Machine Learning: Google RankBrain und Co.

Werbung

31.03.2016: Machine Learning bei der Spambekämpfung

Machine Learning ist (nicht nur) bei Google das nächste große Ding. Um genau zu sein, ist es sogar das aktuelle große Ding. Nicht erst seit RankBrain ist Google bestrebt, das maschinelle Lernen und die künstliche Intelligenz zu seinem Vorteil zu nutzen – um die organischen Suchergebnisse weiter zu verbessern.

So ist es wenig überraschend, dass auch beim Kampf gegen den Spam auf Machine Learning zurückgegriffen werden soll. Denn alles, was die menschlichen Spam-Fighter entlastet, dürfte für Google eine willkommene Gelegenheit sein. Zudem können Maschinen fraglos Massen an Daten durchwühlen, mit denen Menschen schlicht überfordert wären.

Machine Learning soll genutzt werden

So sieht es auch Google’s Andrey Lipattsev. In einem Q&A sprach er unter anderem mit Rand Fishkin über die Möglichkeiten, die das maschinelle Lernen im Hinblick auf den Kampf gegen den Spam eröffnen kann. Auf die entsprechende Nachfrage hin gab er dabei folgendes zu Protokoll:

“Ich kann sagen, dass wir uns definitiv die Möglichkeiten angesehen haben, wie wir Machine Learning in allen Bereichen nutzen können. Das beinhaltet auch Webspam und andere Bereiche. […] Ich kann jetzt nicht für Maps sprechen, wäre aber nicht überrascht, wenn die Kollegen es bereits ausprobiert hätten. […]

Beim Thema Webspam kann ich leider auf keine großen Erfolge, die wir damit gemacht hätten, verweisen. Aber ich bin ziemlich optimistisch dass wir es weiter ausprobieren werden. Und ich glaube auch, dass allein die Effekte unserer Versuche im Endeffekt sehr nützlich waren und wir dadurch viel gelernt haben.”

Wird Machine Learning schon genutzt?

Diese Aussage ist natürlich etwas zweideutig. Denn Andrey gibt zwar zu bedenken, dass mit Machine Learning experimentiert wird – seine Worte lassen sich jedoch auch so deuten, dass es noch nicht flächendeckend genutzt wird, um Spam in den organischen Suchergebnissen zu bekämpfen.

Hier kommt ein Tweet des ehemaligen Googlers Murat Yatagan ins Spiel. Denn er ist der Meinung, dass der Kampf gegen Spam schon “immer darauf basiert, skalierbare Automation zu nutzen, um damit fragwürdige Muster zu erkennen. Ein Schlüssel dazu war schon immer das maschinelle Lernen.”

Auf die Nachfrage, ob Google’s Spam Algorithmen gegenwärtig Machine Learning nutzen, antwortete er mit: “Auf gewisse Weise”. Und dies deckt sich mit dem, was man heraushören kann, wenn man Google-Verantwortlichen zuhört. Denn auch John Mueller hat schon mehrfach betont, dass nicht alle Spamfragen von Menschen bearbeitet werden.

Machine Learning vs. Spam kann zum Erfolg werden

Es macht also Sinn, den Algorithmen die Chance zu geben, im Tagesgeschäft auch dazuzulernen. In einer Phase, in der mit RankBrain bereits ein ML-Algorithmus existiert, kann man davon ausgehen, dass Google zu solchen Neuerungen zumindest technisch in der Lage sein sollte.

Und auch, wenn es auf diesem Gebiet laut Andrey noch keine durchschlagenden Erfolge zu verzeichnen gab, so gibt es für Google keinen ersichtlichen Grund, die Bemühungen in dieser Hinsicht einzustellen. Denn auf lange Sicht kann ein lernender Spam-Algorithmus unglaublich effizient werden. Und dazu muss er in freier Wildbahn getestet und angewandt werden.

Gerade dann, wenn neue Spam-Methoden in Mode kommen, könnte dieser sie vielleicht noch schneller erkennen, als das Spam-Team dazu in der Lage wäre. Wichtig wäre bei aller Euphorie allerdings, auch den maschinell lernenden Algorithmus weiterhin von echten Menschen kontrollieren zu lassen.


09.12.2015: Machine Learning bei Google

Seit Google seinen RankBrain Algorithmus vorgestellt hat, ist das Thema Machine Learning in aller Munde. Denn wenn künstliche Intelligenz von selbst schlauer und besser werden kann, dann eröffnet dies ganz neue Möglichkeiten für die Websuche.

Dies wird vor allem dann interessant, wenn die Maschine, wie im Fall von RankBrain, bessere Ergebnisse erzielt als eine Gruppe von Menschen. Doch was ist maschinelles Lernen eigentlich genau, und wie wird es von Google eingesetzt?

Toller Überblick von Olaf Kopp

Wir wissen, dass Olaf Kopp von Aufgesang immer am Puls der Zeit arbeitet – und dabei oft Trends vorausahnt. Nun hat er sich sehr ausführlich mit dem Wesen des Machine Learning beschäftigt.

Herausgekommen ist ein Artikel, der kaum Fragen offen lässt. Er definiert das Thema und erläutert die verschiedenen möglichen Ausprägungen. Zudem grenz er das Thema von ähnlichen Punkten wie Semantik und Deep Learning ab und setzt es in Verbindung mit den bekannten Suchmaschinenalgorithmen.

Dank der Links am Ende von Olafs Artikel können sich interessierte einen zusätzlichen Überblick zu diesem spannenden Thema verschaffen. Und wem das nicht reicht, für den gibt es ja immer noch John Mueller.

Wie Google Machine Learning nutzt – und was für Grenzen es gibt

John wurde im letzten Hangout gefragt, ob Google Machine Learning für den Penguin nutzt. Darauf ging er nicht wirklich ein, bot aber dennoch einige interessante Einblicke in Google’s Nutzung des maschinellen Lernens.

WIR MACHEN VIEL MIT MACHINE LEARNING, DAS IST EIN FASZINIERENDES FELD. MANCHMAL IST ES SPANNEND, DASS DIE MASCHINELLES ALGORITHMEN AUF ETWAS KOMMEN, AN DAS WIR SONST NICHT INTUITIV GEDACHT HÄTTEN. DANN VERSUCHEN WIR, HERAUSZUFINDEN, WIE DIE ALGORITHMEN DARAUF GEKOMMEN SIND.

ES IST JEDOCH OFT SCHWER, IN DIESER UMGEBUNG DIE FEHLER ZU FINDEN. WENN WIR ALSO NUR EINEN MASCHINELL LERNENDEN ALGORITHMUS HÄTTEN, DER ALLES MACHT, DANN WÜRDE ES SEHR SCHWER WERDEN POTENTIELLE FEHLER ZU FINDEN UND ZU BEHEBEN.

MAN MUSS ALSO DIE RICHTIGE BALANCE ZWISCHEN DEN VERSCHIEDENEN ALGORITHMEN FINDEN. ALLES MUSS REPRODUZIERBAR UND VERSTÄNDLICH SEIN, ABER ES MUSS AUCH RAUM FÜR NEUERUNGEN GEBEN.

Damit zeigt John, dass Google auch die möglichen Probleme der künstlichen Intelligenz nicht außer Acht lässt. Das ist schön zu hören, denn grade für Webmaster ist es beruhigend, wenn sie auch auf der anderen Seite noch mit echten Menschen kommunizieren können.

Nichtsdestotrotz ist und bleibt Machine Learning eines der spannendsten Themen der nächsten Jahre. In dieser Kategorie steht es gleich neben der mobilen Revolution und anderen zukunftsträchtigen Sparten.


27.10.2015: RankBrain: Google’s lernender Algorithmus

Google ist dafür bekannt, Suchanfragen auf der Basis von bisherigen Ergebnissen zu beantworten. Doch was passiert, wenn eine Anfrage zum ersten Mal gestellt wird? Dann tritt RankBrain in Aktion.

AI für nie dagewesenes

RankBrain ist ein Algorithmus basierend auf künstlicher Intelligenz. Er springt an, wenn eine Suchanfrage zum ersten Mal gestellt wird – dies ist bei etwa 15% aller täglichen Anfragen der Fall.

Das Programm konvertiert Texte zu mathematischen Vektoren. Kommt nun eine Anfrage, die es nicht kennt, dann kann es aufgrund der entsprechenden Rechnungen raten, was das beste Ergebnis wäre. Damit wird RankBrain auch für das Ranking benutzt – ist jedoch laut Gary Illyes nur ein Signal von vielen.

rankbrain

Erfolgreich, aber SEO lebt noch

Bei Google ist man von dem Erfolg des Programms selbst überrascht. So war der Algorithmus in einem Test, bei dem die passenden Antworten zu Suchanfragen gefunden werden sollten, mit einer Erfolgsquote von 80% sogar erfolgreicher als eine Gruppe von Ingenieuren, die nur 70% erreichten.

Doch SEO ist nicht tot – auch, wenn dies bei einigen die erste Reaktion auf diese Neuigkeit war. Aber Gary Illyes beruhigt die Gemüter. Denn RankBrain läuft schon seit einigen Monaten, “und eure SEO-Magie funktioniert immer noch”.


notdead

Mit dieser Neuerung zeigt Google einmal mehr, dass es dem Konzern nicht an Innovationskraft mangelt. Wir freuen uns schon, bald mehr Berichte über das tägliche Wirken von RankBrain zu erhalten.

Werbung

TEILEN
Die Suchmaschinenoptimierung und das Online-Marketing sind meine Leidenschaft. Als akkreditierter Journalist und Chefredakteur des SEO Portal schreibe ich darüber und als Geschäftsführer der imwebsein GmbH (Online Marketing Agentur) kann ich diese Leidenschaft in der Praxis umsetzen.

HINTERLASSEN SIE EINE ANTWORT