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Plausch in der Küche – Kai Spriestersbach über RankBrain

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Profilbild_kai-spriestersbach Heute gibt es wieder einen neuen Plausch in der Küche. Diesmal mit Kai Spriestersbach zum spannenden Thema RankBrain.

Mit mehr als 12 Jahren Erfahrung im Online Marketing gehört Kai Spriestersbach zu den erfahrensten Suchmaschinen-Marketern in Deutschland. Kai Spriestersbach ist Inhaber der strategischen SEO-Beratung SEARCH ONE und Online Strategy Consultant bei der eology GmbH.

Er begleitet ausgewählte Kunden bei der Entwicklung und Umsetzung ganzheitlicher und nachhaltiger SEO-Strategien. Als Speaker auf Online Marketing Konferenzen wie der SMX München, der SEOkomm, dem SEO Day und der SEO CAMPIXX teilt er sein Wissen ebenso gerne, wie in seinem Unternehmensblog sowie im Website Boosting Magazin. Als begeisterter Podcaster gründete er 2010 den Online Marketing Podcast OnlineRadar und wirft seit 2013 gemeinsam mit dem Journalisten Eric Kubitz auf termfrequenz den Blick über den Tellerrand der SEO-Welt hinaus.

RankBrain ist die neueste Intelligenz von Google. Könnten Sie unseren Lesern erläutern, was sich genau darunter verbirgt und wie Google dieses System benutzt?

Gerne. Nach Googles offiziellen Verlautbarungen, handelt es sich bei RankBrain um ein Machine Learning System, das mittlerweile das drittwichtigste Rankingsignal, nach Content und Links darstellt. Insbesondere soll es den bisherigen Ranking-Algorithmen helfen, vollkommen neue Suchanfragen der Nutzer besser zu verstehen und darauf relevantere Ergebnisse zu liefern.

Im Kern verbirgt sich hinter RankBrain ein sogenanntes künstliches neuronales Netzwerk, das mittels Deep Learning Methoden ohne die Anleitung eines Menschen aus vorhandenen Daten und Informationen lernt und somit immer bessere Bewertungen oder Zuordnungen liefert. Diese Technologien ordnet man in der Informatik dem Bereich der künstlichen Intelligenz zu, doch von echter Intelligenz ist das System (zumindest derzeit) noch weit entfernt.

Es gibt durchaus noch Suchanfragen, wo teilweise veraltete, inhaltslose oder spammige Seiten besser ranken als sinnvolle, ernsthaft projektierte Vertreter. RankBrain lässt da eher zu wünschen übrig. Kann man davon ausgehen, dass es bisher noch nicht vollständig implementiert ist?

Die ersten Features, die durch RankBrain implementiert wurden, sind noch relativ einfach gestrickt. Jede Suchanfrage wird in einen Wort-Vektor zerlegt und dieser wird einem Ergebnisraum zugeordnet. Diese Methode funktioniert für viele Suchanfragen deutlich besser, als das klassische Suchverfahren mit logischen Verknüpfungen, manuell gepflegten Ausnahmen und einer Relevanzgewichtung nach WDF * p * IDF. Besonders spannend ist das System, da damit auch natürliche Sprache und abstrakter formulierte Suchanfragen verstanden werden können und mittelfristig in Entitätsabfragen umgewandelt werden könnten.

Wie schätzen Sie ein, ob eine künstliche Intelligenz wie RankBrain menschliches Verhalten zufriedenstellend imitieren kann? Bedenkt man neben Geschlecht, Alter, Bildungsstand z.B. noch persönliche Entwicklung, familiäre Umstände, finanzielle Situation oder Risikobereitschaft, gehen die menschlichen Verhaltensweisen in doch unzählige Richtungen. Kann sowas zukünftig berücksichtigt werden?

Das Ziel von RankBrain ist es nicht, menschlich zu sein, oder menschliches Verhalten zu imitieren. Dieser Bereich, also das vollständige Bestehen des sog. Turing-Tests ist allerdings ein sehr spannender Forschungsbereich, in dem die, in RankBrain steckenden Technologien und Methoden, in den letzten Monaten zu sehr großen Fortschritten geführt haben. 
Im Grunde ist die Simulation eines vollständigen menschlichen Gehirns in aller erster Linie noch ein Rechenproblem, denn dafür würden alle CPUs dieser Welt (derzeit) noch nicht reichen. Außerdem müsste diese KI mit den selben Daten gefüttert werden und mit der Umwelt interagieren können, wie dies ein Mensch während seiner Entwicklung tut.
Es gibt bereits spannende Ansätze eine mensch-ähnliche KI innerhalb einer rein virtuellen Umgebung zu trainieren, also zum Beispiel Goldmünzen in einem Labyrinth einsammeln zu lassen. Die Lernrate und Ergebnisse sind wirklich faszinierend, denn derartige Programme arbeiten nach sehr kurzer Zeit sehr viel besser und effizienter, als „menschen-geschriebene“ Wegfindungs-Algorithmen.

Klar, man braucht im Moment noch etwas Phantasie, aber bei der exponentiellen Entwicklung der Rechenpower, sieht die Welt der künstlichen Intelligenz in 5-10 Jahren mit Sicherheit deutlich anders aus. Wer sich das nicht so recht vorstellen kann, dem empfehle ich die Filme „Her“, „Chappie“ und „Ex-Machina“ anzuschauen.

In einem Artikel bei t3n stand, dass RankBrain sogar bessere Ergebnisse liefert als die AI-Entwickler selbst. Ist das System dahinter dann nicht zu perfekt und manipuliert?

Wieso zu perfekt? Ist es nicht wünschenswert, wenn künstliche Intelligenz menschliche Leistungen übertrifft? Ich lasse gerne mein Auto fahren, wenn dadurch die Unfallrate gegen Null geht. Menschen sind nicht perfekt, wir machen Fehler, und werden in einigen Bereichen einfach von den Maschinen überholt. Computer können schon seit vielen Jahrzehnten schneller rechnen als wir im Kopf. Nun spielen sie halt auch besser Schach, Jeopardy und Go … das wird nicht aufhören.

Die Manipulation findet an der Stelle der menschlichen Bewertung statt. Teilweise lernt RankBrain (noch) anhand der Bewertungen menschlicher Quality Rater. Liegen die Rater falsch, wird auch die Maschine später nicht richtiger liegen. Doch das System lernt mittlerweile insbesondere vom direkten Nutzerfeedback. Also letztlich von den Suchenden selbst. Hier einen Angriffsvektor zu finden, ist schon wesentlich schwerer. Letztlich müsste man das Verhalten von hunderten, wenn nicht tausenden Menschen steuern, um die Maschine zu einer bestimmten Ergebnisveränderung zu bringen.

Wie authentisch können Suchergebnisse Ihrer Meinung nach sein und wovon wäre das abhängig?

Wenn ich Authentizität als Zuverlässigkeit und Wahrhaftigkeit verstehen darf, sorgt ein selbstlernendes System, dessen Optimierungsfokus die Nutzerzufriedenheit ist, zwangsläufig für immer bessere Suchergebnisse.

Ich hoffe jedoch, dass hier die Personalisierung nicht für einen ähnlichen Effekt sorgt, wie die Algorithmen der sozialen Netzwerke. Wenn ein Impfgegner beispielsweise bei seiner Recherche nur noch Artikel angezeigt bekommt, die seiner Meinung entsprechen und ihn damit bestätigen, mag das für den einzelnen Nutzer zufriedenstellen sein – Für die Gesellschaft als Ganzes sehe ich darin jedoch eine enorme Gefahr.

Welche Bedeutung hat das für die Suchmaschinenoptimierung? Und wie hilft RankBrain Suchanfragen zu bilden?

Suchmaschinenoptimierung wird, neben den rein technischen Faktoren, immer stärker zu einer breit angelegten Marketing- und Vertriebsdisziplin werden, die in immer mehr Bereiche des Online Business hineinspielen wird. Letztlich geht es darum echte Relevanz zu erzeugen, statt künstliche Signale für die Suchmaschine zu simulieren. Langfristig zahlt sich diese Arbeit immer stärker aus. Verkaufspsychologie und Kommunikationstheorien sollten im Hinblick auf CRO zum Handwerkszeug gehören, genauso wie die Usability bei der internen Verlinkung und Informationsarchitektur immer wichtiger wird. Eine perfekte technische Grundlage, also schnelle und effiziente Webseiten setze ich an dieser Stelle einfach mal voraus.

Können Sie unseren Lesern einen Tipp im Umgang mit dieser Thematik geben?

Liefert den Suchenden, was sie wirklich suchen. Wer zu einer Suchanfrage rankt, sollte sich Fragen, was der Suchende damit meint und was dieser wirklich will. Im Zweifel kann es sogar besser sein, für ein Keyword nicht zu ranken, wenn ich das Bedürfnis dahinter nicht befriedigen kann. Findet die Suchanfragen und Bedürfnisse, die zu euren Inhalten, Produkten oder Dienstleistungen passen und fokussiert euch darauf, diese in Perfektion zu kommunizieren.

Vielen Dank für das spannende Interview!

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