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Auf seinem Research-Blog hat Google zudem konkrete Angaben dazu gemacht, woran das Unternehmen unter anderem forscht. So hat der Konzern mit Hilfe von Machine learning neue Möglichkeiten der Bilderkennung entwickelt. [https://research.googleblog.com/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Ein Beispiel: Ein Foto zeigt zwei Pizzen auf einem Herd. Der Rechner "betrachtet" das Bild und erkennt: "Zwei Pizzas liegen auf einem Herd". | |||
Was zunächst banal klingt, könnte tatsächlich umwälzende Folgen für die Suchmaschinen-Optimierung haben. Erstmals könnten Bild-Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zeigt eine Website qualitativ gute Fotos, könnte sie höher gerankt werden. Eine Website mit unterbelichteten oder unscharfen Fotos dagegen könnte schlechter gerankt werden. | |||
Dies ist nur ein Beispiel, wie Machine learning schon heute eine gewisse Bedeutung für SEO haben könnte. Dass es sich dabei noch weitgehend um Zukunftsmusik handelt, ist wohl gesichert. Die Tech-Szene ist sich aber einig, dass Machine learning SEO künftig stark verändern wird. Das Magazin Venturebeat spricht sogar von der "brave new world of SEO". [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/] | |||
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Aktuelle Version vom 5. Februar 2017, 15:57 Uhr
Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.
Was ist Machine learning?
Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine "lernt" also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [1]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [2] zusammen.
Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO
Inwiefern das Thema Machine learning heute schon eine Rolle spielt für den Google-Suchalgorithmus, ist (wie so oft beim Thema SEO) nicht abschließend geklärt. Dass Google allerdings großes Interesse an dem Thema hat, ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [3]
Auf seinem Research-Blog hat Google zudem konkrete Angaben dazu gemacht, woran das Unternehmen unter anderem forscht. So hat der Konzern mit Hilfe von Machine learning neue Möglichkeiten der Bilderkennung entwickelt. [4] Ein Beispiel: Ein Foto zeigt zwei Pizzen auf einem Herd. Der Rechner "betrachtet" das Bild und erkennt: "Zwei Pizzas liegen auf einem Herd".
Was zunächst banal klingt, könnte tatsächlich umwälzende Folgen für die Suchmaschinen-Optimierung haben. Erstmals könnten Bild-Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zeigt eine Website qualitativ gute Fotos, könnte sie höher gerankt werden. Eine Website mit unterbelichteten oder unscharfen Fotos dagegen könnte schlechter gerankt werden.
Dies ist nur ein Beispiel, wie Machine learning schon heute eine gewisse Bedeutung für SEO haben könnte. Dass es sich dabei noch weitgehend um Zukunftsmusik handelt, ist wohl gesichert. Die Tech-Szene ist sich aber einig, dass Machine learning SEO künftig stark verändern wird. Das Magazin Venturebeat spricht sogar von der "brave new world of SEO". [5]
Quellen:
[https://moz.com/blog/machine-learning-revolution ]
[http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/ ]
[https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/ ]
Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerade auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.