OPTIMIERUNG FÜR SUCHMASCHINEN

Damit stellt sich die Frage: Wie kann Google sicherstellen, auf nie gestellte Suchanfragen die richtigen (besser: relevanten) Ergebnisse zu liefern? Seit 2016 der Wechsel von “Mobile First” hin zu “Artificial Intelligence first” eingeläutet wurde, lässt sich im Google Algorithmus eine zunehmende Dominanz des User-Intents, also der tatsächlichen Suchabsichten im Einzelfall beobachten. Ein mehr oder weniger neuer Player auf dem Feld der SEO, der neben dem Fokus auf die Qualität des Inhalts – und natürlich der Art und ­Weise, wie Google diesen bewertet – mehr und mehr an Bedeutung gewinnt. Das Sammeln und Auswerten von User Signalen und das anschließende (neue) Eintakten der relevanten Ergebnisse würde man allerdings eher als “Machine Learning” bezeichnen. Das allein ist nicht wirklich neu und auch nicht zwangsweise bereits als “künstliche Intelligenz” zu bezeichnen. Intelligent wird es dann, wenn der Algorithmus aus User Signals (Benutzer Signale) schlüssige User Intents (Benutzer Absichten) herleiten kann und damit dann bspw. auch in der Lage wäre, nie gestellte Suchanfragen mit relevanten Ergebnissen zu befeuern. Und genau dahin bewegen wir uns bereits seit dem Jahr 2016 – eine Zeit, in der man sich in Europa und Deutschland das ganze Jahr mit der Datenschutzgrundverordnung beschäftigt hat… Naja, anderes Thema.

Mit der Einführung von Algorithmen auf Basis von künstlicher Intelligenz erkennt Google nun nicht nur die Absicht eines Users, sondern ist auch in der Lage den Content der jeweiligen Ziel-Webseite gänzlich neu zu lesen. Experten rund um die Optimierung für Suchmaschinen werden zukünftig nicht mehr drum herum kommen, ihren Besuchern ganzheitliche Inhalte (sogenannten holistischen Content) zur Verfügung zu stellen. In der Computerlinguistik ist hier die Rede von “Entitäten”. Das plumpe Keyword “Stuffing” hat also tatsächlich (endlich) ausgedient.

Ein Blick in die Zukunft: Mit der Einführung von Suchalgorithmen, die auf künstlicher Intelligenz beruhen, werden SEOs und Webdesigner gezwungen sein, gleiche oder ähnliche Werkzeuge anzuwenden. Das Ergebnis wären künstlich optimierte oder eigens für jede Suchabfrage hergestellte Inhalte. Der menschliche Einfluss auf den bereitgestellten Content oder auch auf den Aufbau der Webseite als solches würde dabei zunehmend abnehmen. Die eine Webseite mit dem einen Inhalt gäbe es so nicht mehr. Ihre neue, nun KI-gesteuerte Webseite passt ihren Aufbau, ihren Inhalt und alle User Intent-Signale, die sie verarbeiten kann, ganz automatisch für jede einzelne Suchabfrage an und liefert damit (in der Theorie) nahezu 100% Relevanz für jede Suchabfrage. Damit wäre Ihnen (in der Zukunft) der erste Platz der Google Suchergebnisse (Stand heute) sicher.

Ein Selbsttest: Die Wahrscheinlichkeit, dass Ihnen irgendeine Seite bereits einen künstlich generierten Text “untergejubelt” hat, ist groß. Gut möglich, dass es Ihnen gar nicht aufgefallen ist. Ich kann sie aber beruhigen – dieser Text hier ist in meinem eigenen Kopf entstanden und wurde durch meine eigenen Finger eingetippt. Auf das völlig unsinnige und unpassende Wort “Nussschale”, das in keinerlei Zusammenhang mit diesem Text steht, würde keine künstliche Intelligenz kommen. Oder doch? Oder ist das bereits die nächste Stufe bei der Generierung von künstlichen Inhalten? Das bewusste/intelligente Streuen von Signalen dieser Art. Oder spielt das evtl. gar keine Rolle? Inhalte (und somit auch die Google Suchergebnisse) sollten/müssen so relevant und hochwertig sein wie nur irgendwie möglich. Welche Rolle spielt es dabei, ob der Content künstlich oder von Menschenhand erzeugt wurde?

Machine Learning und künstliche Intelligenz versetzt Google in die Lage, hinter einem nackten Keyword eine konkrete Absicht des Users zu erkennen. Und das nicht nur bei den altbekannten, klassischen Longtail-Keywords. Nach diesem Prinzip sollten Sie schon bei der Keywordrecherche vorgehen. Stellen Sie sich bei der Optimierung für Suchmaschinen also immer auch die Frage nach der tatsächlichen Absicht, die sich hinter einem Keyword verbirgt. Einfaches Beispiel: Unterscheiden Sie zwischen Anfragen, die nach Inspirationen oder nach echtem Kaufinteresse suchen. Damit decken Sie die tatsächliche Intention der Suchabfrage auf und können zielgenau auf die Bedürfnisse Ihrer User eingehen.