RankBrain, künstliche Intelligenz


Indem Google vor kurzem offenbarte, dass ein Teil des Algorithmus

– genannt „RankBrain“ – auf Machine Learning unter Einbeziehung

von Künstlicher Intelligenz basiert, hat die Suchmaschine in der

onlineaffinen Community für Aufsehen gesorgt. Die wahre Neuigkeit

ist dabei nicht, dass Google Machine Learning generell verwendet oder

dass das Unternehmen, welches sich sonst gerne bedeckt hält, an dieser

Stelle außergewöhnlich offenherzige Einblicke in die Architektur seiner

Algorithmen gibt. Brisant ist vielmehr, dass das bis dato unbekannte

„RankBrain“ sogar offiziell als drittwichtigster Faktor für das Ranking

der Suchergebnisse bestätigt worden ist und bei der Bearbeitung neuer

Suchanfragen besser abschneidet as der Mensch.

Was ist RankBrain und wie unterscheidet es sich von anderen Ranking-

Faktoren?

Die Änderung im Google Algorithmus wurde bereits Anfang 2015 global

ausgerollt und beeinflusst „einen sehr großen Anteil der Millionen Such-

anfragen, die die Suchmaschine in jeder einzelnen Sekunde erhält“.

Laut Google ist RankBrain aber nicht einfach eins unter hunderten Signalen,

die ausschlaggebend für die Gestaltung der Suchergebnisseiten sind,

sondern hat sich in den letzten Monaten sogar als drittwichtigsten

Ranking-Faktor zur Relevanzbewertung, insbesonderer bei neuen, noch

nie vorher getätigten Suchanfragen, etabliert.

So gibt es jedenfalls Google Senior Research Scientist Greg Corrado in

einem aktuellen Bloomberg-Interview an.

Laut Corrado besteht im Erkenntnisgewinn ein signifikanter Unterschied

zwischen RankBrain und allen anderen Ranking-Faktoren. Die Erkenntnisse,

auf denen bisherige Ranking-Faktoren basieren (z.B., dass Nutzer Webseiten

mit kurzer Ladezeit bevorzugen) stammen aus interner Forschung und wurden

von Googles Ingenieuren und Wissenschaftlern in den Ranking-Algorithmen

umgesetzt.

Bei RankBrain hingegen findet der Erkenntnisgewinn eigenständig statt.

RankBrain erleichtert den Umgang mit neuen oder einmaligen Suchbegriffen

RankBrain ermöglicht es,

mit mehrdeutigen Suchanfragen umzugehen

Umgangssprachliche Begriffe und Wortneuschöpfungen besser zu erkennen

Spracheingaben und dialogische Suche als Suchanfragen besser zu verarbeiten

Unter den Abermillionen Suchanfragen, welche die Google-Server täglich

erreichen, befinden sich schätzungsweise 15% Anfragen, die vorher noch nie

so gestellt wurden. An dieser Stelle setzt RankBrain an. Indem neue

Suchanfragen generalisiert und unbekannte auf bekannte Muster zurückgeführt

werden, verbessert die Suchmaschine ihre Fähigkeiten, Suchergebnisse zu filtern,

zu strukturieren und zu analysieren.

Google gibt uns sogar ein Beispiel:

„What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain“?

Bei dieser und ähnlichen Suchanfragen kommt offensichtlich RankBrain ins

Spiel. Obwohl auf die Funktionsweise nicht im Detail eingegangen wird,

nehmen wir an, dass RankBrain in der Lage ist, die Ambiguitäten im Satz

aufzulösen und die tatsächliche Suchintention des Nutzers auf Grundlage

bisheriger „Erfahrungen“ effizienter einzuschätzen.

Zu diesem Zweck könnte die Suchanfrage zum Beispiel mit Hilfe eines Wort-

Vektors vereinfacht werden. Dabei handelt es sich um eine mathematische

Darstellung davon, wie verschiedene Worte semantisch zueinander in

Beziehung stehen. Der Beziehung wird dazu auf Grundlage großer Textkorpora –

mit denen der Algorithmus ständig gefüttert werden muss- ein Wert zugeordnet,

der die semantische Nähe bzw. Distanz zwischen Wörtern und Phrasen

wiedergibt. Sprachliche Beziehungen werden so messbar und vor allem

vergleichbar.

Wie viel besser RankBrain die Google-Suche heute tatsächlich macht, ist

allerdings durch einen Mangel an tiefergehenden Details schwer festzustellen.

Wie einzigartig ist RankBrain wirklich?

Das starke Interesse an Machine Learning zieht sich seit jeher durch die

Geschichte Googles. Obwohl man also vermuten könnte, dass bereits frühere

Updates, z.B. Panda und Penguin, sich zum Teil auf Machine Learning

stützen, präsentiert Google RankBrain der Öffentlichkeit jedoch als

“einziges” System mit entsprechendem Hintergrund.

Natürlich setzt die Suchmaschine immer schon darauf, ihre Ansätze

kontinuierlich auszuweiten und das Angebot für die Nutzer zu verbessern.

Die Aufregung um „RankBrain“ ist aber höchstwahrscheinlich auch ein

geschickter Schachzug, um den Blick der Community in Richtung der

hohen Investitionen zu lenken, die Google im Bereich AI (Artificial

Intelligence/ Künstliche Intelligenz) getätigt hat.

Auch Corrado bestätigt, dass der Algorithmus eine Verbindung zu tiefergehender

AI-Forschung herstellt und orakelt, dass die Technologie, die bereits in

RankBrain steckt, in Zukunft vielleicht sogar Grundprobleme lösen und

Logikfragen beantworten kann.

Machine Learning vs. Künstliche Intelligenz: Das Spektrum des Erkenntnis-

gewinns

Die Headline des Bloomberg-Artikel, in dem RankBrain von Corrado der

Öffentlichkeit vorgestellt wurde, lautete “Google Turing Ist Lucrative Web

Search Over to AI Machines“. Bei genauer Betrachtung ist dieser Titel ein

wenig irreführend oder bedarf zumindest weiterer Erklärung.

Es ist relativ offensichtlich, dass der Konzern seine Kernkompetenz natürlich

nicht aus der Hand gibt, sondern letztendlich nur ein weiteres Modul in seine

hochkomplexen Algorithmen integriert.

Für weitaus größere Missverständnisse sorgt hier allerdings auch eher der

Begriff, bzw. das Konzept von “AI”. Denn: RankBrain basiert zwar auf

Machine Learning Techniken, aber damit nicht undbedingt auf Künstlicher

Intelligenz. Die Grundlage für Machine Learning bilden statistische Verfahren.

Diese ermöglichen es, neue Erkenntnisse durch die Hochrechnungen oder

Wahrscheinlichkeitsrechnungen auf Grundlage bereits bekannter Daten

zu gewinnen.

Obwohl die Begriffe, auch von Google selbst, häufig synonym verwendet werden,

stellt Machine Learning höchstens den Beginn der Künstlichen Intelligenz dar.

Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ als solcher impliziert eine Art logisches

Denkvermögen und einen komplexen Erkenntnisgewinn, wie sie weder im

Allgemeinen noch bei RankBrain im Speziellen heute möglich sind.

Genaugenommen ist RankBrain also ein hochentwickelter Algorithmus, der

durch eine wachsende Datengrundlage mit der Zeit immer effizienter wird.

RankBrain als Ranking-Faktor in den Google SERPs

Unklar bleibt, auf welche Weise die Werte, die der Suchmaschine durch

RankBrain zur Verfügung gestellt werden, in dem allumfassenden Algorithmus,

der zur Generierung der SERPs dient, einfließen. Wie das Google Ranking

konkret durch verschiedene Faktoren beeinflusst wird, zeigen unsere Analysen

der Ranking-Faktoren 2015 und der Mobilen Ranking-Faktoren 2015 im Detail.

Schnelle Ladezeiten zum Beispiel korrelieren stark mit dem einem erfolg-

reichen Ranking in den mobilen Suchergebnissen und bei der Desktop-Suche.

Wie sind überzeugt, dass die Seitenladezeit ein Faktor ist, den Google im

Ranking berücksichtigt: Je schneller eine Website lädt, desto besser!

Was bedeutet das für RankBrain? Und welche Maßnahmen kann man ergreifen,

um RankBrain-Wertung und damit Google-Ranking zu verbessern? Wir wissen

es (noch) nicht genau. Aber wir behalten RankBrain im Auge und berichten,

sobald etwas Licht ins Dunkel kommt.

RankBrain auf einen Blick

Der globale Rollout fand Anfang 2015 statt

Einer von hunderten Ranking-Faktoren, die Google zur Generierung der

SERPs heranzieht

Kommt insbesondere bei uniquen Suchanfragen zum Einsatz und liefert hier

bessere Ergebnisse als menschliche Bewertungen

Gilt als einziges „lernendes System“ bzw. als einziger Ranking-Faktor, der auf Machine Learning basiert

Hat sich seit Release durch eine unerwartet gute Performance zum dritt-

wichtigsten Ranking-Faktor entwickelt.

Quelle: searchmetrics seo blog 19. November 2015 | SEO Neuigkeiten

Hits: 33

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.