Mit BERT (Kurzform für Bidirectional Encoder Representations from Transformers) kündigt Google eine Anpassung seines Algorithmus an. Für ein besseres Verständnis der Suchanfragen wird ein Großteil der Suchanfragen angepasst und wird sich erstmal auf 10% aller englischsprachigen Suchanfragen auswirken. Wie gravierend die Änderungen sind und was auf die Suchmaschinenoptimierer zukommt, erfahrt ihr hier im Artikel.
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Worum geht es bei BERT?
Das Thema der künstlichen Intelligenz ist für den Suchmaschinengigant keine Innovation, sondern ein stetig weiterentwickelter Prozess. Wenn man es so interpretieren will, war RankBrain der erste Vorläufer des Artificial Intelligence (A.I.) Prozesses, der 2015 von Google nach außen kommuniziert wurde. Schon damals war ein Großteil der Suchanfragen für Google unbekannt. Die Suchmaschine konnte aber die Intention und die Relevanz der Suchabfrage mithilfe der eigenentwickelten künstlichen Intelligenz interpretieren, wodurch RankBrain zum drittwichtigsten Rankingfaktor emporstieg. Ganz so gelungen war die Interpretation der Suchabfragen aber dann doch nicht. Obwohl die Suchabfragen zum Großteil gute Ergebnisse lieferten, war die Interpretation von Wortkombinationen in Verbindung mit grammatikalischen Ausdrücken bei Präpositionen, wie z.B. „für“ schwierig.
Das soll sich mit BERT ändern, in dem solche grammatikalischen Begrifflichkeiten im Zusammenhang mit Schlüsselbegriffen genau die Suchintention matchen. BERT ist eine Pre-Trainingsmethode von Google für das Natural Language Processing (NLP) zur Verarbeitung der natürlichen Sprache im Web. Im Kontext der Algorithmus Prozess für bessere Suchergebnisse sollen Zusammenhänge von Wörtern nicht gesplittete betrachtet, sondern im Zusammenhang mit der Suchphrase interpretiert werden.
Die bisherigen Suchergebnisse ohne BERT
Schaut man sich aktuell für „Visum für chinesische Immigranten nach Deutschland“ die Suchergebnisse an, findet man allgemeine Informationen zur Visa-Vergabe nach Deutschland. Die Zielgruppe der Chinesen wird nicht explizit im Artikel aufgelistet.
Das Suchergebnis kann hier allerdings verfeinert werden. Oben über den Suchergebnissen ist eine alternative Suchphrase von Google mit „Visum für chinesische Migranten nach Deutschland“ angezeigt. Klickt man darauf ist das Ergebnis der gleichen Top 1 Platzierung nicht besser. Doch wenn man auf Platz 2 schaut, kommen wir der Sache näher:
Nichtsdestotrotz arbeitet das Suchergebnis mit dem Filtern spezieller Suchbegriffe wie „nach Deutschland“ und „chinesische …“, so dass ein möglicher Match besteht.
Zusammenhänge bei Suchabfragen mit BERT besser verstehen
Rank Brain arbeitet seit Jahren daran, die Suchintention besser zu verstehen. So werden Antworten in Form von Featured Snippets, Answer Boxen sowie als Auflistung von Frage-Antworten Ergebnissen angezeigt. Die Ergebnisse sind aber simpel dargestellt und ziehen die Ergebnisse nach einem bestimmten Format oder inhaltlichen Darstellung raus, wodurch die Qualität nicht ganz ideal ist.
Mit BERT sollen die Suchergebnisse weiter feinjustiert werden, damit komplexe Suchbegriffe besser interpretiert werden, damit Begriffe wie „für“, „nicht“, „durch“, „bei“ usw. nicht unter den Tisch fallen, sondern im Zusammenhang mit den gesuchten Schlüsselbegriffen verknüpft werden. Bislang war es so, dass Google aus der Suchphrase bestimmte Begriffe herausgepickt hat und sie in einem Zusammenhang mit den Suchergebnissen dargestellt hat. Auf diese Weise waren weiterhin Suchabfragen als vereinzelte Keyword Auflistung üblich, da der User davon ausging, dass Google nicht alle Suchbegriffe interpretieren konnte.
Als Beispiel für die Änderung mit BERT wurde auf searchengineland.com das schöne Beispiel mit „2019 brazil traveler to usa need a visa“ aufgeführt. Während das erste Beispiel die Einwanderung nach Brasilien anzeigt, zeigte das zweite Beispiel ein gutes Ergebnis zur Einwanderung in die USA mit Angabe des Konsulats in Brasilien an. „To USA“ wird hier viel besser interpretiert und das Ergebnis ist genau das, was die User suchen.
Wie kann man Suchmaschinenoptimierung mit BERT betreiben?
Eine direkte BERT Optimierung kann hier nicht vorgenommen werden. Inhalte, die vorher schon nicht die Suchintention der User treffen und in den Rankings überbewertet wurden, werden womöglich Rankingverluste hinnehmen, falls sie noch nicht von Google herabgestuft sind. Hervorragende Qualität bleibt trotz BERT weiterhin wichtig.
Eine mögliche Änderung, die sich für die SEO Arbeit ergibt, ist das Identifizieren von Suchphrasen, Sätzen und W-Fragen für informationsgetriebene Suchanfragen. Der alleinige Fokus auf einzelne Keywords oder 2-Wort oder 3-Wort Kombinationen ist nicht mehr zeitgemäß. Die Identifikation von Fragen (z.B. als W-Fragen, mit passenden Suchvolumen), Anleitungen und ganzen Phrasen wird bei der Content Strategie von großer Relevanz sein. Letztendlich geht es nicht nur um die Qualität der Inhalte, sondern auch um die Relevanz der Suchintentionen.
W-Fragen und Phrasen identifizieren
Das Tool SEMrush listet mit seinem Keyword Magic Tool eine schöne Auflistung an Fragen mit den passenden Suchergebnissen. Textabschnitte, die solche Fragen gut beantworten, sind gute Kandidaten für die hervorgehobenen Snippets. Auch wenn das Suchvolumen geringer ist als die Hauptkeywords, lohnt es sich auf jeden Fall, den Content dafür zu optimieren. Denn die Ergebnisse beantworten die Fragen der User direkt.
Wenn ihr eine Keyword Analyse erstellt, können die Fragen ebenfalls berücksichtigt werden wie die einzelnen Keywords.
Content Optimierung mithilfe eines Audits
Das Entfernen von Seiten kann sich positiv auf die Entwicklung der Seite auswirken wie die Optimierung des bestehenden Contents. Da reicht ein simples Rausfiltern des bestehenden Contents über Analytics oder über die Search Console aus. Wollt ihr möglichst alle Infos gegenüberstellen, nutzt Screaming Frog und verknüpft die Analytics oder Google Search Console Daten miteinander. Auch der Vergleich von hinterlegten Keywords bei Suchkampagnen in Google Ads mit den Suchabfragen kann sehr wertvoll sein. Hierbei kann man manchmal sogar ganze Satzteile, Fragen oder Befehle an Google identifizieren.
Beim Content Audit geht es unter anderem darum, schlecht konvertierende Seiten mit hoher Absprungrate zu identifizieren und die Schwachstellen auszubügeln. Wenn es nicht anders geht, wird der Content entfernt. Ist aber die hohe Absprungrate auf die schlechte Content Qualität zurückzuführen, wofür hohes Potenzial herrscht, muss eine Korrektur vorgenommen werden.
Metadaten in den Fokus rücken
Meta Title sind direkt beeinflussende Rankingfaktoren, während die Meta Descriptions zur Beeinflussung der Klickrate herhält. Fehlt die Meta Description generiert Google sie aus dem Seiteninhalt. Man könnte hier theoretisch annehmen, dass Google dementsprechend ein verstärktes Augenmerk auf den Inhalt der Seite legt, um dem User das bestmögliche Ergebnis anzuzeigen. Deswegen werden nicht immer die angegebenen Meta Descriptions angezeigt, sondern Auszüge aus dem Text. Das ist natürlich sehr willkommen, wenn so die User auf die Seite gelenkt werden. Aber in erster Linie sollte auch darauf geachtet werden, dass die Description nicht halbherzig behandelt wird und eine gute Formulierung zur SEO-Optimierung unverzichtbar ist, um die Klickzahlen zu manipulieren. User mit einer bestimmten Suchintention entscheiden innerhalb von wenigen Sekunden, ob sie die angezeigten Seiten anklicken oder zur nächsten Seite übergehen.
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