FAQ: Alles, was Sie über RankBrain von Google im Jahr 2020 wissen müssen

Wie die meisten Google-Algorithmus-Updates ist auch RankBrain rätselhaft. Es ist 4 Jahre her, dass es im Oktober 2015 live ging, aber das Thema ist immer noch von viel Begeisterung und Kontroversen umgeben. In Wahrheit ist RankBrain jedoch einer der wichtigsten Bestandteile des Google-Kernalgorithmus und das einzige maschinelle Lernsystem, das derzeit verwendet wird.

In diesem Artikel erhalten Sie Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen, einschließlich der Funktionsweise von RankBrain, der Änderung der SEO und der Optimierung.

Alles, was Sie über RankBrain von Google im Jahr 2020 wissen müssen

Kurz bevor wir zu RankBrain selbst kommen, möchte ich Ihnen eine kurze Hintergrundgeschichte darüber erzählen, woraus es entstanden ist. Ich bin sicher, Sie können sich daran erinnern, dass das Internet vor 10 Jahren ein großes, altes Durcheinander war - Spam-Websites, auf denen Ranglisten erstellt wurden, Websitebesitzer, auf denen Links gekauft wurden, und SEO waren alles andere als fair.
Im Jahr 2011 änderte sich jedoch alles für immer, als Google erkannte, dass Qualität und relevante Ergebnisse an erster Stelle stehen sollten. Die Suchmaschine startete eine White-Hat-SEO-Revolution, indem sie nicht vertrauenswürdige Websites mit ihren Updates für Panda (2011) und Penguin (2012) bestrafte und herunterstufte. Nachdem mehr oder weniger hochwertige Websites auf den ersten Plätzen gelandet waren, hat Google die Weichen gestellt, um die Relevanz zu verbessern.

Früher hat Google einzelne Wörter in einer Suchanfrage untersucht, um die Suchabsicht herauszufinden, die nicht immer funktioniert hat. Aus diesem Grund wurde das Hummingbird-Update (2013) veröffentlicht, das unter Berücksichtigung einer Kombination von Schlüsselwörtern und ihres Kontexts einen Durchbruch bei der semantischen Suche erzielte. Die Suchergebnisse waren jedoch noch lange nicht absolut relevant, da der Algorithmus nicht wusste, wie ungewohnte Suchanfragen verarbeitet werden sollten, die ständig auftauchten. Tatsächlich sind etwa 15 Prozent der Anfragen, die Google täglich bearbeitet, neu. Zwei Jahre später, im Oktober 2015, stellte Google RankBrain vor, mit dem Ziel, noch nie dagewesene Suchanfragen zu verarbeiten und das beste Ergebnis für sie vorherzusagen.

#1 Was ist RankBrain?

RankBrain ist der Name von Google für ein maschinelles Lernsystem, mit dem unbekannte und eindeutige Abfragen verarbeitet und mit bereits vorhandenen Suchanfragen verknüpft werden, um den Nutzern relevantere Suchergebnisse zu liefern.
Obwohl der Algorithmus im April 2015 in Betrieb genommen wurde, wurde er erstmals im Oktober 2015 in einem Interview mit Greg Corrado, einem leitenden Forscher bei Google, mit Bloomberg öffentlich erwähnt. So beschrieb Greg Corrado damals RankBrain:

"RankBrain verwendet künstliche Intelligenz, um große Mengen geschriebener Sprache in mathematische Einheiten - sogenannte Vektoren - einzubetten, die der Computer verstehen kann. Wenn RankBrain ein Wort oder einen Satz sieht, mit dem er nicht vertraut ist, kann die Maschine erraten, welche Wörter oder Ausdrücke er kennt Phrasen haben möglicherweise eine ähnliche Bedeutung und filtern das Ergebnis entsprechend, so dass noch nie dagewesene Suchanfragen effizienter bearbeitet werden können. "

#2 Wie funktioniert RankBrain?

RankBrain verwendet sogenannte "Entities", bei denen es sich um bestimmte Objekte handelt, über die Google einige Fakten kennt, z. B. Personen, Orte und Dinge. Mit Hilfe eines mathematischen Algorithmus werden dann Entitäten in spezifischere Wortvektoren unterteilt, die zu bestimmten SERPs führen. Natürlich führen ähnliche Wortvektoren zu ähnlichen SERPs.

Das Beste an Entitäten ist, dass Google bereits viele Informationen über sie gesammelt hat und sofort die genauesten Suchergebnisse für Ihre Suchanfrage erstellen kann. Wenn RankBrain jedoch auf eine unbekannte Abfrage stößt, sucht es nach dem Vektor, der der ursprünglichen Abfrage am ähnlichsten ist, und gibt die Ergebnisse dafür zurück.
Im Laufe der Zeit verfeinert Google die Ergebnisse für eine Suchanfrage, die bisher unbekannt war, basierend auf Benutzerinteraktion und Suchmustern. Grundsätzlich analysiert RankBrain die Ergebnisse, nach denen Benutzer nach der Eingabe derselben Suchabfrage suchen.

Wenn festgestellt wird, dass viele Benutzer ein bestimmtes Suchergebnis anderen vorziehen, wird es von RankBrain als relevanter erachtet und höchstwahrscheinlich für andere Suchanfragen wie diese höher eingestuft.
RankBrain zeigt auch hervorragende Ergebnisse beim Verständnis von negativ ausgerichteten Abfragen - Keyword-Phrasen, die Wörter wie "ohne" oder "nicht" enthalten. Früher hat Google solche Wörter einfach übersprungen. So erklärte Gary Illyes den RankBrain-Mechanismus bei der SMX Advanced Conference:

"Grundsätzlich ist es ein Ranking-Faktor. Es ist Teil des maschinellen Lernens. Es ist etwas, das versucht, Muster und Bucket-Daten zu identifizieren. Es untersucht Daten über vergangene Suchvorgänge und basierend darauf, was für diese Suchvorgänge gut funktioniert hat, wird es versuchen, vorherzusagen, was funktionieren wird Am besten für eine bestimmte Abfrage. Dies funktioniert am besten für Long-Tail-Abfragen und Abfragen, die wir noch nie gesehen haben. Ein Beispiel könnte sein "Kann ich Mario Bros schlagen, ohne eine Komplettlösung zu verwenden". Ohne RankBrain liefern wir interessante Ergebnisse, die meinen Anforderungen nicht entsprechen. Aber mit RankBrain können wir Ergebnisse liefern, die meine Frage erfüllen. "

#3 Welche Abfragen sind von RankBrain betroffen?

Als RankBrain 2015 gerade eingeführt wurde, wurde es nur in 15% aller Google-Suchen verwendet. Als RankBrain im Jahr 2016 überraschend gute Ergebnisse vorstellte, begann das Vertrauen von Google in das maschinelle Lernsystem zu wachsen. Trotzdem verarbeitet RankBrain nicht alle Abfragen und ist hauptsächlich auf Abfragen spezialisiert, die für Google unklar sind. Wie Steven Levy klar sagte: "RankBrain ist wahrscheinlich nicht an jeder Abfrage beteiligt, sondern an vielen Abfragen." Die Logik, die dahintersteckt, dass RankBrain nicht an der Verarbeitung aller Abfragen beteiligt ist, ist recht einfach: Wenn Google sich über die Bedeutung einer Abfrage sicher ist, kann RankBrain diese nicht nutzen. Das Spiel wird nur gestartet, wenn Google nicht versteht, worum es bei einer bestimmten Abfrage geht.

#4 Was sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz?

Für ein besseres Verständnis von RankBrain ist es wichtig, dass Sie auch eine Vorstellung davon haben, was maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind. Die Sache mit diesen beiden ist, dass sie eng miteinander verflochten sind und daher ziemlich oft falsch interpretiert werden.

Kurz gesagt: Künstliche Intelligenz ist ein viel umfassenderes Konzept für Maschinen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Übersetzung zwischen Sprachen. Beim maschinellen Lernen handelt es sich um eine Anwendung der künstlichen Intelligenz, die eigenständig lernen kann, ohne explizit programmiert zu werden. Dies ist genau das, was RankBrain tut - es lernt und verbessert sich automatisch basierend auf seinen bisherigen Erfahrungen.

Traffic erzeugen über Linkbuilding#5 Was ist neuronales Matching?

Ich werde nicht lügen und behaupten, dass neuronales Matching derzeit wahrscheinlich das angesagteste Schlagwort in der Branche ist. Das Thema ist unter SEOs sehr beliebt geworden, nachdem Danny Sullivan im September 2018 bekannt gegeben hat, dass Google mit dem neuronalen Abgleich begonnen hat, der zu diesem Zeitpunkt etwa 30% aller Abfragen betraf. Bis zu diesem letzten Tweet von Danny Sullivan, in dem er das neuronale Matching-Konzept wie folgt beschrieb, haben wir keine Klärungen in dieser Angelegenheit erhalten: 

"Neural Matching ist ein KI-basiertes System, das Google seit 2018 hauptsächlich verwendet, um zu verstehen, wie Wörter mit Begriffen zusammenhängen. Es ist wie ein Super-Synonym-System. Synonyme sind Wörter, die eng mit anderen Wörtern verwandt sind." Kurz gesagt, das neuronale Matching ist ein System, mit dem Google Wörter besser mit Suchanfragen in Beziehung setzen kann, um die relevantesten Suchergebnisse zu erhalten.

#6 Wie unterscheidet sich RankBrain vom neuronalen Matching?

In dem Wissen, dass sowohl RankBrain als auch Neural Matching AI-basierte Systeme sind, unterscheiden sie sich immer noch sehr. Neben dem oben erwähnten Tweet lieferte Danny Sullivan ein großartiges Beispiel dafür, wie neuronales Matching tatsächlich funktioniert: 

"Zum Beispiel hilft uns die neuronale Zuordnung zu verstehen, dass eine Suche nach" Warum sieht mein Fernseher seltsam aus? "Mit dem Konzept des" Seifenoper-Effekts "zusammenhängt. Wir können dann Seiten über den Seifenoper-Effekt zurückgeben, selbst wenn die genauen Wörter angegeben sind werden nicht verwendet ... "

Und so erklärte Danny Sullivan den Hauptunterschied zwischen RankBrain und neuronaler Übereinstimmung in zwei einfachen Sätzen:

"In Summe:
- RankBrain hilft Google, Seiten besser mit Konzepten in Beziehung zu setzen
- Mithilfe der neuronalen Zuordnung kann Google die Zuordnung von Wörtern zu Suchanfragen verbessern.
Und es gibt nichts, was spezielle Sucher oder Webmaster tun müssten. Diese sind Teil unserer Kernsysteme, die auf natürliche Weise das Verständnis verbessern sollen. "

Aufgrund dieser einzigen Kommentare, die wir bisher von Google erhalten haben, besteht der Hauptunterschied zwischen diesen beiden darin, dass sie unterschiedliche Aufgaben ausführen. Der Hauptzweck von Neural Matching besteht darin, Abfragen mit bestimmten Konzepten zu verknüpfen und das zu bilden, was Danny Sullivan als "Super-Synonym-System" bezeichnet. Dann betritt RankBrain das Spiel und gibt die relevantesten SERPs basierend auf dem bisherigen Benutzerverhalten zurück. Bitte denken Sie daran, dass dies nur eine Annahme ist und es keine offiziellen Kommentare gibt, die beweisen, dass wir richtig oder falsch liegen.

Obwohl RankBrain und neuronaler Abgleich verschiedene Dinge tun, haben sie einige Gemeinsamkeiten - beide verstehen die natürliche Sprache und die Bedeutung hinter Suchanfragen ziemlich gut.

#7 Ist RankBrain ein Teil von Hummingbird?

Kolibri ist der allgemeine Google-Suchalgorithmus, der sich aus vielen verschiedenen Teilen zusammensetzt, die für bestimmte Aufgaben verantwortlich sind. RankBrain arbeitet auch unter Hummingbird und ist für die Verarbeitung eindeutiger Abfragen verantwortlich. Es werden nicht alle Suchvorgänge ausgeführt, wie dies nur bei einem größeren Algorithmus der Fall wäre.

#8 Ist RankBrain ein Ranking-Signal?

Ein Signal oder kein Signal - das ist die Frage. Fakt ist, dass Greg Corrado im selben Bloomberg-Interview RankBrain als drittwichtigstes Ranking-Signal von Google bezeichnet hat. Folgendes sagte er:

"RankBrain ist eines von Hunderten von Signalen, die in einen Algorithmus eingehen, der bestimmt, welche Ergebnisse auf einer Google-Suchseite angezeigt werden und wo sie eingestuft werden. In den wenigen Monaten, in denen RankBrain bereitgestellt wurde, ist RankBrain das drittwichtigste Signal, das zum Ergebnis einer Suchanfrage beiträgt ".

Nach dem, was Sie gerade gelesen haben, ist RankBrain in der Tat ein Ranking-Signal. Diese Aussage hängt jedoch immer noch massiv davon ab, was Sie als Ranking-Signal betrachten. In einer traditionelleren Bedeutung sind Ranking-Signale bestimmte Website-Merkmale (wie Stichwörter auf Ihrer Seite, Anzahl der Backlinks, Autorität der Seite usw.), die Suchmaschinen-Algorithmen bei der Zuweisung von Rankings berücksichtigen. Wenn wir also die Ranking-Signale von dieser Seite betrachten, dann ist RankBrain definitiv kein Ranking-Signal - es ist kein Website-Merkmal und es gibt keinen RankBrain-Score (zumindest weiß niemand davon).

Aus diesem Grund ist RankBrain aus meiner Sicht eher ein Keyword-Verarbeitungsmechanismus als ein Ranking-Faktor. Betrachtet man jedoch ein Ranking-Signal aus einer anderen Perspektive als Teil des Algorithmus, der am Ranking-Prozess teilnimmt, so kann RankBrain definitiv als Ranking-Signal bezeichnet werden.

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#9 Wie RankBrain SEO verändert hat?

Nachdem RankBrain darauf abzielt, die Sucher mit den relevantesten Ergebnissen zu verbinden, ist die Suchabsicht zu einer Priorität geworden. Aus diesem Grund bevorzugt RankBrain nur Seiten, die seinen Anforderungen wirklich entsprechen - beantworten Sie die Fragen der Suchenden, lassen Sie Transaktionen zu (falls erforderlich) oder stellen Sie umfassende Informationen zu dem in der Abfrage angegebenen Thema bereit. Daher ist eine effiziente Inhaltsoptimierung heutzutage nicht möglich, ohne die Suchabsicht zu verstehen und absichtsspezifische Keyword-Recherchen durchzuführen.
Eine andere Sache, die die Art und Weise verändert hat, wie wir SEO für immer betreiben, ist die Verlagerung des Inhaltsoptimierungsfokus von Keywords auf Themen. Ich denke, dass es für die Mehrheit der SEOs keine Überraschung ist, dass das Ein-Schlüsselwort-Ein-Seite-Konzept wirklich tot ist. Das bedeutet, dass Sie in der RankBrain-Ära nur nach Vollständigkeit streben müssen. Es gibt keine Möglichkeit, hohe Platzierungen zu erzielen, indem Sie zahlreiche Seiten erstellen, die verschiedene Keyword-Variationen abdecken.

#10 Wie kann ich RankBrain optimieren?

  1. Verwenden Sie natürliche Sprache. Die einzige Empfehlung zur RankBrain-Optimierung, die wir bisher erhalten haben, kam von Gary Illyes, Webmaster Trends Analyst bei Google. "Die Optimierung für RankBrain ist eigentlich sehr einfach, und es ist etwas, was wir wahrscheinlich seit 15 Jahren sagen, und die Empfehlung lautet, in natürlicher Sprache zu schreiben. Versuchen Sie, Inhalte zu schreiben, die menschlich klingen. Wenn Sie versuchen zu schreiben wie eine Maschine wird RankBrain dann nur verwirrt und schiebt Sie wahrscheinlich nur zurück. Wenn Sie jedoch eine Content-Site haben, lesen Sie einige Ihrer Artikel oder was auch immer Sie geschrieben haben vor und fragen Sie die Leute, ob dies natürlich klingt. Wenn es nach Konversation klingt, wenn es nach natürlicher Sprache klingt, die wir in Ihrem täglichen Leben verwenden würden, dann sind Sie sicher für RankBrain optimiert. Wenn nicht, sind Sie nicht optimiert. " Ich bin mir ziemlich sicher, dass diese einzige offizielle Google-Empfehlung für Sie keine Überraschung ist. Sie erstellen bereits Inhalte, die sich in erster Linie an menschliche Leser richten. Es gibt jedoch noch einige Dinge, die bei der Optimierung für RankBrain berücksichtigt werden müssen.
  2. Finden Sie die Suchabsicht heraus. Wie ich bereits erwähnt habe, besteht die ultimative Aufgabe von RankBrain darin, Ihnen die relevantesten Suchergebnisse zu liefern. Daher ist es sehr wichtig, dass Ihre Seiten mit der gewünschten Suchabsicht übereinstimmen, da dies fast immer eine hohe Klickrate zur Folge hat. Der erste Schritt zur Optimierung für RankBrain besteht also darin, die Suchabsicht hinter Ihren Keywords zu verstehen. Geben Sie einfach Ihre Suchbegriffe in das Suchfeld ein, sehen Sie sich die Ergebnisse von Google an und versuchen Sie, die Suchabsichten hinter Ihren Suchbegriffen zu ermitteln. Zum Beispiel, was Google einfällt, wenn Sie "grünen Smoothie" eingeben:


    Die gesamte erste Seite der Suchergebnisse enthält Rezepte für grüne Smoothies. Google gibt Ihnen nicht einmal die Definition eines "grünen Smoothies". Die Suchabsicht hinter der Abfrage lautet also "Wie erstelle ich einen grünen Smoothie?" ". Und wenn Sie nach "Champions League" suchen, geht Google davon aus, dass Sie über die Ergebnisse der letzten Spiele informiert werden möchten, und liefert Ergebnisse, erzielte Spieler und eine ganze Reihe anderer Statistiken. Wenn Sie mit der Eingabe von "champions league" beginnen, werden Sie von Google direkt in der Suchleiste über den Spielstand und das Datum des letzten Spiels informiert.
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  3. Relevanz und Vollständigkeit verbessern. Möglicherweise stimmen einige Ihrer Seiten nicht mit der gewünschten Suchabsicht überein. In diesem Fall müssen Sie daran arbeiten, die Relevanz und Vollständigkeit Ihrer Seiten zu verbessern.
    Wie bereits erwähnt, müssen Sie Ihre Inhaltsseiten so umfassend wie möglich gestalten, indem Sie sie mit verwandten Begriffen und Synonymen abwechseln, damit RankBrain den Fokus von Keywords auf Themen verlagert. Da RankBrain in der Lage ist, natürliche Sprache zu verarbeiten, sollten Sie außerdem auf unnatürliche Formulierungen verzichten, insbesondere bei Titeln und Meta-Beschreibungen. Der beste Weg, um die Relevanz und Vollständigkeit Ihrer Inhalte zu verbessern, ist die Verwendung des TF-IDF-Explorers von Rank Tracker, mit dem Sie Tonnen relevanter Begriffe sammeln können, die von Ihren Top-Konkurrenten verwendet werden.
    - Öffnen Sie einfach Ihr Projekt in Rank Tracker und gehen Sie zu Keyword Research> Competition TF-IDF Explorer.
    - Geben Sie dann Ihre Keywords ein und warten Sie, bis das Tool 10 Ihrer Top-Wettbewerber analysiert und die gemeinsamen Keywords gesammelt hat.

  4. Überprüfen Sie Ihre snippets. Da Sie wissen, dass die Klickrate eine der Faktoren ist, die RankBrain bei der Schätzung der Seitenrelevanz berücksichtigt, ist es absolut wichtig, sicherzustellen, dass Ihre Snippets optimal sind, da sie die Klickrate direkt beeinflussen. Erwägen Sie die Verwendung der Google Search Console, um Seiten mit geringer Klickrate zu erkennen. Schauen Sie sich danach ihre Ausschnitte an und sehen Sie, wie sie verbessert werden können.

  5. Arbeiten Sie weiter daran, Ihr Ranking zu verbessern. Selbst wenn die Personalisierung der Suche immer größer wird, ist der Wert von Rankings immer noch hoch. Wenn Nutzer in der RankBrain-Ära nach Ihren Ziel-Keywords suchen und Ihre Website unter den besten Ergebnissen erscheint, wird sie zu ihrer bevorzugten Entität. Dies bedeutet, dass Ihre Website sehr hohe Chancen hat, bei ähnlichen nachfolgenden Suchen Ihrer Konkurrenten hoch zu rangieren. Einfach ausgedrückt: Je höher Ihre Platzierungen sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie ähnliche Abfragen bewerten.
  6. Überwachen Sie Ihre Nische. Das letzte, was ich Ihnen sehr empfehlen kann, ist, Ihre Nische im Auge zu behalten. Die Sache mit RankBrain ist, dass es SERPs neu anpassen kann, wenn es denkt, dass sich die Suchabsicht Ihrer Schlüsselwörter geändert hat. Wenn Netflix eine TV-Serie mit einem ähnlichen Namen wie Ihre Marke startet, werden die Rezensionen der Serie Ihre Seiten übertreffen. Wenn dies nicht erwünscht ist, sollten Sie die SERPs ständig auf Ihre Keywords hin überwachen. Der einfachste Weg, dies mit Hilfe des SERP-Verlaufstools von Rank Tracker zu tun, mit dem Sie sofort wichtige Änderungen in den SERPs für jedes Keyword während jeder Ihrer Ranking-Überprüfungen feststellen können.


Was wir sicher über die sich ständig ändernden Algorithmen von Google wissen, ist, dass sie niemals lange gleich bleiben. Und die Chancen stehen sehr hoch, dass Google RankBrain (wenn nicht bereits) optimiert und verfeinert. Darüber hinaus lernt RankBrain ständig und verändert sich ständig. Daher ist es das einzig Richtige, Ihre Inhalte auf den Menschen auszurichten, sie für die Suchabsicht relevant zu halten und sie auf den neuesten Stand zu bringen.

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