Ressourcenbewertung durch Entitäten [Google-Patent]

Im Mai 2019 veröffentlichte Google LLC das Patent US 10,303,684 B1 mit dem Titel „Resource Scoring Adjustment Based on Entity Selections“. Der Erfinder des Patents, Kenichi Kurihara, entwickelte ein System, das die Qualität der Suchergebnisse verbessern soll, indem es Nutzersignale, die sich auf Entitäten in Suchressourcen beziehen, berücksichtigt.

Ziel des Patents ist es, das Ranking von Suchergebnissen dynamisch anzupassen, insbesondere für Ressourcen, die über nur wenige oder keine historischen Nutzerdaten verfügen. Das System setzt auf Entitätsauswahlen durch Nutzer, um die Relevanz von Inhalten besser zu bewerten und so präzisere Suchergebnisse zu liefern.

Das Patent beschreibt ein Verfahren, das die Bedeutung von Entitäten – wie Namen von Personen, Orten oder Organisationen – in den angezeigten Suchergebnissen bewertet. Wenn Nutzer auf eine bestimmte Entität klicken oder mit ihr interagieren, wird diese Aktion als Signal verwendet, um das Ranking von ähnlichen Ressourcen zu beeinflussen.

Das System hilft insbesondere bei der Bewertung neuer oder wenig genutzter Ressourcen, indem es die Relevanz von Entitäten einbezieht, um so eine bessere Rangfolge der Suchergebnisse zu gewährleisten.

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

• Entitätsauswahl: Das System berücksichtigt, wie oft Nutzer auf Suchergebnisse klicken, die bestimmte Entitäten referenzieren. Diese Auswahl beeinflusst das Ranking von Ressourcen, die ähnliche Entitäten enthalten.
• Wenig oder keine historischen Daten: Für neue Ressourcen, die keine oder nur wenige Nutzerdaten besitzen, wird die Auswahl der Entitäten als Ersatz für klassische Rankingfaktoren verwendet, um die Relevanz zu bewerten.
• Verwendung von Gewichtungen: Verschiedene Entitäten in einer Ressource werden unterschiedlich gewichtet, basierend auf ihrer Relevanz für die Suchanfrage und die Häufigkeit, mit der sie in anderen Ressourcen ausgewählt wurden.

Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor

Wie verwendet das System die Auswahl von Entitäten zur Verbesserung des Rankings?

Das System analysiert, wie oft Nutzer auf Suchergebnisse klicken, die bestimmte Entitäten referenzieren. Diese Informationen werden verwendet, um ähnliche Ressourcen höher zu ranken, auch wenn diese Ressourcen nur wenig oder keine historischen Daten aufweisen.

Was passiert, wenn eine Ressource keine Such- oder Auswahlhistorie hat?

Wenn eine Ressource wenig oder keine historischen Nutzungsdaten hat, verwendet das System die Auswahl von Entitäten, um deren Relevanz zu bewerten und das Ranking entsprechend anzupassen.

Wie werden Entitäten innerhalb einer Ressource gewichtet?

Entitäten innerhalb einer Ressource werden basierend auf ihrer Bedeutung für die Suchanfrage und ihre Auswahlhäufigkeit in anderen Ressourcen gewichtet. Entitäten, die häufiger ausgewählt werden, erhalten eine höhere Gewichtung.

Kann das System das Ranking dynamisch basierend auf neuen Nutzersignalen anpassen?

Ja, das System passt das Ranking dynamisch an, basierend auf neuen Nutzersignalen, wie der Auswahl von Entitäten in den Suchergebnissen. Dadurch wird die Relevanz der Suchergebnisse kontinuierlich verbessert.

Wie beeinflusst die Auswahlhäufigkeit von Entitäten das Ranking?

Entitäten, die häufig ausgewählt werden, führen dazu, dass Ressourcen, die diese Entitäten referenzieren, im Ranking höher erscheinen. Dies gilt besonders für Ressourcen mit wenigen oder keinen historischen Daten.

Kann das System Ressourcen herabstufen, wenn die Entitäten wenig ausgewählt werden?

Ja, wenn Entitäten in einer Ressource selten ausgewählt werden, kann dies dazu führen, dass die Ressource im Ranking herabgestuft wird, da sie als weniger relevant angesehen wird.

Wie hilft das System bei der Bewertung neuer Ressourcen ohne historische Daten?

Das System verwendet Entitätsauswahlen als Ersatz für klassische Rankingfaktoren, um die Relevanz neuer Ressourcen zu bestimmen und sie angemessen im Ranking zu platzieren.

Wie wird die Relevanz einer Entität für eine Suchanfrage ermittelt?

Die Relevanz wird basierend auf der Auswahlhäufigkeit und den Gewichtungen von Entitäten innerhalb der Suchergebnisse ermittelt. Entitäten, die häufig und konsistent ausgewählt werden, gelten als relevanter.

Können Nutzersignale bei neuen Suchanfragen das Ranking sofort beeinflussen?

Ja, das System passt das Ranking basierend auf den Nutzersignalen in Echtzeit an, sodass neue Suchanfragen sofort von den Auswahlmustern der Nutzer profitieren können.

Wie werden Entitätsauswahlen bei der Darstellung von Suchergebnissen verwendet?

Entitätsauswahlen werden verwendet, um das Ranking der Suchergebnisse anzupassen, indem Ressourcen, die relevante Entitäten referenzieren, weiter oben in den Suchergebnissen angezeigt werden.

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