Semantische Suche ist ein Suchverfahren, das die Bedeutung einer Anfrage auswertet und Ergebnisse liefert, die inhaltlich passen, auch wenn sie andere Wörter verwenden. Eine rein lexikalische Suche vergleicht dagegen nur Zeichenketten. Im SEO-Kontext steht der Begriff dafür, wie Google Anfragen, Dinge und Zusammenhänge versteht.
Auf einen Blick
- Art
- Suchverfahren, das Bedeutungen statt Zeichenketten vergleicht
- Ansätze
- Wissensgraph (Entitäten) und Embeddings (Vektoren)
- Bei Google
- Knowledge Graph (2012), RankBrain (2015), Neural Matching (2018), BERT (2019)
- Gegenstück
- lexikalische Suche (Wortvergleich)
Stand:
Wie funktioniert semantische Suche?
Es gibt zwei verbreitete Ansätze, die sich oft ergänzen.
Wissensgraphen speichern Dinge (Entitäten) und ihre Beziehungen. Google hat seinen Knowledge Graph im Mai 2012 unter dem Motto „things, not strings“ vorgestellt. Damals umfasste er nach Googles Angaben mehr als 500 Millionen Objekte und über 3,5 Milliarden Fakten und Beziehungen. Ein Ziel war, mehrdeutige Anfragen aufzulösen, etwa ob mit „Taj Mahal“ das Bauwerk oder der Musiker gemeint ist.
Embeddings übersetzen Texte in Zahlenvektoren, die ihre Bedeutung abbilden. Texte mit ähnlicher Bedeutung liegen im Vektorraum nah beieinander. Eine Suchanfrage wird ebenfalls in einen Vektor umgewandelt, und das System sucht die nächstgelegenen Dokumente. Dieses Verfahren nutzen viele Unternehmenssuchen und auch KI-Systeme, die vor einer Antwort passende Quellen abrufen.
Semantische Suche bei Google
Google beschreibt mehrere KI-Systeme, die das Sprachverständnis der Suche erweitert haben. RankBrain (2015) war das erste Deep-Learning-System in der Suche und hilft zu verstehen, wie Wörter mit Konzepten zusammenhängen. Neural Matching (2018) verbindet Anfragen mit Seiten über Konzepte. BERT (2019) erfasst, wie Wortkombinationen unterschiedliche Bedeutungen ausdrücken. MUM (2021) setzt Google laut Blogbeitrag vom Februar 2022 für ausgewählte Aufgaben ein, nicht für das allgemeine Ranking.
Was bedeutet das für SEO?
Wer Inhalte schreibt, muss nicht jede Formulierungsvariante eines Suchbegriffs unterbringen, weil die Suchmaschine Synonyme und verwandte Begriffe erkennt. Wichtiger wird, ein Thema vollständig und eindeutig zu behandeln, Entitäten klar zu benennen (Marke, Produkt, Ort, Person) und Mehrdeutigkeiten aufzulösen. Strukturierte Daten können dabei helfen, Dinge auf einer Seite maschinenlesbar zu beschreiben. Diese Folgerungen sind eine fachliche Einschätzung und keine Vorgabe von Google.
Beispiel
Auf die Anfrage „Schuhe für lange Wanderungen mit schwerem Rucksack“ findet eine lexikalische Suche nur Seiten, die diese Wörter enthalten. Eine semantische Suche erkennt das Bedürfnis dahinter und kann auch eine Seite über „Trekkingstiefel mit fester Sohle“ liefern, obwohl dort keines der gesuchten Wörter vorkommt.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen lexikalisch und semantisch? Lexikalische Suche vergleicht Wörter und Zeichenfolgen. Semantische Suche vergleicht Bedeutungen, zum Beispiel über Wissensgraphen oder Vektoren.
Was sind semantische Inhalte? Gemeint sind meist Inhalte, deren Bedeutung für Maschinen gut erkennbar ist, durch klare Struktur, eindeutige Begriffe und gegebenenfalls strukturierte Daten.
Quellen
- Introducing the Knowledge Graph: things, not strings – Google Blog (16.05.2012)blog.google
- How AI powers great search results – Google Blogblog.google
- Was ist die semantische Suche? – Google Cloudcloud.google.com
- Semantische Suche – Wikipedia (ergänzend)de.wikipedia.org
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