Google packt aus: So werden Suchergebnisse eingestuft und Spam verhindert

Google packt aus: So werden Suchergebnisse eingestuft und Spam verhindert

Copyrigth © Shutterstock/ Fonstra


Google hat eine neue Podcast-Episode veröffentlicht, in der John Mueller, Gary Illyes, Martin Splitt und ein Gast aus dem Google-Suchqualitätsteam namens Duy Nguyen darüber sprechen, wie das Unternehmen gegen Suchergebnis-Spam vorgeht und wie Google die Suchergebnisse einstuft.

Wie stuft Google die Suchergebnisse ein?

Es ist immer interessant, einem Google-Vertreter zuzuhören, der darüber spricht, wie die Google-Suche funktioniert. Und in dieser neuesten Folge ging Gary Illyes von Google näher darauf ein, wie Suchergebnisse eingestuft werden.

Die Kurzversion ist, dass Google zunächst eine kurze Liste mit, sagen wir, etwa 1.000 Ergebnissen für eine bestimmte Anfrage erstellt. Diese Liste wird basierend darauf erstellt, ob die Anfrage und der Inhalt einer Seite relevant und aktuell sind. Sobald die Liste erstellt ist, wendet Google viele seiner Ranking-Signale und Faktoren auf diese kürzere Liste an.

Gary Illyes erklärte, dass diesen Dokumenten Scores oder Nummern zugewiesen werden. Google weist eine Nummer zu und sie berechnen diese Nummer anhand der Signale, die während der Indizierung gesammelt wurden, plus der anderen Signale. Letztendlich ist das, was Sie in den Ergebnissen sehen können, im Wesentlichen eine umgekehrte Reihenfolge, die auf diesen von Google zugewiesenen Zahlen basiert.

Einige Beispiele für verwendete Algorithmen sind RankBrain und sogar der HTTPS-Boost, obwohl der HTTPS-Boost ein Tie-Breaker ist und die Suchergebnisse nicht wirklich neu anordnen würde.

Google Spamschutz und maschinelles Lernen

Bevor Google erklärte, wie es die Suchergebnisse anordnet, sprach Duy Nguyen vom Team für Suchqualität über Maßnahmen zur Spamvermeidung. Ein Punkt war, dass Google maschinelle Lernmodelle verwendet, um mit dem offensichtlichsten Spam umzugehen.

Duy Nguyen von Google sagte, dass es ein sehr effektives und umfassendes maschinelles Lernmodell verwendet, das sich im Grunde um den meisten offensichtlichen Spam kümmert. Dieses maschinelle Lernmodell ermöglicht es dem Google-Suchqualitätsteam, sich auf wichtigere Arbeit zu konzentrieren. Diese könnte sich um gehackten Spam, Online-Betrug und andere Probleme drehen, die die maschinellen Lernmodelle nicht aufgreifen.

Die maschinellen Lernmodelle von Google verfügen über jahrelange Daten, die sie zur Verbesserung ihrer Methoden zur Spamvermeidung und zur Verbesserung der Suche nutzen. Und es scheint, dass Google von ihren Fähigkeiten sehr überzeugt ist.

Warum ist es wichtig?

Es ist interessant, Google-Vertretern zuzuhören, wenn sie über die Suche sprechen. Die Art und Weise, wie sie über die Suche sprechen, kann uns einen Hinweis darauf geben, worauf es bei Rankings wirklich ankommt.

Wie Duy Nguyen von Google sagte, ist es oft traurig zu sehen, wie sich SEOs auf eine einzige Metrik konzentrieren, oft eine externe Metrik, die Google nicht einmal verwendet. Stattdessen sollten sich SEOs auf eine bessere Funktionalität, hochwertigen Content und eine insgesamt bessere Nutzererfahrung konzentrieren.

Google hat Hunderte von Ranking-Signalen, sodass die Konzentration auf ein oder zwei wahrscheinlich nicht die besten Chancen auf eine gute Platzierung in der Google-Suche bietet.

Für mehr Informationen sehen Sie sich das vollständige Video an.

Quelle: SearchEngineLand

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