Google SEO Update 19. Dezember 2023 im Überblick

19. Dezember: Wir haben in unserem Leitfaden zu Spam-Richtlinien und Ranking-Systemen weiter präzisiert, wie Google mit Websites umgeht, die einen hohen Anteil an nicht einvernehmlich erstellten expliziten Inhalten aufweisen.

Google verwendet automatisierte Ranking-Systeme, die viele Faktoren und Signale von hunderten Milliarden von 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 informieren über Updates an unseren Ranking-Systemen, wenn diese für Content-Ersteller und andere nützlich sein könnten.

Diese Seite ist ein Leitfaden zum Verständnis einiger unserer bemerkenswerteren Ranking-Systeme. Sie behandelt einige Systeme, die Teil unserer Kern-Ranking-Systeme sind – die zugrunde liegenden Technologien, die Suchergebnisse als Antwort auf Suchanfragen generieren. Sie behandelt auch einige Systeme, die für spezifische Ranking-Anforderungen zuständig sind.

Sie können auch unsere Website „So funktioniert die Google Suche“ besuchen, um zu verstehen, wie unsere Ranking-Systeme in Kombination mit anderen Prozessen zusammenarbeiten, damit die Google Suche ihre Mission erfüllt, die Informationen der Welt zu organisieren und sie universell zugänglich und nützlich zu machen.

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ist ein KI-System, das Google verwendet, um zu verstehen, wie Wortkombinationen unterschiedliche Bedeutungen und Absichten ausdrücken.

Kriseninformationssysteme

Google hat Systeme entwickelt, um in Krisenzeiten hilfreiche und zeitnahe Informationen bereitzustellen, sei es bei persönlichen Krisensituationen, Naturkatastrophen oder anderen weit verbreiteten Krisensituationen:

Persönliche Krise: Unsere Systeme erkennen, wenn Menschen nach Informationen zu persönlichen Krisensituationen suchen, um bei bestimmten Suchanfragen zu Suizid, sexueller Gewalt, Vergiftungen, geschlechtsspezifischer Gewalt oder Drogensucht Hotlines und Inhalte von vertrauenswürdigen Organisationen anzuzeigen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Informationen zu persönlichen Krisen in der Google Suche angezeigt werden.

SOS-Warnungen: In Zeiten von Naturkatastrophen oder weit verbreiteten Krisensituationen zeigt unser SOS-Warnsystem Updates von lokalen, nationalen oder internationalen Behörden an. Diese Updates können Notrufnummern und Websites, Karten, Übersetzungen nützlicher Phrasen, 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, Hurrikanen und anderen Katastrophen helfen.

Deduplizierungssysteme

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

Deduplizierung findet auch bei Featured Snippets statt. Wenn ein Webseiteneintrag zu einem Featured Snippet aufgewertet wird, wiederholen wir den Eintrag nicht später auf der ersten Ergebnisseite. Dies sorgt für übersichtlichere Ergebnisse und hilft Nutzern, relevante Informationen leichter zu finden.

System für exakte Domain-Übereinstimmungen

Unsere Ranking-Systeme berücksichtigen die Wörter in Domainnamen als einen von vielen Faktoren, um festzustellen, ob Inhalte für eine Suche relevant sind. Unser System für exakte Domain-Übereinstimmungen arbeitet jedoch daran, sicherzustellen, dass wir Inhalten, die unter Domains gehostet werden, die speziell darauf ausgelegt sind, exakt mit bestimmten Suchanfragen übereinzustimmen, nicht zu viel Gewicht beimessen. Zum Beispiel könnte jemand einen Domainnamen mit den Wörtern „best-places-to-eat-lunch“ erstellen, in der Hoffnung, dass all diese Wörter im Domainnamen den Inhalt in den Rankings nach oben befördern würden. Unser System gleicht dies aus.

Frische-Systeme

Wir haben verschiedene Systeme für „Suchanfragen, die Frische erfordern“, die darauf ausgelegt sind, aktuellere Inhalte für Suchanfragen anzuzeigen, bei denen dies erwartet wird. Wenn zum Beispiel jemand nach einem Film sucht, der gerade erst veröffentlicht wurde, möchte er wahrscheinlich aktuelle Rezensionen statt älterer Artikel vom Beginn der Produktion. Ein weiteres Beispiel: Normalerweise könnte eine Suche nach „Erdbeben“ Material über Vorbereitung und Ressourcen liefern. Wenn jedoch kürzlich ein Erdbeben stattgefunden hat, könnten Nachrichtenartikel und aktuellere Inhalte erscheinen.

System für hilfreiche Inhalte

Unser System für hilfreiche Inhalte wurde entwickelt, um besser sicherzustellen, dass Nutzer in den Suchergebnissen originelle, hilfreiche Inhalte sehen, die von Menschen für Menschen geschrieben wurden, anstatt Inhalte, die hauptsächlich erstellt wurden, um Suchmaschinen-Traffic zu gewinnen.

Link-Analyse-Systeme und PageRank

Wir haben verschiedene Systeme, die verstehen, wie Seiten aufeinander verlinken, um zu bestimmen, worum es auf den Seiten geht und welche bei einer Suchanfrage am hilfreichsten sein könnten. Dazu gehört PageRank, eines unserer Kern-Ranking-Systeme, das beim Start von Google verwendet wurde. Interessierte können mehr erfahren, indem sie das ursprüngliche PageRank-Forschungspapier und das Patent lesen. Wie PageRank funktioniert, hat sich seitdem stark weiterentwickelt und ist weiterhin Teil unserer Kern-Ranking-Systeme.

Systeme für lokale Nachrichten

Wir haben Systeme, die lokale Nachrichtenquellen identifizieren und hervorheben, wann immer dies relevant ist, etwa durch unsere Funktionen „Top-Storys“ und „Lokale Nachrichten“.

MUM

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

Neuronale Übereinstimmung

Neuronale Übereinstimmung ist ein KI-System, das Google verwendet, um Repräsentationen von Konzepten in Suchanfragen und auf Seiten zu verstehen und diese miteinander abzugleichen.

Systeme für originelle Inhalte

Wir haben Systeme, die sicherstellen sollen, dass wir originelle Inhalte prominent in den Suchergebnissen anzeigen, einschließlich origineller Berichterstattung, vor denjenigen, die sie lediglich zitieren. Dazu gehört die Unterstützung eines speziellen kanonischen Markups, das Ersteller verwenden können, um uns besser verständlich zu machen, welche Seite die primäre ist, wenn eine Seite an mehreren Stellen dupliziert wurde.

Systeme zur Herabstufung aufgrund von Entfernungen

Google hat Richtlinien, die die Entfernung bestimmter Arten von Inhalten ermöglichen. Wenn wir ein hohes Volumen solcher Entfernungen bezüglich einer bestimmten Website verarbeiten, verwenden wir dies als Signal, um unsere Ergebnisse zu verbessern. Insbesondere:

Rechtliche Entfernungen: Wenn wir ein hohes Volumen an gültigen Urheberrechts-Entfernungsanfragen bezüglich einer bestimmten Website erhalten, können wir dies nutzen, um andere Inhalte von dieser Website in unseren Ergebnissen herabzustufen. Auf diese Weise stoßen Nutzer weniger wahrscheinlich auf andere rechtsverletzende Inhalte im Vergleich zum ursprünglichen Inhalt. Wir wenden ähnliche Herabstufungssignale auf Beschwerden bezüglich Verleumdung, gefälschter Waren und gerichtlich angeordneter Entfernungen an. Im Fall von Material über sexuellen Missbrauch von Kindern (CSAM) entfernen wir solche Inhalte immer, wenn sie identifiziert werden, und wir stufen alle Inhalte von Websites mit einem hohen Anteil an CSAM-Inhalten herab.

Entfernung persönlicher Informationen: Wenn wir ein hohes Volumen an Entfernungen persönlicher Informationen bezüglich einer Website mit ausbeuterischen Entfernungspraktiken verarbeiten, stufen wir andere Inhalte von dieser Website in unseren Ergebnissen herab. Wir prüfen auch, ob das gleiche Verhaltensmuster bei anderen Websites auftritt, und wenden gegebenenfalls Herabstufungen auf Inhalte dieser Websites an. Wir können ähnliche Herabstufungspraktiken für Websites anwenden, die ein hohes Volumen an Entfernungsanfragen für Doxxing-Inhalte oder nicht einvernehmlich erstellte explizite Inhalte erhalten.

Passagen-Ranking-System

Passagen-Ranking ist ein KI-System, das wir verwenden, um einzelne Abschnitte oder „Passagen“ einer Webseite zu 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 relevantere Inhalte zurückgeben können, selbst wenn sie nicht alle in einer Suche verwendeten Wörter exakt enthalten, indem wir verstehen, dass der Inhalt mit anderen Wörtern und Konzepten verwandt ist.

Systeme für zuverlässige Informationen

Mehrere Systeme arbeiten auf verschiedene Weise daran, die zuverlässigsten Informationen anzuzeigen, etwa um autoritärere Seiten hervorzuheben, minderwertige Inhalte herabzustufen und Qualitätsjournalismus zu fördern. In Fällen, in denen zuverlässige Informationen fehlen könnten, zeigen unsere Systeme automatisch Inhaltshinweise zu sich schnell ändernden Themen an oder wenn unsere Systeme kein hohes Vertrauen in die Gesamtqualität der für die Suche verfügbaren Ergebnisse haben. Diese bieten Tipps, wie man so suchen kann, dass dies zu hilfreicheren Ergebnissen führen könnte. Erfahren Sie mehr über unseren Ansatz zur Bereitstellung hochwertiger Informationen in der Suche.

Rezensionssystem

Das Rezensionssystem zielt darauf ab, qualitativ hochwertige Rezensionen besser zu belohnen – Inhalte, die aufschlussreiche Analysen und originelle Forschung bieten und von Experten oder Enthusiasten geschrieben wurden, die das Thema gut kennen.

System für Website-Diversität

Unser System für Website-Diversität sorgt dafür, dass wir in der Regel nicht mehr als zwei Webseiteneinträge von derselben Website in unseren Top-Ergebnissen anzeigen, damit keine einzelne Website dazu neigt, alle Top-Ergebnisse zu dominieren. Wir können jedoch in Fällen, in denen unsere Systeme feststellen, dass dies für eine bestimmte Suche besonders relevant ist, mehr als zwei Einträge anzeigen. Website-Diversität behandelt Subdomains im Allgemeinen als Teil einer Root-Domain. D. h.: Einträge von einer Subdomain (subdomain.example.com) und der Root-Domain (example.com) werden alle als von derselben einzelnen Website stammend betrachtet. Manchmal werden Subdomains jedoch für Diversitätszwecke als separate Websites behandelt, wenn dies als relevant erachtet wird.

Spam-Erkennungssysteme

Niemand möchte seinen E-Mail-Posteingang voller Spam haben, weshalb Spam-Filter so hilfreich sind. Die Suche steht vor einer ähnlichen Herausforderung, da das Internet riesige Mengen an Spam enthält, die uns, wenn sie nicht behandelt würden, daran hindern würden, die hilfreichsten und relevantesten Ergebnisse anzuzeigen. Wir setzen eine Reihe von Spam-Erkennungssystemen ein, einschließlich SpamBrain, um mit Inhalten und Verhaltensweisen umzugehen, die unsere Spam-Richtlinien verletzen. Diese Systeme werden ständig aktualisiert, um mit den neuesten Wegen Schritt zu halten, wie sich die Spam-Bedrohung entwickelt.

Eingestellte Systeme

Die unten aufgeführten Systeme werden aus historischen Gründen erwähnt. Sie wurden entweder in Nachfolgesysteme integriert oder sind Teil unserer Kern-Ranking-Systeme geworden.

Hummingbird

Dies war eine große Verbesserung unserer gesamten Ranking-Systeme, die im August 2013 vorgenommen wurde. Unsere Ranking-Systeme haben sich seitdem weiterentwickelt, genau wie sie es zuvor getan hatten.

Panda-System

Dies war ein System, das entwickelt wurde, um besser sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige und originelle Inhalte in unseren Suchergebnissen erscheinen. Es wurde 2011 angekündigt, erhielt den Spitznamen „Panda“, entwickelte sich weiter und wurde 2015 Teil unserer Kern-Ranking-Systeme.

Penguin-System

Dies war ein System, das zur Bekämpfung von Link-Spam entwickelt wurde. Es wurde 2012 angekündigt, erhielt den Spitznamen „Penguin Update“ und wurde 2016 in unsere Kern-Ranking-Systeme integriert.

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