Google-Suche: Die Pläne für die Zukunft

von Nicole Treipl
07.11.2018
Personalisierung durch AI gestützte Google-Suche.

Seit Google vor zwanzig Jahren seine Mission formuliert hat, hat sich diese kein bisschen verändert:

«to organize the world’s information and make it universally accessible and useful.»

Mission Statement | Google

Was hingegen dauernd kleineren und grösseren Änderungen ausgesetzt ist, sind die Wege und Mittel, mit denen die Suchmaschine die Suchanfragen der Nutzer interpretiert, um die Informationen dieser Welt zu organisieren und allgemein zugänglich und nutzbar zu machen.

Dank unaufhörlichem technischem Fortschritt und dem inzwischen omnipräsenten Einsatz von Artificial Intelligence AI, hat Google mittlerweile die Fähigkeit entwickelt, die dahinter liegenden Konzepte von Suchanfragen zu ergründen. Google versteht das Suchinteresse der Nutzer besser denn je.

Die Suchmaschine erkennt nunmehr nicht Worte alleine. Mit der Technik des ,Neural Embeddings’ kann Google Spracheingaben semantisch treffender interpretieren. Das daran anschliessende ,Neural Matching’ vermag so die Suchanfragen der Nutzer mit noch grösserer Relevanz mit Inhalten für die Search Engine Result Page (SERP) zu verknüpfen.

Die AI gestützte Google-Suche kann jedoch noch mehr. Die Suchmaschine trifft immer bessere Vorhersagen über das Nutzerverhalten und kann so selbst Suchanfragen antizipieren und relevante Inhalte dazu anbieten, die vom Nutzer noch gar nicht aktiv gesucht werden.

Google’s angekündigte Veränderungen

Im Rahmen seines zwanzigjährigen Bestehens kündigt nun die Suchmaschine gleich drei grosse Veränderungen der Google-Suche an, die wegweisend für die Suchmaschinenoptimierung der Zukunft sein werden. Alle stehen direkt mit den Fortschritten im Bereich der AI und der Spracherkennung in Zusammenhang und gehen mit dem verbesserten Verständnis der Suchmaschine für die Suchintention der Nutzer einher.

Inhalte dieses Artikels:

Google-Suche fortsetzen: Journeys statt Suchresultate

Die Interessen der Nutzer entwickeln sich oftmals über längere Zeitperioden und führen meist zu zahlreichen Suchanfragen; sei es um neu verfügbare Informationen zu erschliessen oder Themen tiefer zu ergründen.

Eine erste Veränderung der Google-Suche betrifft daher die dynamische Reorganisation der Suchergebnisse, die Suchinteressen auch hinsichtlich ihrer relevanten Unterthemen schneller zu erfassen ermöglicht. Das ist für den Nutzer besonders dann von Vorteil, wenn sein Suchinteresse in Zusammenhang mit einem ihm noch nicht vertrauten Thema erfolgt und noch nicht klar ist, wohin seine Reise eigentlich geht.

Die Google-Suche wird des Weiteren durch Aktivitätskärtchen (activity cards) aufgewertet werden. Die Suchmaschine möchte hier den Nutzer beim Wiederaufgreifen seines – bewusst oder unbewusst pausierten – Suchinteresses unterstützen. Aktivitätskärtchen ermöglichen dem Nutzer besuchte Seiten zu einem bereits verwendeten Suchbegriff zurückzuverfolgen und bieten zusätzlich neue passende Inhalte an.

Mit Sammlungen (collections) bietet die Google-Suche in Zukunft eine weitere Möglichkeit, Suchresultate dynamisch an einem Ort zu organisieren. Das hilft dem Nutzer, den Überblick über die gefundenen Inhalte zu bewahren und mühelos zu diesen zurückzukehren.

Diese AI getriebenen Veränderungen erfassen auch den Knowledge-Graph, der hierfür neu mit einem zusätzlichen Layer bestückt wird. Nebst Verknüpfungen zwischen Menschen, Orten, Dingen und Fakten werden neu auch umfassende thematische User Experiences verknüpft, die keine Fragen offen lassen sollen. Der neue thematische Layer des Knowledge-Graphs entsteht aus der Analyse aller Inhalte des Webs zu einem bestimmten Thema, bei dem auch die Unterthemen und deren wichtigsten Inhalte (z.B. Blog-Artikel, Videos, etc.) identifiziert werden.

Google Discover: Die Welt entdecken statt zu erfragen.

Google will bereits in den nächsten Wochen Google Discover ausrollen, den Nachfolger von Google Feed, der im Dezember 2016 mit grossem Erfolg eingeführt wurde. Der Dienst will den Nutzer in seiner Search Experience besser dabei unterstützen, seine Interessen zu explorieren und relevante Inhalte zu entdecken  – selbst dann, wenn er noch gar keine konkrete Suchanfrage beabsichtigt.

Google ermittelt hierfür, wie sich der Suchverlauf zu einem Suchinteresse mit der Zeit entwickelt und kann im AI gestützten Feed das Ausmass des Interesses erkennen, das für den Nutzer mit dem Thema einhergeht, wie gut dieser mit dem Thema bewandert ist und selbst wie sich sein Interesse mit der Zeit verändert.

Eine weitere Veränderung betrifft die Art und Weise, wie Google Discover die Neuwertigkeit von Inhalten bewertet. Content wird neu nicht in Abhängigkeit seines Publikationsdatums gewertet, sondern im Zusammenhang mit dem Neuwert, den er für den jeweiligen Nutzer und seine Suchanfrage bietet. Einzigartiger und relevanter Content gewinnt hier das Potential, zeitlos zu werden.

Google Bilder: Visuelle Erlebnisse statt Leseerlebnisse

Textbasierte Suchresultate standen am Anfang der Suchmaschine. Seit Google jedoch im Jahre 2000 in Zusammenhang mit den Grammy Awards das intensive Suchinteresse für das grüne Kleid von Jennifer Lopez festgestellt hat, wird die SERP immer mehr von visuell aufbereiteten Informationen populiert. Visuelle Inhalte sind schnell, intuitiv und bieten zudem starke emotionale Erlebnisse.

Die Fortschritte im Bereich des maschinellen Sehens haben in den letzten Jahren zur Generalrevision der Google Bilder-Suche geführt. Die Suchmaschine kann derweilen Bilder mit der alleinigen Analyse der Pixel identifizieren, also ohne hierfür auf die verwendeten Wörter im Kontext der Webseite zurückgreifen zu müssen.

Die Suchmaschine priorisiert in der Bildersuche neuere Inhalte sowie solche, bei denen ein Bild selbst prominenter Bestandteil der Zielseite ist. Hierfür werden Bilder neu mit kontextuellen Informationen angereichert, die dem Leser eine schnelle Einschätzung der damit verknüpften Zielseite ermöglichen.

Mit AMP Stories hat Google schon zu Jahresbeginn eine Open Source Bibliothek bereitgestellt, mit der Website-Betreiber auf einfache Weise bild- und videobasierte Stories veröffentlichen können. AMP-Stories finden ebenso Eingang in die so aufgewertete Bilder-Suche der Suchmaschine.

Angesagte Videos (featured videos) entstehen aus der Erkenntnis, dass Videos zwar sehr nützlich sein können, um neue Themen zu explorieren, dass es aber ungleich schwerer ist, weitere relevante Videos zum gleichen Suchinteresse ausfindig zu machen.

Dank AI kann Google neu selbst Inhalte von Videos interpretieren und daraus ein fundiertes und ganzheitliches Verständnis für die zugrunde liegenden Themen entwickeln. Dies ermöglicht dem Nutzer mehr relevante Videos zu entdecken, die zu seinem eigentlichen Suchinteresse passen. Auch hier kann der Nutzer nun seinen Suchverlauf visuell und damit intuitiver weiterentwickeln.

Diese neuen visuellen Kompetenzen der Suchmaschine erscheinen besonders bei Google Lens als bahnbrechend und aussichtsreich. Google bietet hier gewissermassen die Möglichkeit, die Welt via Smartphone photographisch auszukundschaften. Die Suchmaschine interpretiert die entstandenen Bilder und liefert dem Nutzer Antworten in real-time. Bedenkt man auch den Vormarsch von Voice Assistenten und Voice Search, scheinen Lesekompetenzen immer weniger zum Skillset der digitalen Welt zu passen.

Für die Google-Suche der Zukunft optimieren

In der Gesamtschau wird evident, wie künstliche Intelligenz Google den Weg zu immer personalisierteren Search Experiences ebnet. Jeder Nutzer darf immer mehr sein eigenes Google in Anspruch nehmen. Und je mehr er die Google-Suche für seine Navigation des digitalen Raumes verwendet (und so trainiert), desto besser wird sich die Suchmaschine an seine Bedürfnisse anpassen.

Google demonstriert dies auf’s Beste mit dem neuen Fokus auf Journeys und der entwickelten Fähigkeit,  die Fortsetzung der Suchinteressen der Nutzer zu ,erahnen’. Die Grenzen zwischen realer und digitaler Welt schwinden zeitgleich weiter.

Wie sieht eine erfolgsversprechende Suchmaschinenoptimierung vor dem Hintergrund dieser grossen Veränderungen aus?

Suchmaschinenoptimierung: Maschine vs. Mensch

Einen tiefen Einblick in die Funktionsweise der Suchmaschine bietet Google in seinen Rater Guidelines. Jede Veränderung, die Google am Algorithmus vornimmt, wird hier mit Tests von realen Menschen, den Raters, evaluiert und bewertet.

Die Frage liegt nahe, weshalb trotz bahnbrechender Erfolge der AI Google letztlich immer noch auf Menschen für diese kritische Bewertung zurückgreift. Wie erklärt sich das?

Innerhalb der Google-Welt werden AI und Maschine nicht als Konkurrenten begriffen, sondern als Partner mit sehr unterschiedlichen Fähigkeiten. Maschinen können selbst bei sehr grossen Datenquellen Muster identifizieren und Einsichten bieten, die ohne maschinelle Unterstützung für uns Menschen unzugänglich wären. Der Maschine bleibt jedoch die menschliche Fähigkeit verwehrt, diese Muster nach Relevanz und menschlicher Verwertbarkeit zu selegieren und anzuwenden.

In Anbetracht der zunehmenden Datenflut werden daher der Erfolg von Digital Marketing und Suchmaschinenoptimierung in Zukunft wesentlich davon abhängen, wie gut dieser maschinelle Mehrwert in die Daten-Analyse Eingang findet und für relevante und fokussierte Kommunikationsstrategien integriert werden kann.

Diene der Google-Mission, diene dem Nutzer

Überschaut man das unveränderte Google Mission Statement mit Hilfe der Rater Guidelines, werden die zwei Dimensionen der Suchmaschinenoptimierung augenfällig. Es gibt Nutzer, die Google ihr Suchinteresse anhand von Schlüsselwörtern kundtun; und es gibt Publisher und Werbetreibende, die Content-Angebote bereitstellen.

Aus dieser Perspektive optimiert Google für die Vermittlung zwischen Nachfrage und Angebot und zeichnet sich dadurch aus, dass es jeweils die besten und relevantesten Inhalte für den Nutzer bereitstellt. Jede Suchmaschinenoptimierung beginnt daher zwangsläufig mit der Feststellung der Nachfrage der Nutzer und der Ergründung der zugrunde liegenden Intentionen seiner Suche.

Ein besonders empfehlenswerter Ansatz, den Google hierfür anbietet, sind die Micro Moments. Im Blog-Beitrag Die 4 Micro-Moments von Google-Suchabfragen hat Walter Schärer bereits den Zusammenhang zwischen Micro Moments, der Google-Suche und die Implikationen für die Suchmaschinenoptimierung beschrieben. Micro Moments gelten als der ,new battleground for brands’, weil sie Werbetreibenden helfen, die Intentionen des Nutzers und den situativen Kontext seiner Suche effizient zu verstehen und für die Ansprache zu modellieren.

Google hat die 4 Micro Moments aus dem Konzept des Zero Moment of Truth entwickelt. Der Moment of Truth umschreibt den Moment, in dem ein Nutzer mit einem Angebot interagiert und sich dazu entschliesst, es in Anspruch zu nehmen – oder eben nicht. Mit dem Konzept der Micro Moments verschiebt Google den Fokus auf die Antizipation der Suchinteressen der Nutzer und darauf, wie Werbetreibende diese bedienen sollten, um ihren Moment of Truth zu gewinnen. Inhalte müssen für die Nutzer relevant sein und zur richtigen Zeit, am richtigen Ort schnell und attraktiv bereitgestellt werden.

Optimierungen für die Suchmaschine werden so nicht obsolet; vielmehr werden sie in den exklusiven Dienst des Nutzers und potenziellen Kunden gestellt. Was den Nutzer nicht interessiert, ist auch für Google nicht von sonderlichem Interesse – egal wie gut es für die Suchmaschine optimiert wurde. Mit Google’s eigenen Worten: ,represent the user’.

Die erfolgreiche Suchmaschinenoptimierung beschäftigt sich daher zuerst mit der Selektion der wertvollsten Micro Moments der Nutzer, die man erreichen und ansprechen will. Auf dieser Basis und gleich einer zyklischen Ökonomie werden danach Inhalte kreiert, die für potenzielle Kunden und Unternehmen gleichermassen relevant sind. Für den interessierten Leser geben Raphael Bienz und Walter Schärer einen tiefergehenden Einblick warum Content-Marketing an möglichst guten Inhalten interessiert ist.

Schlüsselfaktor Daten

Die quasi Partnerschaft zwischen Maschine und Mensch findet am besten auf der Grundlage einer strategisch angelegten Nutzung von Daten statt. Performante Search Experiences bauen auf kanalübergreifende Nutzerdaten, die möglichst alle relevanten Touchpoints der Customer Journey mit einschliessen. Je besser die Intentionen der Nutzer nachvollzogen werden können, desto besser können diese in der Bereitstellung von Content bedient werden.

Im besten Fall werden die gesammelten Daten in eine gemeinsame Datenansicht aggregiert und für die gesamtheitliche Planung und Überwachung der Marketingaktivitäten strukturiert und ausgerichtet.

Schliesslich sollte man die Suchmaschine wann immer möglich dabei unterstützen, die bereitgestellten Inhalte zu interpretieren. Strukturierte Daten sind ein Beispiel dafür, wie Google gerade solche Auszeichnungen mit Rich Snippets belohnen kann, weil sie Schlüsselinformationen schnell und einfach vermitteln.

What’s next?

Es ist erstaunlich, was nach zwanzig Jahren Google-Suche wie selbstverständlich zu den Herausforderungen einer erfolgreichen Suchmaschinenoptimierung gehört, ohne dass die eigentliche Mission sich im Mindesten verändert hat.

Es ist darüber hinaus eine inspirierende Aussicht, künftig Maschinen dafür trainieren zu können, unsere ureigensten menschlichen sowie persönlichen Bedürfnisse und Sehnsüchte auf’s Beste zu bedienen und zu assistieren.

Wir empfehlen Ihnen, auf eine holistische Datenansicht Ihrer Kunden hinzuarbeiten und dabei sowohl digitale als auch analoge Datenquellen zu erschliessen. Selbst Nutzerbefragungen sind hierfür empfehlenswert, weil sie direkte Einblicke in die Handlungsmotivationen der Menschen und ihrem Verhalten ermöglichen.

Mit einer zusätzlichen Analyse der Micro Moments haben Sie eine sehr gute Grundlage für die Suchmaschinenoptimierung und dem Digital Marketing der Zukunft geschaffen. Wir unterstützen Sie gerne bei jedem dieser Arbeitsschritte.

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