Ranking-Systeme einfach erklärt
Ranking-Systeme sind automatisierte Verfahren von Google, um Webseiten und Inhalte nach ihrer Relevanz und Nützlichkeit in den Suchergebnissen zu bewerten und entsprechend zu platzieren.
Inhalt
Wie funktionieren die Ranking-Systeme von Google?
Google verwendet eine Vielzahl von Ranking-Systemen, die ständig aktualisiert und weiterentwickelt werden. Diese Systeme werten Hunderttausende von Signalen und Faktoren aus, um für jede Suchanfrage die besten und relevantesten Ergebnisse zu liefern.
Wichtige Ranking-Systeme im Überblick
Im Folgenden findest Du einen Überblick über bedeutende Ranking-Systeme von Google.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT ist ein KI-System, das Google hilft, den Kontext und die Suchintention von Suchanfragen genauer zu verstehen. Dadurch können natürlichere, längere und komplexere Suchanfragen, die früher von der Suchmaschine missverstanden wurden, besser interpretiert werden. Auch die Erkennung der Bedeutung von Füllwörtern wie „zu“ oder „für“ hat sich durch BERT verbessert.
Beispiel: Wenn ein Nutzer vor der Einführung von BERT in das Suchfeld „Kolumbien Reisender Visumspflicht nach USA“ eingab, interpretierte Google das Wort „nach“ falsch und zeigte hauptsächlich Ergebnisse mit Informationen über Reisen nach Kolumbien an. Gemeint war jedoch eine Reise in die USA.
- RankBrain: RankBrain ist ebenfalls ein KI-System, das Konzepte und Zusammenhänge zwischen Wörtern erkennt. Es hilft Google, relevante Ergebnisse zu liefern, auch wenn nicht die exakten Suchbegriffe verwendet wurden.
Beispiel: Wenn jemand nach „Schlips binden“ sucht, präsentiert Google Anleitungen zum Binden von Krawatten, obwohl das Wort „Krawatte“ in der Suchanfrage nicht vorkommt.
- PageRank und Link-Analysen: PageRank analysiert, wie Seiten untereinander verlinkt sind. Diese Analyse hilft dabei, die Relevanz und Autorität einer Seite zu bestimmen, was sich direkt auf das Ranking auswirkt.
Beispiel: Eine Website, die von vielen angesehenen, themenverwandten Websites verlinkt ist, wird als relevanter und autoritativer angesehen und kann daher ein besseres Ranking erhalten.
- Aktualitätssysteme: Diese Systeme geben bei zeitkritischen Suchanfragen den aktuellsten und relevantesten Informationen den Vorrang. So werden bei einer Suche nach aktuellen Geschehnissen und Veranstaltungen eher die neuesten Beiträge angezeigt.
Beispiel: Bei der Suche nach „Apple iPhone Event 2024“ zeigt Google die neuesten News und Berichte zu diesem Event an, weil die Nutzer dies erwarten, nicht aber Beiträge zu vergangenen Veranstaltungen.
- Systeme zur Spamerkennung: Diese Systeme, beispielsweise SpamBrain, filtern Spam-Inhalte heraus, um eine hohe Qualität der Suchergebnisse zu gewährleisten.
Beispiel: Ein Internetauftritt, der unnötig oft ein Keyword wie „günstiges Smartphone“ verwendet und dadurch Keyword Stuffing betreibt, wird als Spam erkannt und im Ranking herabgestuft.
- Kriseninformationssysteme: Diese Systeme liefern hilfreiche und aktuelle Informationen in Krisenzeiten, sei es bei Naturkatastrophen oder persönlichen Krisen. Google zeigt dann Hotlines, Notfallinformationen und Karten von vertrauenswürdigen Organisationen an.
Beispiel: Bei der Suche nach „Erdbeben Kalifornien“ werden Warnungen, Notfallkontakte und Karten der betroffenen Gebiete angezeigt.
- Deduplizierungssysteme: Um die Suchergebnisse übersichtlicher zu gestalten, bietet Google bei vielen ähnlichen Ergebnissen oft nur die relevantesten Seiten an. Dies hilft, doppelte Inhalte zu vermeiden und die Vielfalt der angezeigten Ergebnisse zu erhöhen.
- System für Website-Vielfalt: Dieses System stellt sicher, dass nicht mehr als zwei Einträge einer Website in den Top-Suchergebnissen angezeigt werden. Somit dominiert keine einzelne Website die erste Seite bei Google. Subdomains können jedoch in bestimmten Fällen als eigenständige Websites betrachtet werden, so dass eine Website durchaus mit mehr als einem Eintrag in den Top 10 erscheinen kann (z. B. mit einem Blogartikel auf der Subdomain und einer transaktionalen Landingpage auf der Hauptdomain).
- MUM (Multitask Unified Model): MUM ist ein KI-System, das das Nutzererlebnis verbessern soll, indem es komplexe und nuancierte Suchanfragen besser versteht und beantwortet. Es fasst Informationen aus verschiedenen Quellen und Formaten zusammen und verringert die Anzahl notwendiger Suchanfragen für komplexe Themen. MUM kann außerdem Suchanfragen verarbeiten, die Text und Bilder kombinieren. Laut Google ist MUM etwa 1000-mal leistungsfähiger als das Vorgänger-Ranking-System BERT.
Beispiel: Wenn jemand in der Google-Suche fragt: „Welche Ausrüstung brauche ich, um im November auf die Zugspitze zu wandern?“, kann MUM Informationen über Wetterbedingungen, benötigte Ausrüstung und Routen zur Verfügung stellen.
- Neuronaler Abgleich Dieses Ranking-System erkennt und gleicht Darstellungen von Konzepten in Suchanfragen und Webseiten ab, um die Relevanz der Suchergebnisse zu verbessern.
- Rezensionssystem Hochwertige, gut recherchierte Rezensionen werden durch dieses System belohnt, um den Suchenden fundierte Informationen von Experten anzuzeigen.