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So verwendet Google künstliche Intelligenz in der Google-Suche

Da Google weiterhin mehr künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Google-Suche einsetzt, mag man sich fragen, auf welche Weise KI und maschinelles Lernen der Google-Suche helfen, ihre täglichen Aufgaben zu erfüllen. Seit 2015, als Google seine erste KI namens RankBrain in die Suche einführte, hat Google weiterhin KI-Systeme eingesetzt, um Sprache besser zu verstehen und so die Suchergebnisse zu verbessern, die Google seinen Suchen präsentiert.

Vor einigen Monaten haben wir Google eine Reihe von Fragen dazu geschickt, wie Google seine KI bei der Suche einsetzt, darunter RankBrain, neurales Matching, BERT und Googles neuesten KI-Durchbruch – MUM. Wir haben ein besseres Verständnis dafür entwickelt, wann Google KI verwendet, welche KI was in der Google-Suche tut, wie diese verschiedenen KI-Algorithmen zusammenarbeiten können, wie sie sich im Laufe der Jahre verändert haben und was Suchmaschinen-Marketer gegebenenfalls tun müssen wissen, wie Google KI in der Suche einsetzt.

Wir haben mit Danny Sullivan, dem Public Liaison for Google Search, gesprochen, um bei der Beantwortung vieler dieser Fragen zu helfen. Kurz gesagt, RankBrain, neurales Matching und BERT werden im Ranking-System von Google für viele, wenn nicht die meisten Abfragen verwendet und versuchen, die Sprache sowohl der Abfrage als auch des Inhalts zu verstehen, der bewertet wird. MUM wird jedoch derzeit nicht für Ranking-Zwecke verwendet, es wird derzeit nur für die Benennung von COVID-Impfstoffen verwendet und unterstützt die zugehörigen Themen in Videoergebnissen.

Es beginnt mit dem Schreiben von Inhalten für Menschen

Sie hören es ständig von Google-Vertretern und von vielen SEOs: Schreiben Sie Inhalte für Menschen. In den älteren Tagen von SEO, als die Algorithmen vielleicht einfacher waren, gab es viele SEOs, die Inhalte für jede einzelne Suchmaschine erstellten (damals gab es Dutzende verschiedener Suchmaschinen). Jetzt gibt es in erster Linie Google, mit ein bisschen Bing und etwas Rüschen von DuckDuckGo – aber die Algorithmen sind viel komplexer und mit maschinellem Lernen und KI verstehen die Algorithmen Sprache eher so, wie ein Mensch Sprache verstehen würde.

Der Rat von Google lautet also, für Menschen zu schreiben, und dass Sie Ihre Website nicht für BERT oder eine KI optimieren können. Wenn Sie Inhalte schreiben, die Menschen verstehen, dann werden die Algorithmen und KI-Suchmaschinen sie auch verstehen. Kurz gesagt, dieser Artikel zielt nicht darauf ab, Ihnen SEO-Tipps zu geben, wie Sie Ihre Websites für eine bestimmte KI optimieren können, sondern vielmehr zu vermitteln, wie Google KI in der Google-Suche verwendet.

Überblick über die in der Google-Suche verwendete KI

RankBrain. Es beginnt mit RankBrain, Googles erstem Versuch, KI in der Suche zu verwenden, geht auf das Jahr 2015 zurück. Google sagte uns, dass RankBrain Google dabei hilft, zu verstehen, wie Wörter mit Konzepten zusammenhängen, und eine umfassende Abfrage durchführen und besser definieren kann, wie sich diese Abfrage auf reale Konzepte bezieht. Während es 2015 eingeführt wurde und in 15 % der Suchanfragen verwendet wurde, wird es laut Google jetzt, im Jahr 2022, in vielen Suchanfragen und in allen Sprachen und Regionen weit verbreitet sein. RankBrain hilft Google speziell beim Ranking von Suchergebnissen und ist Teil des Ranking-Algorithmus.

  • Einführungsjahr: 2015
  • Wird für das Ranking verwendet: Ja
  • Betrachtet die Abfrage- und Inhaltssprache
  • Funktioniert für alle Sprachen
  • Wird sehr häufig für viele Abfragen verwendet

Hier ist ein von Google bereitgestelltes Beispiel für die Verwendung von RankBrain: Wenn Sie nach „Wie lautet der Titel des Verbrauchers auf der höchsten Ebene einer Lebensmittelkette“ suchen, lernen die Google-Systeme aus diesen Wörtern auf verschiedenen Seiten das Konzept eines Lebensmittels Die Kette hat möglicherweise mit Tieren zu tun und nicht mit menschlichen Verbrauchern. Indem RankBrain diese Wörter versteht und mit ihren verwandten Konzepten abgleicht, hilft es Google zu verstehen, dass Sie nach dem suchen, was gemeinhin als „Apex Predator“ bezeichnet wird.

Neurales Matching. Neural Matching war die nächste KI, die Google für die Suche veröffentlichte. Sie wurde 2018 veröffentlicht und dann 2019 auf die lokalen Suchergebnisse ausgeweitet. Tatsächlich haben wir hier einen Artikel, der die Unterschiede zwischen RankBrain und neuronalem Matching erklärt. Google hat uns mitgeteilt, dass der neuronale Abgleich Google hilft zu verstehen, wie sich Abfragen auf Seiten beziehen, indem die gesamte Abfrage oder der gesamte Inhalt auf der Seite betrachtet und im Kontext dieser Seite oder Abfrage verstanden wird. Heutzutage wird der neuronale Abgleich in vielen, wenn nicht den meisten Suchanfragen für alle Sprachen, in allen Regionen und in den meisten Branchen der Suche verwendet. Neuronales Matching hilft Google speziell beim Ranking von Suchergebnissen und ist Teil des Ranking-Algorithmus.

  • Einführungsjahr: 2018
  • Wird für das Ranking verwendet: Ja
  • Betrachtet die Abfrage- und Inhaltssprache
  • Funktioniert für alle Sprachen
  • Wird sehr häufig für viele Abfragen verwendet

Hier ist ein von Google bereitgestelltes Beispiel, wie das neuronale Matching verwendet wird, wenn Sie beispielsweise nach „Insights how to manage a green“ suchen. Google sagte: "Wenn dich ein Freund das fragen würde, wärst du wahrscheinlich ratlos." „Aber mit neuralem Matching sind wir in der Lage, dieser rätselhaften Suche einen Sinn zu geben. Durch die Betrachtung der breiteren Darstellungen von Konzepten in der Abfrage – Management, Führung, Persönlichkeit und mehr – kann das neurale Matching entschlüsseln, dass dieser Sucher nach Managementtipps sucht, die auf einem beliebten, farbbasierten Persönlichkeitsleitfaden basieren“, sagte uns Google.

Bert. BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, kam 2019, es ist eine auf neuronalen Netzwerken basierende Technik für das Vortraining der Verarbeitung natürlicher Sprache. Google hat uns mitgeteilt, dass BERT Google hilft zu verstehen, wie Wortkombinationen unterschiedliche Bedeutungen und Absichten ausdrücken, einschließlich der Betrachtung der Wortfolge auf einer Seite, sodass sogar scheinbar unwichtige Wörter in Ihren Suchanfragen gezählt werden. Als BERT eingeführt wurde, wurde es in 10 % aller englischen Suchanfragen verwendet, aber auf mehr Sprachen ausgeweitet und schon früh in fast allen englischen Suchanfragen verwendet. Heute wird es in den meisten Abfragen verwendet und in allen Sprachen unterstützt. BERT hilft Google speziell beim Ranking der Suchergebnisse und ist Teil des Ranking-Algorithmus.

  • Einführungsjahr: 2019
  • Wird für das Ranking verwendet: Ja
  • Betrachtet die Abfrage- und Inhaltssprache
  • Funktioniert für alle Sprachen, aber laut Google spielt BERT „bei fast jeder englischen Suchanfrage eine entscheidende Rolle“
  • Wird sehr häufig für viele Abfragen verwendet

Hier ist ein von Google bereitgestelltes Beispiel für die Verwendung von BERT: Wenn Sie nach „Wenn Sie nach „Können Sie Medikamente für jemanden in der Apotheke bekommen“ suchen“, hilft uns BERT zu verstehen, dass Sie herausfinden möchten, ob Sie Medikamente kaufen können Für jemand anderen. Vor BERT hielten wir diese kurze Präposition für selbstverständlich und zeigten meistens Ergebnisse darüber, wie man ein Rezept ausfüllt“, sagte uns Google.

MAMA. MUM, Multitask Unified Model, ist Googles neueste KI in der Suche. MUM wurde 2021 eingeführt und Ende 2021 erneut für weitere Anwendungen erweitert, mit vielen vielversprechenden Anwendungen für die Zukunft. Google sagte uns, dass MUM Google nicht nur beim Verstehen von Sprachen, sondern auch beim Generieren von Sprachen hilft, sodass es verwendet werden kann, um Variationen in neuen Begriffen und Sprachen zu verstehen. MUM wird derzeit nicht für Rankingzwecke in der Google-Suche verwendet, unterstützt jedoch alle Sprachen und Regionen.

  • Einführungsjahr: 2021
  • Verwendet für Ranking: Nein
  • Nicht abfrage- oder sprachspezifisch
  • Funktioniert für alle Sprachen, aber Google wird heute nicht für Ranking-Zwecke verwendet
  • Wird für eine begrenzte Anzahl von Zwecken verwendet

Derzeit wird MUM verwendet, um die Suche nach COVID-19-Impfstoffinformationen zu verbessern, und Google sagte, es freue sich darauf, „in den kommenden Monaten intuitivere Suchmöglichkeiten mit einer Kombination aus Text und Bildern in Google Lens anzubieten“.

KI wird zusammen bei der Suche verwendet, kann aber auf Suchbranchen spezialisiert sein

Danny Sullivan von Google erklärte auch, dass dies zwar einzelne KI-basierte Algorithmen sind, aber oft zusammenarbeiten, um beim Ranking und Verständnis derselben Abfrage zu helfen.

Google teilte uns mit, dass all diese KI-Systeme „verwendet werden, um Sprache zu verstehen, einschließlich der Abfrage und potenziell relevanter Ergebnisse“, und fügte hinzu, dass „sie nicht darauf ausgelegt sind, isoliert zu agieren, um nur eine Abfrage oder eine Seite zu analysieren“. Zuvor wurde möglicherweise angenommen und verstanden, dass ein KI-System möglicherweise eher darauf geachtet hat, die Abfrage und nicht den Inhalt auf der Seite zu verstehen, aber das ist nicht der Fall, zumindest nicht im Jahr 2022.

Google bestätigte auch, dass RankBrain, Neural Matching und BERT im Jahr 2022 weltweit in allen Sprachen verwendet werden, in denen die Google-Suche arbeitet.

Und wenn es um die Websuche im Vergleich zur lokalen Suche im Vergleich zu Bildern, Shopping und anderen Branchen geht, erklärte Google, dass RankBrain, Neural Matching und BERT für die Websuche verwendet werden. Andere Modi oder Branchen der Google-Suche wie Bilder oder der Einkaufsmodus verwenden laut Google separate, spezialisierte KI-Systeme.

Was ist mit Core-Updates und KI

Wie oben erläutert, verwendet Google RankBrain, Neural Matching und BERT in den meisten Suchanfragen, die Sie in die Google-Suche eingeben, aber Google hat auch grundlegende Updates. Die umfassenden Core-Updates von Google, die Google einige Male im Jahr herausbringt, werden von Websitebesitzern, Publishern und SEOs oft mehr wahrgenommen, als wenn Google diese größeren KI-basierten Systeme herausbringt.

Aber Google sagte, dass alle mit Kernaktualisierungen zusammenarbeiten können. Google sagte, dass diese drei, RankBrain, Neural Matching und BERT, die größeren KI-Systeme sind, die sie haben. Aber sie haben viele KI-Systeme in der Suche und einige in den Kernupdates, die Google herausbringt.

Google hat uns mitgeteilt, dass es andere maschinelle Lernsysteme in der Google-Suche gibt. „RankBrain, Neural Matching und BERT sind nur einige unserer leistungsstärkeren und prominenteren Systeme“, sagte Google. Google fügte hinzu: „Es gibt andere KI-Elemente, die sich auf Kernaktualisierungen auswirken können, die sich nicht auf diese spezifischen drei KI-Systeme beziehen.“

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