Suchvorschläge aus Nutzerdaten [Google-Patent]

Im Juni 2016 veröffentlichte Google Inc. das Patent US 9,361,406 B1 mit dem Titel „Query Completions“. Die Erfinder Emanuel Taropa und Ishai Rabinovitz entwickelten das Patent, um die Autovervollständigung von Suchanfragen in Suchmaschinen zu verbessern.

Das Ziel des Patents ist es, relevantere und effizientere Vorschläge zur Vervollständigung von Suchanfragen zu liefern, basierend auf den Sitzungsdaten und Suchhistorien der Nutzer. Dies soll die Benutzererfahrung optimieren, indem relevante Vorschläge gemacht werden, bevor der Nutzer seine Anfrage vollständig eingegeben hat. Dadurch wird die Suche nicht nur schneller, sondern auch präziser.

Das Patent beschreibt ein System, das während der Eingabe einer Suchanfrage in Echtzeit Vervollständigungsvorschläge macht. Diese Vorschläge basieren auf den früheren Suchanfragen des Nutzers sowie den Suchhistorien anderer Nutzer. Das System erkennt Muster und Korrelationen zwischen Suchbegriffen und schlägt die wahrscheinlich relevantesten Begriffe vor, um den Nutzer effizienter zu den gewünschten Informationen zu führen.

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 erwähnt mehrere Nutzersignale, die zur Bestimmung der Relevanz von Suchvorschlägen verwendet werden:

• Frühere Suchanfragen des Nutzers: Das System verwendet vergangene Suchanfragen des Nutzers, um Vorschläge für die Vervollständigung zu generieren. Dies hilft dabei, personalisierte Vorschläge zu machen, die auf den individuellen Interessen des Nutzers basieren.
• Aktivitätssitzungen von Nutzern: Das System analysiert Daten über die Aktivitäten vieler Nutzer, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, mit der bestimmte Suchbegriffe zusammen auftreten. Diese Korrelationen helfen, die am wahrscheinlichsten relevanten Vorschläge für die aktuelle Suchanfrage zu finden.
• Modifizierte Ranking-Faktoren: Das System berechnet modifizierte Scores für mögliche Vervollständigungen, basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass diese Begriffe mit früheren Suchanfragen oder Sitzungsdaten in Zusammenhang stehen.

Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor

Wie nutzt das System frühere Suchanfragen, um die Suchvorschläge zu verbessern?

Das System analysiert die früheren Suchanfragen eines Nutzers, um Vervollständigungen vorzuschlagen, die den Interessen und Bedürfnissen des Nutzers entsprechen. Diese personalisierten Vorschläge machen die Suche effizienter.

Wie beeinflussen Aktivitätssitzungen von Nutzern das Ranking von Suchvorschlägen?

Das System analysiert die Aktivitätssitzungen vieler Nutzer, um Muster zu erkennen. Wenn bestimmte Begriffe häufig zusammen in Sitzungen auftreten, werden diese Begriffe höher im Ranking der Suchvorschläge platziert.

Wie werden die modifizierten Scores für Suchvorschläge berechnet?

Das System berechnet modifizierte Scores, indem es die Wahrscheinlichkeit, dass ein Begriff in einer Sitzung gemeinsam mit einem Referenzbegriff auftritt, mit der allgemeinen Wahrscheinlichkeit, dass dieser Begriff erscheint, vergleicht. Diese Scores bestimmen das Ranking der Vorschläge.

Wie verbessert die Autovervollständigung die Benutzererfahrung?

Die Autovervollständigung spart Nutzern Zeit und Mühe, indem sie während der Eingabe relevante Suchvorschläge macht. Dadurch können Nutzer schneller die gewünschten Informationen finden, ohne die gesamte Anfrage manuell eintippen zu müssen.

Wie personalisiert das System die Suchvorschläge für unterschiedliche Nutzer?

Das System verwendet frühere Suchanfragen und Nutzersitzungsdaten, um individuelle Präferenzen zu erkennen. Dadurch werden Vorschläge gemacht, die den spezifischen Interessen des jeweiligen Nutzers entsprechen.

Wie wirkt sich die Reihenfolge der eingegebenen Zeichen auf die Suchvorschläge aus?

Das System aktualisiert die Vorschläge in Echtzeit, während der Nutzer mehr Zeichen eingibt. Es analysiert die Zeichen in Kombination mit früheren Sitzungsdaten, um die relevantesten Vervollständigungen für den aktuellen Eingabestand zu bieten.

Kann das System zwischen verschiedenen Suchanfragen und Präferenzen der Nutzer unterscheiden?

Ja, das System kann nicht nur frühere Suchanfragen berücksichtigen, sondern auch Unterschiede in den Präferenzen der Nutzer erkennen, wie z.B. geografische Standorte oder bevorzugte Kategorien, und die Suchvorschläge entsprechend anpassen.

Wie werden Nutzersignale für die Optimierung der Suchvorschläge verwendet?

Nutzersignale wie frühere Suchanfragen, Klickverhalten und Sitzungsdaten werden analysiert, um Suchvorschläge zu optimieren. Diese Signale helfen, die relevantesten und nützlichsten Vorschläge für den Nutzer zu priorisieren.

Kann der Nutzer die Autovervollständigung beeinflussen?

Indirekt ja, durch seine Suchhistorie und das Verhalten während der Nutzung beeinflusst der Nutzer die Vorschläge, die das System bei zukünftigen Suchen macht. Das System lernt aus den Aktionen des Nutzers, um relevantere Ergebnisse zu liefern.

Wie werden Suchvorschläge für mehrdeutige Anfragen generiert?

Das System verwendet Korrelationen aus Aktivitätssitzungen und analysiert die wahrscheinlichsten Bedeutungen mehrdeutiger Anfragen, um die am relevantesten erscheinenden Vorschläge basierend auf den Nutzersignalen anzuzeigen.

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