Quality Rater Jev: Was der KI-Check nach Googles Qualitätsrichtlinien leisten kann

Was ist Quality Rater Jev?

Das Team von Herringbone hat den Quality Rater Jev als kostenlosen Proof of Concept veröffentlicht. Nutzer geben eine URL ein und erhalten eine Bewertung mit Einzelurteilen. Dan Hinckley beschreibt das Werkzeug als Möglichkeit, auffällige Seiten für eine genauere Prüfung zu finden. Grundlage sind Googles Search Quality Rater Guidelines. [2]

Diese Richtlinien helfen menschlichen Qualitätsprüfern, Suchergebnisse zu beurteilen. Google nutzt deren Rückmeldungen zur Bewertung seiner Suchsysteme. Die Prüfer bestimmen nicht direkt, an welcher Position eine einzelne Seite erscheint. [7]

So entsteht die Bewertung

Laut Herringbone lädt ein automatisierter Browser die Seite und bereitet sie als Text auf. Daraus werden unter anderem Autorenangaben, Datumsangaben und Kontaktlinks erfasst. Jev beantwortet anschließend rund 30 strukturierte Fragen zu Seitenzweck, Inhaltsqualität, E-E-A-T und möglichen Spam- oder Schadensmerkmalen. Programmierte Regeln bestimmen daraus die Gesamtnote und machen sichtbar, welche Regeln ausgelöst wurden. [1]

Technisch ist die Arbeitsteilung interessant: Jev liefert strukturierte Entscheidungen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Die Anwendung kann diese unmittelbar verarbeiten. Statt eine umfangreiche Gesamtbewertung als einzige Frage zu formulieren, werden einzelne Merkmale getrennt beurteilt und anschließend im Code zusammengeführt. Genau für solche klar abgegrenzten Entscheidungen beschreibt TypeSafe sein Modell. [4]

Das schafft überprüfbare Ansatzpunkte: Wenn die Gesamtnote niedrig ausfällt, lässt sich zunächst untersuchen, welches Einzelurteil dafür verantwortlich war. Die entscheidende Anschlussfrage lautet dann, ob die betreffende Information tatsächlich fehlt oder bei der Erfassung übersehen wurde.

Seitenqualität und Suchintention werden getrennt

Optional lässt sich eine Suchanfrage angeben. Dann ergänzt das Tool eine Bewertung der Bedürfnis-Erfüllung, genannt „Needs Met“. Die allgemeine Seitenqualität bleibt davon unabhängig. [1]

Ein Beispiel: Eine gut erklärte Leistungsseite eines Heizungsbetriebs kann für „Heizungswartung in Hamburg“ hilfreich sein. Wer nach „Heizung verliert Druck – was tun?“ sucht, erwartet zunächst eine verständliche Einordnung des Problems. Eine überzeugende Unternehmensvorstellung allein beantwortet diese Frage noch nicht. Die Trennung hilft dabei, einen inhaltlichen Mangel von einer unpassenden Ausrichtung auf die Suchanfrage zu unterscheiden.

Was der KI-Check offenlässt

Herringbone nennt drei Grenzen: Externe Reputation wird nicht recherchiert, Layout und Bilder werden nicht visuell beurteilt, und weitere Seiten der Website werden nicht untersucht. Auch die Bewertung von Werbung und störenden Elementen stützt sich auf Text. [1]

Ein Hinweis auf fehlende Vertrauensinformationen verlangt deshalb eine Gegenprüfung. Sind Ansprechpartner vorhanden? Stehen relevante Angaben auf einer verlinkten Unternehmensseite? Welche Informationen konnte das Tool überhaupt erfassen? Für Unternehmen ist diese Unterscheidung entscheidend, bevor aus einem automatischen Befund eine Änderungsaufgabe wird.

Auch die Modellkonfidenz braucht Einordnung. Sie beschreibt, wie eindeutig sich die ausgegebene Verteilung auf eine Bewertungsstufe konzentriert. TypeSafe betont ausdrücklich: Selbst eine maximale Konfidenz garantiert keine richtige Antwort. Die Stufen und Fragen müssen anhand bekannter Beispiele geprüft werden. [5]

1.600 Seiten in zwei Minuten: Was hinter der Angabe steckt

Hinckley beschreibt zusätzlich einen Workflow, bei dem 1.600 Seiten in weniger als zwei Minuten für unter einen US-Dollar bewertet wurden. Die Ergebnisse wurden thematisch angeordnet und mit Klickdaten aus der Search Console verbunden. Als Eingaben nennt er einen Website-Crawl, die Qualitätsrichtlinien und Search-Console-Daten. [3]

Das sind Angaben des Anbieters. Sie belegen weder die Genauigkeit der Bewertungen noch die vollständige Dauer und die Gesamtkosten eines Audits einschließlich Seitenerfassung und menschlicher Kontrolle. Der beschriebene Gesamtwebsite-Workflow geht zudem über das öffentliche Formular für einzelne URLs hinaus.

Für die Praxis ist die Verknüpfung mit Besucherdaten dennoch ein sinnvoller Ansatz zur Priorisierung: Eine häufig besuchte Seite mit einem nachvollziehbaren Informationsdefizit verdient Aufmerksamkeit. Wenige Klicks und eine schlechte KI-Note reichen dagegen nicht aus, um die Löschung einer Seite zu begründen. Auch Anfragen, Verlinkungen und ihre Aufgabe innerhalb der Website sollten berücksichtigt werden.

Wie Unternehmen die Hinweise sinnvoll nutzen können

Als Einstieg bietet sich eine kleine Auswahl wichtiger Seiten an. Leistungsseite, Produktseite und Ratgeber sollten dabei jeweils an ihrem eigenen Zweck gemessen werden. Die folgende Tabelle zeigt beispielhafte Prüffragen und mögliche Maßnahmen; sie enthält keine Testergebnisse des Tools.

Nach einer Änderung sollte die ursprüngliche Frage erneut geprüft werden: Finden Besucher die benötigte Information jetzt leichter? Eine höhere Toolnote kann ein zusätzlicher Hinweis sein. Maßgeblich bleibt, ob die Seite ihre Aufgabe besser erfüllt.

Was sich daraus für SEO ableiten lässt

Google empfiehlt zur Selbsteinschätzung unter anderem eigene Informationen, nachvollziehbare Expertise, sachliche Richtigkeit und einen Hauptinhalt, der den Seitenzweck erfüllt. E-E-A-T steht für Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit; Google beschreibt es nicht als einzelnen Rankingfaktor. [6] Mehr dazu erläutert die News zu Googles Hinweisen zu hilfreichen Hauptinhalten.

Quality Rater Jev macht einen Ansatz für automatisierte Vorprüfungen sichtbar. Sein praktischer Wert hängt davon ab, ob aus den Urteilen nachvollziehbare Fragen und sinnvolle Verbesserungen entstehen. Für Unternehmenswebsites empfiehlt sich deshalb ein Ablauf aus automatischer Prüfung, fachlicher Gegenkontrolle und gezielter Überarbeitung.

Wer technische und inhaltliche Aufgaben gemeinsam priorisieren möchte, findet Unterstützung in unserer SEO- und GEO-Beratung.

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