Das Google Update “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” (BERT), welches Ende Oktober 2019 angekündigt wurde, hat große Auswirkungen auf Suchmaschinenoptimierung/ SEO und Content Marketing. Die Google-Suche soll jetzt in zehn Prozent der Fälle zu passenderen Ergebnissen führen.
Die Auswertung und Verarbeitung natürlicher Sprachen (NLP) ist eine riesige Herausforderung. Es fehlt an Trainingsdaten. Google hat sich dieser Herausfoderung gestellt und präsentiert nun BERT, eine Methode für das Pre-Training von Natural Language Processing (NLP).
Google bezeichnet das Update im eigenen Blog als “Durchbruch” und verspricht Suchanfragen besser zu verstehen als je zuvor.
Google setzt hierfür die Wörter in Bezug auf alle anderen Wörter in einem Satz. So wird ein Satz bzw. eine Fragestellung ganzheitlich und kontextbezogen verarbeitet und nicht mehr Bloß Wort für Wort bzw. einzeln in der Reihenfolge.
Diese Grafik aus dem AI Google Blog zeigt eine Visualisierung der neuronalen Netzwerkarchitektur von BERT im Vergleich zu früheren – als modern geltenden – kontextuellen Auswertungsmethoden.
Die Pfeile zeigen den Informationsfluss von einer Schicht zur nächsten an. Die grünen Kästchen oben zeigen die endgültige kontextualisierte Darstellung jedes Eingangswortes an:
Google-Suche verspricht so stark verbesserte Suchergebnisse. Es geht Google nämlich mehr denn je darum, den Search Intent – also den Wunsch des Users sowie dessen Frage richtig zu verstehen. Besonders für längere Sätze mit Präpositionen werden werden die Suchergebnisse optimiert. Überarbeitet wurden das Ranking sowie Featured Snippets in gehighlighteten Boxen.
Google selbst erklärt die Verbesserung anhand eines einfachen Beispiels “2019 brazil traveler to usa need a visa”. Der Search Intent des Users ist die Frage, ob eine Person aus Brasilien ein Visum benötigt, um in die USA einzureisen. Das Wort “to” ist hierfür der kontextualisierte Hauptindikator.
Links veranschaulicht Google die alte Suchanfrage, welche falsch interpretiert wurde. Denn das an Position 1 angezeigte Ergebnis bezog sich auf Einreisebestimmungen für US-Bürger in Brasilien.
In der BERT-basierten Suche wurden dagegen wie gewünscht die Einreisebestimmungen für brasilianische US-Besucher angezeigt – abgestimmt auf den Search Intent eben.
Oder ein anderes Beispiel:
Sucht ein User nach “Darf ich Medikamente für jemanden in Apotheke holen” wurde früher (links) die beiden wichtigsten Begriffe “Medikamente” und “Apotheke” verarbeitet. So wurden meistens Apotheken in der Nähe ausgespielt. Nach BERT versteht Google aber nun, dass es sich um eine rechtliche Frage handelt. Und wieder wurde der Search Intent verstanden.
Generell ist es so, dass BERT noch einige Zeit benötigt, um auf andere Sprachen ausgerollt zu werden. Für Ihre Content Marketing und SEO Maßnahmen ist es jedoch wichtig, sich gut vorzubereiten.
Wichtig ist:
Es wird in den nächsten Jahren immer wichtiger qualitätsvollen Content zu erstellen und so die Fragestellungen der User bestmöglich zu beantworten. Auch für Voice Search ist BERT ein wichtiger Schritt, damit unsere digitalen Assistenten eine noch größere Erleichterung im Alltag darstellen.
Fakt ist: Google möchte das individuell bestmögliche Suchergebnis für einen User anzeigen – und das möglich schnell.
Wir bei den Blue Monkeys predigen es schon seit Jahren: Schreiben Sie Inhalte für Ihre Kunden/ User und nicht für Suchmaschinen. Vergessen Sie Keyword-Dichte und Backlinkfluten. Es gibt über 200 bekannte und unbekannte Faktoren, die entscheiden, ob eine Seite performed oder nicht.
Und noch etwas: Performance hat nichts mit Position 1 bis 3 zu tun. Es gibt kein absolutes Ranking und keine absoluten Positionen. KPIs wie CTRs, Impressionen, Verweildauer und Co. sagen vielmehr aus über den Erfolg der Suchmaschinenoptimierung als die durchschnittliche Position.
Sollten Sie Fragen haben zu Bert oder Ihren SEO-Maßnahmen, können Sie uns gerne jederzeit kontaktieren.