Das Google BERT-Update und was es für SEO bedeutet

Am 25. Oktober war auf dem offiziellen Unternehmens-Blog von Google zu lesen, dass ein auf Techniken aus dem Bereich der neuralen Netzwerke und somit auf Künstlicher Intelligenz basierendes Update online gegangen ist: BERT. Auf rund 10% aller englischsprachigen Suchanfragen soll es sich auswirken. Google selbst bezeichnet es als das größte Update der letzten fünf Jahre – und als einen großen Schritt vorwärts in der Geschichte der Internet-Suchmaschinen.

Seit dieser Veröffentlichung beschäftigt ein Thema Website-Betreiber und Marketing-Experten rund um den Globus: beeinflusst BERT die Suchmaschinenoptimierung? Wir haben uns die Thematik für Sie ein wenig genauer angesehen.
 

Was steckt hinter dem BERT-Update von Google?

BERT steht für „Bidirectional Encoder Representations from Transformers“, eine von Google entwickelte Technik aus dem Bereich des Deep Learning, die bereits im vergangenen Jahre als Open Source veröffentlicht wurde. Sie ist darauf ausgerichtet, die maschinelle Erkennung natürlicher Sprache zu verbessern. Die Suchmaschine soll dadurch lernen, Wortbedeutungen innerhalb eines Satzes zu erkennen – und das inklusive aller Nuancen, die sich aus dem Kontext ergeben.

Mit Machine Learning zu passenderen Suchergebnissen

Die Einbeziehung des Kontexts verbessert die Qualität von Suchergebnissen in zweifacher Hinsicht: einerseits werden die Anfragen genauer verarbeitet und andererseits können Websites auch umfassender ausgewertet werden.

User stellen ihre Suchanfragen nicht immer in Form reiner Keywords. In den meisten Fällen verwenden wir mehr als einen einzelnen Suchbegriff und immer häufiger auch „natürlich“ formulierte Fragen – oder zumindest die auf die wichtigsten Schlagworte reduzierten Fassungen davon. Dabei können u.a. Worte wie „für“ oder „ohne“ vorkommen, die bisher kaum Einfluss auf die Suchergebnisse hatten. Werden sie jedoch verwendet, um eine Beziehung zwischen den verwendeten Keywords aufzubauen, können viele bisher als möglich angezeigte Suchergebnisse ausgeschlossen werden.

Zudem erleichtert die Verarbeitung von Kontext die Suche nach Keywords, die in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Bedeutungen haben. Lernt die Suchmaschine, diese Mehrdeutigkeiten zu erkennen und die jeweils gewünschte Interpretation aus dem Kontext zu erschließen, kann sie Suchanfragen mit hohem Komplexitätsgrad umso zielsicherer bearbeiten.
 

BERT und SEO

Von einer Verfeinerung des Sprachverständnisses durch Suchmaschinen wird insbesondere die Voice Search profitieren. Suchanfragen, die wir nicht schreiben, sondern sprechen, weisen deutlich häufiger natürlich formulierte Fragen und sogenannte Long Tail Keywords auf als es bei „klassischen“ getippten Suchanfragen der Fall ist. Und diese Long Tail Keywords zeichnen sich ihrerseits nun einmal dadurch aus, dass Sie nicht aus einem einzelnen Wort bestehen, sondern aus einer bestimmten Kombination von Begriffen. Die Relation der einzelnen Schlagworte zueinander bestimmt darüber, welche Suchergebnisse zur Anfrage passen – und diese Relationen lernt die Suchmaschine dank BERT möglichst genau zu bestimmen.

Wie können Websites für BERT optimiert werden?

Da BERT in der Lage ist, natürliche Sprache zu verarbeiten, müssen Web-Texte nicht besonders strukturiert, inhaltlich oder stilistisch überarbeitet werden, um ausgewertet werden zu können. Ein für die Leser verständlich geschriebener Text ist alles, was BERT für sein Ranking benötigt. Der einzige Faktor, den Website-Betreiber gezielt in den Blick fassen sollten, um BERT ein wenig entgegen zu kommen, ist die Intention der Suchmaschinen-User. Wer sich in seine Leser hineinversetzen und herausfinden kann, welche Fragen wahrscheinlich dazu führen, dass nach den Inhalten einer Website gesucht wird, der kann sowohl diese Fragen im Text aufgreifen als auch passende Antworten geben.

Dieses Vorgehen ist allerdings weder neu noch speziell auf BERT zugeschnitten: im Grunde handelt es sich um dieselbe Strategie, die auch zur Optimierung für Voice Search angewandt wird. Zudem sollte die Pflege einer an die bisherigen SEO-Gegebenheiten abgestimmten Keyworddichte derzeit (noch) nicht vernachlässigt werden. BERT stellt aktuell keinen Ersatz für die bisherigen Mechanismen dar, sondern eine Ergänzung. Die Keywordfrequenz übt somit nach wie vor einen großen Einfluss auf das Ranking einer Website aus.

Wer seine Website auf dem aktuellsten Stand halten möchte, muss also kein besonderes BERT-SEO ansetzen. Eine angemessene Keyworddichte und das Verwenden der für Voice Search passenden Longtail-Keywords werden neben weiteren SEO-Maßnahmen auch in absehbarer Zukunft im Fokus stehen.
 

BERT in Deutschland: Wie geht es weiter?

In seiner ersten Version ist das Update ausschließlich für die Verarbeitung englischer Suchanfragen konzipiert. Dabei soll es jedoch nicht bleiben: BERT kann das Gelernte auch auf weitere Sprachen übertragen. In naher Zukunft werden daher vermutlich auch deutschsprachige Suchanfragen und Websites damit verarbeitet. Wann genau BERT damit beginnen wird, Deutsch zu lernen, ist allerdings noch unklar.

Das bedeutet aber keineswegs, dass BERT das deutschsprachige Web noch nicht betrifft: Die Featured Snippets, d.h. die als besonders genau zur Suchanfrage passend ausgewählten und oben in der Liste der Ergebnisse angezeigten Ausschnitte aus Websites, werden bereits für 24 Sprachen aus aller Welt durch BERT optimiert. Auch für Deutsch. Besondere Fortschritte in der Präzision der Genauigkeit, so ist auf dem Google-Blog zu lesen, haben seit der Implementierung von BERT vor allem Suchen in den Sprachen Koreanisch, Hindi und Portugiesisch gemacht.

Ob und in welchem Umfang sich durch BERT die Auswahl der deutschen Featured Snippets verändern wird, ist derzeit jedoch nicht absehbar. Für Website-Betreiber, die Wert darauf legen, ihre Seiten an der Spitze der Suchergebnisse zu sehen, lohnt es sich daher, die weiteren Entwicklungen in Sachen BERT im Blick zu behalten, auch wenn im Augenblick noch kein akuter Handlungsbedarf besteht.