Google RankBrain: Was die Revolution der künstlichen Intelligenz für Online-Vermarkter bedeutet

Maschinelles Lernen verändert das Gesicht der Suche. Hier ist das Mindeste, was Vermarkter wissen müssen.

Als der frühere Leiter der Google-Suche, Amit Singhal, in den Ruhestand ging, wusste Google genau, wem er die Verantwortung übertragen musste. Diese Person ist John Giannandrea , der in Google-Kreisen als Chef der künstlichen Intelligenz bekannt ist.

Dies ist keine zufällige Bewegung innerhalb von Google.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt seit einigen Jahren immer mehr an Bedeutung für das Unternehmen. Google kaufte 2014 die KI-Firma DeepMind und begann, YouTube-Empfehlungen mit der Technologie zu verbessern. Sie stellten einige der bekanntesten Namen im KI-Bereich ein, wie Ray Kurzweil und Peter Norvig.

Vor kurzem haben sie künstliche Intelligenz in den Kernalgorithmus eingeführt, der die Suche antreibt – wissen Sie, das Ding macht das ganze Geld.

Googles große Wette auf künstliche Intelligenz

Das ist kein Randexperiment einer Firma. YouTube-Empfehlungen können für Google ineffizient sein, und vierteljährliche Einnahmen sind in Ordnung und gut. Das gilt nicht für die Suche. Wenn die Suche ausfällt, geht Google aus. Und doch vertraut Google der KI-Arbeit genug, um sie in die Suche einzuführen – KI ist eindeutig ein großer Teil der Zukunft von Google, und sie fangen gerade erst an.

Googles Wette auf künstliche Intelligenz hat weitreichende Auswirkungen, nicht nur für das Unternehmen, sondern für alle, die im Online-Marketing tätig sind. Es verändert die Landschaft der Suchmaschinenoptimierung, was sich auf Dinge wie die Zielseitenoptimierung auswirkt.

Der KI-Teil des Suchalgorithmus, über den sich Marketer informieren sollten, hat einen Namen – RankBrain .

Lernen Sie RankBrain kennen – den drittwichtigsten Google-Suchfaktor

Während Google Hunderte von Ranking-Faktoren hat, sind die beiden großen ziemlich bekannt:

• Inhalt
• Verknüpfungen

Google hat kürzlich gesagt, dass dies immer noch die großen Geschütze sind, aber dass der drittwichtigste Faktor RankBrain ist.

Auf das Wesentliche reduziert, ist RankBrain ein Teil des maschinellen Lernens, das Abfragen auf ihre Bedeutung hin verarbeitet und die Gewichtung auf die Faktoren in der Umgebung verschiebt, um gute Ergebnisse zu erzielen .

Das unterscheidet sich stark von den anderen Komponenten des Google-Algorithmus.

Als Google Panda einführte , teilte das Unternehmen Vermarktern mit, dass der Fokus auf guten Inhalten liegt und dass dünne Inhalte vom Algorithmus bestraft werden. Als sie Penguin einführten , sagten sie den Vermarktern, dass schlechte Links bestraft werden .

Als Google RankBrain einführte , sagte es den Vermarktern, dass … nun, dass sie nicht genau wussten, was RankBrain belohnt und bestraft , und dass selbst Google-Ingenieure nicht genau sagen konnten, was es tut.

Das ist nichts, was Werbetreibende von Google gewohnt sind.

Arten von künstlicher Intelligenz

RankBrain ist so anders, weil es auf Deep Learning und KI basiert.

Es gibt genug Verwirrung über künstliche Intelligenz, dass es sich lohnt zu verstehen, was die großen Kategorien im Raum sind. Schließlich besteht eine sehr große Kluft zwischen KI, die Sie vor dem Empfang von Spam bewahren kann, und einer KI, die ihren eigenen Code verbessern und mehrere Ziele erreichen kann.

• Künstliche Generalisierte Intelligenz (AGI) – dies ist eine KI, die in der Lage ist, mehrere Dinge zu tun, oder eine domänenübergreifende Optimierung.
• Artificial Narrow Intelligence (ANI) – hier gehört RankBrain hin. Es ist eine künstliche Intelligenz, die eine Sache wirklich gut kann. Das heißt, es kann besser Auto fahren als die meisten Menschen. Es kann Spam aus E-Mails fernhalten. Es kann die besten Menschen beim Schach oder Go schlagen. Und ja, es kann Suchergebnisse anzeigen, die die meisten Benutzer nützlich finden werden. Aber es kann nicht alle diese Dinge zusammen tun.

Viele ANI basieren auf Mustererkennung .

Angenommen, Sie haben 10.000 Fotos, und die Hälfte davon sind Fotos von Gesichtern. Menschen können Maschinen sagen, welche 5.000 Gesichter sind, aber die Maschinen lernen dann herauszufinden, dass benachbarte Kugeln Augen sein können und Augen Bestandteile von Gesichtern sind. Bei 500 Fotos werden Maschinen völlig versagen, Muster zu finden. Bei Milliarden von Fotos werden Maschinen ziemlich gut.

Nehmen Sie diese grundlegende Jagd nach Mustern, fügen Sie Skalierung hinzu, und das ist es, was die selbstfahrenden Autos von Google, die Gesichtserkennung von Facebook und RankBrain antreibt. Wenn also von Deep Learning in der KI die Rede ist, ist eigentlich nicht das Lernen tiefgreifend, sondern die Architektur und die Stichprobengröße.

Dieser Aspekt der Mustererkennung bei der Suche verändert das Spiel für Online-Vermarkter.

Vermarkter gegen Google

Die Geschichte des Suchalgorithmus von Google ist im Wesentlichen eine große Katz- und Mausjagd mit Online-Vermarktern.

• In den frühen Tagen forderte Google Websitebesitzer auf, sogenannte Metatag-Schlüsselwörter einzugeben , um zu sagen, worum es auf der Seite geht. Vermarkter spammten dann Metatag-Schlüsselwörter mit so vielen Schlüsselwörtern, dass ihr Wert als Referenz dafür, worum es auf einer Seite geht, abnahm, und Google gab dies als Signal auf .
• Google bevorzugte schnelle Antworten auf bestimmte Anfragen , bis zu dem Punkt, an dem Content-Farmen zu rentablen Unternehmen wurden und die Qualität der Inhalte für viele Suchanfragen abnahm. Google führte Panda ein, um das Problem mit der Inhaltsqualität zu lösen .
• Google sagt, wenn Sie eine Menge Links erhalten, werden Sie besser ranken. Also begannen „Blackhat“-Vermarkter, für Links zu bezahlen und Linknetzwerke zu erstellen, bis Google mit Penguin reagieren musste, das „schlechte“ Links bestraft .

Es ist im Laufe der Zeit schwieriger geworden, den Algorithmus von Google zu spielen, aber vor RankBrain wussten die Google-Ingenieure, an welchen Knöpfen wie hart gefeilt wurde.

Das gilt wirklich nicht mehr für den gesamten Algorithmus.

Die Ingenieure wissen (speziell) nicht, was los ist

Das Tolle daran, einer Maschine eine abgefahrene Stichprobengröße und einen Lernalgorithmus zu geben, ist, dass die Maschine wahrscheinlich dorthin gelangt, wenn Sie ein bestimmtes Verhalten anregen. Deshalb ist RankBrain der drittwichtigste Faktor in der Google-Suche – die Suchverbesserungen können dramatisch sein.

Die Sache, die nicht so toll daran ist, einer Maschine eine abgefahrene Stichprobengröße und einen Lernalgorithmus zu geben, ist, dass selbst Google-Ingenieure nicht genau wissen, was hinter den Kulissen vor sich geht.

Priorisiert RankBrain Browser-Seitentitel, Links, H1s und Domain-Stärke für nicht-transaktionale Suchen nach Büchern?

Selbst Google kann es nicht mit Sicherheit sagen.

Ist Aktualität ein wichtiger Faktor für andere Suchanfragen als Nachrichten, Filme und Fernsehsendungen?

Möglicherweise.

Sie können nicht für RankBrain optimieren

All dies läuft darauf hinaus, dass Sie Ihren Inhalt optimieren können, Sie können Ihre Seite für einen Linkversuch veröffentlichen, aber Sie können nicht für RankBrain optimieren.

Sie müssen sich also weniger um die Eingabe und mehr um die Ausgabe kümmern.

Packen wir das aus.

Eine Eingabe ist etwas, das Sie fast immer direkt steuern können :

• Titel von Browserseiten , die die Wortgruppe enthalten, auf die Sie abzielen
• H1s und H2s , die ein Synonym des Keywords enthalten, für das Sie ranken möchten
• Ankertext-Links zur Seite

Im Gegensatz dazu ist die Ausgabe , wie der Benutzer auf Ihre Seite reagiert :

• Benutzer, die Ihren Artikeltitel mögen und sich von Google zu Ihrer Seite durchklicken
• Hohes Engagement und Zufriedenheit mit Ihrer Seite, sodass sie nicht auf die Schaltfläche „Zurück“ klicken, nachdem sie sich zu Ihrer Seite durchgeklickt haben

Diese Dinge waren in der Vergangenheit nicht perfekt aufeinander abgestimmt und sind es auch jetzt nicht. Was die KI bei der Suche zwingt, ist, die Inputs etwas weniger und die Outputs etwas mehr zu berücksichtigen .

Was Online-Marketer wissen müssen

Wenn Sie sich selbst als SEO-, CRO- oder UX-Profi betrachten, müssen Sie sich hiermit auseinandersetzen.

• Hören Sie auf, ein Schlüsselwort oder einen Ausdruck pro Seite zu verwenden. Sie müssen sich auf Themen konzentrieren, denn während einzelne Ingenieure möglicherweise Wert auf genaue Übereinstimmungen mit Phrasen legen, werden Maschinen dazu angeregt, die Absicht des Benutzers zu berücksichtigen, nicht die spezifische Formulierung des Benutzers.
• Unterschiedliche Suchen bedeuten unterschiedliche Gewichtungen, die von KI gesteuert werden. Das bedeutet, dass Sie Ihrem Chef nicht sagen können, dass Seitentitel oder Links im Browser die wichtigsten Gewinne für alle Suchen erzielen.
• Sie müssen UX und CRO lernen, auch wenn Ihre Kernaufgabe SEO ist. Die Verbesserung des Outputs (Benutzerzufriedenheit) war traditionell die Domäne von Conversion-Profis und User-Experience-Analysten. Diese Leute entwerfen normalerweise Wireframes, starten Funktionen auf der Website, führen Benutzerakzeptanztests durch und schließlich geteilte und multivariate Tests zur Optimierung der Konversionsrate, ganz unterschiedliche Aufgaben von Keyword- und Intent-Matching, Tag-Optimierung und Sicherstellung, dass die Website gecrawlt werden kann. In Zukunft wird das SEO-Toolset Fähigkeiten enthalten, die von CROs und UX-Experten benötigt werden.

Im Großen und Ganzen verbessert RankBrain die Benutzererfahrung für Suchbenutzer, und das ist im Allgemeinen eine gute Sache. Aber wenn Sie ein Online-Vermarkter sind, stellt RankBrain einige neue Herausforderungen dar – und wenn Sie genug über die Seite der Benutzererfahrung lernen, einige einzigartige Möglichkeiten.