Google heeft bevestigd dat RankBrain hun derde belangrijkste rankingsignaal is (na backlinks en content). Maar de werking is onduidelijk.
Wat ik begrijp:
Wat mij verwart:
Mijn hypothese:
RankBrain is in wezen een feedbackloop die:
Maar ik gok maar. Ik zoek mensen die dit daadwerkelijk bestudeerd hebben.
Derek, je hypothese komt in de buurt. Laat me de details invullen.
Wat RankBrain daadwerkelijk doet:
De technische basis:
RankBrain gebruikt Word2vec-achtige technologie om te begrijpen dat:
Belangrijk feit:
15% van de dagelijkse zoekopdrachten zijn volledig nieuw – Google heeft ze nog nooit gezien. RankBrain verwerkt deze door te matchen met vergelijkbare bekende zoekopdrachten.
Invloedsscope:
Eerst ingezet voor nieuwe/ambigue zoekopdrachten. In 2016 uitgebreid naar vrijwel alle zoekopdrachten. Het is nu overal.
Dus het begrijpt waar ik naar zoek EN meet of ik het nuttig vond?
Welke specifieke betrokkenheidssignalen houdt het in de gaten? Ik hoor veel over CTR en bezoektijd, maar hoe beïnvloeden die daadwerkelijk de rankings?
De twee essentiële betrokkenheidsstatistieken:
| Metriek | Wat meet het | Invloed |
|---|---|---|
| Doorklikratio (CTR) | Klikken gebruikers op jouw resultaat? | Hogere CTR = relevanter uiterlijk |
| Bezoektijd | Hoe lang blijven ze? | Langer = Content voldoet aan intentie |
De negatieve signalen:
Pogo-sticken: Gebruiker klikt → keert snel terug naar resultaten → klikt een ander resultaat Dit vertelt RankBrain: “Eerste resultaat voldeed niet aan de zoekopdracht”
Hoge bounce + kort bezoek: Gebruiker klikt → vertrekt binnen seconden Dit suggereert: “Content komt niet overeen met verwachting van de titel”
De feedbackloop:
Resultaat getoond → Gebruiker klikt (CTR gemeten)
↓
Gebruiker op pagina (bezoektijd start)
↓
Of: Blijft (positief) OF Keert snel terug (negatief)
↓
RankBrain past ranking aan overeenkomstig
Onderzoeksresultaat:
Google testte RankBrain tegen menselijke engineers om de beste resultaten te identificeren. RankBrain won met 10%.
CTR-optimalisatie is nu SEO-optimalisatie.
Wat kliks stimuleert (RankBrain let erop):
| Element | Invloed | Optimalisatie |
|---|---|---|
| Titeltag | Zeer hoog | Emotionele woorden, cijfers, haakjes |
| Meta description | Hoog | Duidelijk waardevoorstel, call-to-action |
| URL | Middel | Schoon, beschrijvend |
| Rich snippets | Hoog | Sterbeoordelingen, FAQ’s |
Titeltag-formules die werken:
Cijfers doen ertoe:
Titels met cijfers krijgen 36% meer kliks. Gebruik specifieke cijfers (47 vs “veel”) voor geloofwaardigheid.
Haakjes/parentheses:
“Complete gids voor SEO [2025 update]” presteert beter dan “Complete gids voor SEO”
De psychologie:
Je titel is een belofte. Maak een specifieke, overtuigende belofte die je content waarmaakt.
Bezoektijd-optimalisatie - de andere helft van de vergelijking.
Wat gebruikers op de pagina houdt:
Directe waarde boven de vouw
Scanbare structuur
Multimediale betrokkenheid
Diepte van de content
Onze testresultaten:
| Wijziging | Invloed op bezoektijd |
|---|---|
| Antwoord in eerste alinea | +23% |
| Inhoudsopgave toegevoegd | +18% |
| Video ingesloten | +45% |
| Opgesplitst in kortere secties | +31% |
De paradox:
Geef direct het antwoord (zodat ze niet wegklikken) MAAR maak de content zo uitgebreid dat ze verder willen lezen.
Merkherkenning beïnvloedt RankBrain-prestaties.
De klikvoorkeur:
Gebruikers klikken eerder op resultaten van merken die ze kennen. Dit geeft een CTR-voordeel aan bekende merken.
Gegevenspunt:
In blinde tests krijgt een onbekend merk op plek #2 met betere content vaak minder kliks dan een bekend merk op #3.
De implicatie:
Het CTR-signaal van RankBrain bevoordeelt onbedoeld merkbekendheid.
Hoe bouw je een merk op voor RankBrain:
De feedbackloop:
Meer bekendheid → Hogere CTR → Betere ranking → Meer bekendheid
Merken die investeren in bekendheid krijgen cumulatieve RankBrain-voordelen.
Long-tail keyword-optimalisatie is verleden tijd. Hier is waarom:
Voor RankBrain:
Aparte pagina’s maken voor:
Na RankBrain:
RankBrain begrijpt dat dit dezelfde zoekopdracht is. Google toont identieke resultaten.
De nieuwe aanpak:
Eén uitgebreide pagina geoptimaliseerd voor het hoofdonderwerp. RankBrain rangschikt deze automatisch voor duizenden variaties.
Voorbeeld:
Onze pagina “SEO-tools” rankt nu voor:
Strategieverschuiving:
Van: Eén keyword = één pagina Naar: Eén onderwerp = één uitgebreide bron
Focus op medium-tail keywords en laat RankBrain de long-tail afhandelen.
Intentie begrijpen is hoe je optimaliseert voor RankBrain.
Intentiecategorieën:
| Intentie | Wat wil de gebruiker | Contenttype |
|---|---|---|
| Informatief | Iets leren | Gidsen, tutorials |
| Navigerend | Specifieke site vinden | Merkpagina’s |
| Commercieel | Onderzoeken voor aankoop | Vergelijkingen, reviews |
| Transactioneel | Aankoop doen | Productpagina’s |
RankBrain matcht intentie:
Zoekopdracht: “hardloopschoenen” Kan zijn: Wil kopen (transactioneel) OF Wil leren (informatief)
RankBrain gebruikt context (zoekgeschiedenis, zoekpatronen) om de waarschijnlijke intentie te bepalen en rangschikt dienovereenkomstig.
Jouw taak:
Mismatch-straf:
Productpagina die rankt voor informatieve zoekopdracht = hoge bounce = RankBrain verlaagt ranking.
Zorg dat je contenttype overeenkomt met de zoekintentie.
Technische factoren die RankBrain-signalen ondersteunen:
Paginasnelheid:
Trage pagina’s = gebruikers vertrekken voor content geladen is = korte bezoektijd = negatief signaal
Doel: <3 seconden laadtijd
Mobiele optimalisatie:
Slechte mobiele ervaring = hoge bounce = negatief signaal
Test: Google’s Mobile-Friendly Test
Core Web Vitals:
| Metriek | Doel | Invloed |
|---|---|---|
| LCP | <2,5s | Pagina-laadperceptie |
| FID | <100ms | Interactiviteit |
| CLS | <0,1 | Visuele stabiliteit |
Content boven de vouw:
Gebruikers beslissen binnen 3 seconden of ze blijven of weggaan. Kritische content moet direct zichtbaar zijn.
Schema markup:
Verbetert rich snippets → verhoogt CTR → positief RankBrain-signaal
Alle technische SEO ondersteunt uiteindelijk de betrokkenheidssignalen van RankBrain.
Deze thread heeft RankBrain voor mij duidelijk gemaakt. Hier is mijn bijgewerkte begrip:
RankBrain’s dubbele functie:
De belangrijkste betrokkenheidssignalen:
| Signaal | Wat het RankBrain vertelt |
|---|---|
| Hoge CTR | Resultaat lijkt relevant |
| Lange bezoektijd | Content voldoet aan intentie |
| Weinig pogo-sticken | Gebruikers vonden wat ze zochten |
Mijn optimalisatie-framework:
Niveau 1: Verdien de klik (CTR)
Niveau 2: Voldoen aan de intentie (bezoektijd)
Niveau 3: Match content met zoektype
Niveau 4: Technische basis
Belangrijk inzicht:
RankBrain maakt gebruikerservaring tot rankingfactor. Optimaliseer voor menselijke tevredenheid, en RankBrain beloont je.
Iedereen bedankt voor het verduidelijken hiervan.
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Volg hoe RankBrain en andere AI-systemen je content rangschikken en vermelden op Google en AI-platforms.
Ontdek hoe het RankBrain AI-systeem van Google zoekmachineranglijsten beïnvloedt via semantisch begrip, interpretatie van gebruikersintentie en machine learning...
RankBrain is Google's door AI aangedreven machine learning systeem dat zoekintentie interpreteert en resultaten rangschikt. Leer hoe deze kern ranking factor SE...
Discussie in de community over Google's AI-rankingsystemen. SEO-professionals leggen RankBrain, BERT, MUM en Neural Matching uit om te begrijpen hoe Google's AI...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.