Antworten auf Suchanfragen im Ranking bewerten [Google-Patent]

Im April 2018 veröffentlichte Google Inc. das Patent US 9,940,367 B1 mit dem Titel „Scoring Candidate Answer Passages“. Die Erfinder Steven D. Baker und Srinivasan Venkatachary entwickelten dieses Patent, um die Qualität und Relevanz von Antwortpassagen auf Suchanfragen zu verbessern. Das Ziel des Patents ist es, mithilfe von maschinellem Lernen und verschiedenen Bewertungsmechanismen die besten Abschnitte aus Texten zu identifizieren, die als passende Antworten auf Nutzeranfragen dienen.

Dieses System analysiert Passagen aus verschiedenen Ressourcen, vergleicht deren Eignung als Antwort und nutzt Nutzersignale, um die Qualität der Ergebnisse weiter zu optimieren. So sollen Nutzer schnell präzise und relevante Antworten auf ihre Suchanfragen erhalten.

Das Patent beschreibt ein Verfahren, bei dem das System Abschnitte aus Texten extrahiert und bewertet, um die relevanteste Antwort auf eine Nutzeranfrage zu finden. Dazu vergleicht das System, wie gut die Passagen zu den Suchbegriffen passen, und bewertet sie anhand mehrerer Faktoren wie der Position im Text, der Struktur oder der Sprache der Antwort. Indem Nutzersignale wie das Klickverhalten einbezogen werden, lernt das System, welche Passagen von Nutzern bevorzugt werden, und optimiert so kontinuierlich die Qualität der Suchergebnisse.

Beachte, dass eine Patentanmeldung nicht zwangsläufig bedeutet, dass die beschriebenen Methoden genau so im Google-Ranking umgesetzt werden. Dennoch liefern Google-Patente wertvolle Einblicke in die Themen, mit denen sich die Entwickler befassen, und geben wichtige Hinweise darauf, welche Faktoren für das Suchmaschinenranking relevant sein könnten.

Wichtige Aussagen zu Nutzersignalen als Rankingfaktor

• Klick- und Auswahlverhalten: Das System verwendet Nutzersignale wie Klickverhalten und die Auswahl von Suchergebnissen, um die Relevanz von Antwortpassagen zu bestimmen. Diese Nutzersignale fließen in das Ranking der Ergebnisse ein.
• Antwortbewertung basierend auf Nutzersignalen: Das System bewertet nicht nur, wie gut eine Passage zu einer Suchanfrage passt, sondern auch, wie gut frühere Nutzer auf ähnliche Passagen reagiert haben. Diese Informationen helfen dabei, die besten Antworten basierend auf den Aktionen der Nutzer (wie Klicks) zu identifizieren.
• Kombination von unabhängigen und abhängigen Signalen: Das System kombiniert sowohl query-abhängige Signale (wie die Übereinstimmung von Suchbegriffen mit Passagen) als auch query-unabhängige Signale (wie die Qualität der Quelle oder die Position der Passage im Dokument), um die bestmögliche Antwort zu finden.

Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor

Wie verwendet das System Klickdaten, um die Qualität von Antwortpassagen zu bewerten?

Das System analysiert, welche Antwortpassagen von Nutzern häufiger ausgewählt oder angeklickt werden. Diese Daten fließen in das Ranking ein, sodass häufig angeklickte Passagen als relevanter eingestuft werden.

Welche Rolle spielen query-abhängige und query-unabhängige Signale bei der Bewertung von Passagen?

Query-abhängige Signale beziehen sich auf die Übereinstimmung der Passage mit den Suchbegriffen, während query-unabhängige Signale Faktoren wie die Position im Dokument oder die allgemeine Qualität der Quelle berücksichtigen. Beide Signale werden kombiniert, um die beste Antwort zu ermitteln.

Wie hilft das Nutzerverhalten dabei, die Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern?

Durch die Analyse von Nutzersignalen wie Klicks und dem Verweilen auf bestimmten Seiten kann das System besser verstehen, welche Passagen von Nutzern als relevant angesehen werden, und diese in Zukunft höher ranken.

Wie bestimmt das System, ob eine Passage eine gute Antwort auf eine Frage ist?

Das System verwendet verschiedene Signale, um die Relevanz einer Passage zu bewerten, einschließlich der Übereinstimmung mit der Frage, der Position im Dokument und der Reaktionen früherer Nutzer auf ähnliche Passagen.

Können Nutzer die Qualität der Suchergebnisse durch ihr Verhalten beeinflussen?

Ja, durch Klicks und andere Aktionen beeinflussen die Nutzer die Bewertung und das Ranking von Passagen. Das System lernt aus diesen Signalen, um zukünftige Suchergebnisse zu verbessern.

Wie unterscheidet das System zwischen guten und schlechten Antwortpassagen?

Das System verwendet eine Kombination aus query-abhängigen Signalen (wie der Übereinstimmung der Begriffe) und query-unabhängigen Signalen (wie der allgemeinen Qualität der Quelle), um zu bestimmen, welche Passagen die besten Antworten liefern.

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Die Erkenntnisse aus dem Google-Patent unterstreichen die entscheidende Rolle von Nutzersignalen für das Ranking. Lass uns gemeinsam schauen, wie diese Informationen deine SEO-Strategie (oder die deiner Kunden) transformieren können.

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• Individuelle Anpassung: Jede Suchanfrage wird sorgfältig auf dein spezifisches Projekt (oder das deiner Kunden) und die relevanten Keywords abgestimmt.
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