![Google über die 2 Arten von Suchanfragen, mit denen es immer noch zu kämpfen hat](/static/1719950773404.87874852664/ee682/intro.png)
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Trotz erheblicher Fortschritte in der künstlichen Intelligenz hat Google weiterhin Probleme mit bestimmten komplexen Suchanfragen, insbesondere mit solchen, die das Wort "not" und Präpositionen enthalten. Elizabeth Tucker, Direktorin und Produktmanagerin bei Google, erörterte diese Probleme in einer kürzlich erschienenen Folge des Podcasts "Search Off The Record" und wies auf die anhaltenden Schwierigkeiten hin, die Absicht der Nutzer mit relevanten Informationen abzugleichen.
Der Kampf mit "Nicht"-Abfragen
Suchanfragen, die das Wort "nicht" enthalten, sind für die Algorithmen von Google besonders problematisch. Tucker erklärte, dass es für die Suchmaschine schwierig ist, zu erkennen, ob "nicht" bestimmte Informationen ausschließen soll oder eine andere semantische Bedeutung hat. Zum Beispiel kann eine Suche wie "Schuhe nicht in China hergestellt" mehrdeutig sein, was zu Problemen bei der Bereitstellung der relevantesten Ergebnisse führt.
Das Problem der Präpositionen
Präpositionen, die Beziehungen zwischen den Wörtern eines Satzes herstellen, bereiten ebenfalls erhebliche Schwierigkeiten. Suchanfragen wie "Restaurants mit Außenbestuhlung" oder "Hotels in Strandnähe" stützen sich auf Präpositionen, um wichtige Informationen zu vermitteln. Die Algorithmen von Google haben oft Schwierigkeiten, diese Beziehungen richtig zu interpretieren, was die Relevanz der Suchergebnisse beeinträchtigt.
Long-Tail-Abfragen
Diese Herausforderungen sind besonders relevant für Long-Tail-Suchanfragen, d. h. hochspezifische Mehrwortsätze, die einen großen Teil des Suchverkehrs ausmachen. Obwohl Long-Tail-Suchbegriffe auf eine hohe Nutzerabsicht hindeuten und in der Regel weniger Konkurrenz haben, kann die Schwierigkeit von Google, komplexe Suchanfragen zu verstehen, ein effektives Ranking für diese Begriffe behindern.
Die Auswirkungen des BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) war für Google ein bedeutender Durchbruch, der das Verständnis komplexer sprachlicher Sachverhalte seit seiner Einführung im Jahr 2019 verbessert hat. BERT hilft Google, den Kontext und die Nuancen von Wörtern in Suchanfragen zu erfassen, aber wie Tucker feststellte, hat es nicht alle Herausforderungen vollständig gelöst.
Googles kontinuierliche Verbesserungsbemühungen
Google arbeitet aktiv daran, den Umgang mit diesen komplexen Suchanfragen zu verbessern, auch wenn Tucker zugab, dass es sich dabei noch um eine laufende Arbeit handelt. Die laufenden Investitionen des Suchmaschinenriesen in die Verarbeitung natürlicher Sprache und in KI-gesteuerte Technologien zielen darauf ab, das Verständnis zu verbessern und relevantere Suchergebnisse zu liefern.
Auswirkungen für SEO-Fachleute
SEO-Fachleute und Website-Besitzer können mehrere Schritte unternehmen, um sich an diese Herausforderungen anzupassen:
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Klarheit und Spezifität: Stellen Sie sicher, dass der Inhalt klar und spezifisch ist und die Beziehungen zwischen Schlüsselkonzepten und -sätzen effektiv vermittelt werden.
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Strukturierte Daten: Verwenden Sie strukturierte Daten und technische SEO-Best-Practices, damit Suchmaschinen den Inhalt besser analysieren und verstehen können.
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Leistung überwachen: Behalten Sie den Suchverkehr und die Platzierungen für komplexe Suchanfragen im Auge und passen Sie Ihre Strategien an, wenn Unstimmigkeiten oder Rückgänge zu beobachten sind.
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Bleiben Sie auf dem Laufenden: Bleiben Sie mit den Fortschritten von Google im Bereich des natürlichen Sprachverständnisses auf dem Laufenden und passen Sie sich an, wenn neue Algorithmen und Technologien eingeführt werden.
Schlussfolgerung
Obwohl BERT und andere Fortschritte die Fähigkeit von Google, die Absichten der Nutzer zu verstehen, erheblich verbessert haben, steht die Suchmaschine bei bestimmten komplexen Suchanfragen immer noch vor Herausforderungen. Da Google seine Algorithmen weiter verfeinert, müssen sich SEO-Experten auf klare, spezifische Inhalte und technische Best Practices konzentrieren, um sicherzustellen, dass ihre Inhalte effektiv analysiert und eingestuft werden.