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Was ist RankBrain?
Laut einem Interview auf bloomberg.com mit Greg Corrado, dem Senior Research Scientist bei Google, konvertiert RankBrain eine extrem hohe Anzahl an Wörtern und Satzgruppen in Vektoren. Dadurch kann der Computer die konvertierten Wörter/Satzgruppen „interpretieren“.
Kann ein Wort oder Satzgruppe nicht eingeordnet werden, prognostiziert RankBrain anhand von vorhandenen „Mustern“ welches andere Wort/Satzgruppe die gleiche oder ähnliche Bedeutung hat und filtert danach die Suchergebnisse.
RankBrain ist damit in der Lage noch nie gestellte Suchanfragen besser zu verstehen. Denn immerhin sind ca. 15 % der Suchanfragen bei Google, Suchanfragen die noch nie so gestellt wurden. Dabei handelt es sich vor allem um Longtail-Anfragen, die größtenteils über Sprachsuchen zustande kommen. Solche Sprach-Suchanfragen werden meistens in ganzen Sätzen gesprochen. Es ist anzunehmen, dass RankBrain auch für bereits bekannte Suchanfragen zum Einsatz kommt, um die Qualität der Suchergebnisse zu steigern.
Noch nicht ganz klar ist, welche Komponente von RankBrain als Rankingfaktor fungiert. Denn aktuell würde man eher von einer Filterfunktion ausgehen. Denkbar ist, dass RankBrain Usersignale wie Verweildauer, Return-to-SERP-Rate und Klickrate sammelt und an Hummingbird übergibt. Die Generierung der Usersignale wäre beispielsweise über Chrome möglich. Außerdem könnten die Usersignale verwendet werden, um RankBrain zu trainieren, relevantere Seiten zu finden. Mehr dazu, weiter unten, im Abschnitt „Wie lernt Rankbrain?“
Klar zu sein scheint, dass RankBrain eine Erweiterung des Suchalgorithmus (Hummingbird) von Google ist und zusammen mit den bereits vorhandenen Rankingalgorithmen, wie beispielsweise Panda und Penguin, in Hummingbird eingebettet ist. Nach Ansicht von searchengineland.com funktioniert Hummingbird als eine Art Zentrale, auf der alle Informationen zusammenlaufen, die für die Rankings der Suchergebnisse notwendig sind.
Welche Webseiten sind von Ranking-Brain betroffen?
RankBrain ist für alle Webseiten relevant und wurde vor einigen Monaten weltweit ausgespielt.
Was ist Künstliche Intelligenz und Maschinelles lernen?
Der Begriff künstliche Intelligenz lässt sich schon aufgrund der ungenauen Definition von Intelligenz nicht eindeutig abgrenzen.
Vereinfacht kann gesagt werden, dass künstliche Intelligenz (artificial intelligence) eine Maschine intelligent macht. Hingegen macht maschinelles Lernen Maschinen lernfähig. Je nach Definition basiert künstliche Intelligenz auf maschinellem Lernen. Maschinelles lernen ist damit ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz.
Maschinelles lernen lässt sich in 3 Lernmethoden einteilen:
Überwachtes Lernen (engl. supervised learning)
Dem Computer werden Beispiele (Trainingsdaten) gezeigt und auch das richtige Ergebnis. Damit lernt der Computer neue Beispiele selbst zu klassifizieren. Diese Lernmethode ist sehr effektiv, wenn viele Beispiele dem Computer gezeigt werden.
Ein sehr einfaches Anwendungsbeispiel ist ein E-Mail Spamfilter. So könnte ein Algorithmus lauten: Wenn das Wort „Glücksspiel“ in der E-Mail vorkommt, dann ist die E-Mail Spam. Dies ist für die Maschine schon eine Form von Intelligenz, da sie eigenständig in der Lage ist, eine neue E-Mail nach Spam oder nicht Spam zu klassifizieren. Durch einen integrierten Spam Meldebutton im E-Mail Programm, wie bei Gmail beispielsweise der Fall, kann der User E-Mails manuell als Spam oder Nicht-Spam klassifizieren. Der Spamfilter lernt dazu und passt sich den Vorlieben des E-Mail Benutzers an.
Fundamental für das Gelingen von überwachten lernen ist das sogenannte Feature Engineering. Aus den Beispielen (Trainingsdaten) müssen die relevanten Daten extrahiert werden, auf der die Maschine eine Entscheidung treffen kann. Im vereinfachten Beispiel des E-Mail Spamfilters wäre das die Anzahl des Wortes „Gewinnspiel“.
Unüberwachtes Lernen (engl. unsupervised learning)
Durch das eigenständige erkennen von Mustern, lernt die Maschine eigenständig. Dies ist sehr schwer in der Praxis umzusetzen und erfordert sehr viel Rechenkapazität. Unüberwachtes lernen wird wahrscheinlich in der Zukunft eine sehr große Rolle spielen.
Bestärkendes Lernen (engl. reinforcement learning)
Der Computer lernt durch Belohnung und Bestrafung. Bringt man einen Computer Schach spielen bei, ist die Belohnung der Sieg und die Bestrafung die Niederlage. Der Computer spielt so viele Partien bis er gewinnt.
Wie lernt RankBrain?
Laut Google lernt RankBrain offline anhand von historischen Suchanfragen und erstellt daraus Voraussagen. Werden die Voraussagen für gut befunden, geht die neuste Version von RankBrain live. Dieser Testzyklus wird in gewissen Zeitabständen wiederholt. Für Algorithmus-Verbesserungen muss RankBrain also von Google upgedatet werden.
Eine interessante und plausible Annahme stellt Martin Mißfeldt. Er vermutet, dass der RankBrain-Algorithmus anhand des Klick- und Rücksprung-Verhaltens lernt. Durch das Userverhalten wird RankBrain Feedback gegeben, ob eine Webseite relevant genug für die gestellte Suchanfrage war. RankBrain kann somit selbstständig lernen, welche Seiten das Userinteresse am besten befriedigen.
Das würde im Umkehrschluss bedeuten, dass der Suchende selbst entscheidet, welche Webseiten unter den Top Ergebnissen ranken. Das werden dann nur solche Seiten sein, die positive Usersignale in Form von Klickraten, Verweildauer und Rücksprungverhalten aufzeigen. Die Seite könnte dann noch so gute Backlinks haben. Wenn der User sich nicht wohl fühlt, zurechtfindet und/oder die passenden Informationen nicht gut genug aufbereitet vorfindet, wird die Webseite in den Top-Positionen nicht ranken, vorausgesetzt die Konkurrenz sendet bessere Usersignale.
Ist RankBrain das Phantom Update?
Anfang Mai 2015 kam es zu Verschiebungen in den Suchergebnissen. Aufgrund der fehlenden Stellungnahme seitens Google, wurden die Rankingveränderungen als Phantom Update bezeichnet. Kurze Zeit später bestätigte Garry Illyes, Trendanalyst bei Google, dass Anpassungen am Core-Algorithmus vorgenommen wurden, weitere Angaben wurden jedoch nicht gemacht. Seitdem wird das Phantom Update auch als Core Update bezeichnet. Vom zeitlichen Aspekt würde es gut passen, dass RankBrain für das Phantom Update verantwortlich ist. Martin Mißfeld geht jedenfalls in seiner Analyse davon aus. John Müller von Google Schweiz glaubt nicht, dass das Phantom Update und RankBrain zusammenhängt, wie er im Google Hangout mitteilte.
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Fazit
RankBrain ist künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, Suchanfragen besser zu interpretieren und somit relevantere Suchergebnisse anzuzeigen. Dies betrifft vor allem Suchanfragen die noch nie gestellt wurden. Dass auch Usersignale bei der Beurteilung von Webseiten zu Rate gezogen werden, scheint plausibel. Für Webseitenbetreiber bedeutet dies, dass Webseiten noch besser auf die Zielgruppe zugeschnitten werden müssen. Die Suchmaschinenoptimierung wird damit komplexer und die Usability einer Webseite wird eine noch größerere Gewichtung erhalten.
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