KI und semantische Suche verändern SEO

Die SEO-Arbeit der zahlreichen Agenturen steht vor großen Veränderungen. Anpassungen und Updates gab und gibt es von Google noch immer, das stellt keine neue Herausforderung dar. Vielmehr geht es um die Begriffe „Semantische Suche“ und „Künstliche Intelligenz“, die in die Arbeit von SEO-Profis Einzug halten.

Kontextbezogene Suchergebnisse bei Google

Keywords und ihre Bedeutung sind hinlänglich bekannt, hinzu kommt jetzt aber die semantische Suche, bei der Google in der Lage ist, Suchbegriffe zueinander in Bezug zu stellen. Welche Suchbegriffe wichtig sind, wurde bisher von den Crawlern der Suchmaschine festgelegt. Gibt ein Nutzer einen Begriff ein, ruft der Crawler seine Ergebnisse ab. Diese wurde vorher mit Algorithmen analysiert und im Ergebnis bekommt der Nutzer ein Ergebnis in Form einer Liste von Webseiten, in denen dieser Suchbegriff vorkommt. Die Crawler sind das Geheimnis der Funktionsweise von Google und die Algorithmen am Ende pure Mathematik. Wie beides genau zusammen arbeitet, ist unbekannt und wahrscheinlich komplexer, als dass es 99 % der Bevölkerung verstehen würde.

SEO der Zukunft

Schafft es ein Inhalt auf den Google Index, also in die Suchergebnisse, dann wird er angezeigt, sobald der entsprechende Suchbegriff eingegeben wird. Dieses einfach klingende Muster ist längst überholt, denn zahlreiche SEO-Maßnahmen führten zu einer Optimierung der Inhalte und damit im besten Fall zu einem verbesserten Ranking der Webseite. Wenn überhaupt, denn Optimierungsmaßnahmen sind irgendwann an ihre Grenzen gelangt und die semantische Suche führt nun SEO in das Zeitalter der Digitalisierung.

Durch die digitale Transformation und das geänderte Nutzerverhalten sahen sich die Entwickler der Google Crawler zunehmenden Schwierigkeiten gegenüber. Die Sprachsuche, auch Voice Search, findet zunehmend mehr Nutzer und die dort genutzten Suchbegriffe waren bisher auf einem eigenen Index zu finden. Die semantische Suche aber führt sie und weitere Suchmuster der Nutzer nun zu einem Ganzen zusammen. Durch die jahrelange Nutzung von Google mit Milliarden von Suchanfragen, hat sich im Hintergrund eine große Datensammlung gebildet. Die Auswertung dieser wertvollen Daten war bis vor wenigen Jahren auf einfache Analysen und Statistiken begrenzt. Doch die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz bringt neue Verfahren und bildet damit die Basis für die semantische Suche der Zukunft.

Big Data Analysen

Riesige Datenmengen sind gut und wertvoll, wurden bisher aber vielfach nicht richtig genutzt. Das trifft nicht nur auf Google zu, sondern auch auf Unternehmen und Dienstleister, die sich im Laufe der Jahre immer größer werdenden Datensilos gegenüber sahen. Daten sind das Gold des Internets wird gesagt und die semantische Suche zeigt eindringlich, wie wahr diese Aussage ist. Google hat Big Data Analysen durchgeführt und sich dabei modernster Technologie bedient. Deep Learning führt dazu, dass individuell geschriebene Software Muster und genauso Abweichung in Datenstrukturen feststellen kann. Einfache Beispiele hierfür sind unter anderem der saisonale Anstieg an Kundenanfragen bei einem Hersteller für Softeis oder gestiegene Reklamationsquoten nach einem Produktrückruf.

Künstliche Intelligenz für SEO ungemein wichtig

Die Analysen wurden tiefer und aussagefähiger, die Datenmengen wuchsen weiter an und Künstliche Intelligenz gelang der Sprung in die Massenadaption. Die semantische Suche präsentiert das Ergebnis dieser Arbeit in Form von kontextbezogenen Suchergebnissen. Künstliche Intelligenz kommt ohne Crawler aus, allein die Daten und Analysen, die zu seinem Suchbegriff vorliegen reichen aus, um zu wissen, welche relevanten Inhalte und Seiten Google zu einem Suchbegriff anzeigt. Darin fließt auch ein, wie unterschiedlich der gleiche Begriff gesucht werden kann, angepasst an mobile Suche, Voice-Search oder über Desktop. Während wir schnell mal ein Wort tippen, sind Nutzer beim Aufsprechen von Suchen durchaus willig, auch ganze oder zumindest halbe Sätze zu formulieren. Siri, Alexa und die anderen freundlichen Smart-Home Assistenten reagieren genauso darauf, wie die Suchmaschine am Desktop. Nun bringt die semantische Suche die Ergebnisse aus allen Indizes aber zusammen.

Entitäten wichtig für SEO-Arbeit

Wer sich mit semantischer Suche beschäftigt, kommt nicht an Entitäten vorbei. Jede einzelne Suchanfrage dient am Ende dazu, ein Muster zu erkennen und die Künstliche Intelligenz im Hintergrund mit Informationen und Daten zu versorgen. Die semantische Relevanz ergibt sich über Entitäten, die über das Deep Learning ständig erweitert und mit neuen kontextbezogenen Zusammenhängen bedient und erweitert wird. Die permanenten Optimierung steht dabei im Fokus und mithilfe der Datenbank Freebase sammelt Google diese Semantik praktisch kostenlos von den Nutzern ein.

Beispiel: Basis für eine semantische Suche

Eine Beispiel Entität für Google und die semantische Suche könnte der Begriff Angel sein. Bei einer Angel kann es sich um das Zubehör zum Fischen handeln, aber auch um den englischen Begriff Angel, relevant beispielsweise bei der Suche nach Film- oder Musiktiteln. Nun ist Angel zufällig auch der Markenname von einem Hersteller für Reitbekleidung und wird auch von Tierschützern im Zusammenhang mit Tierquälerei genutzt. Hinsichtlich der Synonyme muss auf „in die Falle gehen“ hingewiesen werden und Scharniere an Türen und Fenstern werden ebenfalls als Angeln bezeichnet.

Gibt der Nutzer jetzt beispielsweise Angelrute ein, dann ist in der Datenbank der Entitäten im besten Fall hinterlegt, dass Angelrute ein Begriff für das Gerät beim Angeln ist und zeigt entsprechende Inhalte zum Thema „Angeln/Fischen“. Wer auf sozialen Netzwerken mit Pferdeliebhabern aus der ganzen Welt vernetzt ist und Inhalte dazu teil, wird bei der Eingabe „Angel“ höchst wahrscheinlich sehr schnell auf die Bekleidung stoßen. Spricht ein Nutzer die Suchanfrage Tierquälerei Angeln auf, so erscheint auch hier die semantisch geprägte Ergebnisseite mit relevanten Inhalten.

Woher kann Google wissen, was der Nutzer sehen will?

Dank semantischer Suche und Daten der Nutzer aus der Google Datenbank für semantische Begriffe „Knowledge Graph“ und der Wissens-Datenbank Freebase kann Google Inhalte jeglichen Formats selbst verstehen und damit zu jeder Suchanfrage von Nutzern passende und qualitativ hochwertige Suchergebnisse liefern. Basis bildet dabei die netzwerkartige Anordnung von Daten, die damit die ehemals hierarchische Darstellung ablöst. Nomen sind prinzipiell potenzielle Entitäten und werden ergänzt durch Verben und Attribute. Der Knowledge Graph wird dabei aus unterschiedlichste Quellen gespeist, sei es über die API-Schnittstellen, soziale Netzwerke, das direkte Crawling oder Google My Business sowie die Suchanfragen und unstrukturierte Datenbanken.

Die semantische Suche ist in der Lage eine Webseite als Ganzes zu interpretieren

Es geht bei SEO nicht mehr nur um einzelne URLs und rentable Keywords. Die Suchmaschine wird in der Lage sein, die Suchanfrage zu deuten und in Beziehung zu Inhalten zu stellen. Jede Entität ist einzigartig und eindeutig identifizierbar. Für Webseiten-Betreiber bedeutet dies, sich zukünftig nicht mehr nur auf Keywords zu konzentrieren, sondern auf die relevanten und kontextbezogenen Inhalte ebenso. Soll die eigene Webseite beim Thema Angeln aufgehen, dann müssen hier Inhalte zu finden sein, die sich mit dem Thema Angeln beschäftigen und nicht allein Inhalte, bei denen die Keywords „Angel“ oder „Fischen“ im Vordergrund stehen. Im Grunde geht es um detailliertere Informationen rund um ein Thema und damit rückt die User Experience UX ebenfalls in den Vordergrund. Content mit Mehrwert bedeutet zukünftig eine stärkere Fokussierung auf den Mehrwert für den Leser, unabhängig davon, ob eine Prozentzahl für die Keyword-Dichte für einen Artikel eingehalten wurde oder nicht.