Machine-Learning-AI-und-Rankbrain

Kaum etwas wird die Welt von Google in den nächsten Jahren so prägen wie die Entwicklung von künstlichen Intelligenzen. Schon heute kommt mit Rankbrain ein erster Prototyp zum Einsatz, der User-Signale erkennt und aus ihnen lernt. Aber wie könnte die Zukunft von SEO aussehen? Wie wird Machine Learning unsere Lebens- und Arbeitswelt beeinflussen? Wir erklären die wichtigsten Begriffe und versuchen uns an einer ersten Einordnung der künstlichen Intelligenz in unseren SEO-Alltag.

Natürlich geht die kurze Einordnung der wichtigsten Begriffe nicht in die Tiefe – denn künstliche Intelligenz ist nicht nur ein hochtechnisches Thema, sondern gewissermaßen auch ein philosophisches. Detailinformationen und technische Definitionen inklusive weiterführender Quellen gibt es zum Beispiel hier.

AI – künstliche Intelligenz oder intelligent künstlich?

AI oder Artificial Intelligence oder eben einfach künstliche Intelligenz, ist der Oberbegriff für alle Programme und Datennetzwerke, die eigenständig “denken” können. Dabei geht es weniger um das philosophische Denken, sondern um relativ einfach Verknüpfungen. Moderne AI kann Sprache interpretieren und auf Basis von Suchbegriffen Wissen präsentieren, Entscheidungen treffen und Algorithmen selbstständig anzupassen.

Zudem ist künstliche Intelligenz der Oberbegriff für Machine Learning und andere technische Innovationen rund um eigenständige Computer. Allerdings ist “Intelligenz” nicht ganz richtig ausgedrückt – es geht derzeit eher um das Erkennen von Mustern als um die eigenständige Lösung von komplexen Problemen.

Machine Learning – eigenständige Entwicklung nach vorne

Machine Learning ist die Basis für jede künstliche Intelligenz. Beim Machine Learning verbessern Programme eigenständig ihre Funktionsweise. Jeder neue Datenpunkt, der durch Beobachtung entstanden ist, wird einberechnet und verbessert den Algorithmus. Auf Dauer können die Ergebnisse so optimiert werden. Die Maschine sammelt Daten, erkennt Muster und kann darauf basierend Voraussagen treffen. Googles “Quick, Draw!” ist ein perfektes Beispiel: Der User soll eine kleine Skizze von einem Begriff malen – das neuronale Netzwerk dahinter erkennt meist schon nach drei bis vier Strichen, was es werden soll.

Machine Learning: Qick, Draw erkennt auch dieses Kanguruh

Machine Learning: Auf Basis vorangegangener Zeichnungen erkennt Google selbst dieses verunglückte Känguru.

Ist der Datensatz groß genug, kann Machine Learning fast perfekte Vorraussagen treffen. Allerdings ist das System auf eine feste Fragestellung eingegrenzt und nicht flexibel und kreativ in seinem „Denken“.

Deep Learning – mehr von allem

Deep Learning ist das konsequente Weiterdenken von Machine Learning. Während sich Machine Learning um eine fest definierte Aufgabe dreht und nur diesen einen Algorithmus verbessert, entwickelt sich das Programm bei Deep Learning automatisch in jede Richtung weiter. Das sorgt für ein tieferes Verständnis der komplexen Beziehungen bei einem Projekt.

Rankbrain – Googles erste Antwort auf Machine Learning

Rankbrain ist seit Mitte 2016 aktiv und wird von Google in erster Linie eingesetzt, um mit noch nie dagewesenen Suchanfragen umzugehen. Aber nicht nur in diesem Feld ist die künstliche Intelligenz wichtig: Als eine Art Rankingfaktor nimmt Rankbrain auch Einfluss auf die Suchergebnisse. Das System ist nachvollziehbar: Wenn ein User eine vorgeschlagene Seite für einen Suchbegriff besucht, aber nicht fündig wird, dann schließt er diese Seite direkt wieder. Dementsprechend war es wohl nicht die richtige Lösung für sein Problem. Rankbrain berechnet das in die nächste Suchanfrage zu diesem Thema ein und gibt eine andere Seite aus – bis das Programm gelernt hat, was ein User mit einem speziellen Suchbegriff meint. Dadurch verbessert sich der Algorithmus der Suchmaschine mit der Zeit von alleine. Manuelle Updates werden überflüssig.

Fazit: Und was bedeutet das alles jetzt für die Zukunft von SEO?

Künstliche Intelligenz und Machine Learning ist ein unendlich komplexes Thema. Deswegen haben wir uns auf die Basics beschränkt. Denn um auch nur grob zu erfassen, wie die Zukunft aussehen könnte, muss man die Technik dahinter eben erst einmal verstehen.

Suchmaschinenoptimierung wird sich immer weiter von den klaren “Beeinflussungen” von Google entfernen. Technische Optimierung sieht so aus, dass es den Crawlern möglichst leicht gemacht werden soll, die Semantik der Seite zu verstehen. Viel wichtiger sind aber die User-Signale. Wenn ein User zufrieden mit der Seite ist und sie nicht nach wenigen Sekunden wieder verlässt, ist das für den selbstlernenden Algorithmus ein deutliches Zeichen für eine zum User-Intent passende Seite.

Die technischen Entwicklungen sind also spannend, aber für den aktuellen Alltag im Online-Marketing (noch) kein großes Ding. Viel wichtiger ist es, den User glücklich zu machen – und wenn das stimmt, freut sich auch der Geist in der Maschine!

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