Neural Matching ist ein KI-System von Google, das Konzepte in Suchanfragen und auf Webseiten erkennt und einander zuordnet. Google führt es in der Übersicht seiner Ranking-Systeme als aktuelles System.
Auf einen Blick
- Art
- KI-System für Konzepte in Suchanfragen und Seiten
- Start
- 2018
- Betrifft
- Zuordnung von Suchanfragen zu Seiten über Konzepte
- Abgeschlossen
- laufend (aktuelles System)
- Bestätigt durch
- ja
- Status
- laut Ranking-Systeme-Leitfaden aktuelles System
Stand:
Wie funktioniert Neural Matching?
Google beschreibt es als System, das „representations of concepts in queries and pages“ versteht und miteinander abgleicht. Eine Seite kann dadurch zu einer Suche passen, auch wenn sie nicht dieselben Wörter enthält. Eine Anfrage wie „warum rauscht mein Laptop“ lässt sich so mit einer Seite über Lüfter und Überhitzung verbinden. Das Beispiel ist erfunden.
Eingeführt wurde Neural Matching nach Angaben von Google 2018. In der Google-Darstellung ergänzen sich mehrere Systeme: RankBrain (2015) verbindet Wörter mit Konzepten, Neural Matching verbindet Suchanfragen mit Seiten, BERT (2019) versteht Wortkombinationen und ihre Bedeutung.
Was bedeutet das für SEO?
Das ist eine Einschätzung und keine Google-Aussage. Gezielt auf das System optimieren lässt sich kaum. Hilfreich ist, das Thema einer Seite klar und verständlich zu behandeln, statt jede Wortvariante einzubauen.
- Google meldet den Abschluss des neuen Indexierungssystems Caffeine. Laut Google liefert es um 50 Prozent frischere Ergebnisse als der vorherige Index.Quelle: googleblog.blogspot.com
- Google kündigt eine Ranking-Änderung gegen minderwertige und kopierte Inhalte an, die 11,8 Prozent der Suchanfragen spürbar betrifft. Google nennt das System später „Panda“.Quelle: googleblog.blogspot.com
- Google verbessert, wann aktuelle Ergebnisse bevorzugt werden. Die Änderung betrifft laut Google rund 35 Prozent der Suchen und baut auf Caffeine auf.Quelle: googleblog.blogspot.com
- Google führt eine Änderung ein, die das Seitenlayout bewertet. Seiten mit wenig Inhalt und vielen Anzeigen im sichtbaren Bereich können schlechter ranken.Quelle: developers.google.com
- Google kündigt eine Änderung gegen Webspam an, später „Penguin“ genannt. Sie betrifft etwa 3,1 Prozent der englischen und rund 3 Prozent der deutschen Suchanfragen.Quelle: developers.google.com
- Hummingbird, laut Google eine große Verbesserung der gesamten Ranking-Systeme.Quelle: developers.google.com
- Panda wird Teil der Kern-Ranking-Systeme. Google führt es seitdem unter den ausgemusterten Systemen.Quelle: developers.google.com
- Google setzt RankBrain ein, das erste Deep-Learning-System in der Suche. Es verknüpft Wörter in Suchanfragen mit Konzepten.Quelle: blog.google
- Google startet das Mobile-friendly Update, mit dem mobilfreundliche Seiten in der mobilen Suche besser ranken. In der Branche wird es inoffiziell „Mobilegeddon“ genannt.Quelle: developers.google.com
- Penguin wird Teil des Kernalgorithmus und arbeitet seitdem in Echtzeit. Bis dahin wurde die Liste betroffener Websites nur periodisch neu berechnet.Quelle: developers.google.com
- Google führt Neural Matching ein. Das System hilft, Suchanfragen und Seiten über Konzepte zuzuordnen.Quelle: blog.google
- Start von SpamBrain, Googles KI-basiertem System gegen Spam. Laut Google erkannte es 2021 fast sechsmal so viele Spam-Websites wie 2020.Quelle: developers.google.com
- Google setzt BERT für Ranking und Featured Snippets ein. Zum Start betrifft das etwa jede zehnte englische Suchanfrage in den USA.Quelle: blog.google
- Google stellt Passage Ranking vor. Damit kann Google einzelne Textabschnitte einer Seite für eine Suchanfrage bewerten. Google erwartet Verbesserungen bei 7 Prozent der Suchanfragen.Quelle: blog.google
- Erstes Product Reviews Update. Es belohnt ausführliche Produkttests und gilt zunächst nur für englischsprachige Rezensionen.Quelle: developers.google.com
- Google stellt MUM vor, ein Modell, das in 75 Sprachen trainiert ist. Laut Google ist es 1.000-mal leistungsfähiger als BERT.Quelle: blog.google
- Erstes Link Spam Update. Es soll Linkspam in mehreren Sprachen erkennen und entwerten und läuft über zwei Wochen aus.Quelle: developers.google.com
- Mit dem Helpful Content Update will Google mehr originelle, hilfreiche Inhalte zeigen, die für Menschen geschrieben sind.Quelle: status.search.google.com
- December 2022 Helpful Content Update. Es verbessert laut Google den Klassifikator und wirkt weltweit in allen Sprachen.Quelle: status.search.google.com
- Aus dem Product Reviews Update wird das Reviews Update. Es gilt laut Google jetzt für Bewertungen von Produkten, Dienstleistungen und anderem.Quelle: status.search.google.com
- September 2023 Helpful Content Update. Es verbessert laut Google erneut den Klassifikator.Quelle: status.search.google.com
- November 2023 Reviews Update. Weil das Bewertungssystem seitdem fortlaufend verbessert wird, meldet Google künftige Updates nicht mehr im Status Dashboard.Quelle: status.search.google.com
- Das System für hilfreiche Inhalte wird Teil der Kern-Ranking-Systeme. Google führt es seitdem unter den ausgemusterten Systemen.Quelle: developers.google.com
- Drei neue Spamrichtlinien gegen Expired Domain Abuse, Scaled Content Abuse und Site Reputation Abuse. Am selben Tag startet das March 2024 Spam Update.Quelle: developers.google.com
- Die Richtlinie gegen Site Reputation Abuse tritt in Kraft. Google hatte Website-Betreibern seit März Zeit zur Vorbereitung gegeben.Quelle: developers.google.com
- Im US-Kartellverfahren gegen Google beschreibt das Gericht Navboost als Signal, das aus Klickdaten lernt, welche Dokumente Nutzer zu einer Suchanfrage anklicken. Es handelt sich um ein Gerichtsdokument, keine Google-Veröffentlichung.Quelle: storage.courtlistener.com
- Google verschärft die Richtlinie gegen Site Reputation Abuse. Auch eine Beteiligung des Hosts am Inhalt ändert nichts, wenn Inhalte Dritter die Ranking-Signale der Website ausnutzen.Quelle: developers.google.com
Auswahl, keine vollständige Liste. Core- und Spam-Updates seit November 2021 stehen in einer eigenen Zeitleiste. Namen wie Florida (2003), Pigeon (2014), Possum (2016), Fred (2017) und Medic (2018) sowie Payday Loan und EMD stammen aus der SEO-Branche. Ihre Daten sind nur laut Berichten in Fachmedien und Posts von Google-Mitarbeitern auf X belegt, Google hat dazu keine datierte Seite veröffentlicht. Stand: .
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zu RankBrain? RankBrain ordnet Wörter Konzepten zu. Neural Matching stellt Konzepte von Suchanfragen und Seiten gegenüber.
Quellen
- A guide to Google Search ranking systems – Google Search Centraldevelopers.google.com
- How AI powers great Search results – Google Blogblog.google
- Google's Neural Matching – Search Engine Journal (Sekundärquelle, 2018)searchenginejournal.com
- What is Neural Matching? – Visibility Stack (Sekundärquelle)visibilitystack.ai
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