Google und künstliche Intelligenz (KI)
Ein Einblick in die Algorithmen von Google für Ihre Online-Auffindbarkeit
Google und künstliche Intelligenz, eine Zusammenarbeit, die schon vor Jahren begann und sich ständig weiterentwickelt hat. Bei jeder Google-Suche arbeitet die künstliche Intelligenz hinter den Kulissen, um die besten Antworten für Ihre Suchanfrage in der Suchmaschine zu generieren.
In meinem letzten Artikel habe ich bereits Informationen über Googles neuesten Durchbruch bei der künstlichen Intelligenz namens MUM gegeben.
In diesem Artikel werde ich Sie in die Welt von Google und künstlicher Intelligenz entführen. Wie setzt Google künstliche Intelligenz bei der Suche ein und worauf sollten Sie besonders achten?
Wie setzt Google künstliche Intelligenz ein?
Im Jahr 2013 gab es ein einmaliges Update des Hauptalgorithmus von Google namens Google Hummingbird. Dieser neue Algorithmus sollte die Suchmaschinen menschlicher machen. Das heißt, die Suchergebnisse wurden persönlicher und gingen stärker auf die Anfrage bzw. das Bedürfnis des jeweiligen Suchenden ein.
Google Hummingbird
Die Aktualisierung des Hummingbird-Algorithmus ermöglichte es Google, das Wesen von Suchanfragen besser zu verstehen. Es half Google, die Webseiten entsprechend der gesamten vom Nutzer gestellten Suchanfrage abzurufen, anstatt nach einzelnen Begriffen in der Anfrage zu suchen. Der Name des Updates ist von der Geschwindigkeit und Genauigkeit eines Kolibris abgeleitet.
Beispiel
Wenn man in der Vergangenheit nach“Essen in Borne” suchte, wurden hauptsächlich Seiten angezeigt, die z. B. “Essen in Borne” irgendwo auf einer Seite eingebaut hatten. Heutzutage werden jedoch lokale Gastronomiebetriebe angezeigt, obwohl nirgendwo in meiner Suche “Restaurant, Café oder Imbissstube” beschrieben ist. Das hat mit dem Update zu tun, aber auch mit lokalem SEO.
Durch Hummingbird versteht Google die Absicht der Suchenden viel besser. Obwohl Hummingbird nicht direkt mit künstlicher Intelligenz arbeitet, ist es auf jeden Fall eine Erwähnung in diesem Artikel wert. Immerhin handelt es sich um ein Update, mit dem Google immer menschlicher werden will.
Google RankBrain
Trotz Hummingbird stieß Google immer noch auf ein Problem, nämlich dass 15 % der in der Suchmaschine verwendeten Keywords Google selbst noch nie zuvor gesehen hatte. Infolgedessen musste Google “raten”, welche Websites zu diesen Suchbegriffen passen würden.
Am 26. Oktober 2015 wurde daher RankBrain von Google eingeführt bzw. lanciert. Rankbrain war eigentlich schon Teil des gerade beschriebenen Hummingbird-Updates. Es handelt sich um eine Technologie des maschinellen Lernens, die dazu beiträgt, den Nutzern bessere Suchergebnisse zu liefern. Es handelt sich im Grunde um ein System der künstlichen Intelligenz, das Informationen sortiert und sich selbst beibringt, indem es auf dem aufbaut, was es aus den gesammelten Ergebnissen gelernt hat.
Wenn RankBrain ein Wort oder einen Satz sieht/liest, mit dem es nicht vertraut ist, kann die Maschine erraten, welche Wörter oder Sätze eine ähnliche Bedeutung haben, wodurch sie bei der Bearbeitung von nie zuvor gesehenen Suchen effektiver wird.
Mit RankBrain kann Google nun beobachten, wie Nutzer mit einer Seite interagieren und einschätzen, ob diese Seite wirklich gut zu einer Suchanfrage passt.
Abhängig von der Suchanfrage wägt RankBrain die Bedeutung von Linkaufbau, Inhalt und Relevanz ab und zeigt die besten Ergebnisse an. Als nächstes misst RankBrain die Interaktion des Nutzers mit dem angezeigten Ergebnis. Fällt diese positiv aus, kann dies zu einem Anstieg in der SERP (Search Engine Results Page) führen.
Beispiel
Wenn jemand nach “Regenschirm” sucht, erhält man hauptsächlich Ergebnisse über den Hit von Rihanna. Mit RankBrain analysierte Google die Nutzer, die nach “umbrella” und anderen ähnlichen Begriffen suchten. Die Analyse aller Daten zeigte, dass jemand häufiger auf Seiten klickte, die mit dem Song von Rihanna zu tun hatten, außerdem blieb dieser Besucher häufiger und länger auf Seiten mit Bezug zu Rihanna.
Durch das maschinelle Lernen von RankBrain werden diese Seiten gegenüber Seiten bevorzugt, die aus Sicht der Suchbegriffe, der Autorität und der Seite besser SEO-optimiert sind. Bei RankBrain werden eher Nutzeraktionen wie hohe CTR, niedrige Absprungrate und Verweildauer (die Zeit, die ein Nutzer auf einer Seite verbringt, bevor er zu den Suchergebnissen zurückkehrt) berücksichtigt.
Neuronales Matching
Im Jahr 2018 kündigte Google die Einführung eines “neuronalen Matching”-Algorithmus an. Dieser Algorithmus mit künstlicher Intelligenz wird verwendet, um Wörter besser mit Konzepten abzugleichen. Heute wird das neuronale Matching immer noch bei vielen Suchanfragen verwendet (etwa 30 % aller Suchanfragen), und zwar für alle Sprachen und in allen Regionen.
“Neuronales Matching ist laut Google ein Supersynonym-System”.
Auf den ersten Blick sieht das neuronale Matching sehr ähnlich aus wie RankBrain. Der Unterschied zu RankBrain besteht darin, dass “neuronales Matching” Google hilft, Wörter besser mit Suchanfragen in Verbindung zu bringen, während RankBrain Google hilft, Seiten besser mit Konzepten in Verbindung zu bringen.
Um dies zu verdeutlichen, können Sie sich vorstellen, dass RankBrain versucht, das Gesamtbild zu betrachten, während das neuronale Matching versucht, die kleineren Details zu analysieren. Obwohl RankBrain und neuronales Matching unterschiedlich sind, legen ihre Eigenschaften nahe, dass sie zusammenarbeiten und sich gegenseitig ergänzen.
Beispiel
Ein von Google selbst angeführtes Beispiel für neuronales Matching ist das folgende. Wenn man nach “Warum sieht mein Fernseher seltsam aus?” sucht, steht dies im Zusammenhang mit dem Konzept des “Seifenoper-Effekts”. Aus diesem Grund sind die ersten Ergebnisse in der SERP auch unmittelbar mit dem “Seifenopern-Effekt ” verbunden.
Obwohl der Begriff “Seifenopern-Effekt” oder etwas Ähnliches in der Suchanfrage nicht genannt wird, weiß Google, dass dies dem so genannten Konzept entspricht. Google kann relevante Seiten mit Suchbegriffen abgleichen, auch wenn sie nicht die genauen Wörter enthalten. Dies geschieht mit neuronalem Abgleich, indem es versteht, dass die Seite mit anderen Wörtern/Konzepten in Verbindung steht.
BERT-Update
Am 25. Oktober 2019 kündigte Google ein großes Update an. Dieses Update wurde BERT genannt, eine Abkürzung für “Bidirectional Encoder Representations from Transformers”. Die Technik, die hinter diesem Update steckt, ist etwas ganz Besonderes. Mithilfe von Modellen der künstlichen Intelligenz kann dieses Update Wörter in ihrer Beziehung zueinander verstehen, anstatt eines nach dem anderen.
Beispiel
In einem Artikel gibt Google ein Beispiel dafür, wie BERT funktioniert. Vor der Aktualisierung wurden Ergebnisse angezeigt, wie Amerikaner nach Brasilien fliegen können, wenn sie nach “2019 Brasilien Reisende in die USA brauchen ein Visum” suchen. Das Wort “to” und seine Beziehung zu den anderen Wörtern in der Suchanfrage sind besonders wichtig, um die Bedeutung zu verstehen.
Schließlich geht es um eine Person in Brasilien, die in die USA reist, und nicht andersherum. Bisher haben die Algorithmen von Google die Bedeutung dieser Beziehung nicht verstanden.
Dank BERT ist Google nun besser in der Lage, vollständige Sätze und Nuancen zu verstehen, so dass es leicht Muster zwischen verschiedenen Begriffen erstellen kann. Insbesondere bei etwas längeren, konservativen Suchanfragen in Kombination mit Präpositionen.
Google Pfade
Im Oktober 2021 veröffentlichte Google ein Papier, in dem die Ziele für eine neue KI-Architektur namens Pathways beschrieben wurden. Google Paythways ist ein weiteres Kapitel in der fortschreitenden Entwicklung intelligenter KI-Modelle.
Das Besondere an Pathways ist, dass es sich um ein einziges KI-Modell handelt, das alle Probleme lösen kann, indem es lernt, wie sie zu lösen sind. Derzeitige KI-Modelle sind hauptsächlich auf die Lösung einer einzigen Aufgabe ausgerichtet bzw. trainiert. Mit Pathways kann ein KI-Modell z. B. Text, Bilder und Sprache gemeinsam verstehen.
Trotz der Tatsache, dass Pathways “sehr wahrscheinlich” eher für die Entwicklung besserer Medikamente, Bildungssysteme, den Klimawandel und autonome Fahrzeuge eingesetzt werden wird. Es besteht durchaus die Möglichkeit, dass es auch bei der Google-Suche zum Einsatz kommt.
Denn Pathways ermöglicht es Google, tiefere und bessere Inhalte einer Seite/Website zu lesen und Antworten auf Fragen zu finden, die in Inhalte, Bilder, Videos und Audio eingebettet sind.
Worauf sollten Sie achten?
Jetzt, da Sie ein wenig mehr Hintergrundwissen darüber haben, wie Google künstliche Intelligenz einsetzt, gehen wir ein wenig mehr ins Detail, wie Sie daraus Kapital schlagen können.
Die Entwicklung, die Google mit verschiedenen Algorithmus-Updates in Kombination mit künstlicher Intelligenz durchlaufen hat, hat dafür gesorgt, dass bei einer Suche die relevantesten Seiten in der SERP angezeigt werden.
Dies hat in gewisser Weise dafür gesorgt, dass Websites, die zuvor Keyword-Spamming, Cloaking und unsichtbaren Text betrieben haben, negativ beurteilt wurden. Infolgedessen mussten Vermarkter, Website-Besitzer und z. B. Content-Marketer qualitativ hochwertige Inhalte schreiben, die tatsächlich auf die Verbraucher/Besucher ausgerichtet sind.
Hören Sie auf, steinzeitliche SEO-Techniken zu verwenden.
Die Bereitstellung informativer, spezifischer, relevanter und kreativer Inhalte ist das, was Google zunehmend schätzt. Vor allem, weil sie immer besser verstehen, wie wir denken und suchen. Konzentrieren Sie sich daher bei den Inhalten auf die Anfrage des Suchenden/Nutzers/Verbrauchers und nicht so sehr auf die spezifischen Suchbegriffe und semantischen Suchbegriffe.
Verwenden Sie Bilder, Videos und Audios, die den Suchenden bei der Suche nach der richtigen Antwort unterstützen. Vergewissern Sie sich außerdem, dass die Schemaauszeichnung vorhanden ist und dass die Seite auf dem neuesten Stand ist und bleibt. Es kommt nicht nur auf den Inhalt an, sondern auch auf die Nutzerinteraktionen, wie im RankBrain-Update beschrieben.
Es ist wichtig zu verstehen, wie künstliche Intelligenz in Kombination mit der Google-Suche funktioniert, damit Sie als Unternehmer und/oder Vermarkter gut darauf reagieren können. Als Experte für digitales Marketing freue ich mich über die ständigen neuen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Schließlich sorgt sie dafür, dass Suchende sofort die Informationen erhalten, die sie brauchen, und die Ersteller dieser Informationen müssen die Messlatte immer höher legen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie die KI-Modelle von Google nutzen können, wenden Sie sich an einen unserer SEO-Spezialisten. Wir würden Ihnen gerne im Bereich der organischen Auffindbarkeit helfen!
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