Google hat eine neue Technologie entwickelt, die bemerkenswerte Fortschritte darin macht, wie Informationen von Websites extrahiert werden können. Im Mittelpunkt dieser Innovation steht ein Algorithmus, der speziell entwickelt wurde, um die **Dienstleistungen von Unternehmen** aus deren Webseiten zu lesen. Diese Daten werden dann in die Google-Suche und Google Maps integriert und den Nutzern angezeigt.
Ein Algorithmus für regionale Dienstleistungen
Diese besondere Technik nutzt **künstliche Intelligenz mittels BERT**, das ist ein Sprachmodell, das dazu dient, die Bedeutung von Wörtern im Kontext zu verstehen. Der Algorithmus extrahiert dabei Begriffe und Sätze, die spezifische Dienstleistungen eines Unternehmens beschreiben. Zum Beispiel würde eine Webseite, die Sätze wie „Wir bieten Installation von Wasserhähnen“ enthält, diese Dienstleistungen zugeordnet bekommen.
Intelligente Extraktion von Schlüsselwörtern
Ein Problem war zunächst, dass viele Webseiten **Schlüsselwörter für Dienstleistungen** erwähnen, aber keinen Bezug zur Website-Inhaberleistung hatten. Beispielsweise könnte eine Website Tipps gegen Bettwanzen geben und dabei Dienstleistungen erwähnen, ohne sie selbst anzubieten. Google hat diese Problematik gelöst, indem **Surrounding Context**, also der umgebende Text analysiert wird. Dadurch erkennt der Algorithmus, ob die Wörter wirklich eine Dienstleistung darstellen oder einfach nur erwähnt werden.
Wie funktioniert das Training?
Google trainierte ihre KI mit Daten, indem sie Milliarden von Seiten auswerteten und relevante Inhalte sammelten, die dargebotene Dienstleistungen spezifisch darstellen. Mithilfe dieser Informationen und **Query-Optimierungen** (z. B. Synonyme) wurden verschiedene Kombinationen und Varianten von Dienstleistungsbegriffen aufgenommen.
Effektive Datenverarbeitung
Interessant ist, dass Google **nicht die gesamte Webseite** einliest. Nur relevante Abschnitte, die den Service beschreiben, werden untersucht. Dies reduziert die Verarbeitungszeit und zeigt außerdem, wie wichtig es ist, Website-Strukturen leserfreundlich und keywordoptimiert zu gestalten.
Herleitung von Treffergenauigkeit
Die Forschung hebt hervor, dass durch die detaillierte Kontextanalyse eine Verbesserung der Präzision erreicht wurde. Dies zeigt, wie wichtig es ist, Keywords mit starkem, unterstützendem Text für eine klare Kommunikation zu versehen. Google schätzt die aktuelle Präzision als hoch ein und hat dieses System bereits weltweit in der Google-Suche und Google Maps eingeführt.
Anwendungsbereiche außerhalb der Google-Suche
Eine spannende Erkenntnis ist, dass dieser Ansatz alleine nicht auf Dienstleistungen beschränkt sein muss. Google erkennt Potenziale, diese Pipeline auf Bereiche wie Rechtstexte oder medizinische Datenextraktion zu erweitern.
Drei Kernpunkte der Methodologie:
- Das Nutzen strukturierter Inhalte erleichtert die Datenannotation.
- Das Problem wird als Retrieval-Aufgabe betrachtet, um mit großen Datenmengen besser umzugehen.
- Zusätzlicher Kontext (surrounding text) verbessert die Modellqualität und Skalierbarkeit erheblich.
Zusammenfassung und Bedeutung
- SEO-Optimierung: Die Umgebung der Keywords entfaltet immense Aussagekraft, weshalb unterstützende Erklärungen auf Webseiten unerlässlich sind.
- Effizienz: Google’s Ansatz betont, wie maschinelles Lernen große Datenmengen optimiert und komplexe Aufgaben effizient verarbeitet.
- Skalierung für neue Kontexte: Es ist realistisch anzunehmen, dass diese Innovation weiterentwickelt wird, um Einblicke in andere Domänen wie Gesundheit oder Recht zu erweitern.
Mit anderen Worten: Die Auswirkungen für die SEO-Welt könnten immens sein, und es lohnt sich, seine Optimierungen auf moderne Google-Prozesse auszurichten. Tipps wie der Einsatz klarer Sprache und durchdacht platzierter Keywords werden wichtiger den je.
Die komplette Forschungsarbeit gibt Einblicke in Googles Gedankenwelt und technischen Fortschritt.
