Auswahl von Content-Typen in der Suche [Google-Patent]

Im März 2024 veröffentlichte Google LLC das Patent US 11,934,474 B2 mit dem Titel „Selective Presentation of Content Types and Sources in Search“. Entwickelt wurde das Patent von einem Team aus Softwareingenieuren und Datenwissenschaftlern, die darauf abzielen, die Relevanz und Personalisierung von Suchergebnissen weiter zu verbessern.

Das Patent wurde erstellt, um die Art der präsentierten Inhalte und deren Quellen gezielt an die Suchanfrage und das individuelle Nutzerverhalten anzupassen. Dabei werden verschiedene Content-Typen wie Texte, Bilder und Videos sowie Quellen wie Nachrichtenwebsites, Blogs und soziale Medien berücksichtigt.

Das Patent beschreibt ein System, das auf Grundlage von Nutzersignalen wie Klickverhalten, Suchverlauf und Interaktionen mit früheren Suchergebnissen entscheidet, welche Arten von Inhalten und aus welchen Quellen diese stammen sollen.

Ziel ist es, den Nutzern maßgeschneiderte, kontextbezogene Suchergebnisse zu bieten, die sowohl ihre aktuellen Bedürfnisse als auch ihre bisherigen Präferenzen widerspiegeln. Durch die dynamische Anpassung der angezeigten Inhalte soll das System sicherstellen, dass die präsentierten Informationen nicht nur relevant, sondern auch vielfältig und für den jeweiligen Nutzer optimal aufbereitet sind.

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

Das Patent hebt die Bedeutung von Nutzersignalen für die Entscheidung hervor, welche Arten von Inhalten und Quellen in den Suchergebnissen präsentiert werden:

• Klickrate (CTR): Die Klickrate wird verwendet, um zu bestimmen, welche Art von Inhalten (z. B. Text oder Video) und welche Quellen (z. B. Nachrichten oder soziale Medien) für den Nutzer am relevantesten sind. Wenn ein Nutzer oft auf Videos klickt, wird das System mehr Videos anzeigen.
• Nutzerverhalten: Das System analysiert, wie Nutzer auf verschiedene Inhalte und Quellen reagieren. Wenn Nutzer bestimmte Quellen bevorzugen (z. B. Nachrichtenseiten), werden diese Quellen bei ähnlichen Suchanfragen priorisiert.
• Personalisierung: Basierend auf dem individuellen Suchverlauf und den Nutzersignalen zeigt das System spezifische Inhalte an, die auf den Vorlieben des Nutzers basieren, um relevantere Suchergebnisse zu liefern.

Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor

Wie entscheidet das System, welche Art von Inhalten in den Suchergebnissen angezeigt wird?

Das System analysiert Nutzersignale wie das Klickverhalten und den Suchverlauf, um zu bestimmen, welche Arten von Inhalten für den Nutzer am relevantesten sind. Basierend auf diesen Signalen kann das System entscheiden, ob es Text, Bilder, Videos oder eine Kombination dieser Inhalte anzeigt.

Welche Rolle spielt die Klickrate (CTR) bei der Auswahl von Inhalten und Quellen?

Die Klickrate zeigt, wie oft Nutzer auf bestimmte Arten von Inhalten oder Quellen klicken. Wenn ein Nutzer beispielsweise oft auf Videos klickt, wird das System zukünftig mehr Videos für ähnliche Suchanfragen anzeigen.

Wie personalisiert das System die Suchergebnisse?

Das System verwendet Nutzersignale wie den Suchverlauf und die Klickhistorie, um die Ergebnisse zu personalisieren. Es zeigt Inhalte an, die für den Nutzer basierend auf seinen früheren Aktionen am relevantesten sind.

Wie bestimmt das System, welche Quellen in den Suchergebnissen angezeigt werden?

Das System analysiert, welche Quellen (z. B. Nachrichtenseiten, Blogs oder soziale Medien) der Nutzer bevorzugt und zeigt Inhalte von diesen Quellen an, wenn sie als besonders relevant für die Suchanfrage gelten.

Was passiert, wenn der Nutzer sowohl Text- als auch Video-Inhalte gleichermaßen bevorzugt?

Das System kann verschiedene Arten von Inhalten kombinieren und sowohl Text- als auch Video-Ergebnisse anzeigen, um den unterschiedlichen Vorlieben des Nutzers gerecht zu werden und eine umfassendere Antwort auf die Suchanfrage zu bieten.

Wie werden Nutzersignale zur Verbesserung der Suchergebnisse verwendet?

Nutzersignale wie die Klickrate und die Verweildauer auf einer Seite helfen dem System, zu verstehen, welche Arten von Inhalten der Nutzer bevorzugt. Diese Signale werden verwendet, um zukünftige Suchergebnisse besser auf die individuellen Bedürfnisse des Nutzers zuzuschneiden.

Wie beeinflussen frühere Suchanfragen die angezeigten Inhalte?

Das System verwendet frühere Suchanfragen, um den Kontext zu verstehen und die relevantesten Inhalte anzuzeigen. Wenn ein Nutzer häufig nach Videos sucht, wird das System diese Präferenz berücksichtigen und mehr Videos in den Suchergebnissen anzeigen.

Kann das System zwischen verschiedenen Content-Typen wie Nachrichten und sozialen Medien unterscheiden?

Ja, das System kann zwischen verschiedenen Arten von Quellen unterscheiden, wie Nachrichten, Blogs oder sozialen Medien. Abhängig von den Präferenzen des Nutzers und der Art der Suchanfrage zeigt es die relevantesten Quellen an.

Wie hilft das System dabei, dem Nutzer die relevantesten Informationen anzuzeigen?

Das System verwendet Nutzersignale, um die Arten von Inhalten und Quellen auszuwählen, die dem Nutzer am wahrscheinlichsten gefallen und die für seine Suchanfrage am relevantesten sind. Dadurch erhält der Nutzer präzise und personalisierte Suchergebnisse.

Was passiert, wenn keine klaren Nutzersignale vorliegen?

Wenn keine klaren Nutzersignale vorliegen, kann das System allgemeine Rankingfaktoren verwenden, um Inhalte auszuwählen. Es wird versuchen, eine ausgewogene Mischung von Inhalten bereitzustellen, die für die Suchanfrage relevant sind, bis genügend Nutzersignale vorliegen, um die Ergebnisse besser zu personalisieren.

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