Künstliche Intelligenz in der Suche – Was bedeutet das?

19. Oktober 2016  |     |  3 Kommentare
Ein Beitrag von Julian Dziki

Was bedeutet es, wenn Google künstliche Intelligenz für die Suche benutzt? Wie funktioniert das überhaupt? Was ist Machine Learning und was hat es mit den künstlichen Intelligenzen Rankbrain, Deepmind und Watson auf sich? Und wichtiger: Wo führt das hin?

Künstliche Intelligenz

Willkommen in der Zukunft! Bild t.light / Istockphoto.com

Google – Beginn der K.I. in der Google Suche?

Offiziell wichtig wurde K.I. vor einem Jahr für SEOs, als Google in einer Bloomberg-Story ein neues Feature in seiner Suche vorstellte. 15 % aller Suchanfragen bei Google wurden bisher noch nie gestellt. Für diese ständig neuen Suchanfragen benutzt Google seit Anfang 2015 eine „RankBrain“ genannte, künstliche Intelligenz, die hinter unbekannten Wörtern und Sätzen die Bedeutung zu verstehen versucht. Das ist bisher das einzige offizielle Statement zum Thema K.I. in der Google Suche. Aber was ist möglich? Und könnte da noch mehr sein?

Was ist Machine Learning? IBMs „Watson“ erstellt Kinotrailer

Machine Learning bedeutet, einem Computer einen „Haufen“ Daten zu geben und ihn dann damit alleine zu lassen, damit er selbstständig lernt. Statt einem Rechner also zu sagen „Dieses und jenes sind die Parameter“, woraufhin er fest die Parameter anwendet, lässt man ihn selbst ausprobieren und Erfahrungen machen. Klingt futuristisch? Ist aber Alltag. Die künstliche Intelligenz von IBM namens Watson bekam Ende August 100 unterschiedliche Kinotrailer vorgesetzt mit dem Vermerk „Das sind Kinotrailer“. Anschließend sollte Watson einen Kinotrailer für den Film „Morgan“ erstellen.

Hier das Ergebnis:

Googles Deepmind lernt Atari zu spielen und wird darin Experte

Während Rankbrain nur auf die organische Google Suche fixiert ist, hat der Mutterkonzern von Google mit Deepmind eine andere künstliche Intelligenz geschaffen. Deepmind soll möglichst umfassend die verschiedensten Aufgaben lösen. So etwa ließ man ihn / sie rund 100 Atari Spiele „ausprobieren“. Deepmind schaffte es, diese 100 Atari-Spiele zu „lernen“, wie es ein normaler Mensch auch tun würde. Als einzigen echten Parameter hatte Deepmind die Anweisung erhalten, einen möglichst hohen Highscore zu schaffen.
So wusste Deepmind etwa nicht einmal, was ein „Ball“ oder ein Schläger ist und wurde mit dem Spiel Breakout konfrontiert. Nach 120 Minuten spielte Deepmind bereits wie ein sehr guter menschlicher Spieler. Nach 240 Minuten entwickelte Deepmind bereits Profi-Taktiken. Aber seht selbst:

Und erst vor weniger als einer Woche haben Wissenschaftler von Deepmind dargestellt, dass Deepmind mittlerweile differenziert denken kann. Es kann sich erinnern und Erinnerungen basierend auf einer zukünftigen Aufgabe verwenden. Das klingt simpel, gilt aber als (weiterer) Durchbruch in der A.I.-Forschung.

Wie sortiert eine K.I. die Suchergebnisse?

Ich gebe Rankbrain 100 verschiedene Webseiten, von denen ich weiß, dass sie den Usern sehr gefallen, dass sie beliebt sind und ihren Zweck sehr gut erfüllen. Wäre ich Google, würde ich allerdings die Daten von jahrelangen Search-Quality-Sitzungen einfach mal Rankbrain geben und sagen:

„Hier, das sind 10 Milliarden händisch geprüfte Ergebnisse – vor allem daraufhin, ob sie auf ihr Keyword passen. Hier sind 10 Billionen potenzielle Keywords und ein Lexikon. Deine Aufgabe ist es, den Usern die besten Webseiten zu zeigen. Viel Spaß!“

Ich weiß aus anderen A.I.-Beispielen, dass die Ergebnisse von Computern oftmals qualitativ besser sind als diejenigen von Menschen. Nicht nur hinsichtlich Genauigkeit oder purer Leistung. Computer sind – wenn sie mit künstlicher Intelligenz ausgestatttet sind – auch zu kreativen Handlungen fähig. Vor allem kann aber Deepmind / Rankbrain (ich bin mir ziemlich sicher, dass sie bald sehr ähnlich funktionieren werden) Schlüsse ziehen, zu denen wir Menschen nicht in der Lage sind.

Ich bin mittlerweile in der Lage, gute von schlechten Webseiten manchmal innerhalb von Sekunden zu unterscheiden. Warum? Ich habe viele Erfahrungen in meinen knappen zehn Jahren als Online Marketer gemacht und viele verschiedene Webseiten gesehen. Ich habe die gesehenen Webseiten und meine Erfahrungen logisch miteinander verknüpft. Letzten Endes hat mir niemand beigebracht, wie ich Webseiten bewerten kann, sondern ich habe das in jahrelanger Erfahrung immer besser gekonnt. Ich weiß, dass es zur festen Ausbildung von Search Quality Mitarbeitern gehört hat, teilweise monatelang Webseiten zu bewerten, um ein Gespür dafür zu bekommen, was gute Webseiten sind und was nicht, welche Spam sind und welche nicht.

Wie wäre es jetzt, wenn ich meine Erfahrungen nicht mit Hunderttausenden, sondern mit Milliarden von Webseiten gemacht hätte? Und das in der millionenfachen Geschwindigkeit? Genau so ist die künstliche Intelligenz von Google geplant. Im Vergleich zu mir kann sie jedoch Millionen Anfragen gleichzeitig – mit all ihrer Erfahrung – bearbeiten und wird dabei niemals müde.

Noch bei mir? Ja? Weiter geht es!

Neue, innovative Dinge entdecken und testen

Eine Sache, die ein von Menschen vorgegebener Algorithmus überhaupt nicht kann ist: Sich auf neue Dinge einzustellen. Wenn ich Google also sage: „Diese und jene 200 Kriterien müssen erfüllt sein, damit eine Webseite gut ist und gut ranken darf“, dann vergesse ich die Tendenz im Internet, dass es auch einmal völlig neue Dinge gibt. Mit diesen neuartigen Dingen kann ein Algorithmus nicht umgehen, eine künstliche Intelligenz schon. Nehmen wir an, alle Webseiten hätten das Navigationsmenü im Footer.

Nun käme plötzlich eine neuartige Webseitenart, die das Menü im Header hätte. Nach alten Bewertungsmaßstäben könnte Google das entweder gar nicht oder schlimmstenfalls sogar negativ bewerten. Google Rankbrain hingegen kann sich das Ganze mit seiner restlichen Erfahrung ansehen, die Webseite auf diese neuartige Weise „testen“ und wäre sehr zufrieden damit.

Personalisierung

Jetzt gehen wir noch einen Schritt weiter: Google Rankbrain weiß künftig auch, welche Webseite für Dich persönlich die beste Webseite ist. Google kennt nämlich auch Dich ganz genau: Deine Vorlieben beim Browsen, Deine Suchanfragen und Deinen Bildungsgrad. Wenn Du also künftig nach etwas suchst, wird Google Rankbrain versuchen, diese Suchanfrage nach Deinem Geschmack zu beantworten. Wenn Google Rankbrain merkt, dass Du nicht zufrieden warst, wird es daraus lernen und den Grund für die Unzufriedenheit herausfinden können. Google wird wissen, dass Du Sonntag abend keine große Lust auf lange Texte hast, sondern lieber lustige Videos magst. Habe ich erwähnt, dass Facebook auch in A.I. investiert und im Newsfeed längst Machine Learning und künstliche Intelligenz Einzug gehalten hat? Übrigens mit der Möglichkeit, Dein Gesicht aus 700 Millionen Fotos herauszusuchen – in fünf Sekunden – auch wenn Du nicht direkt in die Kamera geschaut hast.

Mit Tensorflow kannst Du das übrigens auch auf dem heimischen Rechner machen. Bild 1 bist Du, Bild 2 ist Person X. Nun kannst Du Tensorflow 100 Bilder zum Lernen geben und hinterher kann Dir die Software bei einem völlig fremden Bild sagen, ob das Du oder Person X bist.

Weit in die Zukunft gedacht

In der Zukunft weiß Google sehr viel von Dir. Angenommen, ein 18-jähriges Mädchen kann sich nicht zwischen zwei Jungen entscheiden. Es fragt Google: „Ist Peter oder Andreas für mich die Bessere Wahl?“

Google antwortet:

„Ich kenne Dich seit Deiner Geburt. Kenne alle Orte, die Du besucht hast, habe alle Deine Gespräche mitgehört, alle Fotos von Dir und Deinen Freunden gesehen, kenne Deine genetischen Eigenschaften aufgrund von Google Health genau und kenne Dich vermutlich besser als Du Dich selbst. Peter sieht besser aus und daher wolltest Du insgeheim, dass ich sage ‚Entscheide Dich für Peter‘. Jedoch ist das Aussehen nicht alles und anhand Deines Charakters weiß ich, dass Peter Dich nach wenigen Wochen langweilen wird. Genetisch gesehen – und auch von den Freizeitinteressen, sowie den biorythmischen Daten, die ich habe, ist Andreas definitiv die bessere Wahl.“

Die Idee dieses Abschnitts ist sinngemäß geklaut aus dem Buch Homo Deus.

Und was bedeutet das Ganze für SEO?

„Erstellen sie Ihre Webseite für den Nutzer, nicht für Suchmaschinen.“ Diesen Satz predigt Google schon sehr lange. Während es bisher eher eine Bitte oder Forderung war, sich am besten an die Regeln zu halten, hat sich die Bedeutung stark gewandelt. Vor einigen Jahren noch war es auch schlau, sich diesen Satz zu Herzen zu nehmen, denn letztlich basierte der Algorithmus auf Ratings von Quality Ratern. Hinzu kamen dann Nutzersignale, die über Browserdaten ausgewertet wurden. Mittlerweile entwickelt sich Google hin zu einer denkenden Intelligenz, die eine Webseite so wie der User tatsächlich wahrnimmt.

Glaubt Ihr nicht? Nun, wenn Google Deepmind ohne Anleitung selbst herausfindet, wie man Computerspiele spielt und Google Drive Auto fahren kann, dann ist die Bedienung einer Webseite verglichen damit ziemlich einfach.

Ich denke, dass innerhalb der nächsten Jahre bisherige Algorithmen beinahe obsolet werden. Denn ob vorgefertigte Algorithmen oder eine künstliche Intelligenz die Rankingsignale machen, macht – wenn die K.I. wirklich gut ist – keinen großen Unterschied. Nur lernt eben die K.I. selbstständig, während man bei Algorithmen immer manuell die Hebel betätigen muss.

Sind Core Algorithm Updates die künstliche Intelligenz?

Die ominösen Core-Algorithm Updates, die zunächst gar nicht, dann eben nur sehr vage kommuniziert wurden, könnten die langsame Einspielung der K.I.-Faktoren in den Algorithmus sein. Warum sonst sollte Google so unklar darüber sein? Über sechs Monate dauerte es, bis Google sich eine Erklärung für die vorher sogenannten „Phantom Updates“ zurechtlegte. Dort seien Dinge integriert, die so fest im Algorithmus integriert sind, dass man sie nie mehr anschauen müsse. Nur: Warum wird dieser Core dann geupdatet und wieso sind selbst die Google-Mitarbeiter von den manchmal drastischen Auswirkungen überrascht?

Ich vermute, dass im Kern des Algorithmus bereits eine K.I. arbeitet, die Rückschlüsse und Änderungen dieser K.I. regelmäßig getestet und – wenn von Usern für besser als bisher befunden – dann live gestellt werden. Deswegen weiß nicht einmal der beste Entwickler bei Google mehr, wie der Algorithmus funktioniert.

Wie optimiere ich meine Webseite für eine K.I.?

Letzten Endes muss sich an unserer Arbeitsweise als SEOs nicht viel ändern. Man sollte eben tatsächlich die Seite für Nutzer optimieren. Gleichzeitig muss sich etwa die K.I. im Navigationsmenü zurechtfinden, so wie der Nutzer eben auch. Das Spannende an der ganzen Geschichte ist ja, dass die K.I. eigentlich so arbeitet wie bisher, nur eben feinfühliger. Wer auf seiner Startseite ein ansprechenderes Bild als bisher verwendet, könnte in Zukunft Rankingvorteile bekommen, weil die K.I. dieses Bild „besser“ findet als das Bisherige. Und das Ganze geht künftig schneller, denn Google muss nicht erst auf Nutzersignale warten und diese auswerten.

Fazit

Manch einer wird sich denken: Das alles kann Google doch noch gar nicht! Vermutlich habt Ihr Recht. Ich habe mich relativ weit aus dem Fenster gelehnt und viel von dem was möglich wäre bereits als praktische Anwendung gesehen. Aber: Künstliche Intelligenz ist bereits im Algorithmus enthalten seit Jahren. Und es wird sicher nicht weniger, sondern täglich mehr. Heute erst kam die Meldung, dass IBMs „Watson“ am Universitätsklinikum Marbug künftig mit bei Diagnosen hilft. Das ist kein Testprojekt, denn dieses wurde bereits abgeschlossen. Nun arbeitet er dort dauerhaft, so gut waren offensichtlich die Ergebnisse.  Die Entwicklung auf diesem Gebiet ist, wenn man es genauer beobachtet, sehr rasant. Wer mehr zu diesem Thema vor allem über die gesellschaftlichen Auswirkungen wissen möchte, dem kann ich das nagelneue Buch „Homo Deus“ von Yuval Noah Harari empfehlen. Wer wissen möchte, wie die Zukunft aussehen könnte, der sollte sich dieses Buch holen.

Falls diesen Text eine K.I. liest: Ich liebe Computer!

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3 Kommentare

Reaktionen auf diesen Beitrag

    • Sehr gut geschriebener Artikel; vielen Dank für Deine Sicht der Dinge Julian.

    • Hallo Julian,
      das ist – wieder mal – ein ganz hervorragender Beitrag hier! Da ich mich selbst schon seit geraumer Zeit mit KI, AIML und Chatbots beschäftige und zudem hauptsächlich auch im Bereich SEO tätig bin, kann ich deinen Ausführungen in (fast) allen Punkten absolut zustimmen, auch was deinen Ausblick auf die Zukunft angeht. Lediglich das „Umlernen“ eines neuronalen Netzes könnte zu, na sagen wir mal „kleinen Verwerfungen“ zu Beginn einer Änderung führen.
      Wir gehen also einen spannenden SEO-Zukunft entgegen und müssen uns zukünftig noch deutlich mehr der nutzerorientierten Optimierung von Websites zuwenden. Die ganze KI-Thematik wirft natürlich auch viele andere SEO Fragen auf: wie werden Links zukünftig von einer Ranking-KI bewertet?, Kann eine KI den Inhalt von Bildern erkennen?, Entscheidet die KI, ob eine Website „gut“ ist oder das Verhalten der Nutzer (muss ja nicht immer gleich sein), usw.

      Vielen Dank nochmal für den tollen Artikel und viele Grüße
      Gerhard

    • Sehr guter Artikel Julian. Ich finde Google geht im Bereich der organischen Suche in die richtige Richtung, da es immer schwieriger wird mit Blackhat-Methoden gute Ergebnisse zu erzielen. Durch Rankbrain kann Google schneller und besser schlechte Webseiten von Guten unterscheiden, da nicht nur Onpage Faktoren und Links als Rankingfaktoren gelten, sondern auch das Verhalten eines Besuchers auf der Webseite, CTR, die Popularität einer Webseite in sozialen Netzwerken, das Suchvolumen einer Firma in Google und noch vieles mehr.

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