Google hat ein neues Patent erhalten. Es beschreibt einen token-basierten Index, der mithilfe von maschinellem Lernen erstellt wird. Dabei fließt auch erwartetes Nutzerverhalten ein wie zum Beispiel die Auswahl bestimmter Inhalte oder die Betrachtungsdauer.
Das Patent US 12,254,007, eingereicht am 6. Oktober 2023 und gewährt am 18. März 2025, beschreibt ein System, das mittels maschinellem Lernen einen tokenbasierten, durchsuchbaren Index erstellt. Barış Can Sayın hat darüber auf LinkedIn berichtet.
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Der Index verbessert die Genauigkeit und Relevanz von Suchergebnissen, indem er verschiedene nutzerspezifische und kontextabhängige Faktoren berücksichtigt. Es geht damit über das reine Matching von Keywords hinaus. Ein Token ist im Kontext von Suchmaschinen und Information Retrieval eine grundlegende Einheit oder ein Merkmal, das Informationen repräsentiert. Ein Token kann beispielsweise ein einzelnes Wort, eine Zahl, ein Satzteil, ein Symbol oder eine Kombination daraus sein.
Im Unterschied zu traditionellen Suchsystemen, die Informationsabfrage und Ranking separat behandeln, integriert das Patent beide Schritte. Die Token werden im Index mit bestimmten Ergebnissen und deren Wahrscheinlichkeiten verknüpft.
Sucht ein Nutzer nach Informationen, identifiziert das System relevante Token aus der Anfrage und durchsucht den Index nach passenden Ergebnissen. Das Besondere dabei: Die Ergebnisse berücksichtigen nicht nur die direkten Schlüsselwörter, sondern auch Vorhersagen über das Nutzerverhalten basierend auf vorherigen Interaktionen und Profilinformationen.
Die Zusammensetzung des Index erfolgt anhand mehrerer Faktoren. Zu ihnen gehören:
- Benutzerstandort: Ergebnisse werden an den geografischen Kontext angepasst.
- Spracheinstellungen: Inhalte in der bevorzugten Sprache des Nutzers werden priorisiert.
- Suchhistorie: Frühere Anfragen und Klickverhalten ermöglichen personalisierte Empfehlungen.
- Geräteinformationen: Unterschiedliche Geräte erfordern unterschiedlich optimierte Ergebnisse.
- Zeitliche Faktoren: Die Relevanz von Inhalten kann je nach Tageszeit oder aktuellen Ereignissen variieren.
Zusätzlich prognostiziert das System bestimmte Verhaltensweisen von Nutzern. Dazu gehören:
- Vorhersage von Klickwahrscheinlichkeiten: Welche Ergebnisse wird der Nutzer wahrscheinlich auswählen?
- Verweildauerprognosen: Wie lange interagiert ein Nutzer mit bestimmten Inhalten?
- Konversionsvorhersagen: Welche Aktionen (z.B. Kauf, Anmeldung) wird der Nutzer nach der Interaktion wahrscheinlich durchführen?
Durch diese Vorhersagen können Suchergebnisse proaktiv angepasst und optimiert werden, was zu einer deutlich verbesserten Nutzererfahrung führt.
Die Integration von maschinellem Lernen in die Indexerstellung bietet erhebliche Vorteile:
- Gesteigerte Effizienz: Suchanfragen werden schneller und ressourcenschonender bearbeitet.
- Verbesserte Nutzererfahrung: Personalisierte und vorhersagebasierte Ergebnisse erhöhen die Zufriedenheit der Nutzer.
- Adaptive Flexibilität: Dynamische Anpassung des Index auf Basis aktueller Nutzer- und Kontextdaten.
Das Bemerkenswerte an diesem Patent ist nicht die Personalisierung an sich, denn Google spielt schon seit langer Zeit personalisierte Ergebnisse aus - seit einiger Zeit sogar verstärkt. Das Besondere hier ist, dass die Personalisierung direkt in den Aufbau des Indexes einfließt und nicht erst bei den Rankings berücksichtigt wird.
Auch daran zeigt sich deutlich, dass die Webseiten die erfolgreichsten in der Suche sein werden, die nicht nur zur Suchanfrage passende Inhalte anbieten, sondern die auch in der Lage sind, die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer am besten zu bedienen.
