Review Snippet Spam – manipulierte Bewertungssterne bei Google
Review Snippet Spam bezeichnet die missbräuchliche Verwendung von Bewertungsinhalten oder strukturierten Daten, um in Suchergebnissen eine unzutreffende Sternebewertung oder andere falsche Rezensionselemente darzustellen. Betroffen sind häufig Angaben im Format Review oder AggregateRating nach Schema.org. Diese strukturierten Daten helfen Suchmaschinen, vorhandene Bewertungen einer konkreten Sache zuzuordnen.
Strukturierte Bewertungsdaten sind für sich keine Spamtechnik. Google beschreibt, unter welchen Voraussetzungen Bewertungen als Rich-Suchergebnis infrage kommen. Ein Verstoß liegt beispielsweise nahe, wenn erfundene Bewertungen als echte Erfahrungen ausgegeben werden oder die Angaben im Markup nicht mit den für Nutzer sichtbaren Rezensionen übereinstimmen. Ein gültiges Schema.org-Dokument garantiert keine Anzeige von Sternen.
Wie funktionieren Review Snippets?
Suchmaschinen können Rezensionen oder aggregierte Bewertungen einer konkreten Einheit erkennen. Dazu werden Informationen über den bewerteten Gegenstand, eine mögliche Sternezahl und gegebenenfalls Autoren in strukturierten Daten beschrieben. Google unterstützt entsprechende Funktionen nur für bestimmte Inhaltstypen und unter den jeweils veröffentlichten Voraussetzungen.
Bei einem Produkt kann etwa eine echte sichtbare Kundenbewertung mit einem passenden Markup ausgezeichnet werden. Bei vielen Rezensionen kann eine Durchschnittsbewertung vorliegen. Die zugrunde liegenden Bewertungen müssen den Regeln entsprechen und auf der betreffenden Seite nachvollziehbar sein.
Die Darstellung im Suchergebnis hängt zusätzlich von Googles Systemen ab. Auch korrektes Markup wird nicht immer als Rich Result angezeigt. Das Fehlen von Sternen ist deshalb kein Beweis für Spam und nicht automatisch ein technischer Fehler.
Welche Methoden gehören zu Review Snippet Spam?
Erfundene Bewertungen und Zahlenwerte
Ein Betreiber kann eine hohe Durchschnittsbewertung ausweisen, obwohl keine entsprechenden echten Rezensionen vorliegen. Werden solche Werte für die Verkaufsförderung verwendet, können neben den Google-Richtlinien auch wettbewerbsrechtliche Vorschriften betroffen sein. Die genaue Herkunft der behaupteten Bewertungen muss geprüft werden.
Markup ohne sichtbare Bewertungen
Google verlangt, dass mit strukturierten Daten ausgezeichnete Bewertungen für Nutzer auf der Seite leicht zugänglich sind. Enthält der Quelltext Sterneangaben, während die Seite keine entsprechenden Rezensionen erkennen lässt, kann das ein Richtlinienproblem sein. Die reine Existenz versteckter technischer Daten ist nicht ausreichend.
Eigennützige Bewertungen des eigenen Unternehmens
Google schränkt Review Snippets für LocalBusiness und Organization ein, wenn die bewertete Organisation die betreffenden eigenen Rezensionen kontrolliert. Das gilt nach Googles Dokumentation auch dann, wenn Bewertungen über ein eingebettetes Drittanbieter-Widget erscheinen. Eine Sterneauszeichnung der eigenen Unternehmensseite ist deshalb nicht automatisch zulässig, nur weil echte Kundenbewertungen vorhanden sind.
Bewertungen für ungeeignete Inhaltstypen
Google unterstützt Review Rich Results nur für bestimmte Kategorien, darunter Produkte, Bücher, Filme, Rezepte, Software und einige weitere Typen. Eine Bewertung darf nicht beliebig an eine ganze Kategorie oder Liste von Gegenständen gebunden werden. Ein sachlich falscher itemReviewed-Bezug kann die Darstellung ungeeignet machen.
Aggregierte Bewertungen aus fremden Quellen
Googles Review-Snippet-Richtlinien untersagen es, Bewertungen oder Rezensionen anderer Websites einfach zusammenzufassen und als eigene Bewertung auszuzeichnen. Die Einbindung externer Sterne per Widget ist daher nicht gleichbedeutend mit einer Berechtigung, diese als eigenes Rich Result zu verwenden.
Nicht offengelegte Gegenleistungen
Google untersagt bestimmte gefälschte oder nicht offengelegte incentivierte Rezensionen. Eine reale Kundenerfahrung kann anders zu bewerten sein als eine erfundene Aussage. Entscheidend sind die Offenlegung einer gegebenen Gegenleistung und die tatsächlichen Richtlinienanforderungen.
Review Snippet Spam und Fake Reviews unterscheiden
Fake Reviews bezeichnet manipulierte oder gefälschte Bewertungen, unabhängig davon, wo sie erscheinen. Review Snippet Spam betrifft die Verwendung solcher Angaben oder fehlerhafter Markup-Daten in der Suchmaschinenpräsentation. Beide Vorgänge können zusammenfallen, müssen es aber nicht.
Ein Unternehmen kann beispielsweise echte Kundenbewertungen besitzen, deren technisches Markup aber falsch zugeordnet ist. Das ist zunächst ein Problem strukturierter Daten. Umgekehrt können gefälschte Bewertungen direkt auf einem Bewertungsportal erscheinen, ohne dass der Betreiber der Website eigene Review-Snippet-Daten veröffentlicht.
Bei einer Untersuchung ist daher zwischen tatsächlicher Bewertungsmanipulation, technischem Markupfehler und der Darstellung durch Google zu unterscheiden.
Welche Auswirkungen können falsche Sterne haben?
Sternebewertungen können die Wahrnehmung eines Suchtreffers beeinflussen. Eine hohe Zahl kann auf Leser glaubwürdig wirken, selbst wenn sie auf falschen Angaben beruht. Daraus folgt nicht automatisch, dass die betreffende Seite häufiger angeklickt wird oder höhere Suchrankings erhält. Eine konkrete Wirkung muss anhand verfügbarer Daten untersucht werden.
Google kann bei Verstößen gegen Richtlinien für strukturierte Daten manuelle Maßnahmen ergreifen. Dabei können betroffene strukturierte Daten ignoriert werden, obwohl die eigentliche Website weiterhin in Suchergebnissen erscheint. Ein Verlust der Sterne ist deshalb nicht mit einer vollständigen Entfernung der Seite aus Google gleichzusetzen.
Bei gefälschten Unternehmensbewertungen kann zusätzlich die Reputation eines Mitbewerbers betroffen sein. Das setzt aber eine konkrete Täuschung oder andere Rechtsverletzung voraus; ein technisch fehlerhafter Markup-Eintrag allein beweist keine gezielte Schädigung eines Dritten.
Ein fiktives Beispiel aus einem Online-Shop
Ein Händler entdeckt, dass ein Konkurrenzangebot in Google eine hohe Sternebewertung zeigt. Auf der zugehörigen Seite ist keine nachvollziehbare Grundlage für die Zahl erkennbar. Die technische Prüfung zeigt AggregateRating-Daten, in denen eine Anzahl von Rezensionen und ein Durchschnittswert stehen. Der Seiteninhalt weist jedoch deutlich weniger Bewertungen aus.
Der Händler dokumentiert Suchtreffer und Seitendarstellung. Aus dieser Abweichung lässt sich ein begründeter Richtlinienverdacht ableiten. Ob die andere Firma absichtlich falsche Daten veröffentlicht oder ein fehlerhaftes Plugin verwendet, muss separat geklärt werden.
Vor einer öffentlichen Anschuldigung ist besonders wichtig, die Markup-Daten mit den sichtbaren Bewertungen und dem jeweiligen Google-Standard zu vergleichen. Es kann sein, dass eine rechtmäßige Bewertungsquelle an anderer Stelle auf der Seite zunächst übersehen wurde.
Wie wird Review Snippet Spam untersucht?
Die Prüfung beginnt mit dem konkreten Suchergebnis und der betroffenen URL. Danach wird untersucht, welche Bewertungen die Seite tatsächlich zeigt und welche strukturierten Daten im ausgelieferten HTML vorhanden sind. Dazu kann Googles Test für Rich-Suchergebnisse verwendet werden.
- Bewertetes Objekt: Bezieht sich die Auszeichnung auf ein einzelnes zulässiges Produkt oder eine andere unterstützte Einheit?
- Sichtbare Rezensionen: Können Nutzer Bewertungen und gegebenenfalls Durchschnittswerte unmittelbar nachvollziehen?
- Herkunft: Sind die Bewertungen tatsächlich auf der Seite erfasst oder ungeprüft von fremden Portalen übernommen?
- Authentizität: Gibt es Hinweise auf nicht echte oder unzulässig beeinflusste Kundenstimmen?
- Markup-Daten: Stimmen Anzahl, Werte und Zuordnungen mit dem tatsächlich angezeigten Inhalt überein?
- Google-Berichte: Liegt eine konkrete manuelle Maßnahme oder nur eine fehlerhafte beziehungsweise fehlende Rich-Result-Darstellung vor?
Die strukturierte Datenprüfung zeigt vor allem formale Eigenschaften. Sie beweist nicht, dass eine Bewertung auf einer echten Kundenerfahrung beruht. Umgekehrt kann eine technisch formal gültige Auszeichnung gegen die Inhaltsrichtlinien verstoßen.
Welche Gegenmaßnahmen gibt es für die eigene Website?
Websitebetreiber sollten ihr Bewertungsmarkup nur für Inhalte einsetzen, die den konkreten Google-Voraussetzungen entsprechen. Bei Produkten müssen die Werte mit den sichtbaren Rezensionen übereinstimmen. Werden Bewertungsdaten aus mehreren Quellen verarbeitet, muss die Herkunft sorgfältig geprüft werden.
- Unbelegte Sterne- und Durchschnittsangaben aus dem Markup entfernen.
- Das bewertete Objekt und den unterstützten Schema.org-Typ korrekt zuordnen.
- Bewertungszahlen mit tatsächlich sichtbaren Rezensionen abgleichen.
- Automatische Markup-Funktionen in SEO- und Bewertungsplugins kontrollieren.
- Die Google-Richtlinien zu selbstbezogenen Unternehmensbewertungen berücksichtigen.
- Nach Änderungen die Daten mit dem Rich-Results-Test und Search Console überprüfen.
Ein Plugin kann die Syntax der strukturierten Daten technisch korrekt erzeugen und trotzdem eine sachlich unzulässige Bewertung auszeichnen. Deshalb darf die Prüfung nicht an einer grünen Testmeldung enden.
Welche wettbewerbsrechtlichen Regeln gelten?
Das UWG verbietet bestimmte irreführende Bewertungspraktiken. Nach § 5b Abs. 3 UWG können bei zugänglich gemachten Verbraucherbewertungen Informationen darüber erforderlich sein, ob und wie ihre Echtheit geprüft wird. Der Anhang zu § 3 Abs. 3 UWG enthält mit den Nummern 23b und 23c besondere Verbote zur Irreführung über die Echtheit und zur Beauftragung beziehungsweise Übermittlung gefälschter Bewertungen.
Diese Regeln sind von Googles freiwilligen Vorgaben zur Darstellung von Rich Results zu trennen. Ein Verstoß gegen eine Google-Markup-Richtlinie ist nicht automatisch gleichbedeutend mit einem Verstoß gegen das UWG. Eine falsche Verbraucherbewertung kann allerdings beide Regelungsbereiche betreffen.
Häufige Fragen zu Review Snippet Spam
Garantieren korrekte strukturierte Daten Sterne in Google?
Nein. Google entscheidet selbst, ob und wie ein Rich Result angezeigt wird. Korrektes Markup ist eine Voraussetzung, keine Darstellungsgarantie.
Darf ein Unternehmen seine eigenen Google-Bewertungen als Sterne-Markup einbauen?
Googles Richtlinien schränken selbstbezogene Bewertungen von LocalBusiness und Organization stark ein, auch bei eingebetteten Drittanbieter-Widgets. Die konkrete Auszeichnung muss den unterstützten Kategorien entsprechen.
Ist jeder technische Markupfehler ein Betrugsversuch?
Nein. Fehlerhafte Plugins oder falsche Schema-Zuordnungen können unbeabsichtigt entstehen. Absichtliche Manipulation erfordert zusätzliche Anhaltspunkte.
Wo können betroffene Unternehmen Hilfe erhalten?
Bei auffälligen Bewertungssternen sollten Unternehmen zunächst die sichtbaren Rezensionen, das strukturierte Markup und die einschlägigen Google-Richtlinien vergleichen. BRANDPROTECTIONNOW begleitet Unternehmen bei der Untersuchung manipulierter Bewertungsdarstellungen, der Dokumentation möglicher Fake Reviews und der Einordnung ihrer Folgen für Suchergebnisse und Reputation. Bei nachgewiesenen Rechtsverletzungen können geeignete Plattformmeldungen und gesonderte rechtliche Schritte geprüft werden. Weitere Informationen bietet BRANDPROTECTIONNOW zum Schutz vor negativen und manipulierten Bewertungen.
Fachquellen
- Google Search Central – Strukturierte Daten für Rezensions-Snippets: unterstützte Typen und Inhaltsrichtlinien.
- Google – Test für Rich-Suchergebnisse: technische Prüfung der Auszeichnung.
- § 5b UWG und UWG-Anhang Nr. 23b und 23c: Regelungen zu Verbraucherbewertungen.
