Großes Google-Update betrifft viele Suchanfragen

30.10.2019 - Michael Kornfeld

Google hat in einem Blog-Beitrag eine große Änderung seines Such-Algorithmus angekündigt, die sich auf rund 10% (!) der (vorerst) englisch-sprachigen Suchanfragen auswirken wird.

 

Basis ist ein neues Modell, das auf maschinellem Lernen basiert und in der Lage ist, die Intention hinter einer Suchanfrage besser zu verstehen. So werden die Wörter einer Suchanfrage weniger einzeln bewertet, sondern es werden die semantischen Zusammenhänge zwischen den Wörtern interpretiert und damit bessere Ergebnisse geliefert.

 

Basis ist BERT

Die Grundlage für das Algorithmus-Update ist BERT. Das Akronym steht für „Bidirectional Encoder Representations from Transformers” und die Technologie (die Google übrigens als open-source Code veröffentlicht hat) basiert auf maschinellem Lernen.

 

Damit können die Zusammenhänge zwischen einzelnen Wörtern und auch Präpositionen (wie zum Beispiel „von“, „für“ oder „mit“) besser verstanden werden. Die Suchanfrage wird also weniger als Aneinanderreihung von einzelnen Wörtern interpretiert, sondern es werden die Wörter im Gesamtkontext gesehen.

 

Vorteile für Voice Search

Mit dem Update werden also Suchanfragen in Zukunft „menschlicher“ formuliert werden können. Wir können also Suchen so formulieren, wie wir sie auch einem Menschen gegenüber als Frage oder als Anweisung stellen würden – und weniger als Aneinanderreihung von „Keywords“.

 

Das wird langfristig auch der neuen Entwicklung „Voice Search“ sehr entgegen kommen! Denn die ersten Erfahrungen zeigen, dass Menschen bei Alexa, Siri & Co Suchanfragen anders formulieren als wenn Sie eine Suchanfrage per Tastatur stellen würden: Suchen werden so eher als vollständige Frage oder als Anweisung gestellt.

 

Beispiele für BERT

In dem Blog-Artikel von Google werden mehrere Beispiele erwähnt um zu zeigen, dass BERT tatsächlich manche Suchanfragen besser versteht und so in der Lage ist, relevantere Ergebnisse zu präsentieren.

 

Ein Beispiel ist die (englische) Suchanfrage: „2019 visa für brasilien reisende nach amerika“ [2019 brazil traveler to usa need a visa]. Hier ist klar, dass es um Reisende geht, die von Brasilien nach Amerika reisen möchten – und nicht umgekehrt.

 

Früher hatte Google die Wörter stärker einzeln bewertet und daher den Zusammenhang nicht verstanden. Daher waren im Suchergebnis auch Websites enthalten, die für die konkrete Anfrage nicht relevant waren. Im neuen Ergebnis ist die Website der amerikanischen Botschaft erst-gereiht: „In general tourists traveling to the United States require valid B-2 visas.“

 

Auch für Snippets

Das Update des Algorithmus wird sich nach den Angaben von Google nicht nur auf die Suchanfragen auswirken, sondern auch auf die “featured snippets” (die bei manchen Suchanfragen rechts neben der Suchergebnis-Liste angezeigt werden).

 

Auch hier soll das neue Modell helfen, bessere und relevantere Ergebnisse anzuzeigen.

 

Was sollten Websites nun tun?

Für Websites in unseren Breitengraden wird sich das Update vorerst nicht auswirken, da nur englisch-sprachige Suchanfragen davon betroffen sind.

 

Allerdings erwähnt Google in dem Blog-Artikel, dass die Modelle von BERT auch auf andere Sprachen übertragen werden kann. Es ist also zu erwarten, dass in absehbarer Zeit der Algorithmus auch Suchanfragen in deutscher Sprache betreffen wird.

 

Wichtig ist für Website-Betreiber, idealerweise noch stärker darauf zu achten, dass die Texte auf der Website möglichst den User ansprechen – und nicht in erster Linie nur den Suchmaschinen-Bot.

 

Dazu gehört beispielsweise, dass Überschriften und ähnliche Texte auch „ausformuliert“ sein sollten und nicht einfach nur möglichst viele Keywords enthalten. Solch ein „keyword stuffing“ war nie eine gute Strategie – und wird es immer weniger sein.

 

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