Wie verändert Machine Learning zukünftig SEO?

Posted by Theresa Gloede on 30.10.2017 11:06:35

Machine Learning wird im SEO oft als Weiterentwicklung des ohnehin schon komplexen Suchalgorithmus gesehen. Mithilfe automatisierter Vorgänge sollen dem Nutzer das beste Suchergebnis angezeigt werden. Das ist aber nur die eine Seite, die Webmaster zukünftig beachten müssen. Ebenfalls besteht die Gefahr, dass die Konkurrenz mit selbstlernenden Programmen davonzieht.

Regelmäßig erläutern Ihnen Experten der Online Marketing Agentur artaxo relevante Themen aus dem Bereich der Suchmaschinenoptimierung (SEO).

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Weitere Beiträge aus der Reihe können Sie hier nachlesen: 

Was ist Machine Learning und wie funktioniert es?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Diese zielt darauf ab, dass Computer mit erhobenen Daten Entscheidungen treffen können, die vergleichbar mit denen von Menschen sind. In der Teildisziplin Machine Learning geht es konkret darum, dass Computer anhand automatisierter Algorithmen genaue Muster in Daten erkennen, die Ergebnisse verbessern und durch Lernprozesse und Erfahrungen Prognosen treffen. Die Maschinen lernen von selbst. Dieser automatische Lernvorgang kann sogar so weit gehen, dass er für Menschen teils kaum noch nachvollziehbar ist. Dies passierte zum Beispiel in Facebooks KI-Laboren. Dort haben zwei Chatbots plötzlich in einer eigenen Sprache kommuniziert, die Menschen nicht mehr verstanden, wonach das Facebook KI-Experiment gestoppt wurde.

Algorithmen funktionieren mit der Technologie der Neuronalen Netzwerke, mit denen die Maschine wiederkehrende Muster in Informationen erkennen und die Informationen anhand von Ähnlichkeiten strukturieren kann – vergleichbar mit dem menschlichen Gehirn. Auf Basis komplexer mathematischer Modelle können hieraus neue Erkenntnisse für künftige Ereignisse getroffen und Vorgänge verbessert werden. Dieser Prozess besteht aus verschiedenen aufeinanderfolgenden Ebenen und wird nach und nach wiederholt, wodurch das Ergebnis des Algorithmus immer genauer wird. Auch dieses Verhalten kommt einem Menschen gleich, der immer wieder ausprobiert, bis er am Ende den richtigen Weg für sich gefunden hat.

Machine Learning und SEO: Aktuelle Entwicklungen

Machine Learning ist kein neues Phänomen in der Suchmaschinenoptimierung. So wird es heute beispielsweise bereits in der Spracherkennung, der Bildersuche, Google Translate und natürlich RankBrain eingesetzt. Wo und in welchem Ausmaß Google überall Machine Learning einsetzt, ist jedoch nicht ganz klar.

Aber wenn Sie den Google Translator als App installiert haben, wissen Sie bereits, wie gut Google in der Bildinterpretation ist. Textinformationen werden erkannt und live übersetzt. Ohne Machine Learning wäre es nicht so weit gekommen.

Mit Google Lens ist man bereits einen Schritt weiter. Hier werden nicht nur Texte, sondern jegliche Daten interpretiert und mit Informationen bereichert: Sehenswürdigkeiten, Tiere und vielleicht sogar bald Menschen. Auch wenn es bislang nicht bestätigt wurde, könnte dies bald ein neuer Rankingfaktor sein: der Inhalt von Bildern. Dann könnten auch textlose Bild-Blogs adäquate Rankings erzielen und shoptypische SEO-Texte verschwinden. Welche Bedeutung dies für das YouTube-Ranking hat, ist noch ungeklärt.

Die Spracherkennung basiert ebenfalls auf Machine Learning, wird derzeit mit Google Home und Co immer beliebter und macht große Sprünge in ihrer Entwicklung. Erst in diesem Jahr verriet Google-CEO Sundar Pichai auf der Google I/O 2017, dass die Fehlerquote bei der Spracherkennung mittlerweile nur noch bei 4,9 Prozent liegt. Müssten Google Mitarbeiter jedes einzelne Wort in jeder Sprache und jedem Dialekt einsprechen, um den Assistenten zu trainieren, wäre es niemals zu dieser Entwicklung gekommen. Die steigende Beliebtheit der Sprachsteuerung verändert folglich die Ausrichtung von Fließtexten. Ganze Wordphrasen wie bei FAQs werden immer interessanter.

RankBrain ist Teil des Google Algorithmus, der seit 2015 mit Hilfe von Maschine Learning inhaltlich zusammenhängende Suchanfragen in eine einfache Abfrage übersetzt und beantwortet. Die Bedeutung von RankBrain für SEO können Sie in unserem letzten Beitrag unserer Reihe nachlesen.

Wie verändert Machine Learning die Google-Suche?

Anhand von Machine Learning lernt Googles Suchalgorithmus, Dinge noch besser zu verstehen. Dadurch ist die Suchmaschine mehr und mehr in der Lage, den Nutzern noch passendere Ergebnisse für individuelle Suchanfragen zu bieten. Für Website-Betreiber wird es daher unabdingbar, den Nutzern genau das anzubieten, wonach sie suchen, um ganz oben in den Suchergebnissen zu landen. Einige Experten sprechen deshalb auch ungern von Search Engine Optimization und eher von der Search Experience Optimization.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Personalisierung. Wenn Sie zum Beispiel einmal nach "Friseur" gesucht haben, sind die Google-Ergebnisse bereits auf Ihren Standort bezogen und werden damit personalisiert ausgegeben. Das ist (wahrscheinlich) aber erst der Anfang. Googles Streben, immer und jederzeit das beste Ergebnis auszuliefern, kann natürlich nicht bei generalisierten Ergebnissen gewährleistet werden.

Der eine mag eher kurze, der andere bevorzugt lange Artikel. Kommentar gegen Fachbericht, Textwüsten gegen Bildreichtum und so weiter. Das eine beste Dokument könnte es bald gar nicht mehr geben – und dann tun sich plötzlich wieder ganz neue Möglichkeiten auf. Denn für jedes Keyword könnte es künftig einzelne Nischen geben. Das würde dann so aussehen: kleine Seiten, die kaum Chancen gegen die Big Player haben, versuchen, alles anders zu machen, als ihre großen Wettbewerber, um mit gleichem Inhalt, aber anderer Aufmachung, um Traffic zu buhlen. Anders als der Wettbewerb zu sein, könnte sich dann mehr auszahlen, als je zuvor.

Und wie verändert Machine Learning die Arbeit von Webmastern?

Auf der anderen Seite verändert Machine Learning nicht nur Googles heilige Suchalgorithmen, sondern auch die Art und Weise, wie Webmaster ihre Websites zukünftig designen und Inhalte schaffen beziehungsweise anpassen können. Die SEO-Experten von Moz setzen bereits seit längerer Zeit Machine Learning ein, um vorherzusagen, wie gut ein Dokument ranken wird. Yelp kategorisiert mit Hilfe der selbstlernenden Programme die von Nutzern hochgeladenen Bilder. Und über Amazons automatisierte Produktvorschläge sind Sie sicherlich alle schon einmal gestolpert.

Während es scheinbar nur große Unternehmen sind, die auf selbstlernende Maschinen setzen, verbirgt sich hinter den Fließtexten unzähliger Websites ebenfalls das Konzept des Machine Learnings: Automatisierte Schreibprogramme schaffen immer häufiger die textuellen Informationen, die für Suchmaschinen so wichtig sind. Durch die automatisierte Weiterbildung werden die künstlichen Schreiberlinge immer besser und effizienter. Vollautomatisierte Content-Erstellung ist also bereits möglich. Wie es hier weitergeht, sollte jeder Webmaster genaustens verfolgen. Die unendliche Skalierbarkeit beweist das enorme Potenzial dieser Technologie.

Machine Learning in der Zukunft und seine Auswirkung auf das Ranking

Machine Learning ist für Google definitiv ein Thema, auf das in Zukunft gesetzt wird, da Maschinen viele Dinge besser und schneller umsetzen können, als Menschen. Laut Eric Schmidt von Google "beginnt gerade etwas ganz Großes" mit Machine Learning. Wie bereits in unserem letzten Beitrag zum Thema RankBrain beschrieben, erfolgt die Weiterentwicklung von Googles Suchalgorithmus aktuell noch durch einen Anstoß eines Google-Entwicklers. Künftig werden sich aber wahrscheinlich zum großen Teil Algorithmen um diese Entwicklung kümmern.

Dies ist ein sehr wichtiger Punkt. Denn während Menschen nur Faktoren berücksichtigen können, die ihnen auffallen, berücksichtig ein selbstlernender Algorithmus alles. Ein Beispiel: Es wird deutlich, dass wissenschaftliche Artikel, in denen auf bestimmte Wörter verzichtet wird, besonders gut bei Lesern ankommen. Diese Wörter könnten fortan ein negatives Signal für Google sein. Einzelne Faktoren zu berücksichtigen, könnte dann nahezu unmöglich werden. Es geht einzig darum, Menschen zu verstehen.

Googles Gary Illyes zufolge nutzt Google Machine Learning, um neue Signale und Signalaggregationen zu produzieren und herauszufinden, ob diese die Rankings und die Qualität von Seiten verbessern. Er erwartet allerdings nicht, dass das gesamte Ranking-System beziehungsweise der Haupt-Algorithmus von Google in naher Zukunft auf Machine Learning basieren wird. Der Grund hierfür ist, dass das Debugging von Machine Learning-Entscheidungen fast unmöglich ist. Schließlich möchte man nicht den gleichen "Fehler" wie Facebook machen, sodass am Ende niemand den Algorithmus versteht, außer der Algorithmus selbst.

 

Fazit

Machine Learning bedeutet vor allem, dass Google klüger wird. Google könnte unsere Bedürfnisse besser verstehen als wir selbst und so die besten Ergebnisse liefern. Sie müssen Ihre Nutzer also in Zukunft noch besser verstehen als bisher. Auf der anderen Seite tun sich aber auch neue Möglichkeiten auf: selbstlernende Texterstellungsprogramme, intelligente Datenauswertung personalisierte Suchergebnisse. In manchen Branchen könnte Machine Learning ein wahrer Gamechanger sein, den man unbedingt im Auge behalten sollte. Eine allzu schnelle Veränderung sollte man aber nicht erwarten – die Angst vor Kontrollverlust ist noch zu hoch.

 

Über den Autor

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Die artaxo GmbH ist eine Hamburger Online Marketing Agentur, die über einzigartige Fach- und Marktkenntnisse verfügt. Durch das Zusammenspiel ihrer Fachkompetenzen in den Bereichen SEO und Content Marketing sorgt die Agentur für eine langfristig stabile Sichtbarkeit durch suchmaschinenoptimierten, ansprechenden Content. Der Autor dieses Beitrags ist Julian Harzer, der in seiner täglichen Arbeit als SEO-Berater Fragen rund um die Entwicklung und Beeinflussung von Suchmaschinen beantwortet.

 

 


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