Wie KI und maschinelles Lernen die Google-Rankings beeinflussen

Intro

Da Google seine Algorithmen mit fortschrittlicher KI und maschinellen Lernmodellen verfeinert, ist einfaches Keyword-Targeting keine Erfolgsgarantie mehr. Die Algorithmen von heute verstehen den Kontext, die Absicht und die Beziehungen zwischen Wörtern, Themen und Entitäten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Sie Ihre Inhalte an diesen KI-gesteuerten Faktoren ausrichten, damit die Suchmaschinen Ihre Seiten richtig interpretieren und einstufen.

Im Folgenden gehen wir auf die wichtigsten Faktoren ein, die bei KI und maschinellem Lernen eine Rolle spielen, und erläutern, wie man sie optimal nutzen kann.

1. RankBrain: Interpretation von Abfragen

Was es ist: RankBrain ist ein maschinelles Lernsystem, das 2015 von Google eingeführt wurde, um Nutzeranfragen besser zu verstehen. Es hilft der Suchmaschine, nie zuvor gesehene Suchanfragen zu verarbeiten und mehrdeutige oder konversationelle Suchanfragen zu interpretieren.

Warum das wichtig ist:

• Verbesserte Relevanz: RankBrain übersetzt komplexe oder unbekannte Suchanfragen in Konzepte, die es versteht, und liefert so genauere Ergebnisse.
• Erfüllung von Absichten: RankBrain konzentriert sich auf die Absicht des Nutzers und nicht nur auf die passenden Schlüsselwörter und ermutigt Sie, Inhalte zu erstellen, die wirklich auf die Bedürfnisse der Suchenden eingehen.

Wie man optimiert:

• Konzentrieren Sie sich bei der Erstellung von Inhalten auf die Absicht der Nutzer.
• Verwenden Sie natürliche Sprache und gehen Sie auf verwandte Fragen oder Konzepte ein, die ein Benutzer haben könnte.
• Analysieren und aktualisieren Sie Ihre Inhalte kontinuierlich, um sie an das sich entwickelnde Suchverhalten anzupassen.

2. Optimierung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Was es ist: NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Google setzt NLP ein, um Texte zu analysieren, Entitäten zu identifizieren und Nuancen in der Sprache zu verstehen.

Warum das wichtig ist:

• Kontextbezogenes Verstehen: NLP ermöglicht es Google, über die exakte Suche nach Schlüsselwörtern hinauszugehen und die Gesamtbedeutung einer Seite zu bewerten.
• Bessere Lesbarkeit: Gut strukturierte, leicht zu lesende Inhalte werden von NLP-gesteuerten Algorithmen oft besser bewertet.

Wie man optimiert:

• Schreiben Sie in einem unterhaltsamen, menschlichen Ton.
• Integrieren Sie Synonyme, verwandte Begriffe und Variationen auf natürliche Weise.
• Verwenden Sie klare Überschriften, Aufzählungspunkte und prägnante Absätze, um den Inhalt besser zu strukturieren.

3. BERT-Algorithmus für den Abgleich von Kontexten

Was es ist: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hilft Google, den Kontext von Wörtern in einem Satz zu verstehen. BERT, das 2019 eingeführt wurde, analysiert ganze Sätze und nicht nur einzelne Schlüsselwörter.

Warum das wichtig ist:

• Kontextgenauigkeit: BERT verbessert die Fähigkeit von Google, Ergebnisse zu liefern, die die wahre Bedeutung einer Suchanfrage widerspiegeln.
• Natürliche Suchanfragen: Da die Sprachsuche und Long-Tail-Anfragen zunehmen, ist das Verständnis des BERT für den Kontext unerlässlich, um Nutzerfragen direkt und umfassend zu beantworten.

Wie man optimiert:

• Beantworten Sie konkrete Fragen auf einfache Art und Weise.
• Erstellen Sie Inhalte, die widerspiegeln, wie Menschen natürlicherweise Fragen stellen (z. B. wer, was, warum, wie).
• Vermeiden Sie es, Schlüsselwörter zu erzwingen; achten Sie stattdessen darauf, dass die Gesamterzählung klar und kohärent ist.

4. MUM-Algorithmus (Multitask Unified Model)

Was es ist: MUM ist Googles KI-System der nächsten Generation, das entwickelt wurde, um komplexe Suchanfragen in verschiedenen Formaten und Sprachen zu verstehen. Es kann Text, Bilder und möglicherweise andere Medien verarbeiten und aus mehrsprachigen Quellen lernen.

Warum das wichtig ist:

• Mehrsprachige Verständigung: MUM überwindet Sprachbarrieren, so dass Inhalte, die einen globalen Wert bieten, besser ranken können.
• Verarbeitung komplexer Abfragen: MUM kann komplizierte, mehrteilige Abfragen verarbeiten, was bedeutet, dass Tiefe und Breite des Inhalts wichtiger denn je sind.

Wie man optimiert:

• Erstellen Sie umfassende, tiefgehende Inhalte, die Themen aus verschiedenen Blickwinkeln behandeln.
• Erwägen Sie mehrsprachige Inhalte oder Übersetzungen für eine internationale Reichweite.
• Verwenden Sie strukturierte Daten und Medien (Bilder, Videos), um die Interpretation von Abfragen zu erleichtern.

5. Entitätsbeziehungen und Themen-Clustering

Worum es geht: Entitäten sind Personen, Orte, Dinge oder Konzepte, die Google erkennt. Topic Clustering gruppiert verwandte Entitäten und Content-Teile und hilft Google, Wissensgraphen zu erstellen und zu verstehen, wie Ideen zusammenhängen.

Warum das wichtig ist:

• Bessere thematische Autorität: Der Nachweis von Fachwissen in einer Gruppe verwandter Themen erhöht die wahrgenommene Autorität Ihrer Website.
• Verbesserte Auffindbarkeit: Die Verlinkung verwandter Inhalte hilft den Suchmaschinen bei der Navigation und beim Verständnis der Tiefe Ihres Wissens zu einem Thema.

Wie man optimiert:

• Erstellen Sie Inhalts-Hubs oder Säulen-Seiten, die auf detaillierte Cluster-Seiten verlinken.
• Verknüpfen Sie verwandte Artikel und Ressourcen, um die Beziehungen zwischen den Themen hervorzuheben.
• Verwenden Sie strukturierte Daten, um Google dabei zu helfen, wichtige Entitäten und ihre Attribute zu identifizieren.

6. Semantische Relevanz

Worum es geht: Die semantische Relevanz misst, wie gut Ihre Inhalte in Bezug auf Bedeutung, Absicht und Kontext mit der Suchanfrage des Nutzers übereinstimmen - und nicht nur mit den passenden Keywords.

Warum das wichtig ist:

• Tieferes Verständnis: Da die KI von Google immer besser wird, erkennt sie Inhalte, die der Absicht der Nutzer besser entsprechen als Inhalte, die einfach nur Keywords entsprechen.
• Dauerhafte Sichtbarkeit: Inhalte, die durchgängig semantische Relevanz aufweisen, haben eine bessere Chance, langfristig gut zu ranken.

Wie man optimiert:

• Denken Sie nicht nur an Schlüsselwörter, sondern konzentrieren Sie sich auf Konzepte, Nutzerfragen und das "Warum" hinter den Suchanfragen.
• Fügen Sie verwandte Schlüsselwörter, Synonyme und Beispiele ein, die das Thema bereichern.
• Kontinuierliche Aktualisierung der Inhalte, um neue Erkenntnisse, Trends und Daten widerzuspiegeln und eine kontinuierliche Relevanz zu gewährleisten.

Schlussfolgerung

KI und maschinelles Lernen haben die Art und Weise, wie Google Inhalte interpretiert und einordnet, neu definiert. Von RankBrain bis MUM - diese Algorithmen bewerten Kontext, Qualität und die Absicht der Nutzer. Durch die Erstellung von semantisch reichhaltigem, gut strukturiertem und tiefgründigem Content, der auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Nutzer eingeht, positionieren Sie Ihre Website für langfristigen Erfolg im Zeitalter der KI-gesteuerten Suche.

Wichtigste Erkenntnisse:

• Passen Sie Ihre Inhalte an die Absicht und den Kontext der Nutzer an, anstatt sich nur auf einzelne Schlüsselwörter zu konzentrieren.
• Nutzen Sie natürliche Sprache, Themen-Clustering und Rich Media, um ganzheitliche Antworten zu geben.
• Verfeinern und erweitern Sie Ihre Inhalte kontinuierlich und demonstrieren Sie damit Tiefe und Kompetenz in Ihrer Nische.

Die Berücksichtigung dieser KI- und Machine-Learning-Faktoren stellt sicher, dass Ihre Inhalte bei der Weiterentwicklung der Algorithmen auffindbar, maßgebend und relevant bleiben.