Was ist RankBrain? Einfach erklärt!
RankBrain ist ein Algorithmus, der von Google entwickelt wurde, um die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern. Er nutzt selbstlernendes Machine Learning und künstliche Intelligenz, um Suchanfragen bzw. die Suchintention besser zu verstehen und relevantere Ergebnisse auszugeben.
Dabei verwendet RankBrain verschiedene Signale, wie zum Beispiel die Art der Suchanfrage, den Kontext und die User-Interaktionen mit den Ergebnissen, um zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Dadurch kann es auch komplexe Fragen oder ungewöhnliche Suchanfragen besser interpretieren und entsprechende Ergebnisse liefern.
Somit erweitert RankBrain die Suche um Funktionen, die speziell auf konversationale Suchanfragen, umgangssprachliche Begriffe und die Sprachsuche abgestimmt sind. RankBrain ist damit ein wichtiger Bestandteil des Google-Algorithmus und sorgt dafür, dass die Suchergebnisse immer besser auf die Bedürfnisse der Nutzer abgestimmt sind.
Die Geschichte von RankBrain
RankBrain ist eine Form von künstlicher Intelligenz, die Teil des Suchalgorithmus von Google ist. Sie wurde 2015 eingeführt, um die Genauigkeit der Suchergebnisse zu verbessern. Mithilfe von maschinellem Lernen hilft RankBrain der Suchmaschine Google dabei, Suchanfragen besser zu verstehen und relevante Ergebnisse zu liefern.
Vor der Einführung von RankBrain beruhte der Google-Algorithmus hauptsächlich auf vordefinierten Regeln und Suchalgorithmen, die von Menschen entwickelt wurden. Dabei wurden verschiedene Faktoren wie zum Beispiel die Relevanz von Schlüsselwörtern in einer Suchanfrage, die Anzahl und Qualität der eingehenden Links zu einer Webseite und weitere technische Aspekte berücksichtigt.
Google hat mit RankBrain versucht, das Verständnis für komplexe und unbekannte Suchanfragen zu verbessern, damit passende Ergebnisse angezeigt werden können. RankBrain nutzt dazu maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke, um aus den Daten Muster zu erkennen und dazuzulernen.
Um RankBrain zu trainieren, wurden zahlreiche Suchanfragen und dazugehörige Suchergebnisse genutzt. RankBrain wertet diese Daten aus und lernt, welche Ergebnisse am besten zu bestimmten Suchanfragen passen. Mit der Zeit wurde das System präziser darin, die Absichten der Nutzer zu erkennen und genaue Suchergebnisse zu liefern.
Seit seiner Einführung ist RankBrain ein wichtiger Bestandteil des Google-Algorithmus und trägt entscheidend zur Verbesserung der Suchergebnisse bei. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass RankBrain nur einer von vielen Faktoren ist, die von Google bei der Bewertung und Platzierung von Suchergebnissen berücksichtigt werden. Andere wichtige Faktoren sind zum Beispiel die Relevanz der Inhalte, die Qualität der Website und die Anzahl der eingehenden Links.
Wie funktioniert RankBrain?
Um Suchanfragen besser zu verstehen und relevantere Ergebnisse zu liefern, verwendet Google seit 2015 den komplexen Algorithmus RankBrain. RankBrain ist Teil des größeren Suchalgorithmus von Google und verwendet maschinelles Lernen, um Muster und Beziehungen in den Suchanfragen der Nutzer zu erkennen.
Es lernt ständig dazu, indem es Millionen von Suchanfragen analysiert und dann entsprechende Rankingfaktoren für Ergebnisse ermittelt. Besonders gut eignet es sich dafür, Suchanfragen zu verarbeiten, die aus der Kombination mehrerer Begriffe bestehen. Hierzu gehören etwa Longtail-Keywords, Fragesätze und konversationale Suchen.
Mit den neuen Funktionalitäten hat Googles Algorithmus deutlich an Leistungsfähigkeit und Relevanz gewonnen. RankBrain ist besonders gut darin, langfristige Beziehungen zwischen Begriffen und Zusammenhängen und damit die Nutzerintention zu erkennen, die nicht immer auf den ersten Blick offensichtlich ist. RankBrain war damit ein wichtiger Schritt in der kontinuierlichen Verbesserung von Googles Suchtechnologie.
RankBrain nutzt mathematische Entitäten, besser bekannt als Vektoren, um die gesprochene Sprache in Suchanfragen zu integrieren. Dabei wird die semantische Suche, welche mit dem Hummingbird-Update eingeführt wurde, genutzt, um bei unbekannten Wörtern semantische Verbindungen zu bekannten Entitäten zu knüpfen. Somit ist der Algorithmus zu folgenden Funktionen in der Lage:
- Anpassung an neue Suchanfragen
- Verarbeitung von Dialogen und Spracheingaben
- Erkennung von Umgangssprache und mehrdeutigen Wörtern
- Verarbeitung komplexer Suchanfragen im Longtail-Bereich
Anpassung an neue Suchanfragen
RankBrain kann auf bisher unbekannte und erstmalig gestellte Suchanfragen reagieren, indem es Muster und Zusammenhänge aus vorhandenen Daten erkennt. Das bedeutet, dass es relevante Ergebnisse liefern kann, auch wenn es keine direkten Informationen zu einer bestimmten Suchanfrage gibt, indem es ähnliche Muster erkennt.
Verarbeitung von Dialogen und Spracheingaben
RankBrain ist in der Lage, nicht nur einzelne Suchanfragen zu verstehen, sondern auch den Zusammenhang von Dialogen oder Konversationen zu berücksichtigen. Beispielsweise kann es eine Reihe von aufeinanderfolgenden Fragen oder Anfragen interpretieren und basierend auf dem Verlauf des Gesprächs die Ergebnisse optimieren.
Erkennung von Umgangssprache und mehrdeutigen Wörtern
Menschen benutzen bei ihren Suchanfragen oft umgangssprachliche Ausdrücke, Synonyme oder verschiedene Varianten von Begriffen. RankBrain erkennt solche Ausdrücke und bringt sie mit den relevantesten Suchergebnissen in Verbindung. Darüber hinaus hilft RankBrain auch dabei, mehrdeutige Wörter oder Phrasen, die unterschiedliche Bedeutungen haben können, zu verstehen. Es analysiert den Kontext und nutzt die verfügbaren Informationen, um zu bestimmen, welche Interpretation am meisten Sinn ergibt und liefert die entsprechend passenden Suchergebnisse.
Angenommen, ein Benutzer gibt das Keyword „Bank“ in die Suchmaschine ein. Dieses Wort hat mehrere Bedeutungen, wie es zum Beispiel eine Finanzinstitution oder eine Sitzgelegenheit im Freien sein kann. RankBrain versucht, den Kontext zu verstehen, um die passendsten Suchergebnisse zu liefern. Falls der Benutzer kürzlich Finanzthemen gesucht hat, wird RankBrain höchstwahrscheinlich die Suchanfrage im Zusammenhang mit Finanzen, Bankdienstleistungen oder Bankgeschäften verstehen.
Verarbeitung komplexer Suchanfragen im Longtail-Bereich
Der Longtail-Bereich bezieht sich auf spezifische und detaillierte Suchanfragen, die häufig aus mehreren Wörtern, Phrasen oder Fragesätzen bestehen und seltener vorkommen. Solche Anfragen sind in der Regel weniger allgemein gehalten und beziehen sich auf speziellere Informationen oder Bedürfnisse. RankBrain kann solche komplexen Suchanfragen interpretieren, auch wenn sie zuvor nicht genau in dieser Form gesehen wurden. Es erkennt die Suchintention der Nutzer und liefert relevante Ergebnisse, auch wenn die verwendete Sprache einzigartig ist.
RankBrain und der Knowledge Graph
Der Knowledge Graph ist eine Datenbank von Google, die relevante Informationen zu Suchanfragen liefert. Es ist eine riesige Wissensdatenbank, die dem Computer hilft, die Absicht hinter einem Suchbegriff zu verstehen und die Suchergebnisse entsprechend zu liefern. Mit RankBrain, dem maschinellen Lernalgorithmus von Google, kann der Knowledge Graph noch effektiver genutzt werden.
RankBrain ist in der Lage, Suchanfragen besser zu verstehen, indem es Muster in den Suchanfragen erkennt und den Kontext berücksichtigt. Dadurch kann der Knowledge Graph verbessert werden, sodass die Suchergebnisse genauer und relevanter sind. Zusammen ermöglichen der Knowledge Graph und RankBrain eine schnellere und genauere Suche, die den Nutzern ein optimales Ergebnis liefern kann.
Bedeutung von RankBrain und für die Suchmaschinenoptimierung
RankBrain ist ein wesentliches Element im Suchalgorithmus von Google und gilt als drittwichtigster Rankingfaktor bei der Optimierung von Suchmaschinen (SEO). Es handelt sich dabei um eine künstliche Intelligenz, welche in der Lage ist, Suchanfragen zu verstehen und zu interpretieren.
Anders als bei früheren Google-Algorithmen geht es bei RankBrain nicht mehr nur darum, bestimmte Schlüsselwörter und Phrasen in Webseiten zu suchen. Stattdessen analysiert RankBrain, wie Nutzer Suchanfragen stellen, um ihnen die genauesten und relevantesten Ergebnisse zu liefern.
Das bedeutet, dass SEO-Experten ihre Strategien überdenken und sich auf die Erstellung von Inhalten und die Nutzung von Keywords konzentrieren müssen, die für die Benutzer wirklich relevant sind. Durch die Anpassung an RankBrain kann die Sichtbarkeit von Inhalten in Google verbessert werden, was Auswirkungen auf die Erfolgswahrscheinlichkeit im Kundengeschäft haben kann.
Verbindung von RankBrain zu Hummingbird
Der Algorithmus von Google hat im Laufe der Jahre mehrere Veränderungen erfahren. Eine dieser Veränderungen war die Einführung von Hummingbird im Jahr 2013 und RankBrain im Jahr 2015. Hummingbird wurde entwickelt, um natürlichsprachliche Suchanfragen zu verarbeiten und bessere Suchergebnisse zu liefern. Ziel war es, die Absicht der Nutzer und den Kontext hinter ihren Suchanfragen zu verstehen.
RankBrain hingegen ist ein KI-Algorithmus, der maschinelles Lernen einsetzt, um Suchanfragen zu verarbeiten, Suchergebnisse zu interpretieren und Beziehungen zwischen Wörtern und Phrasen herzustellen, um bessere Suchergebnisse zu liefern.
Während beide Algorithmen getrennt voneinander arbeiten, nutzt RankBrain Hummingbird als Grundlage, um den Kontext von Nutzeranfragen zu verstehen und so relevantere Ergebnisse zu liefern. Die Kombination dieser beiden Algorithmen verbessert die Nutzererfahrung und sorgt dafür, dass die Nutzer präzisere Antworten auf ihre Suchanfragen erhalten.
Wie kann man vermeiden, von RankBrain bestraft zu werden?
Es ist wichtig zu verstehen, dass RankBrain nicht dazu dient, Websites zu bestrafen. RankBrain bewertet jedoch die Relevanz von Inhalten auf Webseiten, um sicherzustellen, dass die Suchergebnisse den Erwartungen des Nutzers entsprechen. Damit deine Webseite von Google nicht als irrelevant oder minderwertig eingestuft wird, solltest du auf folgende Punkte achten:
- Setze auf qualitativ hochwertige Inhalte.
- Füge relevante Informationen ein, die den Bedürfnissen des Nutzers entsprechen.
- Stelle sicher, dass deine Webseite eine klare Struktur aufweist und gut navigierbar ist.
- Verwende Backlinks und interne Verlinkungen, um deine Webseite für RankBrain attraktiver zu machen.
- Verbessere die Leistung deiner Website für mobile Nutzer. Menschen, die über mobile Geräte auf deine Seite zugreifen, suchen in der Regel nach raschen, präzisen und ortsspezifischen Informationen. Große Bilder, lange Texte und anderer überflüssiger Inhalt erschweren das Nutzererlebnis.
- Vermeide es, dich auf sogenannte „Black Hat“-Techniken zu verlassen, wie das Keyword-Stuffing oder das Erstellen von Spam-Links. Diese Taktiken können deine Webseite als unzuverlässig und minderwertig einstufen lassen, was letztendlich deine Reichweite und Sichtbarkeit auf Google beeinträchtigen kann.
Wenn du diese Richtlinien befolgst, kannst du sicherstellen, dass deine Website mit den Erwartungen von RankBrain und anderen Google-Algorithmen übereinstimmt. Dies wird deine Sichtbarkeit bei Google verbessern und es für potenzielle Kunden einfacher machen, dein Unternehmen zu finden.
Was RankBrain nicht ist
RankBrain ist ein komplexer Algorithmus, den Google eingeführt hat, um Suchanfragen besser zu verstehen und zu interpretieren. Viele Menschen haben jedoch falsche Vorstellungen davon, was dieser Algorithmus eigentlich ist und was er leisten kann. RankBrain ist zum Beispiel kein Ersatz für die Kernalgorithmen von Google. Vielmehr handelt es sich um ein selbstlernendes, maschinelles System, das dazu beiträgt, die Interpretation von Suchanfragen und die Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern.
Was ist Machine Learning und künstliche Intelligenz?
Machine Learning und künstliche Intelligenz sind Begriffe, die in der heutigen technologiegetriebenen Welt immer häufiger verwendet werden. Im Wesentlichen ermöglichen diese Technologien es Maschinen, von Beispielen und Erfahrungen zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie von einem menschlichen Programmierer speziell programmiert werden müssen.
Mit Machine Learning können Maschinen datengesteuert sein und in der Lage sein, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, während künstliche Intelligenz Maschinen befähigt, diese Informationen zu nutzen, um spezifische Ziele zu erreichen.
Diese Technologien sind in verschiedenen Bereichen weit verbreitet, darunter im Gesundheitswesen, in der Automobilindustrie, in Suchalgorithmen und in der Versicherungsbranche, um nur einige zu nennen. Machine Learning und künstliche Intelligenz werden auch weiterhin eine wichtige Rolle in der kontinuierlichen Entwicklung von Technologie und Wirtschaft spielen.