Wie funktioniert der RankBrain-Algorithmus?
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Der RankBrain-Algorithmus ist eine der Neuerungen, die Google bei den Phantom-Updates im Jahr 2015 eingeführt hat. Er soll nach Aussagen von SEO-Experten inzwischen zu den Top 3 der bei der Auswahl der Suchergebnisse verwendeten Sortieralgorithmen gehören. Wie einige andere Google-Updates auch, stellt er die Qualität der Inhalte einer Website nach der Devise „content is the king“ stärker in den Vordergrund.
RankBrain-Algorithmus nutzt maschinelles Lernen
Beim RankBrain-Algorithmus wird eine Vorgehensweise ausgenutzt, die sich beim Einlernen von Software zur Sprachsteuerung (wie beispielsweise Siri und Cortana) und zum Diktieren von Texten (beispielsweise Dragon Naturally Speaking) bereits bewährt hat. Alle drei Softwareversionen verbessern sich durch die Analyse der Interaktionen und Gewohnheiten der Nutzer. So kann Dragon Naturally Speaking eine höhere Erkennungsquote erzielen, wenn das Diktierprogramm umfangreiche Dokumente prüfen kann, die vom Nutzer erstellt wurden. Das heißt, das Programm lernt dadurch die typische Ausdrucksweise seines Nutzers. Dieser Vorgang wird als maschinelles Lernen bezeichnet. Der RankBrain-Algorithmus von Google nutzt zum Lernen die Datenbank mit den Suchanfragen der Nutzer.
Die höhere Mathematik und der RankBrain-Algorithmus
Allein schon die Bezeichnung RankBrain-Algorithmus legt zutreffend einen Zusammenhang mit mathematischen Faktoren nahe. Im konkreten Fall werden Vektoren verwendet. Dabei handelt es sich um Strecken, die in einem mehrdimensionalen Areal abgebildet werden. Die einzelnen Strecken errechnen sich beim RankBrain-Algorithmus aus den einzelnen Begriffen, aus denen eine Suchanfrage gebildet wird. Erhält Google eine bisher unbekannte Kombination von Begriffen, vergleicht der neue Algorithmus von Google die davon gebildeten Vektoren mit den in der Datenbank bereits bekannten Vektoren. Angezeigt werden letztlich die Suchergebnisse, die für den ähnlichsten bekannten Vektor in der Datenbank hinterlegt wurden. In der Informatik wird diese Vorgehensweise auch als Vektorraum-Retrieval bezeichnet.
Der RankBrain-Algorithmus wird von Google gezielt gesteuert
Google nutzt für den RankBrain-Algorithmus das überwachte Lernen. Das heißt, dass dieser Sortieralgorithmus regelmäßig gezielt trainiert wird. Dieses vom Menschen gesteuerte Training ist notwendig, um beispielsweise eine optimale Herstellung von Zusammenhängen zu bewirken. Dabei lernt der Algorithmus, wie er Suchanfragen bestimmten Kategorien zuordnen kann. Eine weitere Zielstellung des überwachten Lernens beim RankBrain-Algorithmus ist die sprachübergreifende Sortierung der Suchergebnisse. Hier ist der Eingriff der Programmierer deshalb notwendig, weil die Suchbegriffe in verschiedenen Sprachen unterschiedliche Vektoren liefern.
Wie wirkt sich der RankBrain-Algorithmus auf die SEO aus?
Wer sich mit der Suchmaschinenoptimierung beschäftigt, sollte wissen, dass Google mit dem RankBrain-Algorithmus nicht nur die Reihenfolge der angezeigten Suchergebnisse bestimmt. Mit dem gleichen Algorithmus werden auch die vom Crawler erfassten und indexierten Inhalte der Websites ausgewertet. Auch hier werden die enthaltenen Begriffe als Vektoren dargestellt, mit deren Hilfe die Übereinstimmung mit den Suchanfragen ermittelt wird. Hier fließt jedoch ein weiterer Faktor mit ein: Der RankBrain-Algorithmus von Google gleicht die ermittelten Vektoren auch mit den Vektoren ab, die aus der Analyse der normalen menschlichen Konversation gebildet wurden. Für die Suchmaschinenoptimierung bedeutet das, dass eine „abgehackte“ Aneinanderreihung von Suchbegriffen keinen Sinn machen würde, da sie von den Vektoren der menschlichen Sprache erheblich abweicht. Mit dem Algorithmus bewirkt Google, dass verständlich formulierte Inhalte in den Suchergebnissen bevorzugt behandelt werden.
Mit dem RankBrain-Algorithmus forciert Google gleichzeitig auch die bevorzugte Anzeige von Websites mit glaubwürdigen Inhalten. Dafür werden unter anderem die Daten der Knowledge Graphen verwendet, die Google wiederum aus großen Wissensdatenbanken, wie zum Beispiel Wikipedia, sammelt. In den Knowledge-Graphen werden Beziehungen zwischen einzelnen Aspekten hergestellt. Zu einer Person sind in den Knowledge-Graphen beispielsweise auch Unternehmensnamen, Orte und Geburtsdaten hinterlegt. Zwar gibt es für solche Querprüfungen durch den RankBrain-Algorithmus keine offizielle Bestätigung von Google, aber es ist äußerst unwahrscheinlich, dass ein solcher Abgleich nicht erfolgt, zumal die Trustworthiness zu einem der wichtigsten Rankingfaktoren avanciert ist.
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