreiber sich aufgrund der gestiegenen Verwendung und somit des ansteigenden Ajax-Contens, zukünftig vermutlich eine Lösung zur Erfassung der Ajax-Seiten einfallen lassen werden.

7.2.2.2 RSS und Atom

RSS steht für Really Simple Syndication und bezeichnet eine XML-basierte Art Nachrichten und Inhalte zu versenden und zu abonnieren. Im folgenden ist der Code eines einfachen RSS-Dokuments dargestellt:

  <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1" ?>
  <rss version="2.0">
    <channel>
       <title>winfwiki Home</title>
       <link>http://winfwiki.wi-fom.de</link>
       <description>Wirtschaftsinformatik Wiki</description>
       <item>
          <title>Implikationen des Social Web auf Suchmaschinentechnologien</title>
          <link>http://winfwiki.wi-fom.de/index.php?title=Implikationen_des_Social_Webs_auf_Suchmaschinentechnologien</link>
          <description>Fallstudie zum Einfluss des Social Webs auf Suchmachinen</description>
       </item>
    </channel>
  </rss>

Über den Kanal (channel) können einzelne Items, bestehend aus einem Titel, einem Hyperlink und einer Beschreibung kommuniziert werden. Abonnenten können die Items per Feed-Reader (i.d.R. bereits im Browser integriert) auslesen und bei Interesse den Links folgen.

Die Entwicklung von RSS geht bis ins Jahr 1999 zurück. RSS ist somit keine Erfindung des Web 2.0, erreichte seinen Durchbruch jedoch mit der Entwicklung des Web 2.0. Insbesondere die Blogger verwenden RSS intensiv um neu entstandene Blogeinträge publik zu machen.

RSS hat aus folgenden Gründen Einfluss auf Suchmaschinentechnologien:

• Per RSS abonnierte Inhalte sind automatisch in andere Webseiten integrierbar.^[61]
• RSS erhöht die virale Verbreitung von News.^[62] Dadurch ist die Wahrscheinlichkeit hoch, das der eigene Content schneller ins Gespräch kommt und von anderen Seiten verlinkt oder zitiert wird.
• RSS hat direkten Einfluss auf Blogsuchmaschinen wie zum Beispiel Google BlogSearch. Googles Blogsuche durchsucht alle Blogs, die Feeds in Form von RSS oder Atom veröffentlichen.^[63]
• Durch die Verwendung von Website-Feeds in RSS oder Atom, signalisieren Webseiten-Betreiber den Suchmaschinen, dass die von ihnen betriebene Webseite weiterentwickelt wird und der dort angebotene Content weiterhin aktuell ist. Dies kann ein auschlaggebendes Kriterium zum Ranking in Suchmaschinen darstellen.^[64]

7.2.2.3 Echtzeitsuche

Mit der Verbreitung sozialer Netzwerke und Microblog-Seiten wie Twitter enstand das Bedürfnis die dort enthaltenen Inhalte in Echtzeit durchsuchen zu können. Der Grund hierfür ist, dass über Microblogs oder Status-Updates in sozialen Netzwerken oft tagesaktuelle Themen aufgegriffen und diskutiert werden. „Echtzeitsuche“ bedeutet in diesem Zusammenhang, dass die Information kurz nach deren Erscheinen bereits in einer Suchmaschine auffindbar ist. Wie bereits erläutert, werden neue Inhalte durch algorithmische Suchdienste erst nach dem Besuch eines Web-Spiders oder Bots in den Index der jeweiligen Suchmaschinen eingetragen.

Twitter integrierte im Jahr 2008 durch den Zukauf der Firma Summize eine Echtzeitsuche seiner Tweets.^[65] Google bietet seit Dezember 2009 eine Echtzeitsuche für englischsprachige Seiten an und hat hierfür Kooperationen mit Facebook, Twitter, MySpace, FriendFeed, Jaiku und identi.ca getroffen.^[66] Echtzeit-Treffer werden dabei in die normalen Suchergebnisse integriert.

Am Beispiel der Echtzeitsuche zeigt sich der Einfluss des Social Web und der dort publizierten Inhalte auf die Suchmaschinentechnologien sehr deutlich. Die Echtzeitsuche birgt vermutlich eines der größten Wachstumspotentiale im Suchmaschinenmarkt der kommenden Jahre.

7.3 Wirtschaftlicher Einfluss

Neben den bereits betrachteten Einflussmöglichkeiten des Social Web soll nun die wirtschaftliche Bedeutung des Social Web betrachtet werden. Zunächst wird der derzeitige Marktanteil des Social Web am Suchmaschinenmarkt analysiert, anschließend soll das ökonomische Innovationspotential des Social Web betrachtet werden. Dies soll eine Aussage darüber ermöglichen, welches Potential das Social Web hat, in bestimmten Teilmärkten des Suchmaschinenmarktes Anteile zu gewinnen.

7.3.1 Situation im Suchmaschinenmarkt

"Die Entwicklung des Suchmaschinenmarktes ist vergleichsweise jung und eng mit der Entwicklung des Internets [...] verbunden."^[67] Der deutsche Suchmaschinenmarkt wird laut einer aktuellen Webstatistk von webhits.de, von Google dominiert. Selbst durch den prominenten Markteintritt der Firma Microsoft mit der Suchmaschine Bing, ergab sich bisher noch keine merkliche Änderung an Googles Vormachtstellung. Soziale Suchdienste, wie sie im vorangegangenen Kapitel beschrieben wurden tauchen in der Statistik von webhits.de nicht auf und sind unter dem Posten „Andere“ mit 2,5% verbucht. Folglich haben soziale Suchdienste zum jetztigen Zeitpunkt noch keinen ernstzunehmenden wirtschaftlichen Einfluss im Suchmaschinenmarkt.

Deutlich dominanter hingegen, stellt sich der Einfluss von Social Software bei den Statistiken zur zeitlichen Internetnutzung, dar. Laut einer Untersuchung des Marktforschungsunternehmens Comscore belegen allein die Social Networks mit bereits 13,8 % die dritte Position. Unter der Berücksichtigung, dass Werbeeinnahmen eine der Haupteinnahmequellen im Internet darstellen, gewinnt dieser Wert zusätzlich an Bedeutung.

Social Software kann und muss die etablierten Suchmaschinen als Einstiegstor ins Internet nutzen. Die bereits beschriebenen SEO-Strategien bieten hierbei Unterstützung, um eine möglichst gute Positionierung im Ranking der Suchmaschinen erreichen zu können.

Ein Paradebeispiel stellt Wikipedia dar. Im Rahmen dieser Fallstudie wurde folgender Versuch durchgeführt:

Auf den Seiten der Wikipedia wurde die Funktion „Zufälliger Artikel“ ausgewählt und die Überschrift dieses Artikels bei Google, Bing und Yahoo als Suchbegriff verwendet. Die folgende Tabelle zeigt das Ergebnis. Der jeweilige Wikipedia-Eintrag landete bei Google und Bing zu 100% unter den ersten 5 Treffern, bei Yahoo in 90% der Fälle.

Zurückzuführen ist dieses Ergebnis sicherlich auf die Menge der Wikipedia-Artikel. In der deutschsprachigen Wikipedia existieren zum Stand Oktober 2009 über 980000 Artikel.^[68] Zum einen werden Wikipedia-Artikel häufig verlinkt, zum anderen sind die Wikipedia-Seiten an sich zur Erfassung durch Suchmaschinen gut optimiert.

7.3.2 Ökonomisches Innovationspotential des Social Web

Auch Unternehmen haben die Bedeutung des Social Web für sich entdeckt. So nutzen sie Elemente des Social Web zum Beispiel zur gezielten Kundenansprache im Marketing. Dieser Abschnitt soll einen Überblick über die ökonomischen Innovationen geben, welche mit den Entwicklungen des Socials Web einhergehen.

7.3.2.1 Pull-Strategie

Für Unternehmen bieten sich die zahlreichen Kanäle und Plattformen des Social Web als vielversprechende und günstig zu nutzende Werbeplattform an. Laut Douglas et.al. fühlen sich die Nutzer von Social Web Plattformen jedoch durch diese gewerbliche Inanspruchnahme gestört.^[69] Statt einer Push-Strategie, bei welcher die Nutzer mit Werbemaßnahmen konfrontiert werden, bietet sich im Social Web eine Pull-Strategie an. Hier werden interessante Inhalte mit hoher Relevanz für den Benutzer zur Verfügung gestellt, Nutzer im Social Web suchen selbstständig nach relevanten Informationen.^[70] Gute Beispiele für Pull-Strategien sind Online-Games und Apps in Netzwerken wie Facebook oder StudiVZ. Die Idee einer Pull-Strategie ist auch im Internet nicht neu. Die Firma Johnnie Walker hat diese mit der Verbreitung des Moorhuhn-Spiels bereits im Jahr 1999 erfolgreich angewandt. Im Social Web kann aber im Unterschied dazu die Zielgruppe eindeutig identifiziert werden. In sozialen Netzwerken wie Facebook, geben sich Fans von angebotenen Produkten und Dienstleistungen frei zu erkennen, was eine noch zielgerichtetere Ansprache ermöglicht. So bietet die Firma Starbucks ihren Kunden eine Web-Plattform um eigene Produktvorschläge und Ideen einzureichen. Andere User können über die Ideen abstimmen und die besten Ideen werden realisiert. Die Plattform wird zeitgleich durch das Facebook-Profil der Firma mit über 5 Mio. Fans unterstützt. Die Pull-Strategie konkurriert u.U. mit dem klassischen Einstiegstor "Suchmaschine". Nutzer können relevante Informationen zum Teil schneller über Angebote und Anwendungen im Social Web erreichen.

7.3.2.2 The Long Tail

Der Begriff „Long Tail“ wurde durch einen im Jahre 2004 erschienen Artikel von Chris Anderson im Wired-Magazin bekannt. Der Artikel beschreibt ein ökonomisches Konzept, welches es ermöglicht den Onlinehandel effizient zu nutzen, um ein großes Sortiment an schlecht verkäuflichen Artikeln zu schaffen.^[71] „Long Tail“ bedeutet frei übersetzt „langer Schwanz“ und beschreibt bildlich das Aussehen einer Nachfragekurve, bei der einige Massenprodukte an der Spitze der Kurve stehen, diese dann stark abfällt und sich alle Nischenprodukte im breiten, langgezogenen „Schwanz“ der Kurve verteilen.

Die Kernaussagen aus Andersons Artikels lauten:^[72]

• die Vielfalt der Nischenprodukte ist größer als angenommen
• die Besetzung der Nischenmärkte ist heute ökonomisch realisierbar
• die Summe aller Nischenprodukte ergibt einen bedeutenden Markt

„Der neue Nischenmarkt ersetzt nicht den traditionellen Markt mit seinen Bestsellern und Hits, er teilt sich nur zum ersten Mal mit ihm das Rampenlicht. [...] Heute, in einer Zeit, in der die Verbraucher vernetzt sind und nahezu alles digital ist, hat sich die Ökonomie des Vertriebs radikal verändert, da das Internet jede Branche, mit der es in Kontakt kommt, absorbiert und die Funktion von Lager, Kino und Sendeanstalt übernimmt – und das zu einem Bruchteil der bisherigen Kosten.“^[73]

Betrachtet man die Anwendungen und Plattformen des Social Web, so kann man diese ebenfalls in einer Long Tail Kurve anordnen. Durch immer neue Internettechnologien und neue Kanäle verlängert sich der Long Tail, gleichzeitig verbreitert er sich auch, da innerhalb der Kanäle neue Anwendungen entstehen.^[74]

Der Einfluss, den diese Entwicklung auf den Suchmaschinenmarkt nimmt, ist offensichtlich:
Dadurch, dass der Nischenmarkt inzwischen eine hohe Bedeutung erlangt hat, müssen Suchmaschinen effiziente Wege bereitstellen, diese Informationen auffindbar zu machen. Ein PageRank-Algorithmus ist für diesen Zweck eher ungeeignet. Da es sich um Nischen handelt, ist die Anzahl der Links auf diese Nische eher gering. Google reagiert mit Google BlogSearch, Google SocialSearch und der Echtzeitsuche. Ebenfalls gut geeignet zum Auffinden der Nischen sind Taxonomien wie sie in Social Bookmarking-Seiten verwendet werden.

8 Fazit

Wie dargestellt, existieren keine allgemein gültigen Definitionen für die Begrifflichkeiten Suchmaschine, Suchdienst, Web 2.0 und Social Web. Um diese Begrifflichkeiten wissenschaftlich betrachten zu können, sind sie in dieser Arbeit in einen Informationskontext gestellt worden.

Suchmaschinen wie google oder yahoo veröffentlichen die Kriterien, nach denen sie Websites rangieren, nie vollständig. Der Grund für diese Zurückhaltung in der Veröfftntlichung ist meist, dass Missbrauch der Ranking-Algorithmen vermiedern werden soll. In wie weit Suchmaschinen also tatsächlich den TrustRank oder PageRank verwenden und wie diese Konzepte bei der Evaluierung von Websites gewichtet werden, konnte im Rahmen dieser Arbeit nicht festgestellt werden. So sind beispielsweise die Zugehörigkeiten von Websites zu den einzelnen Ebenen der TrustRank-Pyramide bei google völlig unbekannt. Es können trotzdem allgemeine Aussagen zum Einfluss des Social Web auf diese Suchdienste getroffen werden. Die Aussagen dieser Arbeit sollten aber immer vor dem Hintergrund der theoretischen Betrachtung von Ranking Kriterien wie zum Beispiel dem PageRank gesehen werden.

Wie gezeigt lässt sich ein direkter Einfluss von Social Web Elementen auf algorithmische Suchdienste feststellen. Der Einfluss erstreckt sich über die Linkstruktur dieser Elemente und die gesetzten Links. Die Linkart, welche verwendet wird (folow / no follow), ist für die Größe des Einflusses als nicht unerheblich zu betrachten. Weiter ist die Größe der aktiven Community bei Social Web Angeboten ein Faktor für den Einfluss auf die Suchmaschinenlistings. Wird ein entsprechender Content geschaffen, oft kommentiert und stark verlinkt, kann ein Suchmaschinenlisting auch kurzfristig durch das Social Web stark beeinflusst werden. Dies wurde an den Fallbeispielen der Firmen Jako und EA gezeigt.

Social Networks ist ein kleinerer Einfluss auf die Listings bei algorithmischen Suchdiensten zuzurechnen. Dies ist darin begründet, dass der Großteil des Contents dieser Dienste für eine Indexierung durch Robots und Spider von Suchmaschinen gesperrt ist. Auch Social Web Angebote, welche verstärkt Techniken wie AJAX einsetzen, sind nur schwer indizierbar. Hier bleibt abzuwarten, wie die Suchmaschinenbetreiber reagieren.

Ein starker Einfluss auf Suchmaschinen ist der Blogosphäre zuzusprechen. Durch die Nutzung von RSS, Atom und Trackbacks bzw. Backlinks in Blogs werden die Suchmaschinenlistings beeinflusst. Betreiber klassischer, algorithmischer Suchdienste haben auf die Blogosphäre, im Gegensatz zu AJAX, bereits gut mit eigenen Suchdiensten für Blogs reagiert (z.B. google BlogSearch, google SocialSearch). Dies unterstreicht die Bedeutung der Blogosphäre für die Suchmaschinenlistings zusätzlich.

Soziale Suchdienste isoliert betrachtet erreichen einen verschwindend geringen Anteil bei der Suche als Solches (<2.5%). Jedoch verbringen Nutzer einen großen Anteil ihrer Internetzeit mit Angebiten des Social Web. Unternehmen müssen sich die Frage stellen, ob und in welcher Form sie Kunden und potentielle Kunden im Social Web ansprechen wollen. Dabei wird die Pull-Strategie an Bedeutung gewinnen. Der Vorteil für Unternehmen liegt in der gezielteren Kundenansprache, so können unnötige Werbung und unnötige Kosten vermieden werden. Der Kunde kann gezielt nach Informationen suchen und bekommt diese dann zur Verfügung gestellt. Eine Pull-Strategie wird, im Gegensatz zu einer Push-Strategie, auch als weniger störend empfunden. Ein weiterer wirtschaftlicher Einfluss des Social Web ist, dass über Social Web Angebote auch Nischenprodukte zu wirtschaftlichen Konditionen angeboten und vermarktet werden können.

Abschließend lässt sich feststellen, dass das Social Web in einigen Bereichen bereits einen direkten technischen Einfluss auf Suchmaschinentechnologien hat. In anderen Bereichen sind starke Entwicklungen erkennbar. Die Elemente des Social Web haben in jedem Fall ein großes Entwicklungspotential und es bleibt abzuwarten, welche Elemente des Social Web sich in der Nutzung so stark durchsetzen, dass Suchmaschinen ihre Algorithmen und Evaluierungen auf diese Elemente weiter abstimmen werden.

9 Fußnoten

1. ↑ Vgl. Schneller (2009), S.6
2. ↑ Vgl. Schneller (2009), S.14f
3. ↑ Vgl. Deutschland Online (2008), S.69
4. ↑ Vgl. Machill (2003), S.52
5. ↑ Vgl. Stuber (2004), S.14
6. ↑ Vgl. Stuber (2004), S.25ff
7. ↑ Vgl. O'Reilly (2005), o.S.
8. ↑ Vgl. Reitler (2007), S.29ff
9. ↑ Vgl. IBM (2006), o.S.
10. ↑ Vgl. Roth (2006), o.S.
11. ↑ Vgl. Ebersbach (2008), S.29
12. ↑ Vgl. Ebersbach (2008), S.30
13. ↑ Vgl Gross (2007), S.53
14. ↑ Vgl. Teufel (1995), passim
15. ↑ Vgl. Hippner (2006), S. 6ff
16. ↑ Vgl. Koch (2007b), S.20
17. ↑ Vgl. Deutschland Online (2008), S.68
18. ↑ Vgl. Skusa (2008), S.11
19. ↑ Vgl. Siefken (2008), S.20
20. ↑ Vgl. Patalong (2008), o.S.
21. ↑ Vgl. Koch (2007 a), S.12
22. ↑ Vgl. Michael (2003), S.2
23. ↑ Vgl. Koch (2007 a), S.40ff
24. ↑ Vgl. Roddewig (2003), S.230
25. ↑ Vgl. Münz(2005), S. 878
26. ↑ Vgl. Jaster (o.J. a), o.S.
27. ↑ Vgl. eFactory GmbH & Co.KG (o.J.), o.S.
28. ↑ Vgl. Jaster (o.J. a), o.S.
29. ↑ Vgl. eFactory GmbH & Co.KG (o.J.), o.S.
30. ↑ Vgl. Jaster (o.J. b), o.S.
31. ↑ Vgl. Hemken (o.J.), o.S.
32. ↑ Vgl. Jaster (o.J. b), o.S.
33. ↑ Vgl. Hemken (o.J.), o.S.
34. ↑ Vgl. Brown (2009), S. 106ff
35. ↑ Vgl. Huber (2008), S.66ff
36. ↑ Vgl. Hippner (2006), S.6ff
37. ↑ Vgl. Google Inc. (2005), o.S.
38. ↑ Vgl. Johne (o.J.), o.S.
39. ↑ Vgl. Mueller (2007), o.S.
40. ↑ Vgl. Mister Wong GmbH (2009), o.S.
41. ↑ Vgl. Skusa (2008), S. 7
42. ↑ Skusa (2008), S. 7
43. ↑ Vgl. Wilkens (2009), o.S.
44. ↑ Vgl. Briegleb (2007), o.S.
45. ↑ Vgl. Sherman (2006), o.S.
46. ↑ Vgl. Skusa (2008), Seite 6
47. ↑ Vgl. Klaß (2009), o.S.
48. ↑ Vgl. Sherman (2006), o.S.
49. ↑ Vgl. Skusa (2008), Seite 10
50. ↑ Vgl. Universal McCann (2009), o.S.
51. ↑ Vgl. Boie (2009), o.S.
52. ↑ Vgl. Alby (2008), S. 250
53. ↑ Vgl. Six Apart 2004, o.S.
54. ↑ Vgl. Six Apart 2004, o.S.
55. ↑ Vgl. Alby (2008), S. 23
56. ↑ Vgl. Alby (2008), S. 246
57. ↑ Vgl. Alby (2008), S. 23
58. ↑ Vgl. Alby (2008), S. 145
59. ↑ Vgl. Alby (2008), S. 146
60. ↑ Vgl. Software Developer (2009), o.S.
61. ↑ Vgl. Huber (2008), S. 58
62. ↑ Vgl. Huber (2008), S. 57
63. ↑ Vgl. Google Inc. (2009 a), o.S.
64. ↑ Vgl. Brown (2009), S. 106ff
65. ↑ Vgl. Arrlington (2008), o.S.
66. ↑ Vgl. Google Inc. (2009 b), o.S.
67. ↑ Vgl. Maaß (2008), S. 2
68. ↑ Vgl. Wikimedia (2009), o.S.
69. ↑ Vgl. Douglas (2009), S. 13
70. ↑ Vgl. Douglas (2009), S. 15
71. ↑ Vgl. Anderson (2007), S. 15
72. ↑ Vgl. Anderson (2004), o.S.
73. ↑ Anderson (2007), S. 6f
74. ↑ Douglas (2009), S. 12

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