searchmetrics email facebook github gplus instagram linkedin phone rss twitter whatsapp youtube arrow-right chevron-up chevron-down chevron-left chevron-right clock close menu search
94839483

RankBrain, künstliche Intelligenz und die Entwicklung der Google-Architektur

Indem Google vor kurzem offenbarte, dass ein Teil des Algorithmus – genannt „RankBrain“ – auf Machine Learning unter Einbeziehung von Künstlicher Intelligenz basiert, hat die Suchmaschine in der onlineaffinen Community für Aufsehen gesorgt. Die wahre Neuigkeit ist dabei nicht, dass Google Machine Learning generell verwendet oder dass das Unternehmen, welches sich sonst gerne bedeckt hält, an dieser Stelle außergewöhnlich offenherzige Einblicke in die Architektur seiner Algorithmen gibt. Brisant ist vielmehr, dass das bis dato unbekannte „RankBrain“ sogar offiziell als drittwichtigster Faktor für das Ranking der Suchergebnisse bestätigt worden ist und bei der Bearbeitung neuer Suchanfragen besser abschneidet as der Mensch.

RankBrain - Searchmetrics Blog

Das wissen wir bereits über „RankBrain“:

Was ist RankBrain und wie unterscheidet es sich von anderen Ranking-Faktoren?

Die Änderung im Google Algorithmus wurde bereits Anfang 2015 global ausgerollt und beeinflusst „einen sehr großen Anteil der Millionen Suchanfragen, die die Suchmaschine in jeder einzelnen Sekunde erhält“.

Laut Google ist RankBrain aber nicht einfach eins unter hunderten Signalen, die ausschlaggebend für die Gestaltung der Suchergebnisseiten sind, sondern hat sich in den letzten Monaten sogar als drittwichtigsten Ranking-Faktor zur Relevanzbewertung, insbesonderer bei neuen, noch nie vorher getätigten Suchanfragen, etabliert.

So gibt es jedenfalls Google Senior Research Scientist Greg Corrado in einem aktuellen Bloomberg-Interview an.

Laut Corrado besteht im Erkenntnisgewinn ein signifikanter Unterschied zwischen RankBrain und allen anderen Ranking-Faktoren. Die Erkenntnisse, auf denen bisherige Ranking-Faktoren basieren (z.B., dass Nutzer Webseiten mit kurzer Ladezeit bevorzugen) stammen aus interner Forschung und wurden von Googles Ingenieuren und Wissenschaftlern in den Ranking-Algorithmen umgesetzt.

Bei RankBrain hingegen findet der Erkenntnisgewinn eigenständig statt.

RankBrain erleichtert den Umgang mit neuen oder einmaligen Suchbegriffen

RankBrain ermöglicht es,

  • Mit mehrdeutigen Suchanfragen umzugehen
  • Umgangssprachliche Begriffe und Wortneuschöpfungen besser zu erkennen
  • Spracheingaben und dialogische Suche als Suchanfragen besser zu verarbeiten

Unter den Abermillionen Suchanfragen, welche die Google-Server täglich erreichen, befinden sich schätzungsweise 15% Anfragen, die vorher noch nie so gestellt wurden. An dieser Stelle setzt RankBrain an. Indem neue Suchanfragen generalisiert und unbekannte auf bekannte Muster zurückgeführt werden, verbessert die Suchmaschine ihre Fähigkeiten, Suchergebnisse zu filtern, zu strukturieren und zu analysieren.

Google gibt uns sogar ein Beispiel:
„What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain“?

Bei dieser und ähnlichen Suchanfragen kommt offensichtlich RankBrain ins Spiel. Obwohl auf die Funktionsweise nicht im Detail eingegangen wird, nehmen wir an, dass RankBrain in der Lage ist, die Ambiguitäten im Satz aufzulösen und die tatsächliche Suchintention des Nutzers auf Grundlage bisheriger „Erfahrungen“ effizienter einzuschätzen.

Zu diesem Zweck könnte die Suchanfrage zum Beispiel mit Hilfe eines Wort-Vektors vereinfacht werden. Dabei handelt es sich um eine mathematische Darstellung davon, wie verschiedene Worte semantisch zueinander in Beziehung stehen. Der Beziehung wird dazu auf Grundlage großer Textkorpora -mit denen der Algorithmus ständig gefüttert werden muss- ein Wert zugeordnet, der die semantische Nähe bzw. Distanz zwischen Wörtern und Phrasen wiedergibt. Sprachliche Beziehungen werden so messbar und vor allem vergleichbar.

Wie viel besser RankBrain die Google-Suche heute tatsächlich macht, ist allerdings durch einen Mangel an tiefergehenden Details schwer festzustellen.

Wie einzigartig ist RankBrain wirklich?

Das starke Interesse an Machine Learning zieht sich seit jeher durch die Geschichte Googles. Obwohl man also vermuten könnte, dass bereits frühere Updates, z.B. Panda und Penguin, sich zum Teil auf Machine Learning stützen, präsentiert Google RankBrain der Öffentlichkeit jedoch als “einziges” System mit entsprechendem Hintergrund.

Natürlich setzt die Suchmaschine immer schon darauf, ihre Ansätze kontinuierlich auszuweiten und das Angebot für die Nutzer zu verbessern. Die Aufregung um „RankBrain“ ist aber höchstwahrscheinlich auch ein geschickter Schachzug, um den Blick der Community in Richtung der hohen Investitionen zu lenken, die Google im Bereich AI (Artificial Intelligence/ Künstliche Intelligenz) getätigt hat.

Auch Corrado bestätigt, dass der Algorithmus eine Verbindung zu tiefergehender AI-Forschung herstellt und orakelt, dass die Technologie, die bereits in RankBrain steckt, in Zukunft vielleicht sogar Grundprobleme lösen und Logikfragen beantworten kann.

Machine Learning vs. Künstliche Intelligenz:  Das Spektrum des Erkenntnisgewinns

Die Headline des Bloomberg-Artikel, in dem RankBrain von Corrado der Öffentlichkeit vorgestellt wurde, lautete “Google Turing Ist Lucrative Web Search Over to AI Machines“. Bei genauer Betrachtung ist dieser Titel ein wenig irreführend oder bedarf zumindest weiterer Erklärung.

Es ist relativ offensichtlich, dass der Konzern seine Kernkompetenz natürlich nicht aus der Hand gibt, sondern letztendlich nur ein weiteres Modul in seine hochkomplexen Algorithmen integriert.

Für weitaus größere Missverständnisse sorgt hier allerdings auch eher der Begriff, bzw. das Konzept von  “AI”. Denn: RankBrain basiert zwar auf Machine Learning Techniken, aber damit nicht undbedingt auf Künstlicher Intelligenz. Die Grundlage für Machine Learning bilden statistische Verfahren. Diese ermöglichen es, neue Erkenntnisse durch die Hochrechnungen oder Wahrscheinlichkeitsrechnungen auf Grundlage bereits bekannter Daten zu gewinnen.

Obwohl die Begriffe, auch von Google selbst, häufig synonym verwendet werden, stellt Machine Learning höchstens den Beginn der Künstlichen Intelligenz dar. Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ als solcher impliziert eine Art logisches Denkvermögen und einen komplexen Erkenntnisgewinn, wie sie weder im Allgemeinen noch bei RankBrain im Speziellen heute möglich sind.

Genaugenommen ist RankBrain also ein hochentwickelter Algorithmus, der durch eine wachsende Datengrundlage mit der Zeit immer effizienter wird.

RankBrain als Ranking-Faktor in den Google SERPs

Unklar bleibt, auf welche Weise die Werte, die der Suchmaschine durch RankBrain zur Verfügung gestellt werden, in dem allumfassenden Algorithmus, der zur Generierung der SERPs dient, einfließen. Wie das Google Ranking konkret durch verschiedene Faktoren beeinflusst wird, zeigen unsere Analysen der Ranking-Faktoren 2015 und der Mobilen Ranking-Faktoren 2015 im Detail.

Schnelle Ladezeiten zum Beispiel korrelieren stark mit dem einem erfolgreichen Ranking in den mobilen Suchergebnissen und bei der Desktop-Suche. Wie sind überzeugt, dass die Seitenladezeit ein Faktor ist, den Google im Ranking berücksichtigt: Je schneller eine Website lädt, desto besser!

Was bedeutet das für RankBrain? Und welche Maßnahmen kann man ergreifen, um RankBrain-Wertung und damit Google-Ranking zu verbessern? Wir wissen es (noch) nicht genau. Aber wir behalten RankBrain im Auge und berichten, sobald etwas Licht ins Dunkel kommt.

RankBrain auf einen Blick

  • Der globale Rollout fand Anfang 2015 statt
  • Einer von hunderten Ranking-Faktoren, die Google zur Generierung der SERPs heranzieht
  • Kommt insbesondere bei uniquen Suchanfragen zum Einsatz und liefert hier bessere Ergebnisse als menschliche Bewertungen
  • Gilt als einziges „lernendes System“ bzw. als einziger Ranking-Faktor, der auf Machine Learning basiert
  • Hat sich seit Release durch eine unerwartet gute Performance zum drittwichtigsten Ranking-Faktor entwickelt

Wie ist eure Meinung zu RankBrain? Wir freuen uns über eure Kommentare!