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Stephan Kopp

Die wichtigsten SEO News für November 2017

Im Online Marketing dreht sich alles um Geschwindigkeit. Daher beschäftigen wir uns im November bereits mit dem neuen Jahr und der Frage, was sich 2018 alles ändern wird. SEO wird beerdigt und Roboter übernehmen die Weltherrschaft? So schlimm wird es nicht kommen, aber ein Fünkchen Wahrheit steckt dahinter. Finden Sie es heraus in den aktuellen SEO-News.

1) Google startet seinen Mobile-First-Index (ein wenig)

Die Einführung des Mobile-First-Index wird das bestimmende Thema für SEOs im Jahre 2018 werden. Die Suchmaschine aus Mountain View hatte bereits vor einem Jahr angekündigt, zukünftig die mobilen Versionen von Webseiten zu erfassen und anstatt der Desktopversion als Referenz für Inhalte und Rankings zu verwenden. Es wird jedoch zu keinem großen Knall an einem bestimmten Tag kommen, die Umstellung werde vielmehr sukzessive und begleitet von umfangreichen Tests durchgeführt, so Google. Nun hat Google-Sprecher John Mueller bekannt gegeben, dass man begonnen habe, erste Webseiten im Testbetrieb auf den Mobilen Index umzustellen. Es sei zwar noch zu früh, von einem offiziellen Start des Regelbetriebs zu sprechen, es handle sich vielmehr um eine erste Testphase. Die von vielen Webmastern Mitte Oktober beobachteten Veränderungen in Rankings stünden jedoch nicht in Verbindung mit diesen Tests, so Mueller.

2) Das SEO Expertenorakel 2018

Der Blick in die SEO-Glaskugel fasziniert die Search-Branche jedes Jahr aufs Neue. Auch für 2018 haben namhafte Experten ihre Voraussagen darüber getroffen, was die dominierenden Trends in den kommenden 12 Monaten sein werden. Einig ist man sich darüber, dass Googles Umstellung auf den Mobile-First-Index, die rasant ansteigende Nutzung von Sprachassistenten und der Siegeszug der künstlichen Intelligenz gravierende Veränderungen auf der technologischen Seite des Searchmarketings mit sich bringen werden. Unternehmen und Webmaster sollten diese Veränderungen genau beobachten. Schnell verschärfen wird sich dagegen der Kampf um den organischen Traffic. Da Google verstärkt selber als Publisher auftritt und mit den sogenannten Featured Snippets zahlreiche Informationen bereits auf seiner eigenen Suchergebnisseite ausliefert, bleiben der Einsatz strukturierter Daten, die tiefgehende Analyse von Inhalten und Nutzerverhalten sowie der Fokus auf eine gute User Experience wichtigste Handlungsfelder, so die Experten. Aaron Wall von SEO Book vermutet sogar, dass Googles Dominanz in der Suche abnehmen wird, und Nutzer verstärkt auf spezialisierte Suchsysteme ausweichen werden. Zusammenfassend wandelt SEO-Experte John Lincoln einen alten Klassiker leicht ab: „Das alte SEO ist tot – Willkommen im neuen Zeitalter. Es wird 100 Mal besser und viel aufregender.“

3) Microsoft und Google setzen auf menschliche Unterstützung

Kaum ein Tag vergeht, an dem nicht von der unaufhaltsamen Ausbreitung der künstlichen Intelligenz und deren Auswirkungen auf das Online Marketing geschrieben wird. Auch die großen Suchanbieter Google und Microsoft setzen auf den Einsatz lernender Maschinen. Aber wenn man genau hinschaut, gibt es auch einen entgegengesetzten Trend: Microsofts Suchmaschine Bing hatte erst im August bekannt gegeben, dass es für die Qualitätssicherung seiner direkten Antworten zukünftig verstärkt auf die Zusammenarbeit mit seinen Nutzern in der „Bing Distill“-Community setzten will (wir berichteten). Anfang Oktober hatte nun auch Google zur zweiten Konferenz seiner „Local Guide“-Community nach San Francisco geladen. Nach Angaben des Konzerns umfasst die organisierte Nutzergemeinschaft bereits rund 50 Millionen Teilnehmer weltweit, die vor allem Einträge auf Google Maps überprüfen und korrigieren. Darüber hinaus werden täglich fast 700.000 neue Einträge von den Local Guides selbst verfasst. Dies sei vor allem in Entwicklungsländern eine wichtige Hilfe, da Informationen von lokalen Geschäften und Dienstleistungen in diesen Ländern nur schwer automatisiert erfasst und überprüft werden könnten, so Google. Ob sich dieser Trend verfestigt, oder der Mensch lediglich eine Brückentechnologie darstellt, bis die künstliche Intelligenz in ihren Fähigkeiten aufgeholt hat, bleibt abzuwarten.

4) Wie künstliche Intelligenz die Suchmaschinenoptimierung verändern wird

Das Search Marketing steht vor großen Veränderungen und im Kern dreht es sich dabei um die Auswirkungen der Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in die Technologie der großen Plattformen. In Bezug auf die organische Suche bedeutet dies laut SEO-Veteran und Experte Kristopher Jones, dass Keyword Rankings zukünftig keinen dramatischen Veränderungen mehr unterliegen und dass es keinen übergeordneten, allgemein gültigen Algorithmus mehr geben wird. Vielmehr werden für unterschiedliche Suchanfragen spezialisierte, dynamische Algorithmen in einer Vielzahl von Varianten zum Einsatz kommen. Ziel der Suchanbieter sei es letztlich, mit technologischer Hilfe die genaue Nutzerintention präziser zu erfassen und bessere Ergebnisse liefern zu können, so Jones. Die klassische Keyword-Analyse und technisches SEO würden daher mittelfristig obsolet, meint der Suchexperte. Als Antwort auf die Herausforderungen der künstlichen Intelligenz schlägt Jones eine Kombination aus User Experience Optimierung, strikter Ausrichtung von Inhalten an Nutzerintentionen und den Einsatz natürlicher Sprachmuster für Voice Search vor. Darüber hinaus würden auch Suchmaschinenoptimierer nicht darum umhinkommen, eigene Analysetools auf der Basis künstlicher Intelligenz zu entwickeln. Agenturen und Werbetreibende müssten starke Antworten auf die technologischen Herausforderungen entwickeln, um vom Fortschritt nicht überrollt zu werden.

 

Dieser Beitrag erschien zuerst bei Internet World Business.

/von
Christian Polzenhagen

Deep Learning: Das steckt hinter dem maschinellen Lernen

Deep Learning ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz (KI), deren Grundidee bis in die 1950er Jahre zurückgeht. Zur Massentauglichkeit hat es bisher zwar noch nicht gereicht. Mit den sinkenden Kosten für Chips und damit auch für Netzwerke sowie der stetig wachsenden Menge an Daten, die uns in digitaler Form vorliegen, erlebt das maschinelle Lernen allerdings seit ein paar Jahren eine beeindruckende Renaissance. Deep Learning ermöglicht es Computersystemen durch Interation, also der wiederholten Ausführung von Befehlen, bestimmte Muster in Datenmengen zu erkennen und diese immer weiter zu verfeinern. Kurz gesagt lernt Deep Learning Maschinen das Lernen. Die Einsatzbereiche sind schier unendlich, sie müssen lediglich eine Voraussetzung erfüllen: Daten in digitaler Form sollten in großen Mengen vorhanden sein, um brauchbare Muster zu extrahieren.

Deep Learning: Wieder erwachter Trend

Gerade Firmen aus dem Silicon Valley setzen aktuell verstärkt auf den wieder erwachten Trend. Die Evolutionsgeschwindigkeit, mit der Erkenntnisse aus den nun massenhaft vorhandenen Daten gewonnen werden, ist dabei enorm: Im Jahr 2009 hat ein Team um Geoffrey Hinton von der University of Toronto sich dem Thema Spracherkennung angenommen. Nach intensivem Training war die Software besser in der Lage, gesprochene Worte in geschriebenen Text zu übersetzen, als alle Vorgänger zusammen. Zwei Jahre später hat Google Daten seines Dienstes YouTube dem Deep Learning unterzogen und diese in verschiedene Kategorien unterteilen lassen. Mit dem Ergebnis, dass neben Kategorien wie „Menschliche Gesichter“ auch die Kategorie „Katze“ zum Vorschein trat, was für ein beachtliches Maß an Erheiterung sorgte.

Deep Learning hat sich seit dieser Zeit enorm weiterentwickelt. Erst vor wenigen Wochen hat das Google-Programm AlphaGo im Strategiespiel Go gegen den bis dahin dominierenden Champion Lee Sedol gewonnen. Von vielen wird das nun als Meilenstein der KI bezeichnet, auch wenn solche Ausflüge von Google eher als Spielerei zu sehen sind. Googles eigentliche Anwendungsfelder liegen eher im Bereich der Suche und der Darstellung der Suchergebnisse. Für das Unternehmen ist das so genannte Rank-Brain, das für noch bessere Suchergebnisse sorgt, deshalb weit wichtiger, weil es auch in Zukunft die Vorherrschaft im Suchmaschinenmarkt sicherstellen soll.

Deep Learning bommt

Die Liste mit weiteren aktuellen Beispielen ist schon heute lang –  und wird auch in Zukunft noch weiter wachsen.

  • Facebooks neuer Messanger M etwa wird mit Erkenntnissen des Deep Learning gefüttert, was zu ganz neuen Services führen kann. Durch maschinell gesteuerte Interaktionen kann sich der User damit beispielsweise ganz bequem einen digitalen Assistenten schaffen, der den Alltag durch interaktive Kalender- und Erinnerungsfunktionen erleichtert. Auch Chatbots werden bei Facebook, wie kürzlich auf der jährlichen Konferenz vorgestellt, durch maschinelles Lernen immer leistungsfähiger. Bis zu einem vollwertigen Assistenten, der einem die Reisen bucht und das Konto verwaltet, ist es also nicht mehr weit.
  • IBM, Oracle und Ebay arbeiten an neuen Lösungen, die durch Deep Learning erst ermöglicht werden. Ziel ist es dabei, die Technologie noch effizienter zu machen, um Suchergebnisse oder Vorschlagslisten noch genauer auf die Bedürfnisse der User abzustimmen.
  • Siri, Majel und Cortana sind Spracheingabesysteme, die in Smartphones der Plattformen iOS, Android und Microsoft die Eingabe und Suche erleichtern sollen. Die Vision sind Geräte, die sich nur mit der Stimme steuern lassen. Bei diesen Anwendungen geht es nicht mehr nur um die von einem Algorithmus getriebene Ergebnisliste, sondern auch darum, die semantischen Zusammenhänge schneller und besser zu erkennen und damit die Programme immer intelligenter zu machen.

Denkbar ist auch, dass Amazon diese Technologie nutzt, um Warenströme weiter zu verfeinern. Auf diese Weise könnte der Online-Händler seinem Traum, Ware quasi in Echtzeit zu liefern, immer näher kommen. Würde es Amazon nämlich gelingen, neue Vorhersagemodelle zu entwickeln, um Waren schon vorab in den jeweiligen Warenzentren zu lagern, bevor der Kunde seine Ware bestellt, muss der Händler nicht in jedem Lager den kompletten Warenbestand vorhalten. Dies ist zwar noch Zukunftsmusik, sicher ist aber bereits jetzt, das Amazon auch an Spracheingabegeräten wie Alexa arbeitet, die mit dem Internet verbunden sind und so den Alltag vereinfachen sollen.

Die Welt wird sich in den nächsten fünf bis zehn Jahren durch Deep Learning nachhaltig verändern. Auch auf die Arbeitsplatzentwicklung werden diese Neuerungen ihre Auswirkungen haben. Wir werden durch Deep Learning neue Erkenntnisse gewinnen, die ohne sie nicht möglich gewesen wären. Gerade der Datenschutz unterliegt hier großen Herausforderungen, da nicht alles, was möglich ist, auch zum Vorteil der Verbraucher angewendet wird. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Normen zu finden. Denn technische Grenzen oder auch Branchen, in denen Deep Learning nicht eingesetzt werden könnte, gibt es nicht. Sobald man – egal in welchem Bereich – bestimmte Muster erkennt, hat dies gewaltiges Potenzial zur Optimierung. Die neuen Erkenntnisse werden wiederum in den verschiedensten Sparten genutzt, um das komplette Potenzial auszuschöpfen, die Zuverlässigkeit zu steigern und die Technologie immer einfacher zu gestalten.

Dieser Artikel wurde auf internetworld.de veröffentlicht.

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