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Anpassung an die Search Generative Engines (SGEs) von Google – Teil 1von@patriciadehemricourt
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Anpassung an die Search Generative Engines (SGEs) von Google – Teil 1

von Patricia de Hemricourt7m2024/02/19
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Ein umfassender Überblick über Suchmaschinen mit Schwerpunkt auf Googles Search Generative Engines (SGE) Beta. Dieses innovative Suchmodell ist darauf ausgelegt, die Benutzerabsichten besser zu verstehen und relevantere, personalisiertere und differenziertere Abfrageergebnisse zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen, die stark auf Schlüsselwörtern basieren, nutzt Google SGE Beta fortschrittliche KI und maschinelles Lernen, um den Kontext und die Nuancen hinter Suchanfragen zu interpretieren und synthetische Antworten zu bieten, die das menschliche Verständnis nachahmen. Der Artikel beleuchtet den Wandel von der manuellen Indexierung zu KI-gesteuerten Suchfunktionen und betont das Potenzial von SGEs, die Art und Weise, wie wir Informationen online finden, zu revolutionieren. Es geht auch um die Implikationen für SEO und die Bedeutung der Anpassung an eine Landschaft, in der Kontext und Benutzerabsicht Vorrang vor Schlüsselwörtern haben.
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Bereit für die neue Welt der Suche?


SGEs (Search Generative Engines) sind darauf ausgelegt, Ihre Absicht zu verstehen und klare, prägnante und menschennahe Antworten zu liefern. Dennoch gibt Google SGE in seiner Beta-Phase mit eingeschränktem Zugriff einen guten Hinweis darauf, was die Zukunft für uns bereithält. Daher ist es wichtig, vorbereitet zu sein und die Einzelheiten dieser bevorstehenden Revolution zu verstehen.


Beginnen wir mit einer kurzen Geschichte der Entwicklung von Suchmaschinen und gehen dann zum Erscheinungsbild der Google SGE Beta-Suchergebnisse und einem grundlegenden Verständnis der inneren Funktionsweise von SGE über.


Eine kurze Geschichte der Suchmaschinen

Vom Chaos zur Ordnung : Die Verzeichnis-Ära (Anfang der 1990er Jahre) Stellen Sie sich ein riesiges Internet-Telefonverzeichnis vor, das von einem menschlichen Redakteur bis ins letzte T organisiert wurde. Das ist im Grunde das, was frühe Suchmaschinen wie Yahoo! und AltaVista waren. Obwohl das Modell der manuell organisierten Informationen für die damalige Zeit revolutionär war, war es nur so lange skalierbar, bis das Web schließlich einen Punkt explosiven Wachstums erreichte.


Betreten Sie die Crawler : Das Indexierungszeitalter (Ende der 1990er-2000er Jahre) Mit dem Aufkommen von Suchmaschinen wie Google und AltaVista übernahmen Roboter, sogenannte „Crawler“, die Macht, durchsuchten automatisch das Web und indizierten Websites anhand von Schlüsselwörtern. Dies stellte einen bedeutenden Sprung dar und bot dynamischere und umfassendere Suchergebnisse.


Jenseits von Schlüsselwörtern : Der Aufstieg der Semantik (2000er-2010er) Als die Einschränkungen von Schlüsselwörtern offensichtlich wurden, begannen Suchmaschinen, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu integrieren, um die Bedeutung von Schlüsselwörtern zu verstehen und so den Weg für intuitivere und relevantere Ergebnisse zu ebnen. Denken Sie an „die beste Pizza in meiner Nähe“ statt nur an „Pizza“.


Das Zeitalter der Personalisierung und Sprachsuche: (2010er-heute) Die Einführung personalisierter Such- und Sprachsuchassistenten wie Siri und Alexa markierte einen Wandel hin zum Verständnis der Benutzerabsicht und des Kontexts. Suchmaschinen begannen, Ergebnisse zu liefern, die auf individuelle Vorlieben und Sprachanfragen zugeschnitten waren und eine natürliche Konversation nachahmten.


Der Paradigmenwechsel : Einstieg in SGE (2020er-heute) Und schließlich stehen wir am Beginn der Suchmaschinengenerativen Suchmaschinen. Aufbauend auf den Fortschritten seiner Vorgänger nutzt SGE hochentwickelte KI und maschinelles Lernen, um nicht nur zu indizieren und zu verstehen, sondern auch auf individuelle Bedürfnisse zugeschnittene Antworten zu generieren. Wie im Beispiel unten gezeigt, geht es über die Bereitstellung von Links hinaus; Es synthetisiert Informationen, extrahiert wichtige Erkenntnisse und organisiert sie so, dass sie den Wünschen des Benutzers am besten entsprechen. Zumindest laut den von Google zur Profilierung des Nutzers gespeicherten Daten.


Wie sehen die Suchergebnisse von Google SGE aus?

Google SGE befindet sich noch im Beta-Modus, daher ist es verlockend, die Haube zu öffnen und sich tiefere Einblicke in die Funktionsweise der Suchmaschinen der Zukunft zu verschaffen.


Mit SGE ist die Zeit vorbei, in der Dokumente mit Schlüsselwörtern und strengen Algorithmen geschrieben wurden. Während die herkömmliche Suche, kurz gesagt, eher auf Schlüsselwörtern als auf Konzepten basiert, integriert die SGE NLP, KI und ML, um die Bedeutung und den Kontext hinter der Suchanfrage des Suchenden zu verstehen.

Sagen Sie zum Beispiel: „Was ist der beste Laptop für einen Schriftsteller?“ gibt eine synthetisierte Antwort mit einer Beschreibung der zu berücksichtigenden Merkmale zurück.


Die folgende Liste empfohlener Laptops basiert auf diesen Merkmalen und wird jeweils neben dem empfohlenen Produkt angezeigt. Dies beschleunigt die Auswahlzeit, da es die Zeit spart, die für das Anklicken der einzelnen Websites erforderlich ist, und ermöglicht eine schnelle Vergleichsbewertung auf einen Blick.



Kommerzielles Produkt Google SGE-Suchergebnis



Kommerzielles Produkt Google SGE-Suchergebnis erweitert



Neben der Liste der empfohlenen Produkte werden „Best of“-Websites vorgeschlagen, die vermutlich eine alternative Perspektive zu der von Google SGE angebotenen bieten würden.

Die Liste der empfohlenen Produkte ist recht lang, sodass der Nutzer lange scrollen muss, bevor er zu den regulären Google-Suchergebnissen gelangt. Und selbst dann müssen Sie, bevor Sie zur Auflistung kommen, den FAQ-Bereich durchgehen.


Interessante Tatsache: Zwischen dem Zeitpunkt, als ich diesen Artikel schrieb, und dem Zeitpunkt, als ich ihn auf Hackernoon hochlud – 36 Stunden später – hatte sich die Benutzeroberfläche leicht verändert. Da ich einen besseren Screenshot machen wollte, wurde das folgende Ergebnis zurückgegeben, das gesponserte Ergebnisse über der neuen SGE-Engine enthält.


Dies verdeutlicht die verschiedenen Optionen, mit denen Google SGE Beta experimentiert, und macht es schwierig, vorherzusagen, welches Format es haben wird, wenn Google SGE für alle Nutzer freigegeben wird.




Alternatives Google SGE Beta-Suchergebnis



Bei nicht-kommerziellen Suchanfragen fallen die Ergebnisse recht unterschiedlich aus. Das macht Sinn, denn Allgemeinwissen ist zwar wertvoll, hat aber nur einen geringen Marktwert. Stellen wir also eine zufällige Frage, die wahrscheinlich keine kommerziellen Auswirkungen hat. Zum Beispiel: „Wie lebten Höhlenbewohner?“



Google SGE Beta-Suchergebnis erweitert



Wie Sie sehen, ist der Weg zur Rubrik „Leute fragen auch“ deutlich kürzer als bei kommerziellen Produkten. Interessant ist, dass GSE nach dem Klicken auf den „Weiterlesen“-Pfeil im Eröffnungsabschnitt standardmäßig zu einer Kombination aus der Bard-ähnlichen Benutzeroberfläche zurückkehrt – mit vorgeschlagenen Folgefragen und der Aufforderung, Ihre Folgefrage zu erstellen – und Zugriff auf zusätzliche Informationsquellen neben der Snippet-Definition.



Google SGE Beta-Suchergebnisse nicht erweitert


Suchergebnisse für Google SGE Beta erweitert



Daher sind für beide Formate wie das aktuelle BARD, die „Leute fragen auch“-Abschnitte und die indizierten Abschnitte weiterhin verfügbar, sie sind jetzt in umgekehrter chronologischer Reihenfolge gestapelt.



Angesichts des zuvor überraschenden Unterschieds zwischen den beiden Suchergebnisformaten im Tagesabstand habe ich eine neue Suche mit derselben Suchanfrage versucht. Obwohl das Format des Ergebnisses das gleiche ist wie beim vorherigen Ergebnis, hat sich sein Inhalt geändert. Weitere Überlegungen müssen diesem spezifischen Aspekt von SGEs gewidmet werden.



Google SGE Beta-Suchergebnisse 36 Stunden später für dieselbe Suchanfrage



Die genaue Zukunft der Suchmaschinen, die wir heute kennen, ist zum jetzigen Zeitpunkt unklar. Sogar Google überarbeitet diese Version von SGE und nutzt das Feedback, die Scroll- und Klickmuster der Beta-Nutzer und vergleicht sie mit der Vorgängerversion, um sein SGE-Modell zu verfeinern.


Im Moment können wir das am besten erraten, indem wir versuchen, einen Blick auf den Motor hinter dem Prozess zu werfen.


Ein Blick auf das Innenleben von Google SGE

Es gibt drei grundlegende Komponenten von SGE, die jeweils auf den vorherigen Funktionen aufbauen.


  • Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Dies verleiht SGE die Fähigkeit, die natürliche Sprache Ihrer Anfragen mit Wortnuancen, Grammatik und Stimmung zu verstehen. Auf diese Weise „liest“ es Ihre Frage so, wie es jeder Mensch tun würde, indem es die wahre Bedeutung und Absicht hinter Ihrer Suche herausfindet.


  • Maschinelles Lernen: SGE lernt kontinuierlich aus der Analyse einer enormen Text- und Datenmenge und passt sich an, um Muster und Beziehungen zu extrahieren. Dadurch kann das Modell die gesuchten Informationen vorhersagen, selbst wenn die Abfrage nicht richtig gestellt ist.


  • Künstliche Intelligenz: KI nutzt die Erkenntnisse von NLP und ML, um nicht nur punktgenaue, sondern auch informative und auf Sie zugeschnittene Antworten zu verfassen. SGE soll Ihr persönlicher Forschungsassistent mit der neuesten Technologie und einer ständig wachsenden Wissensbasis sein. Es leistet weit mehr als nur das Abrufen von Informationen. Es versteht Ihre Bedürfnisse, liefert Einblicke, die Ihre Fragen beantworten, und hilft Ihnen, weiter zu forschen, zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen.



Jenseits von Text: Eine multimodale Erfahrung

Wie wir in den obigen Beispielen sehen können, sind SGEs nicht auf Textformate beschränkt. Sie können verschiedene Antwortformate generieren. Ein SGE kann eine interaktive Karte mit empfohlenen Zielen präsentieren oder eine personalisierte Videoroute basierend auf Ihren Interessen erstellen. Es gibt unbestätigte Gerüchte über einen bald erscheinenden Sprachkommentar, der Sie beispielsweise durch die Orte führen könnte, die man gesehen haben muss.


Touristische Ergebnisse von Google SGE Beta


Wie könnten sich SGEs in Zukunft auf SEO auswirken?

SGEs versprechen, eine Revolution der Benutzererfahrung einzuläuten. Wie oben gesehen, sind die Hauptmerkmale dieser Revolution:

  • Steigerung der Genauigkeit und Relevanz

  • Personalisierung auf Steroiden

  • Konversationsfähigkeiten


Doch trotz all ihrer unbestreitbaren Vorteile müssen SGEs auf Folgendes überprüft werden:

  • Voreingenommenheit und Fairness: Wie können wir sicherstellen, dass SGEs frei von Voreingenommenheit sind und allen Nutzern faire und integrative Ergebnisse liefern?

  • Transparenz und Erklärbarkeit : Wie können Benutzer verstehen, wie SGEs zu ihren Antworten gelangen und sicherstellen, dass die Informationen, die sie erhalten, korrekt und zuverlässig sind?

  • Privatsphäre und Datenschutz : Wie können wir die Privatsphäre der Benutzer schützen und sicherstellen, dass die riesigen Datenmengen, die von SGEs gesammelt werden, verantwortungsvoll und ethisch verwendet werden, ohne auf urheberrechtlich geschützte Quellen angewiesen zu sein?


Allerdings wird SEO sicherlich der erste Bereich sein, der sich schnell an die neue Suchlandschaft anpassen muss.


Optimierung von SEO für SGEs

Heutzutage ist die Optimierung von SEO im Hinblick auf die Auffindbarkeit eine Grundvoraussetzung für den Erfolg von Unternehmen oder für jedes Projekt, das vom Traffic auf einer Website abhängt. SEO-Profis sind bereits damit vertraut, von Keywords auf Longtail-Keywords umzusteigen, die Attraktivität ihrer Titel zu maximieren, um Klicks anzuregen (und gleichzeitig Clickbait-Titel mit niedrigen Engagement-Raten zu vermeiden), Inhalte mit H-Titeln usw. zu strukturieren, Backlinks zu erhalten und die zu optimieren Website für schnelles Laden, Reaktionsfähigkeit usw.

All dies dient dazu, ihre Inhalte auf der ersten Seite der begehrten Suchergebnisse zu platzieren. Die Anpassung an die neue Ära der SGEs erfordert eine schnelle Anpassung. Mein vorheriger Artikel über SGEs ist ausschließlich SEO im Zeitalter der LLM-gestützten Suchmaschinen gewidmet. Zum Zeitpunkt des Schreibens dieses Artikels war Google SGE Beta noch nicht verfügbar, die Grundprinzipien blieben jedoch bestehen.


Der Artikel geht ausführlicher darauf ein, was zu tun ist, um sich durch den Wechsel von Schlüsselwörtern zum Kontext schnell anzupassen.


Mein nächster Artikel sollte sich darauf konzentrieren, wie man SGEs für strategische Geschäftsvorteile nutzt.

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