Im Juni 2012 veröffentlichte Google Inc. das Patent US 8,209,331 B1 mit dem Titel „Context Sensitive Ranking“. Die Erfinder Rohit Garg und andere entwickelten ein System, das Suchergebnisse basierend auf dem Kontext des Nutzers und dessen vorherigen Suchanfragen bewertet und neu anordnet.
Das Hauptziel dieses Patents ist es, Suchmaschinenergebnisse präziser und relevanter zu gestalten, indem der spezifische Kontext einer Suchsitzung analysiert und frühere Nutzeraktionen in die Bewertung einbezogen werden.
Das Patent beschreibt ein System, das das Klickverhalten und die zeitliche Nähe von Suchanfragen verwendet, um zu verstehen, was der Nutzer gerade sucht. Durch die Analyse früherer Suchsitzungen und ähnlicher Nutzeraktionen wird ein „Kontextmodell“ erstellt, das die Relevanz der Ergebnisse dynamisch anpasst. Dadurch erhalten Nutzer die für sie relevantesten Ergebnisse, basierend auf ihren aktuellen und vorherigen Suchinteraktionen.
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 macht mehrere Aussagen über die Rolle von Nutzersignalen im Zusammenhang mit der Bewertung und dem Ranking von Suchergebnissen:
- Klickverhalten: Das Klickverhalten eines Nutzers wird als Nutzersignal verwendet, um festzustellen, welche Suchergebnisse in einem bestimmten Kontext am relevantesten sind. Wenn viele Nutzer bei ähnlichen Suchanfragen auf dieselben Ergebnisse klicken, wird dies als Indikator für hohe Relevanz gewertet.
- Kontextmodell: Das System verwendet frühere Suchsitzungen und das Verhalten anderer Nutzer in ähnlichen Kontexten, um die Suchergebnisse basierend auf diesen Kontextinformationen neu zu bewerten.
- Zeitliche und thematische Nähe: Das System betrachtet auch, wie nahe die aktuelle Suchanfrage an vorherige Anfragen in einer Sitzung ist. Diese Nähe hilft, den Kontext der Sitzung zu definieren und die relevantesten Ergebnisse auszuwählen.
- Relevanzgewichtung: Die Suchergebnisse werden basierend auf dem Klickverhalten und der vorherigen Auswahl der Nutzer neu gewichtet, sodass Ergebnisse, die häufiger in einem ähnlichen Kontext ausgewählt wurden, höher eingestuft werden.
Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor
Wie nutzt das System das Klickverhalten von Nutzern zur Verbesserung der Suchergebnisse?
Das Klickverhalten wird verwendet, um festzustellen, welche Ergebnisse für Nutzer in einem ähnlichen Kontext relevant sind. Wenn viele Nutzer auf ein bestimmtes Ergebnis klicken, wird dies als starkes Nutzersignal gewertet, und das Ergebnis wird höher gerankt.
Was ist ein „Kontextmodell“ und wie beeinflusst es das Ranking?
Ein Kontextmodell analysiert frühere Suchsitzungen und verwendet Daten aus diesen Sitzungen, um zu bestimmen, welche Suchergebnisse für die aktuelle Sitzung des Nutzers am relevantesten sind. Es hilft, die Suchergebnisse auf den aktuellen Kontext anzupassen.
Welche Rolle spielt die zeitliche Nähe von Suchanfragen bei der Kontextbewertung?
Die zeitliche Nähe hilft dem System, zu erkennen, ob mehrere Suchanfragen miteinander verbunden sind. Wenn sie in kurzer Zeit gestellt werden und ähnliche Themen betreffen, wird davon ausgegangen, dass sie Teil derselben Sitzung sind, was die Relevanz der Ergebnisse beeinflusst.
Wie wird die Gewichtung der Relevanz für Suchergebnisse vorgenommen?
Das System verwendet ein Gewichtungssystem basierend auf dem Klickverhalten früherer Nutzer. Suchergebnisse, die in ähnlichen Kontexten häufiger ausgewählt wurden, erhalten ein höheres Gewicht und erscheinen weiter oben in den Suchergebnissen.
Kann ein Suchergebnis in mehreren Kontexten als relevant gelten?
Ja, ein Suchergebnis kann in mehreren Kontexten relevant sein. Das System kann diese Kontexte kombinieren oder separat betrachten, um das Ergebnis für den Nutzer bestmöglich zu ranken.
Was passiert, wenn keine relevanten Nutzersignale für eine Suchanfrage vorliegen?
Wenn keine relevanten Nutzersignale oder Kontextdaten für eine Suchanfrage verfügbar sind, verwendet das System allgemeine Rankingfaktoren, um die Suchergebnisse zu bewerten, ohne eine spezifische Kontextanpassung vorzunehmen.
Wie trägt die Analyse früherer Sitzungen zur Relevanzbewertung bei?
Das System analysiert frühere Suchsitzungen, um zu verstehen, welche Suchergebnisse in einem ähnlichen Kontext ausgewählt wurden. Diese Daten werden verwendet, um die Ergebnisse für zukünftige ähnliche Anfragen zu verbessern.
Was ist ein „Hub-Seiten“-Modell und wie beeinflusst es das Ranking?
Eine „Hub-Seite“ ist eine Seite, die in einem bestimmten Kontext eine zentrale Rolle spielt, z.B. eine populäre E-Commerce-Seite im „Shopping-Kontext“. Das System verwendet solche Hub-Seiten, um den Kontext einer Sitzung zu bestimmen und die relevanten Suchergebnisse anzupassen.
Kann ein Nutzer den Kontext seiner Suchergebnisse beeinflussen?
Ja, der Kontext wird basierend auf den bisherigen Aktionen des Nutzers in der Sitzung bestimmt. Durch das Navigieren und Auswählen bestimmter Ergebnisse kann der Nutzer den Kontext beeinflussen, was sich auf die zukünftigen Suchergebnisse auswirkt.
Wie unterscheidet sich das kontextabhängige Ranking von herkömmlichen Suchmaschinenrankings?
Im Gegensatz zu herkömmlichen Rankings, die sich hauptsächlich auf allgemeine Rankingfaktoren wie den PageRank stützen, passt das kontextabhängige Ranking die Suchergebnisse basierend auf den spezifischen Aktionen und Interessen des Nutzers in einer Sitzung an.
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