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Ein kompletter Leitfaden zum Google RankBrain-Algorithmus

01/10/2018 12:30 AM by Matthias Böhm in Seo


Der Google RankBrain-Algorithmus ging im April 2015 online, wurde aber erst im Oktober 2015 über eine Bloomberg-Nachrichtenstory in die Welt bekannt gemacht. So wurde RankBrain damals im Artikel beschrieben:

"RankBrain verwendet künstliche Intelligenz, um riesige Mengen geschriebener Sprache in mathematische Einheiten - Vektoren genannt - einzubeziehen, die der Computer verstehen kann. Wenn RankBrain ein Wort oder eine Phrase sieht, mit der es nicht vertraut ist, kann die Maschine erraten, welche Wörter oder Phrasen eine ähnliche Bedeutung haben könnten, und das Ergebnis entsprechend filtern, was es effektiver macht, nie zuvor gesehene Suchanfragen zu bearbeiten".

RankBrain ist die einzige lebende Künstliche Intelligenz (KI), die Google in seinen Suchergebnissen verwendet. Während Google maschinelles Lernen verwendet, um die Algorithmen zu verbessern, wird KI nicht in freier Wildbahn eingesetzt - und das aus gutem Grund. Wenn die Suche fehlgeschlagen wäre, hätten die Ingenieure von Google keine Ahnung, wie man sie beheben könnte.

RankBrain wird jedoch verwendet, um die Live-Suchergebnisse zu sortieren, um den Benutzern eine optimale Anpassung an ihre Suchanfrage zu ermöglichen.

RankBrain als Rankingsignal

RankBrain wurde als das drittwichtigste Ranking-Signal von Google bezeichnet (hinter Content und Links). Aber ist RankBrain wirklich ein "Ranking-Signal"? Nicht wirklich. Zumindest nicht in der Art und Weise, wie wir an traditionelle Ranking-Signale denken. RankBrain ist eine Methode, um Suchanfragen so zu verarbeiten, dass sie für Suchanfragen, die Google unbekannt sind, einen " bestmöglichen Treffer " ergeben.

Etwa 15 Prozent der Abfragen, die Google täglich durchführt, sind neu - das heißt, dass noch nie jemand mit genau diesen Begriffen gesucht hat. Wie kann es so viele unbekannte Anfragen geben? Es ist ein schwieriges Vorhaben, sein Hirn in die Waagschale zu werfen.

Aber wenn man über all die verschiedenen Arten nachdenkt, wie wir über eine Person, einen Ort oder eine Sache sprechen, kann man schnell erkennen, wie es Millionen von Möglichkeiten gibt, auch nur eine einfache Frage zu stellen. Dies wird sich wahrscheinlich sogar exponentiell ausweiten, da wir mehr auf die Sprachsuche umstellen, da Smartphones bei Voice to Text besser werden und Geräte in den Haushalt kommen, die ausschließlich mit Stimme arbeiten.

RankBrain ist also ein Verarbeitungsalgorithmus, der maschinelles Lernen verwendet, um die beste Übereinstimmung mit Ihrer Abfrage zu erzielen, wenn es nicht sicher ist, was diese Abfrage "bedeutet". Zuerst war RankBrain nur in einer kleinen Anzahl von Google-Abfragen vertreten (etwa 15 Prozent). Im Laufe der Zeit hat sie sich jedoch erweitert und ist an fast allen Anfragen beteiligt, die in Google eingegeben werden. Allerdings hat RankBrain nur einen sehr geringen Einfluss, wenn Google sich sicher ist, dass die Suchanfrage auch wirklich richtig ist. RankBrain ist nur da, um zu helfen, wenn Google unsicher ist, was die Bedeutung der Abfragen betrifft.

Was bedeutet es für Google, ein Abfrageset zu kennen?

Als Google Hummingbird einführte und von " Zeichenketten zu Elementen " wechselte, ging es von der Ableitung einer Übereinstimmung zu Ihrer Suchanfrage über die Verwendung von Faktoren auf der Seite und außerhalb der Seite zum Verständnis der Beziehungen von Personen, Orten und Dingen zueinander über, indem es den Algorithmus mit bekannten Beziehungen einsetzte.

Dies wurde zum Teil zunächst aus einer Datenbank namens Freebase ermittelt. Dann benutzte Google WikiData. Jetzt nutzen sie überwiegend datengespeistes maschinelles Lernen.

Wie funktioniert das?

Das bedeutet, dass es sich bei Ihrem Artikel über "rote Äpfel" nicht um rote Äpfel aus Optimierungssignalen wie Inbound-Link-Ankertext und H1-Tags handelte, sondern bereits wusste, dass ein roter Apfel eine runde essbare Frucht war, die in der Farbe Rot angeboten wurde.

Die Datenbank teilte Google mit, dass dieser Suchbegriff eigentlich eine Sache namens " Roter Apfel " sei. Dann kann Google die besten Ergebnisse für den Begriff "roter Apfel" abrufen.

Vielleicht meinten Sie aber auch "red apple" wie in einem "red apple computer". Wenn Google sich nicht sicher ist, ob Sie "Apfel die Frucht" oder " Apple der Computer" gemeint haben, kann es sein, dass es einige alternative Ergebnisse in Ihren Abfragesatz wirft.

So können Sie anstelle von 10 fruchtbezogenen Ergebnissen 8 fruchtbezogene und 2 computerbezogene Ergebnisse erhalten oder umgekehrt. So funktioniert Google RankBrain auf die einfachste Art und Weise.

Was Google RankBrain nicht ist

RankBrain wirkt sich auf Abfragen in allen Sprachen und Ländern aus.

Was passiert also wirklich hinter den Kulissen?

RankBrain ist kein Natural Language Processor, auch bekannt als NLP.

NLP ist der heilige Gral der Suche, wo ein Computer ganze Sätze aufschlüsseln und die Intention des Benutzers aus der Satzstruktur und der Linguistik des Benutzers verstehen kann.

Wörter schließen Bedeutung auf andere Wörter und das NLP kann Sprache ähnlich wie ein Mensch verstehen, wenn auch durch einen anderen Prozess. Während RankBrain einen Schritt näher an dieses ultimative Ziel heranrückt, kann RankBrain nicht auf die Bedeutung Ihrer Suchanfragen schließen, die allein auf der Sprache basieren.

RankBrain benötigt eine Datenbank mit Verknüpfungen und Vektoren bekannter Beziehungen zwischen ähnlichen Abfragen, um eine bestmögliche Schätzung zu erhalten. Die Schlussfolgerung liegt vor, wenn die Abfragen nicht verstanden werden, aber die Ergebnisse, die zurückgegeben werden, basieren immer noch auf diesen Ergebnissen.

Wie funktioniert RankBrain eigentlich?

RankBrain verwendete eine Reihe von Datenbanken, die auf Personen, Orten und Dingen (auch bekannt als Instanzen) basierten, um den Algorithmus und dessen maschinelle Lernprozesse zu definieren.

Diese Wörter (Queries) werden dann mit Hilfe einer mathematischen Formel in Wortvektoren zerlegt, um diesen Wörtern eine "Adresse" zu geben. Ähnliche Wörter haben ähnliche "Adressen".

Wenn Google eine unbekannte Abfrage verarbeitet, verwendet es diese mathematisch gemappten Beziehungen, um eine bestmögliche Übereinstimmung mit der Abfrage anzunehmen, und gibt mehrere verwandte Ergebnisse zurück.

Im Laufe der Zeit verfeinert Google die Ergebnisse auf der Grundlage der Benutzerinteraktion und des maschinellen Lernens, um die Übereinstimmung zwischen der Suchabsicht der Benutzer und den Suchergebnissen, die Google zurückgibt, zu verbessern.

Es ist wichtig zu beachten, dass Wörter, die Suchmaschinen wie "und" oder "die" wegwerfen, nicht in der Analyse von RankBrain enthalten sind. RankBrain ist auch dazu gedacht, das Verständnis von Suchanfragen zu verbessern, um die besten Suchergebnisse zu erzielen, insbesondere bei negativ orientierten Suchanfragen, wie z.B. Suchanfragen mit Wörtern wie "ohne" oder "nicht".

Der Prozess auf mathematischer Ebene ist viel stärker involviert, aber auf der Ebene der Prozesszusammenfassung ist er nicht allzu komplex.

Worte gehen ein. Wörter werden mit einer mathematischen Adresse versehen. Wörter werden basierend auf Ihrer Suchanfrage und den Wörtern, die am " besten passenden " Vektoren finden.

Das Wort "Interpretationen" wird verwendet, um Ergebnisse zu liefern. Hinter den Kulissen werden kontinuierlich Daten in den maschinellen Lernprozess eingespeist, um diese Ergebnisse beim nächsten Mal relevanter zu machen. Das ist einfach auf der Oberfläche, aber unglaublich kompliziert und schwierig auf der Mikroebene.

Können Sie für RankBrain optimieren?

Google's Gary Illyes sagt uns, dass wir für RankBrain optimieren können, indem wir einfach natürlich schreiben.

Jedoch wenn Sie immer guten Inhalt schrieben, fragen Sie vermutlich, was Sie noch machen können? Was kann Ihnen diesen "Vorteil" verschaffen? Wie können Sie für dieses "Ranking-Signal" optimieren?

Diese Antwort auf diese Frage ist keine Antwort, sondern eine andere Frage: Warum solltest du es versuchen wollen? RankBrain kann für einige einzigartige Anwendungsfälle nützlich sein. Jedoch für die meisten Websites, die Zeit und Energie, die Sie verwenden würden, um zu versuchen, für eine Suchanfrage, die Google unbekannt ist (d.h. niemand benutzt sie), zu ordnen, wäre viel besser für andere Dinge geeignet.

Denn nicht nur, dass Sie versuchen, für eine Abfrage zu optimieren, die nur wenige Leute verwenden, sondern auch, dass sie sich ständig ändert.

Die Ergebnisse von RankBrain sind darauf ausgelegt, sich zu verändern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Eine Optimierung wäre also wie der Versuch, ein bewegliches Ziel zu treffen - und das die ganze Zeit.

Der beste Ratschlag?

Schreiben Sie guten Inhalt.

Stellen Sie sicher, dass es natürlich klingt.



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