Ich versuche, Googles KI-Ranking-Systeme zu verstehen, und mir schwirrt der Kopf. Es gibt RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM … Wie funktionieren diese Systeme zusammen?
Was ich bisher verstanden habe:
Meine Verwirrung:
Beobachtung aus der Praxis: Wir stehen für einige Long-Tail-Keywords auf Platz 1, aber Google scheint zu verstehen, dass andere Seiten die Nutzerintention besser erfüllen, und rankt uns bei breiteren Suchanfragen niedriger. Ist das RankBrain oder BERT?
Suche nach jemandem, der wirklich versteht, wie diese Systeme zusammenspielen.
James, ich breche es herunter. Diese Systeme ergänzen sich, sie ersetzen sich nicht.
Der Ensemble-Ansatz:
Googles Ranking nutzt mehrere KI-Systeme, die zusammenarbeiten. Sie werden je nach Suchanfrage-Typ zu unterschiedlichen Zeiten und in verschiedenen Kombinationen aktiviert.
| System | Einführung | Hauptaufgabe | Wann es aktiviert wird |
|---|---|---|---|
| RankBrain | 2015 | Intentionserkennung | Neue/mehrdeutige Anfragen |
| Neural Matching | 2018 | Konzeptfindung | Breite Konzept-Suchen |
| BERT | 2019 | Sprachverständnis | Fast alle Anfragen |
| MUM | 2021 | Multimodales Verständnis | Spezialisierte Anwendungen |
Wie sie zusammenarbeiten:
Wichtige Erkenntnis:
Google fragt: “Welche Seite beantwortet die Intention des Nutzers am besten?” Nicht: “Welche Seite enthält die meisten Keyword-Übereinstimmungen?”
Deine Beobachtung, dass ihr bei breiteren Suchanfragen niedriger rankt, ist wahrscheinlich das Zusammenspiel von RankBrain + BERT – sie erkennen, dass Nutzer für breite Anfragen andere Inhalte suchen als das, was ihr bietet.
Wenn ich das richtig verstehe, ist die Optimierung auf Intention wichtiger als auf Keywords?
Und wenn du sagst, dass BERT Sprache besser versteht – heißt das, dass kleine Wörter jetzt wichtiger sind? Ich habe gehört, BERT hätte verändert, wie Google Präpositionen liest.
Ja, Intent-Optimierung > Keyword-Optimierung.
BERT wurde extra entwickelt, um Kontext und kleine Wörter zu verstehen.
Vor-BERT-Beispiel: Anfrage: “Kann man für jemanden Medikamente Apotheke bekommen” Google konzentrierte sich auf: “Medikamente” “Apotheke” Übersah: Das Wort “für” (Medikamente FÜR jemand anderen besorgen)
Nach-BERT: Google versteht, dass “für” alles verändert – der Nutzer will wissen, wie man Rezepte für andere abholt.
Kleine Wörter, die BERT besser versteht:
Praktische Auswirkung:
Deine Inhalte müssen exakt zur Frage passen, die Nutzer stellen. “Wie mache ich X” ist etwas anderes als “Was ist X”, selbst wenn beide dieselben Keywords enthalten.
Der Wandel:
Technische Erklärung, wie RankBrain Qualität misst:
RankBrain überwacht zwei Hauptsignale:
Der Feedback-Loop:
Nutzer sucht → Sieht Ergebnisse → Klickt ein Ergebnis → Entweder:
- Bleibt (positives Signal) → Ranking steigt
- Kehrt schnell zurück (Pogo-Sticking) → Ranking sinkt
Forschungsergebnisse:
Google testete RankBrain gegen menschliche Ingenieure, um die beste Seite für Suchanfragen zu finden. RankBrain schnitt um 10 % besser ab.
Was das für dich bedeutet:
| Metrik | Auswirkung | Verbesserungstipps |
|---|---|---|
| Niedrige CTR | Ranking-Abfall | Besserer Titel/Beschreibung |
| Hohe Absprungrate | Negatives Signal | Inhalte auf Intention abstimmen |
| Lange Verweildauer | Positives Signal | Umfassende Inhalte |
| Pogo-Sticking | Stark negativ | Frage vollständig beantworten |
Dein Title-Tag ist wichtiger denn je. Er muss den Klick verdienen UND dein Inhalt muss die Suchintention erfüllen.
Ich beantworte mal die Frage “Ist Keyword-Optimierung tot?”.
Kurze Antwort: Traditionelle Keyword-Optimierung ist tot. Semantische Optimierung ist essenziell.
Was RankBrain abgeschafft hat:
Die Praxis, für jede kleine Keyword-Variante eigene Seiten zu erstellen:
RankBrain versteht, dass es sich um identische Anfragen handelt. Google zeigt für alle fast die gleichen Ergebnisse.
Was jetzt funktioniert:
Beispiel:
Alter Ansatz (5 Seiten):
Neuer Ansatz (1 umfassende Seite):
Die eine umfassende Seite rankt automatisch für tausende Keyword-Varianten.
Neural Matching verdient hier mehr Aufmerksamkeit.
Was Neural Matching macht:
Es versteht breitere Repräsentationen von Konzepten, nicht nur Keywords.
Beispielanfrage: “Tipps wie man einen Grünen managt”
Traditionelle Suche: Hat Schwierigkeiten, weil Wörter auf keiner Seite genau passen
Neural Matching: Erkennt, dass es um den “grünen” Persönlichkeitstyp aus farbbasierten Persönlichkeitstests geht, liefert Management-Tipps für diesen Typ
Warum das wichtig ist:
Deine Inhalte können für Anfragen ranken, die deine exakten Keywords gar nicht enthalten, wenn:
Optimierungsstrategie:
Überlege, wie Menschen auf unterschiedliche Weise nach deinem Thema fragen könnten:
Decke sie alle ab, und Neural Matching verbindet die Punkte.
Sprechen wir über MUM – die Zukunft der Google-Suche.
MUM-Fähigkeiten:
Aktuelle MUM-Anwendungen:
Was zu erwarten ist:
MUM wird zukünftig ermöglichen:
Strategische Auswirkung:
Mach deine Inhalte zukunftssicher, indem du:
Wie KI-Ranking speziell die lokale Suche beeinflusst:
Standort + Intentionserkennung:
Googles KI-Systeme verstehen, dass “Fußball” je nach Ort etwas anderes bedeutet:
Lokale Relevanzsignale, die KI bewertet:
| Signal | Funktionsweise |
|---|---|
| Nutzerstandort | Suchergebnisse gewichten Nähe höher |
| Unternehmenstyp | Kategorien sind wichtiger als Keywords |
| Lokale Intention | “in der Nähe” aktiviert Local Pack |
| Historisches Verhalten | Suchverlauf beeinflusst Ergebnisse |
Für lokale Unternehmen:
Nicht nur auf Keywords optimieren. Optimiere für:
RankBrain und BERT verstehen lokalen Kontext. Nutze das zu deinem Vorteil.
Enterprise-Perspektive auf das KI-Ranking:
Die Herausforderung:
Große Websites mit tausenden Seiten können nicht jede Seite einzeln optimieren. Wir brauchen skalierbare Strategien.
Unser Ansatz:
Was KI-Ranking für Unternehmen bedeutet:
| Alter Ansatz | Neuer Ansatz |
|---|---|
| Keyword-überladene Seiten | Umfassende Themen-Hubs |
| Dünne Inhalte in Masse | Hochwertige Inhalte, weniger Seiten |
| Exakte Keyword-URLs | Semantische URL-Strukturen |
| Isolierte Seiten | Vernetzte Themencluster |
Ergebnisse:
Nach Umstellung auf Themen statt Keywords:
KI-Ranking belohnt Websites, die um Themen und nicht um Keywords aufgebaut sind.
Die CRO-Perspektive auf das KI-Ranking:
RankBrains Engagement-Signale erzeugen einen Feedback-Loop:
Gute Inhalte → Nutzer bleiben → Rankings steigen → Mehr Traffic → Mehr Daten → Noch bessere Rankings
Das Gegenteil gilt auch:
Schlechte Passung → Nutzer springen ab → Rankings sinken → Weniger Traffic → Noch schlechtere Rankings
Praktische Verbesserungen:
Unsere Testergebnisse:
Seite mit Antwort erst im dritten Absatz:
Gleicher Inhalt, Antwort direkt im ersten Absatz:
RankBrain hat es bemerkt. Das Ranking verbesserte sich in 6 Wochen um 12 Positionen.
Nicht vergessen: Google KI-Ranking ≠ KI-Suchplattformen.
Googles KI-Ranking:
KI-Suchplattformen (ChatGPT, Perplexity, Claude):
Die Überschneidung:
Inhalte, die im Google KI-Ranking gut abschneiden, werden oft auch von KI-Plattformen zitiert. Aber nicht immer.
Beides überwachen:
Tools wie Am I Cited ermöglichen es, Sichtbarkeit zu verfolgen bei:
Deine Google- und KI-Optimierungsstrategien sollten sich ergänzen, nicht konkurrieren.
Dieser Thread hat viel geklärt. Hier mein aktualisiertes Verständnis:
Wie Googles KI-Systeme zusammenarbeiten:
Wichtige Veränderungen in der SEO-Strategie:
Von → Zu:
Praktische Änderungen, die ich umsetze:
Die wichtigste Erkenntnis:
Googles KI versucht zu verstehen, was Nutzer wirklich wollen, und Seiten zu finden, die diese Intention erfüllen. Optimiere für Nutzerzufriedenheit, und die KI wird es belohnen.
Danke an alle für die nachvollziehbaren, umsetzbaren Einblicke!
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