Google Leak: Was du sicher noch nicht wusstest – mit Johan von Hülsen | Ep.227

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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