Zoekmachineoptimalisatie in een complex adaptief systeem

Dit is het derde artikel in een serie over mentale modellen en SEO, met als doel zoekmachineoptimalisatie beter begrijpen om betere beslissingen te kunnen nemen. In het vorige deel van deze serie zijn we op zoek gegaan naar het fundament van zoekmachines en het belang van zoekmachineoptimalisatie. In dit artikel bekijken we SEO vanuit een andere hoek; als onderdeel van een complex adaptief systeem.

More is different

Philip Warren Anderson

Het doel van zoekmachines is om de gebruiker relevante informatie te geven. Het doel van zoekmachineoptimalisatie is om deze informatie optimaal aan te bieden aan zoekmachines.

Dat is het fundament wat we de vorige keer hebben ontdekt. Maar als we het daarbij zouden laten, zouden we de wereld van SEO tekort doen. Want achter de schermen gebeurd er veel meer dan dat.

Waarom scoort de ene website wel goed in Google en de ander niet? En hoe komt het dat zoekmachines en zoekmachineoptimalisatie steeds veranderen?

Om die vragen te beantwoorden duiken we in het model van complex adaptieve systemen.

Wat is een complex adaptief systeem?

John Henry Holland omschreef het complex adaptief systeem als een “dynamisch netwerk van agenten die parallel werken en voortdurend op elkaar reageren.” 

Waarschijnlijk roept dit meer vragen op dan dat het antwoorden geeft. Maar, geen zorgen. Ik ga het zo helder mogelijk uitleggen.

Dynamisch betekent in dit geval dat het systeem continu aan verandering onderhevig is.[7] Die dynamiek ontstaat omdat verschillende agenten voortdurend op elkaar reageren en met hun keuze elkaar beïnvloeden.[8] 

Dat zijn overigens geen echte agenten, maar eerder een soort spelers in het systeem. Soms zijn dat mensen of dieren, maar het kunnen ook stukjes software, zelfsturende robots of andere onderdelen zijn. Ieder met een eigen wil en een eigen keuzevrijheid.

Complex adaptief systeem
Een complex adaptief systeem is een dynamische omgeving waarin verschillende spelers elkaar beïnvloeden.

Kenmerken van een complex adaptief systeem

In een complex adaptief systeem kan elke agent leren van eerdere ervaringen en zodanig de volgende keer andere keuzes maken. 

Individueel gezien heeft elke agent invloed op de uitkomst. Maar geen controle. Een agent kan enkel zijn gedrag synchroniseren of desynchroniseren met andere agenten. Dit noemen we respectievelijk coöperatie en concurrentie.[9] Dat leidt op grote schaal tot zelforganisatie of zelfdestructie.

Keuzes die agenten maken zijn vaak onomkeerbaar en zorgen voor een evolutie of aanpassing van het systeem.

In een complex adaptief systeem is het moeilijk om de uitkomst vooraf te bepalen omdat het systeem zich niet-lineair gedraagt. Dat betekent dat een kleine wijziging in de input grote gevolgen kan hebben voor de uitkomst.

Daar komt nog bij dat het systeem emergent is.[10] We kunnen niet zomaar een agent uit het systeem halen en beoordelen wat de uitkomst zal zijn. Het geheel is namelijk meer dan de som der delen.

Hierin zit meteen de crux. Want dat maakt keuzes in adaptieve systemen vaak onvoorspelbaar, ongecontroleerd en onherleidbaar.[11][12]

Oke, dat was behoorlijk complex (sorry voor de woordgrap). Maar, misschien heb je tijdens het lezen al situaties kunnen bedenken waarin je (kenmerken van) complex adaptieve systemen ziet. In het volgende stuk gaan we daar verder op in.

Complex adaptieve systemen zijn overal

Complex adaptieve systemen vinden we terug op allerlei niveaus en bovendien zijn we er zelf vaak onderdeel van. 

Kijk bijvoorbeeld naar het leven zelf. Elke keuze die we maken leidt ons op een onbekende weg, naar een onbekende uitkomst. Maar ook als we verder in- of uitzoomen zien we deze complexiteit overal om ons heen.

  • Denk bijvoorbeeld aan het verkeer op een autoweg. Elke bestuurder stemt zijn gedrag af op de andere weggebruikers. Als er een auto hard remt, zullen auto’s daarachter uitwijken en ook afremmen – zo beïnvloeden ze elkaar. Dit gedrag kan leiden tot files, waar we ook de invloed van de agenten zien: door vaak van rijbaan te wisselen maken de bestuurders de file vaak onnodig langer. Op een hoger niveau leidt dit ertoe dat weggebruikers buiten de file een andere route nemen, waar ze weer andere automobilisten beïnvloeden.
  • Ook ecosystemen barsten van deze adaptieve complexiteit. In het groot, maar ook in het klein. Zo stemt elke vogel in een zwerm zijn gedrag zorgvuldig af op de vogel direct naast zich (synchronisatie). Op die manier kan een groep individuele vogels zichzelf organiseren zonder dat dit overkoepelende communicatie vraagt.
  • Een derde voorbeeld van complexe adaptiviteit vinden we in spellen. In bijvoorbeeld poker en schaken is het de bedoeling de tegenstander te verslaan, door acties zodanig uit te voeren dat de ander geen kans heeft om te winnen (desynchronisatie). Met elke zet hoopt de speler de tegenstander verder vast te zetten, zodat deze minder keuzes heeft. Totdat er nog maar één keuze over is: zich gewonnen geven. Uiteraard beïnvloedt de reactie van de tegenstander ook de speler, waardoor de uitkomst van tevoren maar moeilijk te bepalen is.

Complex adaptieve systemen zijn overal. Je vindt de eigenschappen terug in tussentijdse verkiezingsuitslagen, de aandelenmarkt, ecosystemen, politieke partijen en in steden en bedrijven. En dus ook bij zoekmachineoptimalisatie.

Complex adaptieve systemen en SEO

Laat ik maar gelijk met de deur in huis vallen. Zoekmachines zijn een complex adaptief systeem en onze website is daar een onderdeel van. Dat heeft invloed op onze zoekmachineoptimalisatie.

Onze website is onderdeel van een compleet ecosysteem met miljoenen websites, groot en klein, die willen overleven én gedijen in de zoekmachine.

Deze websites hebben (vaak zonder het te weten) invloed op elkaar. Keuzes die wij maken beïnvloeden andere websites en keuzes die andere websites maken beïnvloeden ons.

Ik zal drie situaties noemen waarin dit zichtbaar wordt:

  1. De zelforganiserende zoekresultatenpagina
  2. De evolutie van Google
  3. SEO als onderdeel van het geheel

1. De zelforganiserende zoekresultatenpagina

Op de zoekresultatenpagina zien we de zelforganiserende eigenschappen van een complex adaptief systeem terug. Een stijging van een ‘betere’ website zorgt er automatisch voor dat een ‘mindere’ website daalt. Zo wordt de top 10 steeds beter.

Ik hoef je vast niet te vertellen dat zo’n verschuiving niet per se door ons eigen toedoen plaatsvindt. Ook algoritme updates, aanpassingen van andere websites en het klikgedrag van gebruikers hebben invloed op onze rankings. Dit zijn stuk voor stuk agenten die het systeem beïnvloeden.

Dat maakt onze positie oncontroleerbaar, wijzigingen in de rankings onvoorspelbaar en de oorzaak van een daling of stijging onherleidbaar.

2. De evolutie van Google

Naast de zelforganiserende eigenschappen van de zoekresultatenpagina is er ook sprake van evolutie en aanpassing binnen de zoekmachine zelf. Het voorbeeld hieronder illustreert dat en is bovendien meteen het antwoord op de vraag waarom haat Google SEO?

Google lanceert regelmatig nieuwe features voor de zoekresultatenpagina. Dat doen ze om gebruikers een betere ervaring te bieden. Nadat ze zorgvuldig op kleine schaal hebben getest en als de resultaten positief blijken te zijn, wordt de feature beschikbaar voor elke website. 

Wat dan gebeurt is een bijna klassieke situatie. Meteen grijpen tientallen SEO specialisten hun kans om de feature te implementeren. En in korte tijd staat de zoekresultaten pagina er vol mee.

Maar dat is niet hoe Google het voor ogen zag. En dus voelen ze zich genoodzaakt om een aanpassing te doen. Het gebeurde onder andere met author images, rating stars en FAQ’s.

Dan volgt de vraag (en soms de kreet) vanuit de SEO gemeenschap; waarom Google SEO haat.

Maar Google heeft geen hekel aan zoekmachineoptimalisatie. De adaptatie is een logisch gevolg van de keuzes die we samen hebben gemaakt. En is bedoeld om het eerste principe van de zoekmachine te beschermen: gebruikers helpen vinden wat ze zoeken.

3. SEO als onderdeel van het geheel

Waarom scoort de ene website wel goed en de ander niet? Het antwoord op die vraag heeft alles te maken met emergentie.

Emergentie wil zeggen dat we geen conclusies over het geheel kunnen trekken door naar een deel van het systeem te kijken. En dat geldt zeker voor zoekmachineoptimalisatie.

Een website is namelijk meer dan de som der delen. De titel is onderdeel van een pagina en de pagina onderdeel van de website. De website zelf is weer onderdeel van een resultaat in de zoekmachine.

We kunnen er niet zomaar iets uitpikken en dat testen. Daarvoor is het geheel te verweven. Een pagina met titel is niet ietsje beter dan een pagina zonder titel, maar vele malen beter. Een snelle website scoort niet iets beter dan een langzame website, maar vele malen beter.

Zoals Garrett Hardin zei over ecosystemen: “we can never merely do one thing.” Onze optimalisaties beïnvloeden alles.

Een antwoord op de vraag waarom de ene website wel goed scoort en de ander niet is dan ook niet eenvoudig te geven, hoe graag we ook vergelijken.

Overigens kunnen we zo ook naar het werk van de SEO specialist zelf kijken.

Een succesvolle SEO specialist kan voor veel websites een hoge positie behalen. Maar is wel afhankelijk van een team, budgetten en de geschiedenis van het domein – om maar een paar factoren te noemen.

De specialist kan zijn succes niet een op een kopiëren naar een andere website. Want ook hij is onderdeel van het systeem.

Conclusie

Een complex adaptief systeem heeft veel verschillende kenmerken. De belangrijkste daarvan; de veranderende dynamiek door onderlinge interacties zien we ook bij zoekmachines terug. 

De optimalisaties die we doen vinden niet in een vacuüm plaats. Dat vraagt nauwkeurigheid in het handelen en voorzichtigheid in het aanwijzen van hoofdoorzaken. Want wat we doen staat altijd in relatie tot andere websites. Altijd.

Dat maakt hypotheses testen zo lastig. We komen eigenlijk nooit verder dan correlaties.

Er bestaat geen holy grail in het SEO landschap. Althans niet dat ik ze ooit heb gezien. Wat bij de ene website wel werkt, werkt bij de ander niet. Misschien zijn de klanten anders, of de zoekopdrachten. Of misschien heeft de website andere voordelen.

En ook al hebben we een diep verlangen om oorzaak en gevolg te begrijpen, we doen er goed aan om te onthouden dat in complex adaptieve systemen er geen eenvoudige methode is om het geheel te begrijpen door de onderdelen te bestuderen.

Alles is verbonden met al het andere.[13] Daarom is het waanzin en een recept voor mislukking om op een individueel onderdeel te focussen, zonder daarin de rol van het gehele systeem te begrijpen.

Probeer dat te onthouden wanneer je websites met elkaar vergelijkt of een oorzaak zoekt voor een ranking drop.

Voor de volgende keer…

Het complex adaptieve systeem laat ons zien dat de precieze invloed van zoekmachineoptimalisatie lastig is te bepalen. In het volgende artikel duiken we daar dieper op in en staan we stil bij de vraag waarom gaan onze rankings op en neer? Dat doen we vanuit feedback loops. Wat dat met SEO te maken heeft lees je in deel 3: De rol van feedback loops in zoekmachineoptimalisatie

Tot die tijd zou je kunnen nadenken over deze vragen:

  • Welke kenmerken van het complex adaptieve systeem zie jij terug in het SEO landschap? 
  • Zie je nog andere verbindingen die ik niet heb genoemd?
  • Hoe zou je op basis van deze nieuwe informatie je optimalisaties kunnen verbeteren? 

Of een van de andere delen in deze serie teruglezen:

Help je collega’s en klanten door te delen

Ik schreef dit artikel om je te helpen de wereld van zoekmachineoptimalisatie vanuit een ander perspectief te bekijken en betere beslissingen te nemen. Door dit te delen kun je jouw collega’s helpen om beter te worden in SEO.

Vond je dit een goed artikel? Heb je iets nieuws geleerd? Deel het dan met anderen!

PS: Heb je naar je na aanleiding van dit artikel vragen? Stuur me dan een berichtje via LinkedIn.

Lees ook de andere delen in deze serie:

  1. Intro: Mentale modellen voor zoekmachineoptimalisatie
  2. Model 1: Eerste principe denken
  3. Model 2: Complex adaptieve systemen (dit deel)
  4. Model 3: Feedback loops

Voetnoten

[7] 2020, Feld.com, Simple, Complicated and Complex Systems
[8] 2020, Wikipedia, Complex Adaptive System
[9] 2020, Youtube, Complex Adaptive Systems
[10] 2020, Wikipedia, Emergentie
[11] 2020, Wikipedia, Complex Adaptive System
[12] 2020, Youtube, Complex Adaptive Systems
[13] 2020, Farnam Street, Four Laws of Ecology

Scroll naar top