Im Oktober 2013 veröffentlichte Google Inc. das Patent US 8,554,759 B1 mit dem Titel „Selection of Documents to Place in Search Index“. Die Erfinder Thomas M. Annau, Charles Garrett, Sharmila Subramaniam und weitere entwickelten dieses Patent, um das Verfahren zur Auswahl von Dokumenten für Googles Suchindex zu optimieren.
Ziel dieses Systems ist es, die Relevanz der indexierten Dokumente zu maximieren, indem sie anhand eines „Utility Scores“ bewertet werden. Dieser Score gibt an, wie nützlich ein Dokument für Nutzeranfragen sein könnte. Durch diesen Ansatz soll sichergestellt werden, dass nur die relevantesten und nützlichsten Dokumente in den Suchindex aufgenommen werden, um die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern.
Das Patent beschreibt ein System, das Daten über Nutzerinteraktionen analysiert und auswertet. Dazu gehören unter anderem Klicks und die Auswahl von Suchergebnissen. Anhand dieser Daten wird für jedes Dokument ein Nutzenwert berechnet, der dann darüber entscheidet, ob ein Dokument in den Suchindex aufgenommen wird. Dieses System ermöglicht es Google, die Suchergebnisse kontinuierlich zu verfeinern, indem es sicherstellt, dass die wertvollsten Inhalte für zukünftige Suchanfragen verfügbar 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
- Nutzerinteraktionen (Klicks und Auswahl): Das System verwendet Informationen darüber, wie oft ein Dokument von Nutzern ausgewählt oder angeklickt wurde, um dessen Nützlichkeit zu bewerten. Diese Nutzersignale fließen in die Berechnung des „Utility Scores“ ein, der bestimmt, ob das Dokument in den Index aufgenommen wird.
- Kombination von Auswahl- und Impressionsdaten: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Dokument als Suchergebnis angezeigt wird oder angeklickt wird, wird als Signal genutzt, um zu bewerten, wie relevant ein Dokument für zukünftige Suchanfragen sein könnte.
- Historische Suchprotokolle: Das System analysiert historische Daten, um zu ermitteln, welche Dokumente in der Vergangenheit gut funktioniert haben, und nutzt diese Informationen, um zukünftige Entscheidungen über die Indexierung zu treffen.
Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor
Wie beeinflussen Nutzersignale die Auswahl von Dokumenten für den Suchindex?
Das System verwendet Nutzersignale wie Klicks und die Häufigkeit, mit der Dokumente ausgewählt werden, um zu bestimmen, ob ein Dokument wertvoll genug ist, um in den Suchindex aufgenommen zu werden.
Was ist ein „Utility Score“ und wie wird er berechnet?
Der „Utility Score“ bewertet die Nützlichkeit eines Dokuments basierend auf Nutzersignalen wie der Wahrscheinlichkeit, dass es von Nutzern ausgewählt wird. Dieser Score hilft, die relevantesten Dokumente für den Suchindex zu identifizieren.
Wie wird das Klickverhalten in die Entscheidung zur Indexierung einbezogen?
Das System sammelt Daten darüber, wie oft Nutzer auf ein bestimmtes Dokument klicken. Diese Daten fließen in die Berechnung des „Utility Scores“ ein, der bestimmt, ob das Dokument in den Index aufgenommen wird.
Welche Rolle spielen historische Daten bei der Bewertung von Dokumenten?
Historische Daten, wie frühere Klicks oder Impressions, werden verwendet, um vorherzusagen, wie gut ein Dokument in Zukunft als Suchergebnis funktionieren könnte. Diese Daten helfen, die langfristige Relevanz eines Dokuments zu bewerten.
Kann ein Dokument aus dem Index entfernt werden, wenn es schlechte Nutzersignale erhält?
Ja, wenn ein Dokument wiederholt niedrige Nutzersignale (z.B. geringe Klickrate) erhält, kann es aus dem Suchindex entfernt werden, um Platz für relevantere Dokumente zu schaffen.
Wie trägt die Anzahl der Impressions zur Bewertung eines Dokuments bei?
Die Anzahl der Impressions, also wie oft ein Dokument als Suchergebnis angezeigt wird, ist ein weiteres Signal, das zur Berechnung des „Utility Scores“ verwendet wird. Es hilft, die Sichtbarkeit und potenzielle Nützlichkeit eines Dokuments zu bewerten.
Was passiert, wenn ein Dokument selten ausgewählt wird?
Dokumente, die selten ausgewählt werden, erhalten einen niedrigeren „Utility Score“ und haben eine geringere Chance, im Suchindex zu bleiben oder aufgenommen zu werden.
Wie berücksichtigt das System die „Frische“ eines Dokuments bei der Bewertung?
Das System bewertet, ob ein Dokument aktuell ist und mit der Live-Version im Web übereinstimmt. Diese Aktualität kann sich positiv auf den „Utility Score“ und die Indexierungsentscheidung auswirken.
Was sind die wichtigsten Faktoren, die den „Utility Score“ beeinflussen?
Die wichtigsten Faktoren sind Klickdaten, Impressions, historische Leistung und die Relevanz eines Dokuments für häufige Suchanfragen.
Kann ein Dokument, das zuvor schlecht abgeschnitten hat, später wieder in den Index aufgenommen werden?
Ja, wenn sich die Leistung eines Dokuments verbessert oder es plötzlich relevanter wird, kann es wieder in den Index aufgenommen werden.
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