Der Algorithmus von Google wird ständig weiterentwickelt, was die lange Geschichte der Aktualisierungen belegt. Die neueste Version, bekannt als Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), ist die umfangreichste Entwicklung im Verständnis der Suchfunktion von Google Search seit der Einführung von RankBrain.
Google BERT ist die neue Version der natürlichen Sprachverarbeitung, mit der die Suchmaschine die menschliche Sprache in Wort und Schrift verstehen möchte. Das Ziel der Firma Mountain View ist es, auch die komplexesten Anfragen beantworten zu können, bei denen die Suchabsicht im Verständnis des ganzen Satzes und nicht nur des Keywords liegt
Wie funktioniert Google BERT?
Google hat bisher seinen Algorithmus von Search auf der isolierten Analyse der verwendeten Keywords aufgebaut. Mit anderen Worten: Wenn jemand eine Suchanfrage stellte, durchkämmte Google seine Datenbanken, bis es den Inhalt fand, der den Keywords am ehesten entsprach.
Mit BERT ändert sich dies. Die individuelle Bedeutung jedes Wortes rückt in den Hintergrund, da der Algorithmus die Bedeutung des Satzes als Ganzes in den Vordergrund stellt. Folglich wird Google die einzelnen Wörter weiterhin analysieren, jedoch unter Berücksichtigung des Kontextes, in den sie eingebettet sind.
Im folgenden Beispiel, das Google in seinem offiziellen Blog veröffentlicht hat, können wir sehen, wie BERT funktioniert:
Aber, wie ist Google BERT in der Lage die wahre Bedeutung eines Satzes zu verstehen? Um diese Frage zu beantworten, werfen wir einen genaueren Blick auf die Bedeutung zweier Begriffe, aus denen sich das Akronym BERT zusammensetzt:
1. Bidirecional
BERT analysiert den Text in beide Richtungen: Er berücksichtigt die Wörter links und rechts von jedem Keyword. Indem er alle Wörter zueinander in Beziehung setzt, kann er einen viel tieferen Kontext erkennen. Es handelt sich um die globale semantische Interpretation.
Um dies näher zu erläutern, nehmen wir ein repräsentatives Beispiel von Analytics Vidhya. Wie wir im folgenden Satz sehen können, ändert sich die Bedeutung des Wortes „bank“ je nach dem Kontext des Satzes. Und obwohl „bank“ das Keyword ist, berücksichtigt BERT die begleitenden Wörter, um eine Antwort zu geben, die der Suchabsicht entspricht.
2. Transformers
Transformers sind das neuronale Netzwerk der Natural Language Processing (NLP)-Modelle. Google verwendet diese Art der künstlichen Intelligenz bereits seit einiger Zeit in RankBrain, aber sie hat sich inzwischen weiterentwickelt. Im Gegensatz zum NLP von 2015, das eine textuelle Funktion hatte, arbeitet das NLP von BERT als ein System der Bedeutungsgebung, das dem Algorithmus hilft, bestimmte Wörter, wie Konjunktionen, Pronomen oder Präpositionen, zu verstehen.
In der menschlichen Sprache sind Konnektoren unverzichtbar, um der Botschaft einen Sinn zu geben. Früher vermied Google diese und konzentrierte sich auf individualisierte Keywords. Mit BERT hängt nun die Bedeutung jedes in die Suchmaschine eingegebenen Wortes von den zugehörigen Konnektoren ab.
Matías Pérez Candal, Strategy Director bei Labelium Spanien
Mehrdeutige und long-tail Suchen profitieren stark davon, da die Konnektoren Wörtern, die der Algorithmus einzeln nicht gut verstehen konnte, Bedeutung verleihen. Dadurch sind die Ergebnisse relevanter und besser an die Suchanfragen des Nutzers angepasst.
Wie funktioniert die SEO-Optimierung mit Google BERT
Google BERT beeinflusst das Verständnis der Suchanfragen der Nutzer. Wenn man den Grundgedanken hinter dieser Aktualisierung bedenkt (eine menschlichere Antwort auf Suchanfragen), kann man dieses Prinzip nutzen, um qualitativ hochwertigeren Verkehr anzuziehen.
Wie Neil Patel in seinem Blog kommentiert: Es ist wichtig, dass der Nutzer, und nicht die Suchmaschine, wertvolle Inhalte findet. Dazu ist es ratsam, die folgenden Richtlinien zu beachten:
- Der Inhalt sollte dialogorientiert sein. Die Texte müssen sich an Menschen und nicht an der Suchmaschine orientieren, daher ist es erforderlich, in einem natürlichen Stil zu schreiben.
- Die Website sollte so strukturiert sein, dass die Suchabsicht berücksichtigt wird. Keywords sind nach wie vor wichtig, aber sie sind nicht mehr das Endziel des Textes. Sie müssen nun dem Text einen Sinn geben, denn von nun an wird nicht mehr nur die Anzahl ihrer Wiederholungen im Text bewertet.
- Es ist unerlässlich, eine konkrete und nützliche Antwort auf die Suchanfragen zu geben. Wenn Google BERT in der Lage ist, den Sinn der Suche und ihre Absicht zu verstehen, ist es folgerichtig zu erwarten, dass der Inhalt ein stärker segmentiertes, aber affineres Publikum erreichen wird.
Wird BERT die Art und Weise verändern, wie wir SEO ab 2020 verstehen? Es bleibt noch viel zu erproben, wenngleich die Richtung, in die sich die Branche bewegt, einen unvermeidlichen Wandel hin zu einer „user-centric“ Sichtweise der SEO-Strategien verspricht.
