BERT: Was Googles Update für Ihre SEO bedeutet

Google optimiert immer wieder seinen Suchalgorithmus und sorgt dafür bei SEO-Agenturen und -Verantwortlichen, aber auch bei Webseitenbetreibern für aufgeregtes Rätselraten. Das neueste Update, das Google Ende Oktober 2019 in den USA für die englischsprachigen Suchergebnisse und für die Featured Snippets auch für über 20 weitere Märkte freischaltete, erhielt den Namen BERT. In Deutschland betrifft es derzeit nur die Featured Snippets, aber Google hat bereits angekündigt, sein neuestes Update auch für die deutschen Nutzer auszuspielen. In den USA betrifft das Update laut Google zurzeit etwa zehn Prozent aller auf Englisch gestellten Suchanfragen.

Was ist das Google Update BERT?

BERT ist natürlich ein Akronym. Die Buchstaben stehen für „Bidirectional Encoder Representations from Transformers“, was man – wenig hilfreich – als „Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren“ übersetzen kann. Eigentlich bedeutet das aber, dass der Google-Algorithmus dadurch die inhaltliche Komplexität der menschlichen Sprache besser verstehen kann. Durch das BERT-Update kann Google die einzelnen Begriffe einer Suchanfrage besser in Beziehung zueinander bringen und auch den größeren Zusammenhang verstehen.

Die rein Keyword-orientierte Verarbeitung von Suchanfragen versteht im Grunde überhaupt nicht, was der Nutzer sucht. Die Suchmaschine fragt einfach ab, in welchen Inhalten die meisten Keywords zu finden sind, und listet diese dann auf. Das mag aber für den Nutzer nicht notwendigerweise eine sinnvolle Antwort sein, sondern im Gegenteil weitere Suchanfragen nach sich ziehen.

Durch das BERT-Update bekommen jetzt eher unauffällige Wörter wie „nach“, „für“ oder „kein“ eine höhere Bedeutung für die Suchergebnisse. Pronomen und Präpositionen machen eine Aussage vielschichtiger und können sie inhaltlich stark verändern. Das führte dann zu unbrauchbaren Suchergebnissen. Das BERT-Update ermöglicht es dem Suchalgorithmus nun erstmals, sowohl bereits angelernte als auch zukünftige Erkenntnisse über das Zusammenspiel der verschiedenen Wörter einer Suchanfrage zu nutzen und diese auch inhaltlich zu verstehen. Der Suchalgorithmus kann nun mehrdeutige Begriffe in eindeutige Begriffe verwandeln.

Außerdem gibt das BERT-Update Google die Fähigkeit, gesprochene Suchanfragen besser zu verstehen. Zusammen mit RankBrain, einem früheren Update, kann Google nun auf eine Sprachanfrage mit einer zusammenhängenden und präzisen Antwort reagieren.

Technologische Grundlagen des BERT-Updates

Das BERT-Update beruht auf Natural Language Processing (NLP), was man ungefähr mit „natürliche Sprachverarbeitung“ übersetzen könnte. NLP ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens. NLP steckt hinter Sprachanwendungen wie Google Translate, Grammarly, OK Google sowie Siri und Alexa. Mithilfe der BERT-Technologie nutzt Google fünf Analysewege, um eine Suchanfrage zu verstehen:

• Syntax – Google zerlegt eine Suchanfrage in die einzelnen Wörter und identifiziert die Bedeutung jedes einzelnen davon. Beispielsweise schlüsselt der Algorithmus die Suchanfrage „Wer ist der Vater der Wissenschaft?“ nach den Wortarten (Pronomen, Verb, Nomen etc.) und den Bedeutungen der einzelnen Wörter auf.
• Sentiment – Mit der Sentiment-Analyse teilt die Suchmaschine der Anfrage einen emotionalen Wert zu. So erreicht die Suchanfrage „Wie gut ist das iPhone?“ einen positiven Wert von 0,6, während die Anfrage „Wie erhält eine Person inneren Frieden?“ einen negativen Score von 0,4 und die Aussage „Mein Freund spricht nicht mehr mit mir“ einen negativen Score von 0,7 erzielt.
• Entität – Hierbei isoliert Google die einzelnen Entitäten , die eine Suchanfrage enthält, und fragt dann unter anderem Wikipedia ab, um sie zu identifizieren. Aus der Anfrage „Wie alt ist Christine Neubauer?“ würde Google dann „Christine Neubauer“ als Entität einstufen und dem Nutzer nicht nur das Alter ausspielen, sondern auch den Wikipedia-Eintrag der Schauspielerin.
• Entitäts-Sentiment – Dieser Analyseweg funktioniert im Prinzip genauso wie die Sentiment-Analyse. Allerdings vergibt Google hier den Sentiment-Score an Entitäten, die in den Texten enthalten sind, welche die Suchmaschine für eine bestimmte Anfrage durchleuchtet.
• Textklassifizierung – Hier durchsucht Google eine große Datenbank von Kategorien und Unterkategorien, um den Inhalt einer Suchanfrage richtig zuzuordnen.

Semantische Updates vor BERT – oder was Google wirklich will

Das BERT-Update ist das aktuellste Glied einer langen Kette von Änderungen und Optimierungen, die der Suchmaschinenriese in den letzten Jahren an seinem Suchalgorithmus durchgeführt hat. Neben qualitativen Verbesserung bei der Geschwindigkeit, der Einführung des Mobile First Index und einigen Core Updates ging es bei diesen Verbesserungen immer wieder darum, die Suchmaschine Suchanfragen auch inhaltlich besser verstehen zu lassen. Die bislang einschneidendste Veränderung in dieser Richtung war Google Hummingbird von 2013, mit dem Google praktisch einen neuen Suchalgorithmus ausspielte. Ziel von Hummingbird war, die Absichten der einzelnen Nutzer besser zu verstehen und ihnen bessere und vor allem genauere Suchergebnisse zu zeigen. Seit Hummingbird kann Google die Suchanfrage als Ganzes untersuchen und eine semantische Beziehung zwischen den einzelnen Wörtern herstellen. Dadurch versteht die Suchmaschine nicht nur die Nutzeranfragen besser, sondern auch Inhalte und Ausrichtung der abgefragten Websites. Der Hummingbird-Algorithmus markierte eine drastische Wende, denn er betraf ungefähr 90 Prozent aller Suchanfragen.

Der nächste Schritt zur semantischen Suche war das RankBrain-Update vom Oktober 2015. RankBrain basiert auf Machine-Learning-Technologie und wird bei jeder Suchanfrage genutzt. Google verschaffte sich mit diesem Update die Fähigkeit, Nutzeranfragen gut genug zu verstehen, um in den Suchergebnissen auch Websites zu zeigen, die nicht genau zu den Formulierungen einer konkreten Suchanfrage passen. RankBrain soll besonders die Interpretationen der sogenannten Long-tail-Keywords oder auch generischer Suchanfragen erleichtern.

2018 nahm Google dann mehrere sogenannte Medic Updates vor, bei denen es um die Vertrauenswürdigkeit von Seiten im Gesundheits- und Wellnessbereich ging. Hier zeigte sich, dass auch Faktoren wie Expertise, Autorität und Vertrauenswürdigkeit ins Ranking eingehen. Betroffen waren Seiten mit sensiblen Inhalten aus dem Gesundheitsbereich, weil die Google-Experten zu dem Schluss gekommen waren, dass schlechte Inhalte für das Publikum durchaus schädliche Auswirkungen haben können. Seitdem verwendet Google einen E-A-T-Score, um inhaltliche Qualität besser zu gewichten. „E-A-T“ steht hier für „Expertise, Authoritativeness and Trustworthiness“.

2019 spielte Google gleich mehrere Core Updates aus, in denen es um die Qualität des Contents ging. So profitierten vom März-Update primär Auftritte aus dem Gesundheitssektor und aus dem „Your Money Your Live“-Bereich. Hier lagen Seiten mit guten Inhalten und einem starken Branding klar vorne. Dasselbe gilt für das Core Update vom September 2019. Dieses Mal wertete Google auch Video-Inhalte auf, was dazu führte, dass Video-Karusselle nun öfter vor den organischen Ergebnissen auf den Suchergebnisseiten zu finden sind.

Fazit: Reagieren Sie intelligent auf BERT!

Das BERT-Update ist ein weiterer Schritt in Googles Strategie, den Nutzern möglichst hochwertigen Content zu präsentieren und das verbreitete Clickbaiting im Netz nach Möglichkeit von den vorderen Suchergebnisseiten fernzuhalten. SEO-Verantwortliche und Webseitenbetreiber richten hier mit vielen klassischen SEO-Maßnahmen nicht allzu viel aus. Danny Sullivan, Googles Sprecher für den Bereich Suche, drückte das auf Twitter in schöner Offenheit aus: „Mit BERT gibt es nichts zu optimieren und auch nichts umzudenken. Die Grundlagen, dass wir gute Inhalte belohnen wollen, bleiben unverändert.“

Trotzdem gibt es eine ganze Reihe von Dingen, die Sie tun können. An erster Stelle sollten leicht verständliche und gut lesbare Texte für Ihren Webauftritt stehen. Dazu gehört, dass Sie Ihre Themen gut aufbereiten, sinnvoll strukturieren und Wiederholungen vermeiden. Wichtig ist auch, dass Sie Autoreninformationen klar und transparent darstellen, da Google auch einen Score für Expertise und Fachwissen vergibt. Ebenso wichtig ist die Lesbarkeit der Seite für mobile Endgeräte. Und schließlich sollten Sie das Nutzerverhalten auf Ihrer Website verfolgen und den Content ständig verbessern.