So funktioniert die SEO-KI

Als aus der Wissenschaft stammende Data-Scientists beschäftigen wir uns schon seit Jahren mit dem Thema, wie Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenzen sichtbar gemacht werden können. Denn viele der Verfahren arbeiten als Blackbox, sodass wir zwar Ergebnisse messen können, jedoch nicht verstehen, weshalb Entscheidungen getroffen wurden.

Suchmaschinen wie Google arbeiten mit Neuronalen Netzen, die das Ranking bestimmen. Für die Betreiber ist es nicht notwendig, genau zu verstehen, weshalb welches Ranking wie erzeugt wurde. Stattdessen justieren die Suchmaschinenriesen regelmäßig die Stellschrauben der Algorithmen, was zu Änderungen der Positionen in den Suchmaschinenergebnissen führt. Im Allgemeinen wird das als Update bezeichnet. Je nach Menge der veränderten Stellschrauben kann es sich um ein Core-Update handeln. Ändern sich die Rankings, versuchen Webseitenbetreiber beim Verlust von Rankings zahlreiche Faktoren zu optimieren, um erneut die vorherigen Rankings zu erzielen. Das Problem hierbei ist, dass es tausende Faktoren gibt, die manuell weder alle optimiert, noch von Einzelpersonen analysiert werden können.

SEO KI von seorld

Jetzt kommt SEOrld ins Spiel. Mit unserem Neuronalen Netz haben wir in den letzten drei Jahren gelernt, wie sich die Positionen in den Suchmaschinen verändern. Dabei wurden Millionen von Webseiten täglich analysiert und archiviert. Dadurch erkennen wir Änderungen der Webseiten und deren Auswirkungen auf das Ranking. Mit all diesen Daten, immerhin 850 TB, haben wir unser Neuronales Netz gefüttert, damit dieses versteht, welche Änderungen auf den Webseiten einen Einfluss auf das Ranking hatten. Der große Vorteil an einem solchen Verfahren ist die Tatsache, dass wir das Netz ebenso verwenden können, um die veränderten Stellschrauben - nämlich die Rankingfaktoren – zu bestimmen.

SEO Ranking Tool von seorld

Wir verwenden unser Neuronales Netz, um das Neuronale Netz von Google zu verstehen. Es nutzt das Wissen der letzten drei Jahre und findet Datenmuster, die per Hand nahezu unmöglich zu finden wären. Diese gefunden Faktoren (aus 1200) werden visuell mit aggregierten Rohdaten zusammengefasst. Manche Visualisierungen sind einfach zu verstehen, vor allem wenn lineare Zusammenhänge gefunden werden. Andere sind deutlich schwieriger, doch es zeigt sich, dass auch eine Analyse von nicht-linearen Abhängigkeiten Faktoren sichtbar macht.

Im Hintergrund arbeitet das Neuronale Netz mit einem LSTM, einem Gedächtnis, das überwiegend bei Daten mit zeitlicher Komponente genutzt wird. Täglich wächst die Datenbasis weiter, um noch bessere Einschätzungen erzielen zu können. Anhand der ermittelten Faktoren versucht das maschinelle Lernen, die Rankings für konkrete Keywords vorherzusagen. Dabei erzielen wir eine Genauigkeit von aktuell 90,4%. Als Nutzer von SEOrld können Sie sich die Faktoren ermitteln lassen und auf die aggregierten Rohdaten schauen. Oft lässt sich so schon direkt nachvollziehen, wo das Optimum der ermittelten Features liegt. Damit wissen Sie, welche Faktoren wie optimiert werden sollten und können vorab schätzen, ob sich der Aufwand lohnt.