RankBrain

RankBrain ist ein neues Teilsystem der Algorithmen, die Google bei der Auslieferung der Suchergebnisse in den SERPs verwendet. RankBrain arbeitet mit Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, um Suchanfragen zu beantworten, die noch nie gestellt worden sind. Das System bettet die gesprochene Sprache in Form von Suchanfragen in mathematische Muster ein, die durch die Suchmaschine verarbeitet werden können. RankBrain ergänzt die verschiedenen Algorithmen bei der Zuordnung dieser neuen Suchanfragen. Zudem nutzt es die semantische Suche, die durch das Hummingbird Update implementiert wurde, und knüpft bei unbekannten Wörtern semantische Verbindungen zu bereits bekannten sprachlichen Entitäten. Auf diese Weise soll das System in Zukunft selbst dazulernen.

Allgemeine Informationen zum Thema

Google erhält täglich Millionen Suchanfragen. Etwa 15% aller bei Google eingehenden Suchanfragen seien noch nie getätigt worden. Darunter sind neue Begriffe, Phrasen und auch Fragesätze. Um diese teils sehr komplexen sprachlichen Muster richtig einzuordnen und relevante Ergebnisse auszuliefern, nutzt Google nach eigener Aussage mehr als 200 verschiedene Signale, eine komplexe Infrastruktur und verschiedene Updates, die die Suchergebnisse verbessern sollen.

Nach Jahren der Forschungsarbeit implementierte Google nun das System RankBrain, das Anfang 2015 nach einer kurzen Testphase global ausgerollt wurde. RankBrain wurde zunächst durch reale Nutzer getestet und verglichen, wobei die Nutzer etwa 70% der neuen Suchanfragen richtig zuordneten – RankBrain erreichte 80%. Weil das System fast eigenständig lernt, wurde es schnell zu einem integralen Bestandteil der Google-Suche. Neben Links und semantischen Signalen als vermutlich wichtigste Rankingfaktoren wurde RankBrain bereits zu einem der wichtigsten Signale.

Verantwortlich dafür waren fünf Entwickler, die im Rahmen der Forschungsarbeit die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz vorantrieben. Mit der Akquisition von DeepMind 2014 und der Anstellung von Ray Kurzweil 2012 legte das Unternehmen schon vor Jahren den Grundstein für die eigene Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz.[1] Das kürzlich integrierte System RankBrain ergänzt das Hauptprodukt – die Googlesuche – um ein Framework, das insbesondere konversationale Suchen, umgangssprachliche Begriffe und die Sprachsuche unterstützen und Google auch im Bereich KI für die Zukunft aufstellen soll.[2]

Funktionsweise

Die genauen Mechanismen, wie RankBain arbeitet, lässt Google, wie von anderen Updates oder Änderungen am Kernalgorithmus gewohnt, offen. Lediglich eine Pressemeldung mit einem Interview mit Greg Corrado, Senior Research Scientist, liegt vor.[3] Demnach verwendet RankBrain künstliche Intelligenz zur Einbettung von Sprache in mathematische Entitäten, die Vektoren genannt werden. Wenn RankBrain ein unbekanntes Wort oder eine Suchphrase in Form einer Suchanfrage erhält, errät es die Bedeutung dieser Zeichen, indem es Bedeutungsähnlichkeiten zu Wörtern erfasst, die bereits in der Datenbank vorhanden sind – es werden historische Suchanfragen in das System eingespeist. Wenn diese Verbindungen korrekt sind, können sie in das Live-System integriert werden. Die Auslieferung der Suchergebnisse wird anschließend auf der Grundlage der Daten verändert, sodass dem Nutzer relevante Websites und Anwendungen angezeigt werden können – insbesondere bei noch nie getätigten Suchanfragen, aber auch bei längeren Longtail-Begriffen und mehrdeutigen Wörtern.[4]

RankBrain greift dabei zurück auf den Hummingbird-Algorithmus und die semantische Suche, um zumindest ansatzweise zu verstehen, welche Bedeutungen bestimmte sprachliche Äußerungen haben. Einzelne Suchanfragen werden im Rahmen von Hummingbird als Entitäten und nicht als Zeichenketten (things not strings) behandelt, und durch den Knowledge Graph annotiert – um zum Beispiel die Art der Suchanfrage (transaktionale, navigationale, informationale Suchen) zu verstehen. Aber mit komplexen Anfragen mit vielen Begriffen in unterschiedlichen Kontexten kam das System noch nicht zu recht.[5]

Deshalb soll RankBrain vor allem Suchanfragen bearbeiten, die aus Kombinationen mehrerer Begriffe bestehen. Longtail-Keywords, Fragesätze und konversationale Suchen zum Beispiel. Bei der Mensch-Maschine-Kommunikation haben Suchmaschinen mit komplexer Sprache bisher immer Probleme gehabt, weil Bedeutungen nicht modelliert werden konnten. RankBrain basiert anscheinend auf einen Konversations-Modell, das in ein sogenanntes „sequence-to-sequence-framework“ eingebettet ist.[6]

Demnach nutzt das Modell einen Kontext von vorangegangenen Suchanfragen (sequence), um die nächste Sequenz zu erraten. Wenn das System richtig liegt, werden die geratenen Sequenzen wiederum in den Kontext übertragen. Durch die Implementierung des maschinellen Lernens soll das System bei der Verarbeitung von komplexen Suchanfragen zukünftig besser werden. Derzeit werden diese Suchanfragen noch von Ingenieuren bearbeitet, die dem System beibringen, wie es mit unbekannten Begriffen umgehen kann. Langfristig soll es diese Aufgabe eigenständig übernehmen.

Beispiel

Eine Frage an Google

Bedeutung für die Suchmaschinenoptimierung

Bereits jetzt gilt RankBrain als das drittwichtigste Signal bei der Sortierung der Suchergebnisse. Greg Corrado war überrascht, dass das System besser arbeitete als erwartet wurde. Es gab zwar keinen Termin für das Ausrollen von RankBrain, aber vermutlich unterstützt das System die Interpretation von Suchanfragen schon seit Monaten. RankBrain sollte aber nicht als Update oder Algorithmus verstanden werden, sondern vielmehr als ein Prozess, der die Suchmaschine dabei unterstützt, Suchanfragen zu verstehen.

RankBrain verarbeitet nicht unbedingt alle Suchanfragen, wie es beim Hauptsystem der Fall ist. Lediglich noch nie getätigte Eingaben und komplexe Suchanfragen aus mehreren Wörtern oder Phrasen durchlaufen das System. Synonymität, Ambiguität, Sinn (Intension) und Bedeutung (Extension) – diese sprachlichen Probleme versucht Google zu lösen, indem es dem System beibringt, wie Begriffe interpretiert und miteinander in Beziehung gesetzt werden können.[7]

Je größer die Datenlage ist, die Google-Ingenieure mit bereits getätigten Suchanfragen stetig vergrößern, desto genauer werden die Voraussagen. Von künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen im eigentlichen Sinne ist RankBrain derzeit aber offenbar noch einige Entwicklungsschritte entfernt. Gleichwohl zielt das System darauf ab, dass die gesprochene Sprache für die Suchmaschinenoptimierung wichtiger wird. Dies bezieht sich ebenfalls auf Aspekte wie Content Marketing, semantische Auszeichnungen, strukturierte Daten und allgemeine nützliche Website-Inhalte.[8]

Einzelnachweise

  1. RankBrain: Google setzt bei seiner Suche auf Künstliche Intelligenz t3n.de. Abgerufen am 13.11.2015
  2. RankBrain, AI, and the Evolving Anatomy of Google blog.searchmetrics.com. Abgerufen am 13.11.2015
  3. Google Turning Its Lucrative Web Search Over to AI Machines bloomberg.com. Abgerufen am 13.11.2015
  4. RankBrain: Everything We Know About Google’s AI Algorithm thesempost.com. Abgerufen am 13.11.2015
  5. How RankBrain Changes Entity Search searchengineland.com. Abgerufen am 13.11.2015
  6. Google uses artificial intelligence to handle searches: RankBrain makes 'educated guesses' about new queries dailymail.co.uk. Abgerufen am 13.11.2015
  7. Google Rank Brain: What Does It Mean For Your Business? webbuzz.com.au. Abgerufen am 13.11.2015
  8. How to get the most from RankBrain, Google’s new ranking-robot brafton.com. Abgerufen am 13.11.2015

Weblinks