19. Dezember: In unseren Spam-Richtlinien und im Leitfaden zu Rankingsystemen wurde weiter erläutert, wie Google mit Websites mit einem hohen Anteil nicht einvernehmlicher expliziter Bilder umgeht.
    Ein Leitfaden zu den Rankingsystemen der Google-Suche

Google verwendet automatisierte Rankingsysteme, die viele Faktoren und Signale zu Hunderten von Milliarden Webseiten und anderen Inhalten in unserem Suchindex berücksichtigen, um in Sekundenbruchteilen die relevantesten und nützlichsten Ergebnisse zu präsentieren.

Wir verbessern diese Systeme regelmäßig durch strenge Tests und Bewertungen und geben Hinweise zu Aktualisierungen unserer Rankingsysteme, wenn diese für Inhaltsersteller und andere nützlich sein könnten.

Diese Seite ist ein Leitfaden zum Verständnis einiger unserer bekannteren Rankingsysteme. Sie behandelt einige Systeme, die Teil unserer zentralen Rankingsysteme sind, also die zugrunde liegenden Technologien, die Suchergebnisse als Antwort auf Abfragen erzeugen. Sie behandelt auch einige Systeme, die mit spezifischen Rankinganforderungen verbunden sind.

Sie können auch unsere Seite „So funktioniert die Suche“ besuchen, um zu erfahren, wie unsere Rankingsysteme in Kombination mit anderen Prozessen zusammenarbeiten, damit Google Search unserer Mission gerecht wird, die Informationen der Welt zu organisieren und allgemein zugänglich und nützlich zu machen.

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ist ein von Google verwendetes KI-System, mit dem wir verstehen, wie Wortkombinationen unterschiedliche Bedeutungen und Absichten ausdrücken.

Kriseninformationssysteme

Google hat Systeme entwickelt, um in Krisenzeiten hilfreiche und aktuelle Informationen bereitzustellen, egal ob es sich um persönliche Krisensituationen, Naturkatastrophen oder andere weit verbreitete Krisensituationen handelt:

Persönliche Krisen: Unsere Systeme arbeiten daran, zu verstehen, wann Menschen nach Informationen zu persönlichen Krisensituationen suchen, um Hotlines und Inhalte von vertrauenswürdigen Organisationen für bestimmte Anfragen im Zusammenhang mit Selbstmord, sexuellem Missbrauch, Gifteinnahme, geschlechtsspezifischer Gewalt oder Drogensucht anzuzeigen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Informationen zu persönlichen Krisen in Google Search angezeigt werden.
SOS-Warnungen: Bei Naturkatastrophen oder großflächigen Krisensituationen zeigt unser SOS-Warnsystem Updates von lokalen, nationalen oder internationalen Behörden an. Diese Updates können Notrufnummern und Websites, Karten, Übersetzungen nützlicher Ausdrücke, Spendenmöglichkeiten und mehr enthalten. Erfahren Sie mehr darüber, wie SOS-Warnungen funktionieren und wie sie Teil der Krisenwarnungen von Google sind, die bei Überschwemmungen, Waldbränden, Erdbeben, Wirbelstürmen und anderen Katastrophen helfen.
Deduplizierungssysteme

Suchen bei Google können Tausende oder sogar Millionen übereinstimmender Webseiten finden. Einige davon können einander sehr ähnlich sein. In solchen Fällen zeigen unsere Systeme nur die relevantesten Ergebnisse an, um nicht hilfreiche Duplikate zu vermeiden. Erfahren Sie mehr darüber, wie die Deduplizierung funktioniert und wie Sie bei Bedarf ausgelassene Ergebnisse anzeigen können, wenn eine Deduplizierung stattfindet.

Deduplizierung findet auch bei vorgestellten Snippets statt. Wenn ein Eintrag auf einer Webseite zu einem hervorgehobenen Snippet erhoben wird, wiederholen wir den Eintrag nicht später auf der ersten Seite der Ergebnisse. Dies entlastet die Ergebnisse und hilft den Benutzern, relevante Informationen leichter zu finden.

Exact-Match-Domain-System

Unsere Ranking-Systeme berücksichtigen die Wörter in Domain-Namen als einen von vielen Faktoren, um zu bestimmen, ob Inhalte für eine Suche relevant sind. Unser Exact-Match-Domain-System stellt jedoch sicher, dass wir Inhalten, die unter Domains gehostet werden, die genau auf bestimmte Suchanfragen abgestimmt sind, nicht zu viel Bedeutung beimessen. Beispielsweise könnte jemand einen Domain-Namen mit den Wörtern „beste-Orte-zum-Mittagessen“ erstellen, in der Hoffnung, dass all diese Wörter im Domain-Namen den Inhalt in den Rankings nach oben katapultieren. Unser System passt dies an.

Aktualitätssysteme

Wir haben verschiedene „Suchanfragen verdienen Aktualität“-Systeme, die darauf ausgelegt sind, aktuellere Inhalte für Suchanfragen anzuzeigen, bei denen dies zu erwarten wäre. Wenn beispielsweise jemand nach einem gerade erschienenen Film sucht, möchte er wahrscheinlich aktuelle Rezensionen und keine älteren Artikel aus der Zeit, als die Produktion begann. Ein weiteres Beispiel: Normalerweise liefert eine Suche nach „Erdbeben“ Material zu Vorbereitungen und Ressourcen. Wenn sich jedoch vor Kurzem ein Erdbeben ereignet hat, werden möglicherweise Nachrichtenartikel und aktuellere Inhalte angezeigt.

System für hilfreiche Inhalte

Unser System für hilfreiche Inhalte soll sicherstellen, dass die Nutzer in den Suchergebnissen originelle, hilfreiche Inhalte sehen, die von Menschen für Menschen geschrieben wurden, und nicht Inhalte, die in erster Linie dazu dienen, Suchmaschinenverkehr zu generieren.

Linkanalysesysteme und PageRank

Wir verfügen über verschiedene Systeme, die verstehen, wie Seiten miteinander verlinkt sind, um zu bestimmen, worum es bei Seiten geht und welche als Antwort auf eine Abfrage am hilfreichsten sein könnten. Dazu gehört PageRank, eines unserer wichtigsten Rankingsysteme, das bei der Einführung von Google verwendet wurde. Neugierige können mehr erfahren, indem sie das ursprüngliche Forschungspapier und Patent zu PageRank lesen. Die Funktionsweise von PageRank hat sich seitdem stark weiterentwickelt und ist weiterhin Teil unserer wichtigsten Rankingsysteme.

Systeme für lokale Nachrichten

Wir verfügen über Systeme, die lokale Nachrichtenquellen identifizieren und anzeigen, wenn dies relevant ist, z. B. über unserer Funktionen „Top-Storys“ und „Lokalnachrichten“.

MUM

Multitask Unified Model (MUM) ist ein KI-System, das Sprache sowohl verstehen als auch generieren kann. Es wird derzeit nicht für das allgemeine Ranking in der Suche verwendet, sondern für einige spezifische Anwendungen, z. B. zur Verbesserung der Suche nach Informationen zum COVID-19-Impfstoff und zur Verbesserung der von uns angezeigten Featured Snippet-Callouts.

Neural Matching

Neural Matching ist ein KI-System, das Google verwendet, um Darstellungen von Konzepten in Abfragen und Seiten zu verstehen und sie einander zuzuordnen.

Systeme für Originalinhalte

Wir verfügen über Systeme, die sicherstellen, dass wir Originalinhalte, einschließlich Originalberichte, in Suchergebnissen prominent anzeigen, vor denen, die sie lediglich zitieren. Dazu gehört die Unterstützung einer speziellen kanonischen Auszeichnung, die Ersteller verwenden können, um uns dabei zu helfen, besser zu verstehen, welche die primäre Seite ist, wenn eine Seite an mehreren Stellen dupliziert wurde.

Auf Entfernung basierende Herabstufungssysteme

Google hat Richtlinien, die die Entfernung bestimmter Arten von Inhalten ermöglichen. Wenn wir eine große Anzahl solcher Entfernungen im Zusammenhang mit einer bestimmten Site verarbeiten, nutzen wir dies als Signal zur Verbesserung unserer Ergebnisse. Insbesondere:

Rechtliche Entfernungen: Wenn wir eine große Anzahl gültiger Anträge auf Entfernung von Urheberrechtsverletzungen im Zusammenhang mit einer bestimmten Site erhalten, können wir dies nutzen, um andere Inhalte der Site in unseren Ergebnissen herabzustufen. Auf diese Weise ist es weniger wahrscheinlich, dass die Leute auf andere rechtsverletzende Inhalte stoßen als auf die ursprünglichen Inhalte. Ähnliche Herabstufungssignale wenden wir auf Beschwerden im Zusammenhang mit Verleumdung, gefälschten Waren und gerichtlich angeordneten Entfernungen an. Im Fall von Material mit sexuellem Kindesmissbrauch (CSAM) entfernen wir solche Inhalte immer, wenn sie identifiziert werden, und wir stufen alle Inhalte von Sites mit einem hohen Anteil an CSAM-Inhalten herab.
Entfernungen personenbezogener Daten: Wenn wir eine große Anzahl von Entfernungen personenbezogener Daten im Zusammenhang mit einer Site mit ausbeuterischen Entfernungspraktiken verarbeiten, stufen wir andere Inhalte der Site in unseren Ergebnissen herab. Wir prüfen auch, ob das gleiche Verhaltensmuster auf anderen Websites auftritt, und stufen die Inhalte dieser Websites ggf. herab. Wir wenden möglicherweise ähnliche Herabstufungsverfahren für Websites an, auf denen häufig Doxxing-Inhalte oder nicht einvernehmliche explizite Bilder entfernt werden.
Passage-Ranking-System

Passage-Ranking ist ein KI-System, mit dem wir einzelne Abschnitte oder „Passagen“ einer Webseite identifizieren, um besser zu verstehen, wie relevant eine Seite für eine Suche ist.

RankBrain

RankBrain ist ein KI-System, das uns hilft zu verstehen, wie Wörter mit Konzepten zusammenhängen. Es bedeutet, dass wir relevante Inhalte besser zurückgeben können, auch wenn diese nicht alle genauen Wörter enthalten, die bei einer Suche verwendet wurden, indem wir verstehen, dass die Inhalte mit anderen Wörtern und Konzepten zusammenhängen.

Zuverlässige Informationssysteme

Mehrere Systeme arbeiten auf unterschiedliche Weise, um möglichst zuverlässige Informationen anzuzeigen, z. B. um maßgeblichere Seiten hervorzuheben, minderwertige Inhalte herabzustufen und Qualitätsjournalismus zu fördern. In Fällen, in denen zuverlässige Informationen fehlen, zeigen unsere Systeme automatisch Inhaltshinweise zu sich schnell ändernden Themen an oder wenn unsere Systeme kein großes Vertrauen in die Gesamtqualität der für die Suche verfügbaren Ergebnisse haben. Diese geben Tipps, wie Sie auf eine Weise suchen können, die zu hilfreicheren Ergebnissen führen könnte. Erfahren Sie mehr über unseren Ansatz zur Bereitstellung hochwertiger Informationen in der Suche.

Bewertungssystem

Das Bewertungssystem zielt darauf ab, qualitativ hochwertige Bewertungen sowie Inhalte, die aufschlussreiche Analysen und Originalrecherchen bieten und von Experten oder Enthusiasten geschrieben wurden, die sich mit dem Thema gut auskennen, besser zu belohnen.

Site-Diversity-System

Unser Site-Diversity-System funktioniert so, dass wir in unseren Top-Ergebnissen im Allgemeinen nicht mehr als zwei Webseiteneinträge derselben Site anzeigen, sodass keine einzelne Site dazu neigt, alle Top-Ergebnisse zu dominieren. Wir können jedoch dennoch mehr als zwei Einträge anzeigen, wenn unsere Systeme dies für eine bestimmte Suche als besonders relevant erachten. Site-Diversity behandelt Subdomains im Allgemeinen als Teil einer Stammdomain. IE: Einträge von einer Subdomain (subdomain.example.com) und der Stammdomain (example.com) werden alle von derselben einzelnen Site aus berücksichtigt. Manchmal werden Subdomains jedoch aus Gründen der Diversität als separate Sites behandelt, wenn dies als relevant erachtet wird.

Spam-Erkennungssysteme

Niemand möchte, dass sein E-Mail-Posteingang mit Spam gefüllt ist, weshalb Spamfilter so hilfreich sind. Die Suche steht vor einer ähnlichen Herausforderung, da das Internet riesige Mengen an Spam enthält, der uns, wenn er nicht behandelt wird, daran hindern würde, die hilfreichsten und relevantesten Ergebnisse anzuzeigen. Wir verwenden eine Reihe von Spam-Erkennungssystemen, einschließlich SpamBrain, um mit Inhalten und Verhaltensweisen umzugehen, die gegen unsere Spam-Richtlinien verstoßen. Diese Systeme werden ständig aktualisiert, um mit den neuesten Entwicklungen der Spam-Bedrohung Schritt zu halten.

Ausrangierte Systeme

Die folgenden Systeme werden aus historischen Gründen aufgeführt. Sie wurden entweder in Nachfolgesysteme integriert oder in unsere wichtigsten Rankingsysteme aufgenommen.

Hummingbird

Dies war eine wesentliche Verbesserung unserer gesamten Rankingsysteme im August 2013.Unsere Rankingsysteme haben sich seitdem weiterentwickelt, genau wie sie sich zuvor weiterentwickelt haben.

Panda-System

Dieses System wurde entwickelt, um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige und originelle Inhalte in unseren Suchergebnissen angezeigt werden. Es wurde 2011 angekündigt und erhielt den Spitznamen „Panda“. Es wurde weiterentwickelt und 2015 Teil unserer wichtigsten Rankingsysteme.

Penguin-System

Dieses System wurde entwickelt, um Link-Spam zu bekämpfen. Es wurde 2012 angekündigt und erhielt den Spitznamen „Penguin-Update“. 2016 wurde es in unsere wichtigsten Rankingsysteme integriert.