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Google Update BERT – Das langsame Sterben der Keywords

28.10.2019 von Sebastian Schulze

Vergangene Woche kündigte Google durch den Vice President Search, Pandu Nayak, nicht weniger als die größte Algorithmusänderung der vergangenen fünf Jahre an1. Dies ist keineswegs übertrieben, schließlich soll laut dem Konzern jede zehnte Suchanfrage betroffen sein. Der Branchenprimus aus Kalifornien setzt somit seinen Weg hin zu einem auf die Suchintention ausgerichteten Sucherlebnis konsequent fort. SEOs und Webmaster, die nach wie vor stark keyword-getrieben denken, sollten dies als Weckruf betrachten, dass die Epoche des keyword-basierten Suchmaschinenmarketings endgültig zu Ende geht.


Natürliche Sprache statt Keywords

Das Update namens BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) baut auf eine gleichnamige im vergangenen Jahr veröffentlichte neuronale netzwerkbasierte Technik auf, mit deren Hilfe „natural language processing“ (NLP), also die Verarbeitung natürlicher Sprache, verbessert werden soll.2 Konkret heißt dies, dass einzelne Wörter im Verhältnis zu allen anderen Wörtern der Suchanfrage bewertet werden. Ziel ist es, dass sich die Suche natürlicher anfühlt, da keine klassischen Suchanfragen aus einzelnen Keywords, sondern ganze Sätze genutzt werden können. Durch die längeren Suchanfragen will der Konzern aus Mountain View, mittels Machine Learning, die eigentliche Suchintention besser verstehen. Bisher suchten Nutzer häufig mit keyword-lastigen Anfragen, bspw. „Ägypten Urlaub Visa Deutschland“. Aus dieser Formulierung wird jedoch nicht deutlich, ob nun Visa für Ägypter oder Deutsche gemeint sind, die in das jeweils andere Land reisen möchten. Künftig sollen Nutzer die ausformulierte Frage stellen, „Brauchen Deutsche ein Visum, um nach Ägypten zu reisen?“, da Google stärker Präpositionen und Syntax zur Ermittlung der Semantik heranziehen wird.

SEOs und Webmaster, die nach wie vor stark keyword-getrieben denken, sollten dies als Weckruf betrachten, dass die Epoche des keyword-basierten Suchmaschinenmarketings endgültig zu Ende geht.

Verschmelzen von Handheld Devices und Voice Search

Das Ansinnen Googles, Nutzern die Ergebnisse zu präsentieren, die ihnen in ihrer konkreten Lebenslage weiterhelfen und nicht bloß die größte Übereinstimmung im Vokabular aufweisen, wurde auch durch das Florida2/Core3-Update vom März und das veröffentlichte Forschungspapier zur Groupwise Scoring Function (GSF) untermauert (mehr zum Florida2/Core3 und zur GSF in unserem Blog-Beitrag hierzu). Hierunter versteht man einem Machine Learning Ansatz, der nicht nur das einzelne Dokument, sondern alle relevanten Dokumente im Web analysiert, um den Sinngehalt besser einzuschätzen. Die Alphabet-Tochter versucht also reale Sprache zu verstehen und durch kontextuelle Informationen das tatsächliche Bedürfnis des Nutzers zu erfassen, um passende Suchergebnisse und Featured Snippets auszuspielen. Der Trend zu längeren Suchanfragen, u.a. befördert durch Voice Search und Smart Speaker, kommt diesem Ansatz hierbei entgegen. Zukünftig wird die Google Suche so ganzheitlicher, da sowohl über Voice, wie auch am Desktop und am Smartphone in ähnlicher Weise gesucht wird, nämlich in natürlicher Sprache, die dem Algorithmus wesentlich mehr Datenpunkte als einzelne Keywords bietet. Dass Google einen ähnlichen Ansatz auch für seine bezahlten Anzeigen verfolgt, ist durch das starke Pushen hin zu Smart Bidding Strategien und weg von klassischem Keyword-Targeting erkennbar.


Was bedeutet das für Webseitenbetreiber und SEOs?

Für Webmaster heißt dies, dass (auch gute) SEO-Texte, in denen bestimmte Schlüsselbegriffe einen gewissen Prozentsatz eines Textes ausmachen kein Weg mehr sind, der zu mehr Sichtbarkeit führt, sondern dass Inhalte stringent auf das Beantworten von Fragestellungen, respektive das Adressieren von Informationsinteressen optimiert werden müssen. Die entscheidende Frage im SEO lautet somit nicht mehr, was der User sucht, sondern weshalb er zur Suche greift. Besonders Onlineshops dürften die Auswirkungen zu spüren bekommen, da zahlreiche Produkttexte für das klassische Ranking optimiert und ohne wirklichen Nutzen sind.


1 Vgl. Nayak 2019, bit.ly/pandu-nayak.

2 Vgl. Devlin & Chang 2018, bit.ly/bert-2018.