Semantic Search

Die Semantic Search (deutsch: semantische Suche) ermöglicht es Suchmaschinenalgorithmen, die Bedeutung und die Zielsetzung der Suchanfrage eines Nutzers zu verstehen, sie zu interpretieren und direkt die gewünschte Lösung zu präsentieren.

Definition der Semantic Search

Um die semantische Suche zu verstehen, muss im Gegensatz dazu die auf Keywords basierende Suche betrachtet werden. Hierbei durchforstet die Suchmaschine den Index nach Webseiten, die für das gesuchte Schlagwort eine hohe Relevanz aufweisen. In Abhängigkeit von der Relevanz werden die Suchergebnisse in eine Reihenfolge gebracht und ausgegeben. Der Nutzer entscheidet selbst, welches Ergebnis ihm am relevantesten erscheint, und ruft es auf.

Bei der semantischen Suche untersucht der Algorithmus anhand der Beziehungen der Wörter, Sätze und Texte untereinander, was der Benutzer mit seiner Suche gemeint haben könnte. Daraufhin versucht er, die Antwort auf die gestellte Frage zu finden und sie dem Nutzer direkt anzuzeigen.

Beispiel für die Semantic Search

Ein Beispiel für eine semantische Suchmaschine ist Wolfram Alpha. Sucht man hier nach „gross domestic product usa“ (Bruttoinlandsprodukt der Vereinigten Staaten), liefert die semantische Suche einen Wert von 16,89 Trillionen US-Dollar pro Jahr. Zusätzlich kann der Nutzer jetzt wählen, ob er lieber das nominale oder das quartalsbezogene BIP sehen möchte und so seine Suchanfrage weiter konkretisieren.

Google hingegen resultiert bei derselben Suche 10,7 Mio. Suchergebnisse, doch die Antwort auf seine Frage muss der Nutzer selbst suchen. Versteht die Semantic Search also den Hintergrund einer Fragestellung, so kann sie den Weg zur Erlangung der Information verkürzen.

Vorteile der Semantic Search

Die Semantic Search erleichtert Nutzern die Suche nach bestimmten Informationen bzw. verkürzt die Zeit für die Recherche der korrekten Suchergebnisse und deren Auswertung. Im Idealfall liefert die Suchmaschine direkt die Lösung auf die Frage, ohne dass der Nutzer weitere Treffer der Suche nach der gewünschten Antwort durchforsten muss.

Grenzen der Semantic Search

Allerdings bestehen hinsichtlich der Semantic Search auch Grenzen. Das Ergebnis einer semantischen Suche kann immer nur so gut sein, wie die gestellte Frage ist. Je mehr Informationen der Nutzer in seiner Suchanfrage mitteilt, desto größer ist die Chance der Suchmaschine, gute Ergebnisse zu liefern. Sucht ein Nutzer beispielsweise nur nach „Stuttgart“, ist es unmöglich zu erraten, wonach er sucht. Möchte er nach Stuttgart reisen, das nächstgelegene Restaurant finden oder ein Musical besuchen? Konkretisiert der User seine Suche jedoch und sucht nach „Stuttgart Tickets Mamma Mia“, kann die Suchmaschine beispielsweise die nächsten Termine für dieses Musical zurückgeben.

Semantische Suche bei Google

Bei Google wurde die semantische Suche mit dem sogenannten Hummingbird-Update im dritten Quartal des Jahres 2013 eingeführt. Für den Nutzer unterscheiden sich die Suchergebnisse zunächst in ihrer Optik nicht wesentlich von der früheren Keyword-basierten Suche. Im Hintergrund arbeiten aber abweichende Mechanismen. Google bereitet die Daten nun in Form von Wissensgraphen auf, durch die die Inhalte eine Bedeutung erhalten und untereinander verknüpft werden können.

Semantic Search mit Informationsquellen

Google versucht, für die Verbesserung der Semantic Search alle Ergebnisse zu personalisieren. Daten aus Google Plus, Google Mail, Google Play, Google Maps, Google Chrome und weiteren Dienste des Unternehmens werden herangezogen, um ein individuelles Nutzerprofil zu erstellen. Zusätzlich hat Google als Suchmaschine die Möglichkeit, das bisherige Suchverhalten der Nutzer in die Auswertung ihrer zukünftigen Suchanfragen einzubeziehen. Daraus ergibt sich allerdings unter Umständen eine rechtliche Problematik durch die Speicherung umfangreicher, nutzerbezogener Daten.

Bedeutung für die Suchmaschinenoptimierung

Die möglichen Auswirkungen der Suchmaschinenoptimierung werden unter Experten heiß diskutiert. Während die einen schon das Ende der Suchmaschinenoptimierung ausrufen, wie man sie bisher kannte, winken andere ab und verlassen sich darauf, dass durch die langsame Entwicklung der Semantic Search ausreichend Zeit bleiben wird, um die Optimierungsstrategien daran auszurichten. Sollte die personalisierte Suche vollständig umgesetzt werden, können die bisherigen Rankings von Webseiten zu einem bestimmten Keyword entfallen, da die SERPs bei jedem User anders ausfallen können. Dennoch gibt es weiterhin viele schon jetzt gültige Optimierungskriterien, die weiterhin gültig bleiben. Hierzu gehören beispielsweise:

  • Aktivitäten in Social Media-Kanälen
  • Ladezeiten
  • Seitenarchitektur und Navigation
  • Qualität des Contents
  • Backlinkstruktur

Im YouTube-Video What is the future of semantic search? spricht Matt Cutts über die Zukunft der semantischen Suche.

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