Im März 2019 veröffentlichte Google Inc. das Patent US 10,229,166 B1 mit dem Titel „Predictive Query Completion and Predictive Search Results“. Die Erfinder dieses Patents entwickelten ein System, das die Effizienz von Suchanfragen erheblich verbessern soll.
Ziel des Patents ist es, Nutzern bereits bei der Eingabe von Suchanfragen relevante Vorschläge für die Vervollständigung der Suchbegriffe und die Anzeige passender Suchergebnisse zu machen, noch bevor die vollständige Suchanfrage eingegeben wurde. Hierfür nutzt das System maschinelles Lernen, um frühere Suchmuster zu analysieren und die wahrscheinlichsten Suchvorschläge und Ergebnisse zu präsentieren.
Das Patent beschreibt ein lernendes Modell, das sowohl individuelle als auch globale Nutzersignale berücksichtigt. Frühere Suchanfragen eines Nutzers sowie das Verhalten anderer Nutzer fließen in die Vorhersagen ein, um relevante Vorschläge in Echtzeit zu liefern. Dadurch wird die Suche beschleunigt und personalisiert, was dem Nutzer ermöglicht, schneller auf die gewünschten Informationen zuzugreifen.
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
- Nutzerhistorie: Das System analysiert frühere Suchanfragen des Nutzers, um personalisierte Vorschläge für die Vervollständigung der Suchanfrage zu machen. Diese Nutzersignale helfen dabei, Vorhersagen zu treffen, welche Suchbegriffe und Ergebnisse für den Nutzer am relevantesten sind.
- Globales Nutzerverhalten: Das System berücksichtigt auch die Suchanfragen und Klickmuster vieler anderer Nutzer, um festzustellen, welche Vervollständigungen und Ergebnisse allgemein relevant sind. Diese aggregierten Daten helfen, Trends und häufig gesuchte Begriffe zu identifizieren.
- Dynamische Anpassung: Das Modell passt sich kontinuierlich an, indem es sowohl individuelle Nutzersignale als auch globale Trends berücksichtigt. Dadurch werden die Suchvorschläge in Echtzeit aktualisiert, um möglichst relevante Ergebnisse zu liefern.
Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor
Wie verwendet das System frühere Suchanfragen, um Suchvorschläge zu machen?
Das System analysiert die früheren Suchanfragen des Nutzers, um relevante und personalisierte Suchvorschläge zu machen, die auf den individuellen Interessen basieren. Dies beschleunigt die Suche und verbessert die Relevanz der Suchergebnisse.
Wie beeinflussen die Suchanfragen anderer Nutzer die Vorschläge für meine Suchanfragen?
Das System berücksichtigt globale Trends und die Suchhistorie vieler Nutzer, um häufige Suchanfragen und beliebte Begriffe zu identifizieren. Diese Daten fließen in die Vervollständigungsvorschläge ein und bieten dem Nutzer die am häufigsten gesuchten Begriffe.
Wie funktioniert die dynamische Anpassung der Suchvorschläge?
Die Suchvorschläge werden in Echtzeit an die aktuellen Eingaben des Nutzers angepasst. Das System lernt dabei kontinuierlich aus den Eingaben und Nutzersignalen, um immer genauere Vorhersagen über die wahrscheinlichsten Suchanfragen und Ergebnisse zu treffen.
Wie wirkt sich das Nutzerverhalten auf das Ranking der Suchergebnisse aus?
Das Verhalten der Nutzer, wie häufige Klicks auf bestimmte Ergebnisse oder die Verweildauer auf Seiten, beeinflusst das Ranking der Suchergebnisse. Häufig angeklickte Ergebnisse werden in Zukunft für ähnliche Suchanfragen höher gerankt.
Wie personalisiert das System die Suchergebnisse für unterschiedliche Nutzer?
Das System verwendet individuelle Suchhistorien, um die Suchergebnisse für jeden Nutzer zu personalisieren. Es lernt aus den vorherigen Suchanfragen und passt die Ergebnisse an die spezifischen Interessen des Nutzers an.
Werden die Suchvorschläge in Echtzeit aktualisiert?
Ja, die Suchvorschläge werden dynamisch aktualisiert, während der Nutzer seine Anfrage eingibt. Dies ermöglicht es, auf Veränderungen in der Eingabe sofort zu reagieren und stets relevante Vorschläge zu machen.
Wie hilft das System, die Suchanfrage zu beschleunigen?
Durch die Vorhersage der wahrscheinlichsten Suchbegriffe und Ergebnisse kann das System die Eingabe des Nutzers verkürzen und ihm ermöglichen, schneller auf relevante Informationen zuzugreifen, ohne die komplette Suchanfrage eingeben zu müssen.
Wie nutzt das System Nutzersignale zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit?
Das System verwendet sowohl individuelle Nutzersignale (z.B. frühere Suchanfragen) als auch globale Signale (z.B. Suchtrends), um die Genauigkeit der Suchvorschläge kontinuierlich zu verbessern und relevante Ergebnisse zu liefern.
Kann der Nutzer die Vorhersagen durch sein Verhalten beeinflussen?
Ja, das System lernt aus dem Suchverhalten des Nutzers. Durch wiederholte Suchanfragen oder häufige Klicks auf bestimmte Ergebnisse passt das System die zukünftigen Vorschläge und Ergebnisse an die Präferenzen des Nutzers an.
Wie werden implizite Nutzersignale wie Klickverhalten und Verweildauer genutzt?
Implizite Nutzersignale wie Klickverhalten und Verweildauer auf Webseiten werden verwendet, um die Relevanz der Suchergebnisse zu bewerten und zu verbessern. Diese Signale helfen, die Ergebnisse besser an die Bedürfnisse des Nutzers anzupassen.
Optimiere deine Rankings mit evidenzbasierten Nutzersignalen
Die Erkenntnisse aus dem Google-Patent unterstreichen die entscheidende Rolle von Nutzersignalen für das Ranking. Lass uns gemeinsam schauen, wie diese Informationen deine SEO-Strategie (oder die deiner Kunden) transformieren können.
Unser spezialisierter Service, basierend auf über 10 Jahren Erfahrung im Einsatz von Nutzersignalen, setzt diese Erkenntnisse gezielt für dich um:
- Generierung authentischer Suchanfragen: Wir erzeugen echte Nutzerinteraktionen von Menschen aus unserem Netzwerk, die exakt den in den Patenten beschriebenen Signalen entsprechen.
- Individuelle Anpassung: Jede Suchanfrage wird sorgfältig auf dein spezifisches Projekt (oder das deiner Kunden) und die relevanten Keywords abgestimmt.
- Datengesteuerte Optimierung: Unsere fortschrittliche Software überwacht und justiert kontinuierlich unter Berücksichtigung relevanter Faktoren wie Suchvolumen, Keyword-Schwierigkeit und Wettbewerbslandschaft.
Möchtest du erfahren, wie wir diese evidenzbasierten Methoden einsetzen können, um dein Ranking oder das deiner Kunden nachhaltig zu verbessern?
Dann vereinbare jetzt ein kostenloses Erstgespräch mit uns. Wir analysieren deine aktuelle Situation und zeigen dir, wie du von unserer Expertise profitieren kannst – egal ob für deine eigene Website oder für deine Agenturkunden.
Michael Mostkowiak
Gründer von User-Signal-Optimierung
Mit über 20 Jahren SEO-Erfahrung, davon 10 Jahre mit Fokus auf Nutzersignale, unterstützt Michael Agenturen, Inhouse-SEOs und Webseiten-Betreiber dabei, ihre Rankings durch authentische Nutzersignale nachhaltig zu verbessern.