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SEO-Basics: Was ist RankBrain

RankBrain ist ein Subsystem von Algorithmen, die Google beim Bereitstellen von Suchergebnissen anwendet. RankBrain nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Fragen zu beantworten, die noch nie gestellt wurden.

Google erhält täglich Millionen von Suchanfragen. Ungefähr 15 Prozent aller eingehenden Google-Suchanfragen sind völlig neu. Dies beinhaltet neue Konzepte, Sätze und Fragen. RankBrain soll diese oft sehr komplexen Sprachmuster korrekt bewerten und relevante Ergebnisse liefern. Nach eigenen Angaben arbeitet Google mit mehr als 200 verschiedenen Signalen. Darüber hinaus kommen verschiedene Updates und eine komplexe Infrastruktur zum Einsatz, um die Suchergebnisse zu verbessern.

RankBrain-System: Die ersten Schritte des innovativen Algorithmus

Nach jahrelanger Forschung hat Google das RankBrain-System implementiert, das Anfang 2015 nach einer kurzen Testphase weltweit eingeführt wurde. RankBrain wurde zuerst getestet und mit echten Benutzern verglichen, die 70 Prozent der neuen Suchanfragen korrekt zugewiesen haben, während RankBrain 80 Prozent erreichte. Da das System fast autonom lernen kann, wurde es schnell zu einem integralen Bestandteil der Google-Suche. Neben Links und semantischen Signalen als wichtigste Ranking-Faktoren ist auch RankBrain zu einem elementaren Ranking-Signal geworden.

Fünf Entwickler sind dafür verantwortlich und integrieren maschinelles Lernen sowie künstliche Intelligenz als Teil ihrer Forschung. Mit der Akquisition von DeepMind im Jahr 2014 legte das Unternehmen vor Jahren den Grundstein für die eigene Forschung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. Das integrierte RankBrain-System ergänzt das Hauptprodukt, die Google-Suche als Framework, das insbesondere die Konversationssuche, Slang-Begriffe und die Sprachsuche unterstützen soll.

Wie funktioniert RankBrain?

Genau wie bei anderen Updates oder Modifikationen des Kernalgorithmus liefert Google nicht viele Erklärungen zur Funktionsweise der genauen Mechanismen von RankBrain. Um Sprachmuster in mathematische Gleichungen umzusetzen, nutzt RankBrain künstliche Intelligenz. Diese werden dann als Vektoren bezeichnet.

Wenn RankBrain ein unbekanntes Wort oder eine neue Suchphrase in Form einer Abfrage erhält, errät es die Bedeutung dieser Zeichen, indem wichtige Ähnlichkeiten mit Wörtern aus der Datenbank verglichen werden. Historische Suchen werden in das System eingespeist. Wenn diese Zuordnungen korrekt sind, können sie in das Live-System integriert werden. Die Übermittlung der Suchergebnisse wird dann basierend auf den Daten geändert, sodass dem Benutzer relevante Websites und Anwendungen angezeigt werden können, insbesondere für noch nie zuvor durchgeführte Suchvorgänge mit Long-Tail-Begriffen oder die mehrdeutige Wörter enthalten.

RankBrain stützt sich auf den Hummingbird-Algorithmus und die semantische Suche, um die Bedeutung bestimmter Aussagen zumindest auf einer rudimentären Ebene zu verstehen. Im Rahmen von Hummingbird werden einzelne Suchvorgänge als Entitäten und nicht als Zeichenfolgen (Dinge, keine Zeichenfolgen) behandelt und vom Wissensdiagramm mit Anmerkungen versehen, um beispielsweise die Art der Abfrage (Transaktions-, Navigations- und Informationssuche) zu verstehen. Das System war jedoch noch nicht in der Lage, komplexe Abfragen mit vielen Begriffen in unterschiedlichen Kontexten zu bearbeiten.

Welche Vorteile bietet RankBrain?

Daher ist RankBrain speziell für die Bearbeitung von Abfragen gedacht, die beispielsweise aus Kombinationen mehrerer Begriffe, Long-Tail-Schlüsselwörtern, Fragen und Konversationssuchen bestehen. Aufgrund der Unfähigkeit, Bedeutungen zu modellieren, stoßen Suchmaschinen bei der Kommunikation zwischen Menschen und Maschine immer auf komplexe Sprachprobleme. RankBrain arbeitet mit einem Konversationsmodell, das in ein „Sequenz-zu-Sequenz-Framework“ eingebettet ist.

Das Modell nutzt den Kontext früherer Suchen und errät so die nächste Sequenz. Wenn das System korrekt ist, werden die erratenen Sequenzen ebenfalls in den Kontext übertragen. Durch die Implementierung von maschinellem Lernen soll das System in Zukunft die Verarbeitung komplexer Abfragen verbessern. Derzeit werden diese Suchvorgänge noch von Ingenieuren verarbeitet, die dem System beibringen, wie es mit unbekannten Begriffen umgehen kann. Es ist davon auszugehen, dass diese Aufgabe langfristig eigenständig erledigt wird.

Das System bettet gesprochene Sprache in mathematische Muster ein, die die Suchmaschine auswertet. RankBrain ist einer der neueren Algorithmen zur Kategorisierung dieser Suchvorgänge. Er nutzt die semantische Suche, die mit dem Hummingbird-Update implementiert wurde. So ist der Algorithmus in der Lage, unbekannte Wörter semantisch mit bereits bekannten sprachlichen Einheiten zu verknüpfen. Das Suchsystem soll zukünftig auf diese Weise lernen.

Welche Rolle spielt RankBrain für die Suchmaschinenoptimierung?

RankBrain gilt heute als drittwichtigstes Signal bei der Sortierung von Suchergebnissen. RankBrain sollte nicht als Update oder Algorithmus ausgelegt werden, sondern als ein Prozess, der die Suchmaschine beim Verständnis von Suchanfragen unterstützt.

Laut SEO Agentur in Leipzig die Suchhelden.de RankBrain verarbeitet nicht unbedingt alle Suchvorgänge, wie dies beim Hauptsystem der Fall ist. Nur noch nie zuvor durchgeführte Suchvorgänge oder komplexe Abfragen mit zahlreichen Wörtern und Phrasen durchlaufen dieses System. Synonymie, Mehrdeutigkeit, und Bedeutung sind sprachliche Probleme, die Google zu lösen versucht, indem es dem System beibringt, Begriffe zu interpretieren und miteinander in Beziehung zu setzen.

Je größer die Datenbank ist, die die Google-Ingenieure mit bereits durchgeführten Suchvorgängen kontinuierlich erweitern, desto genauer sind die Vorhersagen. Von künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen im engeren Sinne ist RankBrain derzeit noch einige Entwicklungsschritte entfernt. Trotzdem wird das System die gesprochene Sprache mehr zu einem Thema für die Suchmaschinenoptimierung machen. Dies bezieht sich auch auf Aspekte wie Content-Marketing, semantisches Markup, strukturierte Daten und allgemein nützliche Website-Inhalte.

Bild von Gerd Altmann auf Pixabay

Andrej

Hallo, mein Name ist Andrej Bensack. Ich verdiene seit Anfang 2004 mein Geld im Internet. Auf diesem Blog berichte ich über Einnahmemöglichkeiten sowie meine Interessen rund um das Thema Online Geld verdienen wie z.B Affiliate-Marketing, SEO, Bloggen und Social Media. PS: Ich bin leidenschaftlicher „Internet Junkie“ und diese Website ist primär ein kleiner Spaß meinerseits.
1 Comment
  1. Reply Avatar Max Janson 9. Mai 2022 at 9:34

    Hallo Andrej,

    danke für den Interessanten Beitrag. Mich würde Interessieren, ob andere Agenturen oder SEO Menschen nun schon wirklich einen spürbaren Impact durch Rankbrain hatten. Ich selbst konnte hier bisher nur minimalen Auswirkungen in den SERPs feststellen.

    Grüße
    Max

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