Wahl von Such-Repositories und Nutzersignale [Google-Patent]

Im November 2015 veröffentlichte Google Inc. das Patent US 2015/0331868 A1 mit dem Titel „Determination of a Desired Repository for Retrieving Search Results“. Die Erfinder Michael Angelo, David Braginsky, Jeremy Ginsberg und Simon Tong entwickelten ein System, das Suchergebnisse effizienter und präziser bereitstellt, indem es den optimalen „Repository“ (Datenquelle) für jede Suchanfrage bestimmt.

Ziel des Patents ist es, die Benutzerfreundlichkeit von Suchmaschinen zu verbessern, indem die relevanten Ergebnisse schneller und auf die Vorlieben der Nutzer zugeschnitten angezeigt werden.

Das Patent beschreibt ein System, das basierend auf früheren Suchanfragen und Nutzersignalen analysiert, aus welcher Datenquelle der Nutzer am wahrscheinlichsten die gewünschten Informationen erhält. Diese Quellen können Webseiten, Bilder oder Nachrichten sein, und das System wählt die geeignetste Quelle aus, um dem Nutzer relevante Suchergebnisse zu liefern. Dabei spielen Nutzersignale wie Klickrate und vergangene Suchanfragen eine entscheidende Rolle bei der Priorisierung der Datenquellen.

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 betont die Rolle von Nutzersignalen bei der Bestimmung, welche Datenquelle für die Suchergebnisse am relevantesten ist:

• Klickrate (Click Through Rate, CTR): Die Häufigkeit, mit der Nutzer auf Suchergebnisse aus bestimmten Datenquellen klicken, beeinflusst, welche Repository für ähnliche zukünftige Suchanfragen priorisiert wird.
• Nutzerdaten: Informationen wie die geografische Lage, die Spracheinstellungen oder der Verlauf früherer Suchanfragen eines Nutzers werden verwendet, um zu bestimmen, welche Datenquelle für die aktuelle Suchanfrage am relevantesten ist.
• Repository-Priorisierung: Das System vergibt für jede Datenquelle einen Score, der auf Nutzersignalen basiert. Datenquellen, die höhere Scores erzielen, werden für die jeweilige Suchanfrage priorisiert, und ihre Ergebnisse werden prominenter angezeigt.

Mögliche Fragen und Antworten zum Thema Nutzersignale als Google-Rankingfaktor

Wie nutzt das System Nutzersignale, um die beste Datenquelle für Suchergebnisse zu bestimmen?

Das System analysiert Nutzersignale wie Klickraten und vergangene Suchanfragen, um vorherzusagen, aus welcher Datenquelle der Nutzer seine Informationen wahrscheinlich beziehen möchte. Basierend auf diesen Signalen priorisiert das System die Ergebnisse aus der relevantesten Datenquelle.

Welche Rolle spielt die Klickrate (CTR) bei der Bestimmung der relevanten Datenquelle?

Die Klickrate zeigt, wie oft Nutzer auf Suchergebnisse aus einer bestimmten Datenquelle klicken. Eine hohe Klickrate deutet darauf hin, dass die Quelle relevante Informationen liefert, und wird daher in zukünftigen Suchanfragen höher priorisiert.

Wie werden persönliche Nutzerdaten verwendet, um die Suchergebnisse anzupassen?

Das System verwendet persönliche Nutzerdaten wie Standort, Sprache und frühere Suchanfragen, um zu bestimmen, welche Datenquelle am besten geeignet ist, um die relevanten Ergebnisse für die aktuelle Suchanfrage zu liefern.

Was passiert, wenn eine Datenquelle mehrere relevante Ergebnisse enthält?

Wenn mehrere relevante Ergebnisse aus einer Datenquelle stammen, bewertet das System die Quelle höher und priorisiert deren Ergebnisse. Es kann auch Ergebnisse aus mehreren Datenquellen anzeigen, wobei die relevantesten oben stehen.

Kann das System lernen, welche Datenquellen für bestimmte Nutzer am besten geeignet sind?

Ja, das System lernt aus den Interaktionen der Nutzer mit den Suchergebnissen. Wenn ein Nutzer häufig auf Ergebnisse aus einer bestimmten Datenquelle klickt, wird diese Quelle bei ähnlichen Suchanfragen in Zukunft bevorzugt.

Wie wird der Score für eine Datenquelle berechnet?

Der Score wird auf Basis mehrerer Faktoren berechnet, darunter die Klickrate auf Ergebnisse aus der Quelle, frühere Interaktionen des Nutzers und die Art der Suchanfrage. Höhere Scores bedeuten, dass die Quelle als relevanter angesehen wird.

Wie beeinflusst die geografische Lage eines Nutzers die Priorisierung der Datenquelle?

Die geografische Lage kann bestimmen, welche Datenquelle relevanter ist. Beispielsweise könnten für einen Nutzer in einer bestimmten Region Nachrichtenquellen oder lokale Webseiten relevanter sein, und das System passt die Ergebnisse entsprechend an.

Was passiert, wenn keine eindeutige Datenquelle bestimmt werden kann?

Wenn keine eindeutige Datenquelle bestimmt werden kann, zeigt das System Ergebnisse aus mehreren Datenquellen an und priorisiert sie basierend auf dem höchsten verfügbaren Score für jede Quelle.

Wie wird sichergestellt, dass die relevantesten Ergebnisse ganz oben stehen?

Das System nutzt die Scores, um die Ergebnisse aus verschiedenen Datenquellen zu priorisieren. Ergebnisse aus der Datenquelle mit dem höchsten Score werden oben angezeigt, während weniger relevante Ergebnisse weiter unten erscheinen.

Kann das System zwischen unterschiedlichen Arten von Datenquellen unterscheiden?

Ja, das System kann zwischen verschiedenen Arten von Datenquellen unterscheiden, z.B. Webseiten, Bilder oder Nachrichten, und wählt je nach Suchanfrage die passendste Quelle aus.

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