Wie die Suche durch künstliche Intelligenz beeinflusst wird und welche Rolle dabei Algorithmen und Systeme wie RankBrain, BERT und MUM spielen, hat Google jetzt in einem Blogbeitrag zusammengefasst.
Schon seit mehreren Jahren spielt künstliche Intelligenz für die Darstellung und die Rankings von Suchergebnissen bei Google eine zunehmend wichtige Rolle. Angefangen hat das mit RankBrain, einem System, mit dem Google in der Lage ist, nicht nur einzelne Worte, sondern auch Konzepte aus mehreren Worten zu verstehen. Diese Entwicklung setzte sich bis zu ihrem vorläufig neuesten Zugang fort: MUM. Damit kann Google Inhalte über verschiedene Sprachen und Medien hinweg zuordnen, was die Grenzen zwischen Informationssilos immer weiter verschwimmen lässt.
Welche Rolle künstliche Intelligenz für die Auswahl und die Rankings der Suchergebnisse spielt und welche Funktion dabei einzelne Algorithmen und Modelle spielen, beschreibt Google in einem neuen Blogpost mit dem Titel "How AI powers great search results".
Über die Jahre hinweg hat Google demnach Hunderte von Algorithmen für die Suche entwickelt. Kommen neue Algorithmen hinzu, werden die alten nicht einfach aussortiert, sondern es wird auf ein gutes Zusammenspiel der einzelnen Komponenten geachtet. Dabei spielen einzelne der weiter fortgeschrittenen Systeme eine besonders wichtige Rolle.
RankBrain machte den Anfang
Im Jahre 2015 wurde RankBrain in Betrieb genommen, mit dem ein Deep Learning-System für die Suche zur Verfügung stand. Im Kern hilft RankBrain dabei, Worte Konzepten zuzuordnen. So ist Google durch RankBrain zum Beispiel in der Lage, den Sinn längerer Wortketten und sogar ganzer Sätze zu verstehen und zu interpretieren.
Google schreibt, dass RankBrain dazu verwendet wird, die beste Reihenfolge für Suchergebnisse zu suchen. Das heißt, RankBrain wirkt sich auf die Rankings aus.
Neuronales Matching
Neuronales Matching gibt es in der Suche von Google seit dem Jahr 2018. Ziel war und ist es, damit ein besseres Verständnis für das Verhältnis zwischen Suchanfragen und Seiten zu schaffen, indem auch weniger klare Repräsentationen von Konzepten in Suchanfragen und auf Seiten besser verstanden werden können. Statt einzelner Worte in Suchanfragen und auf Seiten werden die Suchanfragen und die Seiten in ihrer Gesamtheit betrachtet. Durch ein breiteres Verständnis für Suchanfragen und Seiten können diese besser zusammengeführt werden.
BERT
BERT hilft Google dabei, natürliche Sprache besser zu verstehen. Unterschiedliche Bedeutungen und Aussagen durch vertauschte Worte konnte Google ohne BERT nicht oder nur schwierig erkennen.
Mithilfe von BERT ist Google in der Lage, die Kombination von Worten zu nutzen, um passende Inhalte zu erkennen. Dabei wird die Beziehung zwischen den Worten in einer Zeile, einem Satz oder einem Absatz berücksichtigt.
Heute spielt BERT für beinahe jede englischsprachige Suchanfrage eine wichtige Rolle. Dabei greift BERT in zwei zentrale Aspekte der Suche ein: das Ranking und das Abrufen von Informationen (Retrieval). Dadurch ist BERT in der Lage, Dokumente in kurzer Zeit nach Relevanz zu sortieren.
Auch Altsysteme konnte Google mithilfe von BERT trainieren und verbessern.
MUM - der vorläufige Höhepunkt
Etwa eintausend Mal so leistungsfähig wie BERT soll das Multitask Unified Model sein - kurz MUM. Damit kann Sprache sowohl verstanden als auch erzeugt werden. MUM wurde laut Google in 75 Sprachen trainiert, wodurch es möglich ist, ein umfassenderes Verständnis von Informationen und Wissen zu erzeugen.
MUM ist zudem multimodal, was bedeutet, dass Informationen verschiedener Art miteinander in Relation gesetzt und verstanden werden können, wie zum Beispiel Texte oder Bilder.
Google nutzt die Potentiale von MUM derzeit erst wenig, zum Beispiel für Suchanfragen zu Impfstoffen gegen COVCID-19 oder durch die Möglichkeit, Text und Bilder in Google Lens zu verwenden.
Mit zunehmenden Einsatz von MUM möchte Google von einer verbesserten Spracherkennung zu einem vielseitigeren Verständnis von Informationen weltweit gelangen.
Spannende Suche-Zukunft
Diese Entwicklung zeigt, dass auf den Suchergebnisseiten von Google in Zukunft interessante Entwicklungen zu erwarten sein werden. Wenn Google zum Beispiel MUM nach und nach für zusätzliche Aspekte in der Suche verwendet, kann das die Vielfalt der Ergebnisse über Sprach- und Mediengrenzen hinweg deutlich erweitern.
Spannend bleibt die Frage, wie sich all das auf die SEO auswirken wird und welche Optimierungsmöglichkeiten angesichts Googles wachsender Fähigkeiten bestehen.
Titelbild: Google
