Googles BERT-Update: Alle Infos und die Auswirkungen auf SEO und Content-Erstellung

Mit einem neuen Update hat Google im Oktober 2019 seinen Such-Algorithmus abermals zugunsten der Suchenden angepasst. BERT soll auf die wachsende Anzahl von Long-Tail-Suchanfragen und den vermehrten Gebrauch von Voice Search eingehen – laut Google selbst ein Meilenstein im Bereich Search, der den Usern hilft, noch bessere Ergebnisse zu ihren Fragen zu bekommen. In unserem Blogbeitrag gehen wir BERT auf den Grund, geben Beispiele und fragen uns, was das Update eigentlich genau für unsere Arbeit im Bereich redaktionelle SEO bedeutet.

Wer ist eigentlich BERT?

BERT steht für Bidirectional Encoder Representations from Transformers und ist nicht nur der Name für das neue Algorithmus-Update, sondern auch für Googles neueste Technik im Bereich Natural Language Processing (NLP). NLP beschreibt Methoden und Techniken, die Computern dabei helfen, natürliche Sprache zu verstehen – und das ist eine echte Herausforderung: Da Maschinen nicht wie wir Menschen auf eigene Erfahrung zurückgreifen können, müssen sie mit Verfahren aus dem Machine Learning oder Deep Learning kombiniert werden, um zum Beispiel mehrdeutige Aussagen verarbeiten zu können. Technologien, wie sie bereits im Bereich der neuronalen maschinellen Übersetzung eingesetzt werden.

Wie andere NLP-Techniken beruht auch BERT auf modellierten neuronalen Netzen, die das menschliche Gehirn und seine neuronalen Prozesse nachempfinden sollen.

Google setzt die Software für seine Suchmaschine ein, um den semantischen Kontext eines mehrteiligen Suchbegriffs noch besser zu verstehen – also den Satzzusammenhang, in dem ein Keyword steht. Damit will das Unternehmen die Suchintention des Users besser interpretieren und ihm noch hochwertigere Ergebnisse liefern.

Mit BERT zu besseren Suchergebnissen

Täglich werden über Google Milliarden von Suchanfragen gestellt – 15 Prozent davon zum allerersten Mal. Dabei beschränken sie sich längst nicht mehr auf ein einzelnes Keyword – die Fragen werden spezifischer und, vor allem in Zeiten zunehmender Voice Search, immer komplexer.

Darauf soll BERT die Antwort sein: In seiner offiziellen Mitteilung erklärt Pandu Nayak, Google Fellow and Vice President Search, dass BERT der Suchmaschine vor allem beim Verstehen von komplexen Suchanfragen behilflich ist, die als ganzer Satz oder Frage formuliert werden – sogenannten „conversational“ Anfragen. Dank Machine Learning ist BERT in der Lage, die potenziell sinntragende Bedeutung von Füllwörtern zu erfassen und bei Bedarf zu bedienen. Das Gleiche gilt für Begriffe, die je nach Kontext unterschiedliche Bedeutungen haben. Die Suchmaschine lernt anhand der Auswertung vergangener Eingaben, Mehrdeutigkeiten zu erkennen und die gewünschte Interpretation zu erschließen.

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BERT – Beispiele

Hatten Präpositionen wie für nach oder ohne in den Google-Suchergebnissen bisher keine Relevanz, werden sie bei BERT jetzt in den Suchkontext einbezogen und interpretiert. Das zeigt folgendes Beispiel:

Vor BERT:

Bei der Eingabe „Darf ich ein Paket bei der Post für meine Nachbarin abholen?“ lieferte Google vor BERT zwar Suchergebnisse zum passenden Thema, den konkreten Sinnzusammenhang der Frage erfasst die Suchmaschine jedoch nicht.

Nach BERT:

Mit BERT wird derselbe Fragesatz als juristisch relevant gewertet. Google liefert daher Suchergebnisse von jurarat.de und anwaltauskunft.de, die auf diesen Aspekt eingehen.

Der Fragesatz „Darf ich ein Paket bei der Post für meine Nachbarin abholen?“ hat vor dem BERT-Update in erster Linie Ergebnisse zu den vermeintlich sinntragenden Begriffen Post, Paket und abholen geliefert – ohne den genauen Zusammenhang zu erfassen.

BERT wertet jedes Wort der gestellten Frage aus – also auch „Darf ich … für meine Nachbarin“ – und erfasst ihre juristische Relevanz. Google kann dadurch noch genauere Ergebnisse liefern.

BERT als Ergänzung zu RankBrain

Dass Google Suchbegriffe in ihrem semantischen Umfeld analysiert ist nichts Neues:

  • Bereits seit dem Hummingbird-Update 2013 analysiert das Unternehmen Suchanfragen und stellt einen Bedeutungszusammenhang zwischen einzelnen Wörtern her. Dadurch können Suchanfragen schneller und vor allem genauer interpretiert und bedient werden.
  • 2015 wurde Hummingbird mit RankBrain um KI und maschinelles Lernen erweitert: RankBrain ist in der Lage Verknüpfungen zu ähnlichen, bereits bekannten Suchanfragen herzustellen und somit unbekannte oder mehrdeutige Fragen besser einzuordnen. Spätestens jetzt werden auch Websites mit Ergebnissen angezeigt, die nicht dem genauen Wortlaut der Anfrage entsprechen – sofern sie relevante Inhalte liefern.

Mit BERT geht Google jetzt vor allem auf komplexe Suchanfragen, Fragesätze in natürlicher Sprache und Longtail-Suchanfragen ein. Es lohnt sich also, eine klassische Keywordrecherche und -analyse um diese Punkte zu erweitern. BERT soll RankBrain dafür aber nicht ersetzen, sondern sinnvoll ergänzen. Bei jeder Anfrage entscheidet der Algorithmus aufs Neue, welche der beiden Technologien besser zur Anfrage passt und entscheidet sich dann für eine der beiden – oder eine Kombination aus beidem.

Und jetzt? – Wie wirkt sich BERT auf redaktionelle SEO aus?

Bleibt noch die Frage, wie sich das Google-Update, das vom Konzern selber als der nächste große Sprung in der Suchmaschinenentwicklung beschrieben wird, sich auf unsere Arbeit im Bereich redaktionelle SEO und die SEO-Branche im Allgemeinen auswirkt.

We’re making a significant improvement to how we understand queries, representing the biggest leap forward in the past five years, and one of the biggest leaps forward in the history of Search.
Pandu Nayak Member Technical Staff, Google

Die Meinungen über die Auswirkung des Algorithmus-Updates gehen auseinander. Einige Marketing- und SEO-Experten prognostizieren einigen Website-Betreibern, dass sie an Traffic verlieren werden. Google sieht darin aber eher eine Verbesserung als einen tatsächlichen Verlust: Der Traffic, der durch missverständliche Anfragen auf deren Seite geführt hat, führt mit hoher Wahrscheinlichkeit sowieso nicht zu der gewünschten Conversion. Insgesamt wird der Traffic also qualitativ hochwertiger.

Andere gehen davon aus, dass BERT keine größeren Veränderungen bringt, da der meiste Traffic nach wie vor mit kurzen Suchanfragen generiert werde – und die dürften von BERT kaum betroffen sein.

Google selbst gibt übrigens keine konkreten Anweisungen zur Optimierung von Texten nach dem Update. BERT ist ein wichtiges Update, das die Suchergebnisse für viele User erheblich verbessern wird – im Bereich SEO wird sich laut Danny Sullivan von Google aber nicht viel ändern: Anders als RankBrain analysiert BERT nur die Nutzeranfragen und nicht den Content von Websites.

There’s nothing to optimize for with BERT, nor anything for anyone to be rethinking. The fundamentals of us seeking to reward great content remain unchanged.

Danny SullivanPublic Liaison for Search, Google

Laut Danny Sullivan, Googles offizieller „Search-Liaison“, verändert BERT nicht das Ranking von Websites, sondern dient dem Verständnis der Suchmaschine für natürliche Sprache.

Hochwertige und clever optimierte Texte sind nach wie vor der wichtigste SEO-Erfolgsfaktor – und womöglich nach dem BERT-Update noch wichtiger als vorher. Im besten Fall gehen die Inhalte einer Seite möglichst konkret auf die natürlich gestellten Fragen über Google ein, liefern den Usern eine passende Antwort und bieten möglichst großen Mehrwert.

Hier sind die potenziellen Auswirkungen nach BERT noch einmal zusammengefasst:

  • Natürliche Suchanfragen und Longtail Keywords rücken in den Fokus und können besser verarbeitet werden
  • Website-Betreiber verlieren möglicherweise Traffic, der verbleibende Traffic ist jedoch relevanter und führt daher im Zweifelsfall zu mehr Conversion
  • Hochwertige Inhalte, die dem User Mehrwert bieten, werden nach wie vor die besten Ergebnisse erzielen

Über die Autorin

Jana Finklenburg
Projektmanagerin und Redakteurin
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