Google verwendet eine Vielzahl von Algorithmen, um die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern und sicherzustellen, dass Benutzer die relevantesten und nützlichsten Informationen erhalten. Hier ist eine Liste der wichtigsten Google-Algorithmen und eine detaillierte Erklärung jedes einzelnen:
Google PageRank (PR)
PageRank war der erste Algorithmus, den Google verwendet hat, um Webseiten zu bewerten. Entwickelt von Larry Page und Sergey Brin, den Gründern von Google, basiert PageRank auf der Idee, dass Webseiten, die von anderen hoch angesehenen Webseiten verlinkt werden, selbst als wichtiger und relevanter angesehen werden sollten. PageRank funktioniert durch die Analyse der Anzahl und Qualität von Links, die auf eine Seite verweisen, und verwendet diese Informationen, um die Wichtigkeit der Seite zu bestimmen.
PageRank war revolutionär, weil er den Fokus von der reinen Analyse des Inhalts einer Seite auf die Analyse des gesamten Web-Ökosystems verlagerte. Dadurch konnten die Suchergebnisse erheblich verbessert werden, da nun die kollektive Intelligenz des Internets genutzt wurde, um die Relevanz einer Seite zu bewerten.
Panda
Der Panda-Algorithmus wurde 2011 eingeführt und zielt darauf ab, die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern, indem minderwertige Inhalte herabgestuft werden. Panda bewertet Webseiten anhand von Faktoren wie:
- Inhaltsqualität: Originalität, Tiefe und Nutzen des Inhalts.
- Nutzererfahrung: Seitengestaltung und Benutzerfreundlichkeit.
- Werbung: Verhältnis von Werbung zu Inhalt.
Webseiten, die als „Content Farms“ bekannt sind und große Mengen minderwertiger Inhalte produzieren, wurden durch Panda stark betroffen. Diese Webseiten wurden oft erstellt, um durch Werbung Einnahmen zu erzielen, ohne echten Mehrwert für die Benutzer zu bieten.
Penguin
Der Penguin-Algorithmus, eingeführt im Jahr 2012, zielt darauf ab, Webspam zu bekämpfen und Seiten zu bestrafen, die gegen Googles Richtlinien für Webmaster verstoßen, insbesondere durch manipulative Linkpraktiken. Penguin bewertet die Qualität der Links, die auf eine Seite verweisen, und stuft Seiten ab, die unnatürliche oder betrügerische Links verwenden, um ihre Suchmaschinenplatzierung zu verbessern.
Hummingbird
Hummingbird wurde 2013 eingeführt und war eine umfassende Überarbeitung des Google-Suchalgorithmus. Ziel war es, die Suchanfragen besser zu verstehen und relevante Ergebnisse zu liefern, insbesondere bei komplexen und mehrdeutigen Suchanfragen. Hummingbird legte den Grundstein für eine semantischere Suchmaschine, die den Kontext und die Bedeutung hinter den Wörtern versteht, anstatt nur nach exakten Übereinstimmungen zu suchen.
Pigeon
Der Pigeon-Algorithmus, eingeführt im Jahr 2014, verbesserte die lokale Suche, indem er die Verbindung zwischen dem lokalen Algorithmus und dem Kern-Algorithmus von Google verstärkte. Pigeon sorgte dafür, dass lokale Suchergebnisse genauer und relevanter wurden, indem Faktoren wie Standort und Entfernung stärker gewichtet wurden. Dies führte zu besseren und nützlicheren Ergebnissen für Benutzer, die nach lokalen Dienstleistungen und Geschäften suchten.
Mobilegeddon
Im April 2015 führte Google den Mobilegeddon-Algorithmus ein, der die Mobilfreundlichkeit von Webseiten als wichtigen Ranking-Faktor etablierte. Webseiten, die nicht für mobile Geräte optimiert waren, wurden in den mobilen Suchergebnissen herabgestuft. Dies reflektiert die zunehmende Bedeutung von mobilen Geräten im Internet und die Notwendigkeit, ein gutes Benutzererlebnis auf allen Geräten zu gewährleisten.
RankBrain
RankBrain, eingeführt im Jahr 2015, ist ein maschinelles Lernsystem, das dazu dient, Suchanfragen besser zu verstehen und relevantere Ergebnisse zu liefern. RankBrain kann Muster in Suchanfragen erkennen und interpretieren, um die Absicht hinter einer Suchanfrage besser zu erfassen. Es hilft Google, insbesondere bei unbekannten oder komplexen Anfragen, relevantere Ergebnisse zu liefern.
Possum
Der Possum-Algorithmus, eingeführt im Jahr 2016, zielte darauf ab, die lokale Suche weiter zu verbessern, indem er die Vielfalt der Suchergebnisse erhöht. Possum stellte sicher, dass lokale Ergebnisse stärker von der physischen Lage des Suchenden beeinflusst werden und reduzierte die Dominanz von Unternehmen, die sich in großen Städten befinden.
Fred
Fred ist ein informeller Name für eine Reihe von Algorithmus-Updates, die im März 2017 eingeführt wurden. Diese Updates zielen darauf ab, Webseiten zu bestrafen, die gegen Googles Richtlinien verstoßen, insbesondere solche, die durch übermäßige Werbung und minderwertige Inhalte gekennzeichnet sind. Fred konzentriert sich darauf, die Benutzererfahrung zu verbessern, indem er qualitativ hochwertige Inhalte bevorzugt und Spam-Webseiten herabstuft.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) wurde im Jahr 2019 eingeführt und ist ein bedeutendes Update, das auf Natural Language Processing (NLP) basiert. BERT hilft Google, den Kontext und die Bedeutung von Wörtern in Suchanfragen besser zu verstehen, insbesondere bei längeren und komplexeren Anfragen. BERT analysiert nicht nur die einzelnen Wörter, sondern auch die Beziehungen zwischen ihnen, um die Absicht hinter einer Suchanfrage besser zu erfassen und relevantere Ergebnisse zu liefern.
MUM (Multitask Unified Model)
MUM, eingeführt im Jahr 2021, ist ein fortschrittlicher Algorithmus, der darauf abzielt, die Suche noch intelligenter und intuitiver zu machen. MUM kann komplexe Aufgaben lösen, indem es Informationen aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Sprachen analysiert. Es kann auch tiefere Einblicke und umfassendere Antworten auf komplexe Suchanfragen bieten, indem es das Verständnis und die Verarbeitung natürlicher Sprache auf ein neues Niveau hebt.
Diese Algorithmen arbeiten zusammen, um sicherzustellen, dass Google die bestmöglichen Suchergebnisse liefert, indem sie die Qualität, Relevanz und Benutzererfahrung kontinuierlich verbessern.
