{"id":15883,"date":"2021-12-28T20:43:09","date_gmt":"2021-12-28T19:43:09","guid":{"rendered":"https:\/\/wolf-of-seo.de\/?post_type=glossary&p=15883"},"modified":"2023-01-14T16:20:53","modified_gmt":"2023-01-14T15:20:53","slug":"google-bert","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/wolf-of-seo.de\/en\/what-is\/google-bert","title":{"rendered":"Google BERT"},"content":{"rendered":"

\"Was<\/p>\n

BERT – Bidirectional Encoder Representations from Transformers – ist eine auf neuronalen Netzwerken basierende Technik zur Verarbeitung natürlicher Sprache und kann den gesamten Kontext deiner Suchanfrage besser verstehen, indem es alle Wörter in deiner Suche betrachtet. Google hat für dieses Update neue Software und Hardware entwickelt, um deine Suchergebnisse<\/span> zu verbessern und tiefer in die relevanten Informationen einzutauchen, nach denen du suchst.<\/p>\n

Google sagt: “Mit den neuesten Fortschritten unseres Forschungsteams in der Wissenschaft des Sprachverständnisses – ermöglicht durch maschinelles Lernen – verbessern wir die Art und Weise, wie wir Suchanfragen verstehen, erheblich.<\/p>\n

Der Suchgigant hat erkannt, dass die Menschen bei den Milliarden von Suchanfragen, die sie täglich erhalten, nach Dingen suchen, nach denen sie normalerweise nicht fragen würden – zum Beispiel in einem alltäglichen Gespräch. Vielmehr richteten die Menschen ihre Fragen danach aus, was Google ihrer Meinung nach am besten verstehen würde. Mit BERT hast du jetzt die Möglichkeit, so zu suchen, wie es sich für dich natürlich anfühlt, anstatt so zu suchen, wie du denkst, dass Google oder ein Roboter es am besten verstehen würde.<\/p>\n

Bei Konversationsanfragen und Long-Tail-Keyword<\/a>s, bei denen Präpositionen wie “für” und “zu” einflussreiche Wörter sind, kann Google – oder besser gesagt BERT – den Kontext der Wörter in deiner Suche verstehen. BERT-Modelle sind in der Lage zu erkennen, dass ein so einfaches Wort wie “bis” eine große Bedeutung hat.<\/p>\n

Bisher glichen die Google-Systeme Suchbegriffe mit den auf einer Seite gefundenen Schlüsselwörtern ab, aber BERT-Modelle verstehen Wörter in verschiedenen Anwendungsfällen. Google hat zum Beispiel vor der Einführung von BERT getestet und herausgefunden, dass die Suche “Stehen Kosmetikerinnen und Kosmetiker bei der Arbeit viel” zu einer Seite mit “allein” im Text führte, einfach weil das Wort “stehen” vorkam. Die SERP<\/a> war für die Suchanfrage nicht relevant. Das BERT erkennt nun, dass “stand” in einem anderen Kontext verwendet wurde.<\/p>\n

Hat das Google BERT<\/span><\/span>-Update also Auswirkungen auf dein SEO? Während der Einführung des BERT-Updates solltest du keine allzu großen Veränderungen in der Suchmaschinenoptimierung<\/a> feststellen, wie es bei früheren Google-Algorithmus-Updates der Fall war. Danny Sullivan von Google hat gesagt, dass du nicht für BERT optimieren sollst. Erstelle weiterhin Inhalte und optimiere für Menschen und ihre natürlichen Suchanfragen.<\/p>\n

BERT-Modelle werden für das Ranking<\/span><\/span> angewandt und werden sich auf die Featured Snippets<\/span><\/span> auswirken. Google sagt: “BERT wird der Suche helfen, eine von zehn Suchanfragen in den USA auf Englisch besser zu verstehen, und wir werden dies im Laufe der Zeit auf weitere Sprachen und Regionen ausweiten.”<\/p>\n

Die Nachwehen von BERT<\/h1>\n

Nach der Veröffentlichung von BERT stellten B2C-Unternehmen, darunter AT&T, fest, dass sich Begriffe mit hohem Suchvolumen<\/span><\/span> positiv auf ihre Platzierungen auswirkten. Allerdings wurden sie nicht mehr für Lösungsseiten gerankt, sondern für Informationsseiten. Aus diesem Grund veränderte BERT die Content-Strategie für digitale Vermarkter. Anstatt Inhalte zu erstellen, um einem Verbraucher etwas zu verkaufen, müssen digitale Vermarkter in erster Linie das gesuchte Thema definieren.<\/p>\n

BERT wurde entwickelt, um herauszufinden, wonach der Nutzer genau sucht, damit Google dem Suchenden die relevantesten Ergebnisseiten liefern kann. Unten siehst du verschiedene Suchanwendungsfälle für das Stichwort “Rose”. Die Frage “Was ist eine Rose?” führte zu Ergebnisseiten für die Frage, was eine Rosenblüte ist. In diesem Fall hat Google die natürliche Sprachverarbeitung genutzt und angenommen, dass der Suchende nach allgemeinen Informationen darüber sucht, was eine Rose ist.<\/p>\n

Google BERT<\/span><\/span> Beispiel – BrightEdge<\/p>\n

Dann siehst du, dass “Was ist eine Rose” Informationen über den Roséwein liefert. Hier ging Google von einer Suche nach dem Wein aus und bot auf der gesamten ersten Seite Informationen über den rosafarbenen Wein, wie er hergestellt wird, woher er stammt, warum er in letzter Zeit so beliebt geworden ist und mehr.<\/p>\n

Natürliche Sprachverarbeitung BERT – BrightEdge<\/p>\n

Unten siehst du, dass die Suche nach “definiere Rose” zu mehreren verschiedenen Ergebnisseiten führt. Rose ist nicht nur eine Blume, eine Weinsorte und ein Name, sondern auch ein Verb. Die Suche “definiere Rose” war nicht so eindeutig wie die oben genannten und bietet mehrere Definitionen für “Rose”, um eine Reihe von Möglichkeiten für die Suche zu beantworten.<\/p>\n

BERT-Änderungen nachverfolgen<\/h1>\n

Es ist schwierig nachzuverfolgen, ob BERT sich auf den Rang deiner Website ausgewirkt hat oder nicht, aber es ist möglich zu sehen, wie es deinen Ranking<\/span><\/span>-Inhalt im Laufe der Zeit weiter verändert.<\/p>\n

Data Cube bietet eine monatliche Dokumentation an, um über Veränderungen in den Keyword<\/span><\/span>-Rankings zu berichten. Du kannst die Keywords im Keyword<\/span><\/span> Reporting Woche für Woche verfolgen, um festzustellen, welche Keywords für deine Seiten ranken. Dort kannst du sehen, wie sich der Inhalt entwickelt und für welche Art von Inhalt deine Seite rangiert. Ist es das, was, wer, wie der Inhalt ist? Wenn du für Glossar<\/a>– und FAQ-Seiten rankst, solltest du einen Inhaltsplan mit noch mehr informativen Inhalten für deine Website erstellen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":3,"featured_media":31563,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"class_list":["post-15883","glossary","type-glossary","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"show_faq":true,"faq_q_1":"Was ist Google Bert?","faq_antwort_1":"Google Bert ist ein maschinelles Lernmodell, das von Google entwickelt wurde, um nat\u00fcrliche Sprache besser zu verstehen. Es ist Teil der BERT-Familie von maschinellem Lernen und wurde im Oktober 2019 ver\u00f6ffentlicht. BERT ist eine Abk\u00fcrzung f\u00fcr Bidirektionale Encoder Representations from Transformers.","faq_q_2":"Wie wird Google Bert verwendet?","faq_antwort_2":"Google Bert wurde entwickelt, um die Genauigkeit der Suchmaschine von Google zu verbessern. Es verwendet maschinelles Lernen, um nat\u00fcrlichsprachliche Anfragen besser zu interpretieren und zu verstehen. Dies bedeutet, dass es mehr Suchanfragen versteht, die komplexer sind und in nat\u00fcrlicher Sprache formuliert wurden.","faq_q_3":"Warum wurde Google Bert entwickelt?","faq_antwort_3":"Google Bert wurde entwickelt, um die Genauigkeit der Suchmaschine von Google zu verbessern. Es verwendet maschinelles Lernen, um nat\u00fcrlichsprachliche Anfragen besser zu interpretieren und zu verstehen, so dass es mehr Suchanfragen versteht, die komplexer sind und in nat\u00fcrlicher Sprache formuliert wurden.","faq_q_4":"Wie funktioniert Google Bert?","faq_antwort_4":"Google Bert verwendet eine bidirektionale Transformer-Architektur, um Sprache zu verstehen. Dabei werden zwei Dinge gleichzeitig betrachtet: Wortsequenzen und Kontext. Dies bedeutet, dass BERT ein besseres Verst\u00e4ndnis von nat\u00fcrlicher Sprache hat, da es sowohl die Worte als auch den Kontext betrachtet.","faq_q_5":"Was sind die Vorteile von Google Bert?","faq_antwort_5":"Google Bert bietet viele Vorteile, darunter eine verbesserte Suchgenauigkeit, ein besseres Verst\u00e4ndnis nat\u00fcrlichsprachlicher Anfragen, ein verbessertes Verst\u00e4ndnis von Kontext und eine verbesserte Effizienz.","faq_q_6":"Welche Probleme l\u00f6st Google Bert?","faq_antwort_6":"Google Bert l\u00f6st viele Probleme in Bezug auf die Suchgenauigkeit, indem es nat\u00fcrlichsprachliche Anfragen besser interpretiert und versteht. Dadurch k\u00f6nnen Menschen die Antworten auf komplexere Suchanfragen leichter finden.","faq_q_7":"Wie unterscheidet sich Google Bert von anderen maschinellen Lernmodellen?","faq_antwort_7":"Google Bert unterscheidet sich von anderen maschinellen Lernmodellen, da es eine bidirektionale Transformer-Architektur verwendet, um Sprache zu verstehen. Dadurch kann es sowohl die Worte als auch den Kontext in einer nat\u00fcrlichsprachlichen Anfrage interpretieren und verstehen.","faq_q_8":"Kann Google Bert \u00fcberall verwendet werden?","faq_antwort_8":"Google Bert kann nicht \u00fcberall verwendet werden, sondern nur in der Suchmaschine von Google. 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