Die Entwicklung der Google-KI in der lokalen Suche

Die Google-Suche wird immer komplexer, und das ist kein Wunder. Die Informationsbedürfnisse ständig vernetzter Verbraucher entwickeln sich weiter, und Suchalgorithmen müssen sich anpassen, um Schritt zu halten. Und tun sie es immer; Die Algorithmen von Google werden jedes Jahr hundert- bis tausendfach aktualisiert.

Die Mission von Google ist einfach: „Die Informationen der Welt zu organisieren und sie universell zugänglich und nützlich zu machen.“ Google erfüllt diese Mission in einer Welt, in der 59 % der Käufer Google verwenden, um ihre Optionen zu suchen und zu vergleichen, bevor sie online oder im Geschäft kaufen.

Heutzutage nutzen Verbraucher die Suche auf ihren Mobil- und Desktop-Geräten, von vernetzten Geräten und Fahrzeugen sowie über In-Home-Assistenten wie Google Home, um Antworten auf ihre Informations-, Navigations- und kommerziellen Bedürfnisse zu finden. Und für jede dieser Milliarden von Anfragen muss die Google-Suche die richtige Antwort unter den Billionen von Webseiten in ihrem Index finden.

All dies wäre ohne künstliche Intelligenz (KI) und die damit verbundene Skalierbarkeit nicht möglich. Aber wie wirkt sich Google AI auf die lokale Suche aus? Lass uns mal sehen.

Was ist Google AI in der Suche?

Künstliche Intelligenz ist aus der heutigen Funktionsweise von Suchmaschinen wie Google nicht mehr wegzudenken. KI übernimmt Aufgaben, die in der Vergangenheit menschliche Energie und Intelligenz erfordert haben, um sie zu erledigen, und automatisiert sie. Die ersten Anwendungen waren ziemlich einfache Automatisierungen, aber jetzt können Algorithmen mit maschinellem Lernen „trainiert“ werden, um komplexe Entscheidungen zu treffen, Sprache zu erkennen und vieles mehr.

KI wird von Suchalgorithmen verwendet, um die semantische Bedeutung jeder Abfrage zu verstehen, relevante Ergebnisse zu identifizieren und diese in Echtzeit einzustufen, um die beste Antwort zu liefern.

Beispiel für ein komplexes Suchergebnis mithilfe der Google-Suche

Wichtige KI-Meilensteine ​​für die Google-Suche

In den Anfängen suchte der Suchalgorithmus von Google einfach nach Wörtern auf der Seite, die mit Wörtern in einer Suchanfrage übereinstimmten. Dies war jedoch mit unzähligen Problemen verbunden. Die menschliche Sprache ist komplex, Menschen drücken Fragen auf alle möglichen Arten aus, und diese Systeme waren für Menschen mit weniger als ehrenhaften Spielabsichten einfach. Noch heute sagt Pandu Nayak von Google, dass „15 % der Suchanfragen, die wir jeden Tag sehen, völlig neu sind“.

Wie bringt man einem System bei, schnell Ergebnisse für Fragen zu liefern, die noch nie zuvor gestellt wurden?

Geben Sie KI ein.

Es ist wichtig zu beachten, dass jede Google-Suche von möglicherweise Hunderten von Algorithmen unterstützt wird. Laut Nayak, Google Fellow und VP of Search, hat der Suchgigant im Laufe der Jahre Hunderte von Algorithmen entwickelt, um relevante Suchergebnisse zu liefern.

„Wenn wir neue KI-Systeme entwickeln, werden unsere alten Algorithmen und Systeme nicht einfach auf Eis gelegt. Tatsächlich läuft die Suche auf Hunderten von Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen, und wir können sie verbessern, wenn unsere Systeme – neue und alte – gut zusammenarbeiten“, erklärte er. „Jeder Algorithmus und jedes Modell hat eine spezielle Rolle, und sie werden zu unterschiedlichen Zeiten und in unterschiedlichen Kombinationen ausgelöst, um die hilfreichsten Ergebnisse zu liefern.“

Hier sind einige der wichtigsten KI-Anwendungen, die in der Google-Suche ausgeführt werden, und wann sie hinzugefügt wurden.

RankBrain, 2015

Dies war das erste von Google AI eingesetzte Deep-Learning-System. RankBrain verbesserte das Verständnis von Google, wie Wörter in bestimmte Konzepte übersetzt werden, erheblich, indem es ihm ermöglichte, mehr Informationen zu finden, als es zuvor möglich war, und das Verständnis der Maschine für reale Ideen und Zusammenhänge erweiterte. Nayak sagt, dass „RankBrain (wie der Name schon sagt) verwendet wird, um beim Ranking zu helfen – oder um die beste Reihenfolge für – Top-Suchergebnisse zu bestimmen.“

Neurales Matching, 2018

Neural Matching gab Google ein besseres Verständnis dafür, wie sich Abfragen auf Seiten beziehen. Dies war eine massive Veränderung in der Art und Weise, wie Google Suchanfragen bewertete und es über Keywords hinausging, um die Suchanfrage und den Inhalt in großem Maßstab zu betrachten, im Gegensatz zu nur Keywords. Dies würde sowohl der Abfrage als auch dem Inhalt einen weitaus größeren Kontext verleihen.

Bert, 2019

Bidirektionale Encoder-Darstellungen, ein Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das Googles Verständnis der Bedeutung und Absicht von Wortkombinationen revolutioniert hat. BERT berücksichtigt jedes Wort in der Abfrage und kann „verstehen“, wie verschiedene Wörter, die zusammen verwendet werden, verschiedene Konzepte darstellen. „BERT versteht Wörter in einer Folge und wie sie miteinander in Beziehung stehen, sodass sichergestellt wird, dass wir keine wichtigen Wörter aus Ihrer Abfrage auslassen – ganz gleich, wie klein sie sind“, erklärte Nayak.

Mama, 2021

Google sagt, dass sein Multitask Unified Model 1000-mal leistungsfähiger ist als BERT. MUM ist bereits in mehr als 75 Sprachen ausgebildet und kann viele verschiedene Aufgaben gleichzeitig erledigen. Sherry Bonelli von Early Bird Digital erklärt: „Anstatt mehrere Suchen nach einer komplexen Frage durchzuführen, kann MUM Multitasking durchführen und wird in der Lage sein, die Antwort auf eine komplizierte Suchanfrage unter Verwendung mehrerer Quellen und Medien gleichzeitig zu finden.“ Weitere Erkenntnisse von SEOs finden Sie in Googles MUM-Update: Was dies laut Experten für lokale Vermarkter bedeutet.

Bild mit freundlicher Genehmigung von Google

Andere Möglichkeiten, wie Google KI verwendet

Google nutzt KI auch außerhalb der Suche auf vielfältige Weise.

Google Assistant ist ein großartiges Beispiel. Möglicherweise verwenden Sie den KI-gestützten Sprachassistenten bereits zu Hause, auf Ihrem Smartphone, in Ihrem Auto, auf Ihrem Fernseher oder sogar auf einem Wearable wie einer Armbanduhr. Mithilfe von KI kann diese Anwendung Ihren Kalender verwalten, Geschäfte in der Nähe finden und sogar Termine mit ihnen vereinbaren, das Wetter überprüfen, Musik abspielen und vieles mehr.

Mithilfe von maschinellem Lernen und Sprachmodellen kann Google Assistant auch Ihre Anforderungen immer besser verstehen und erfüllen.

Google verwendet KI auch in Maps, unabhängig davon, ob historische Standortdaten und Ihr Suchverlauf für ein personalisierteres Navigationserlebnis verwendet werden. KI hilft bei der Stromversorgung von Live View und gibt Google Maps ein besseres Verständnis dafür, wo genau Sie sich in Bezug auf Gebäude und Sehenswürdigkeiten befinden, damit es Sie besser dabei unterstützen kann, Ihr Ziel zu erreichen.

Ai wird von Google verwendet in:

• Sein Android-basiertes Erdbebenerkennungssystem
• Für Smart Bidding in Google Ads und DoubleClick
• Empfehlungen für YouTube-sichere Inhalte
• Suche nach Bilderkennung
• Intelligente Google Drive-Planung basierend auf der Verfügbarkeit von Kontakten
• Google Translate, über das Google Neural Machine Translation-Netzwerk
• Und mehr

Wie wird Google AI in Zukunft eingesetzt?

Jeff Dean, Senior Google Fellow und SVP von Google Research, erwartet, dass wir in den kommenden Jahren viele spannende Fortschritte im maschinellen Lernen erleben werden.

„Forscher trainieren größere und leistungsfähigere Modelle für maschinelles Lernen als je zuvor. Beispielsweise sind Modelle im Sprachbereich allein in den letzten Jahren von Milliarden von Parametern, die mit zig Milliarden Datentoken trainiert wurden (z. B. das 11B-Parameter-T5-Modell), auf Hunderte von Milliarden oder Billionen von Parametern gewachsen, mit denen trainiert wurde Billionen von Daten-Token“, schrieb er kürzlich.

Viele dieser Anwendungen konzentrieren sich darauf, das Verständnis von geschriebener Sprache durch Maschinen zu verbessern, erklärte er. Jüngste Modelle haben „modernste Ergebnisse bei Sprachverständnis-Benchmarks und offenen Konversationsfähigkeiten erzielt, sogar über mehrere Aufgaben in einer Domäne hinweg“, sagte er und teilte dieses Beispiel mit Googles LaMDA-Modell für eine offene Konversation zwischen einem Suchenden und der Google-Suche:

Ein Dialog mit LaMDA, der eine Weddellrobbe nachahmt, mit der voreingestellten Erdungsaufforderung „Hallo, ich bin eine Weddellrobbe. Hast du irgendwelche Fragen an mich?" Dialogcharakter hält das Modell weitgehend nieder. (Bild des Weddell-Siegels aus Wikimedia CC-lizenziertem Bild zugeschnitten)

Häufig gestellte Fragen zu Google AI

Was ist so aufregend an Google MUM?

Google MUM ist multimodal, was bedeutet, dass weitaus mehr Arten und Formate von Inhalten analysiert werden können. Dean hat in seinem kürzlich erschienenen Blog-Beitrag „Google Research: Themen ab 2021 und darüber hinaus“ einige Beispiele dafür genannt, was dies bedeutet.

„Dies sind einige der bisher fortschrittlichsten Modelle, da sie mehrere verschiedene Eingabemodalitäten (z. B. Sprache, Bilder, Sprache, Video) akzeptieren und in einigen Fällen unterschiedliche Ausgabemodalitäten erzeugen können, z. B. das Generieren von Bildern aus beschreibenden Sätzen oder Absätze oder die Beschreibung des visuellen Inhalts von Bildern in menschlicher Sprache.

Was sind einige andere Beispiele für KI in Aktion in der Suche?

Prabhakar Raghavan, Googles SVP für Search & Assistant, hat in einem Blogbeitrag vom Oktober 2020 einige weitere Möglichkeiten aufgezeigt, wie Google KI nutzt:

• Um die Fähigkeit der Google-Suche zu verbessern, falsch geschriebene Wörter zu verstehen, da 1 von 10 Suchanfragen falsch geschrieben ist.
• Um die Relevanz bestimmter Passagen besser zu verstehen, was 7 % der Suchanfragen in allen Sprachen verbessern sollte.
• Um neuronale Netze anzuwenden, die Googles Verständnis von Unterthemen rund um ein Interesse verbessern.
• Um Suchenden Zugriff auf qualitativ hochwertigere und genauere Informationen über die Welt um sie herum zu geben.
• Um Videoinhalte besser zu verstehen und Schlüsselmomente zu identifizieren, die in den Suchergebnissen hervorgehoben werden sollen.

Wo kann ich mehr darüber erfahren, wie Google KI verwendet?

Diese anderen Ressourcen können Ihnen dabei helfen, Ihr Verständnis der Verwendung von KI durch Google zu vertiefen:

• Google AI, der offizielle Blog
• So nutzt Google künstliche Intelligenz In der Google-Suche, Search Engine Land
• Wie KI ein hilfreicheres Google antreibt, Prabhakar Raghavan
• Künstliche Intelligenz, die Google-Produkte antreibt, auf dem Weg zur Datenwissenschaft
• Produkte für KI und maschinelles Lernen – Google Cloud