Wie Machine Learning und Word-Embedding SEO verändern

Ja, es gibt noch SEO-Konferenzen. Wie zum Beispiel die SEOCampixx in Berlin.
Im Frühjahr hat dort SEO-Spezialist Stefan Fischerländer einen Vortrag gehalten, in dem er aufzeigte, welche Rolle Technologien wie Machine Learning, Vektorisierung oder Word Embedding heute für Suchmaschinen spielen.

Das Ganze hat er in einem Beitrag auf seiner Website ExpiredWeb.net aufbereitet und freundlicherweise seine Slides über Slideshare (LinkedIn) geteilt.

„Maschinelles Lernen“ hört sich oft sehr abgehoben an.
Dahinter stecken durchaus gebräuchliche, sehr bewährte statistische Methoden wie die Klassifizierung von Elementen in einer Menge zur Clusterbildung unter Berücksichtigung der Euklidischen Distanz, so wie wir das zum Beispiel auch als Faktorenanalyse zur Ermittlung von Hauptkomponenten (mit R oder SPSS) kennen.
Welche Erkenntnisse gewinnen wir daraus für den SEO-Prozess?
In die Methodik, die Suchmaschinen anwenden, können wir nicht eingreifen. Noch schlimmer: Es lässt sich nicht mehr im Einzelfall nachvollziehen, wieso eine Website ein bestimmtes Ranking hat.
Es gab eine Zeit, in der sich das Ranking einer Domain nahezu zuverlässig aus der Anzahl eingehender Links ableiten ließ, sofern diese eingehenden Links nicht als unqualifiziert erkannt waren. Links sind immer noch ein Faktor, der künftig weniger Vorhersagekraft für das Ranking haben wird.
Die im Augenblick am ehesten praktikable Möglichkeit ist, das Informatiosbedürfnis von Usern – und damit das Suchinteresse – als wichtigsten Faktor zu berücksichtigen.
Man muss Webseiten liefern, die dieses Informationsbedürfnis bedienen – was nicht ganz einfach ist, weil man dieses ja nicht wirklich kennt, sondern nur vermutet und es zudem einer starken Dynamik unterliegt.

Fazit

Zentrale Thesen: Wir sind in einem Übergangsprozess, der durch den zunehmenden Einsatz von neuen Methoden wie maschinellem Lernen, Vektorisierung, Word-Embedding markiert ist.
Klassische Signale, die das Ranking auf Suchergebnisseiten beeinflussen, wie etwa Seitentitel und Links verlieren tendenziell an Bedeutung, auch wenn sie heute noch wichtig sind.
Dagegen gewinnen Suchabsichten, also Userverhaltensweisen, an Bedeutung. Suchmaschinen können heute Fakten erkennen und damit Webseiten bewerten.
Damit wir das ausprobieren können, sollten wir Python lernen.
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