Dokumentranking basierend auf Nutzerdaten [Google-Patent]

Im September 2016 veröffentlichte Google Inc. das Patent US 9,436,742 B1 mit dem Titel „Ranking Search Result Documents Based on User Attributes“. Die Erfinder des Patents, darunter Moustafa Hammad, Dandapani Sivakumar, und Pranav Kumar Tiwari, entwickelten ein System, das die Suchergebnisse basierend auf den Attributen der Nutzer dynamisch anpasst.

Ziel dieses Patents ist es, Suchergebnisse relevanter für den jeweiligen Nutzer zu machen, indem die Interaktionen von Nutzern mit ähnlichen Attributen analysiert werden. Das System berücksichtigt Informationen wie den geografischen Standort, den Gerätetyp oder frühere Nutzungsgewohnheiten, um besser vorherzusagen, welche Suchergebnisse für einen bestimmten Nutzer am nützlichsten sind.

Das Patent beschreibt, wie ein „Bias-Maß“ ermittelt wird, das angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Nutzer mit einem Dokument interagiert, basierend auf den Erfahrungen anderer Nutzer mit ähnlichen Attributen. Indem das System diese Daten analysiert, kann es das Ranking von Suchergebnissen für verschiedene Nutzer dynamisch anpassen und so für eine personalisierte und relevante Sucherfahrung sorgen.

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

• Nutzerattribute und Interaktionen: Das Patent beschreibt, wie Nutzersignale, wie etwa Klicks und Interaktionen mit bestimmten Dokumenten, analysiert werden, um ein „Bias-Maß“ zu bestimmen. Dieses Maß gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Nutzer mit einem Dokument interagiert, basierend auf ähnlichen Attributen anderer Nutzer.
• Bias-Maß: Das Bias-Maß wird berechnet, indem die Interaktionen von Nutzern mit bestimmten Attributen mit denen von Nutzern ohne diese Attribute verglichen werden. Wenn Nutzer mit bestimmten Attributen häufiger auf ein Dokument klicken, wird dieses Dokument im Ranking aufgewertet.
• Dynamische Anpassung des Rankings: Basierend auf den Nutzersignalen und den Bias-Maßen wird das Ranking der Suchergebnisse dynamisch angepasst, um relevantere Ergebnisse für den jeweiligen Nutzer bereitzustellen.

Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor

Wie beeinflussen Nutzerattribute das Ranking von Suchergebnissen?

Nutzerattribute, die auf früheren Interaktionen basieren, helfen dabei, die Relevanz von Dokumenten für einen bestimmten Nutzer zu bestimmen. Wenn ähnliche Nutzer ein bestimmtes Dokument bevorzugen, wird dieses Dokument im Ranking höher eingestuft.

Was ist ein Bias-Maß und wie wird es verwendet?

Ein Bias-Maß gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Nutzer mit einem Dokument interagiert, basierend auf den Interaktionen anderer Nutzer mit ähnlichen Attributen. Ein höheres Bias-Maß deutet auf eine stärkere Relevanz hin.

Wie nutzt das System Nutzersignale, um das Ranking anzupassen?

Das System analysiert die Interaktionen von Nutzern mit bestimmten Attributen und verwendet diese Daten, um die Relevanz von Suchergebnissen zu bestimmen. Wenn viele Nutzer mit ähnlichen Attributen ein Dokument anklicken, wird dieses Dokument für zukünftige Nutzer mit denselben Attributen höher bewertet.

Wie unterscheidet das System zwischen verschiedenen Nutzersignalen?

Das System vergleicht die Interaktionen von Nutzern mit bestimmten Attributen (z. B. Standort, Gerätetyp) mit den Interaktionen von Nutzern ohne diese Attribute, um die Relevanz der Dokumente zu ermitteln.

Wie werden Bias-Maße im Ranking-System verwendet?

Bias-Maße fließen in die Berechnung des Gesamtrankings eines Dokuments ein. Dokumente mit höheren Bias-Maßen für die Nutzerattribute des Suchenden werden bevorzugt angezeigt.

Können Nutzersignale dazu führen, dass ein Dokument im Ranking sinkt?

Ja, wenn das Bias-Maß zeigt, dass Nutzer mit ähnlichen Attributen weniger mit einem Dokument interagieren, kann das Ranking des Dokuments entsprechend herabgestuft werden.

Welche Rolle spielt die Vielfalt der Nutzerinteraktionen?

Das System berücksichtigt eine Vielzahl von Nutzerinteraktionen, um zu bestimmen, welche Dokumente für welche Nutzerattribute am relevantesten sind. Dadurch wird das Ranking für verschiedene Nutzertypen optimiert.

Was passiert, wenn für ein Dokument keine Nutzerinteraktionen vorliegen?

In solchen Fällen wird das Dokument basierend auf allgemeinen Rankingfaktoren bewertet, bis genügend Nutzersignale gesammelt wurden, um spezifische Bias-Maße zu berechnen.

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