BERT – Google Update pusht Content Marketing

Hummingbird, Panda und BERT haben eines gemeinsam: Sie ändern etwas, das wir alle fast tagtäglich nutzen. Sie haben keine Ahnung von wem oder was hier die Rede ist? Es geht um die Updates des Google-Algorithmus. Der Tech-Riese hat sein neuestes Update Bidirectional Encoder Representations from Transformers, kurz BERT, Ende Oktober in den USA eingeführt. Auch bei uns in Deutschland und in 24 weiteren Sprachen wird BERT bald verfügbar sein. Was sich ändert? Hier lesen Sie mehr!

Neues Update von Google kommt – was ändert sich für Suchmaschinenoptimierung?

Mit dem neuen Update wird der Suchalgorithmus von Google erneut verbessert. Der Fokus liegt dabei auf den Long-Tail-Suchanfragen. Long-Tail-Suchanfragen bestehen aus mehr als zwei Wörtern und besitzen eine sehr spezifische Suchintention. Google versucht also, den wachsenden kontextbasierten Anfragen Herr zu werden und auch bei komplexeren Eingaben relevante Suchergebnisse zu liefern.

BERT liefert dank KI genauere Suchergebnisse

Laut des Vizepräsidenten von Google soll eine von zehn Suchanfragen in englischer Sprache besser beantwortet werden. Wie funktioniert BERT? Der Algorithmus kann Zusammenhänge in der Semantik, wie Kontext und Satzbau, verstehen. So versucht Google gezielter auf Suchanfragen einzugehen und passendere Suchergebnisse zu liefern.

Die Technik, die hinter BERT steckt, nennt sich Natural Language Processing, kurz NLP. Durch dieses Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) versuchen Maschinen die menschliche Sprache genau zu verstehen. NLP hilft BERT also Kontext richtig einzuordnen, wodurch schärfer differenziert werden kann und unwichtigere Wortarten wie Präpositionen besser erkannt werden.

Die Vorteile des neuen Google Updates an einem Beispiel 

Die Suchintention einer Suchphrase unterscheidet sich je nach Eingabe, sodass Google verschiedene Ergebnisseiten für diese verschiedenen Keywords ausspielt:

  • Short-Tail-Keyword: Gürtel
  • Mid-Tail-Keyword: Gürtel alt
  • Long-Tail-Keyword: Wann ist ein Gürtel alt?

Ein Nutzer, der „gürtel alt“ eingibt, sucht womöglich einen Gürtel, der gebraucht ist oder der einen Vintage-Look hat. Ein Nutzer, der nach „wann ist ein gürtel alt“ sucht, möchte einen Rat, ob er den Gürtel weiter tragen kann.

Anhand des neuen durch NLP unterstützten Updates BERT kann Google bald die passenden Ergebnisse für die Eingabe „Wann ist ein Gürtel alt?“ liefern. Bisher werden zu dieser Suchanfrage Suchergebnisse ausgespielt, die eher auf das Keyword „gürtel alt“ zutreffen würden.

Google kann die Suchintention nicht bedienen

Was bedeutet BERT für SEO & Content Marketing? 

Große Veränderungen stehen Content Marketing Managern und SEOs nicht bevor. Es bestätigt lediglich den Schwerpunkt, dass jeder Content einen Mehrwert für den Leser bieten soll. Google stärkt quasi Content Marketern den Rücken und belohnt mit gutem Ranking. Bei der Suchmaschinenoptimierung sollte man im besten Fall die Balance zwischen starken Short-Tail-Begriffen und langen Long-Tail-Stichworten finden. Eine fähige SEO-Redaktion berücksichtigt bei der Textkonzeption auch Long-Tail-Anfragen und liefert dazu hilfreiche Antworten.

Im 18. Jahrhundert demonstrierten raffinierte Automaten, wie täuschend echt mechanische Systeme menschliche Fähigkeiten nachbilden können. Von Vaucansons Ente bis zu Jaquet Droz’ Schreibmaschinen zeigten sie, dass komplexes Verhalten aus programmierten Abläufen entsteht und damit zentrale Fragen künstlicher Intelligenz vorweggenommen werden.
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Leibniz verband perfekte Sprache und mechanisches Denken zu einer visionären Theorie künstlicher Vernunft. Mit Characteristica Universalis und Calculus Ratiocinator schuf er das Konzept maschinenlesbarer Bedeutung und regelbasierter Schlussmechanik, das später die Grundlagen formaler Logik und symbolischer KI prägte.
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Descartes und Hobbes prägten das 17. Jahrhundert mit Ideen, die Denken mechanisierten und damit die Grundlage moderner KI bildeten. Ihr Zusammenspiel aus dualistischem Körperautomat und algorithmischer Vernunft öffnete erstmals den Weg zu Maschinen, die menschliche Funktionen plausibel nachahmen könnten.
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Raimundus Lullus schuf mit der Ars Magna ein mechanisches System, das Wissen kombinierbar machte und damit ein frühes Modell algorithmischer Logik darstellte. Seine drehbaren Scheiben zeigen, wie Wahrheit erstmals durch formale, wiederholbare Operationen strukturiert erzeugt werden sollte.
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Aristoteles formalisierte das Denken und machte Schlussfolgern erstmals mechanisch prüfbar. Sein Syllogismus legte das Fundament symbolischer KI und zeigt, wie logische Strukturen bereits in der Antike die Idee berechenbarer Intelligenz vorbereiteten und bis heute entscheidende Relevanz besitzen.
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Die Geschichte der KI entfaltet sich wie ein uraltes Menschheitsecho, das Mythen, Mechanik und Logik verbindet. Der Artikel zeigt, wie frühe Visionen vom beseelten Objekt bis zu Herons Automaten das Denken über künstliche Intelligenz grundlegend prägten und weiterwirken.
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