{"id":29514,"date":"2019-12-04T14:57:47","date_gmt":"2019-12-04T14:57:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seobility.net\/google-update-bert\/"},"modified":"2025-04-09T13:39:38","modified_gmt":"2025-04-09T13:39:38","slug":"google-update-bert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.seobility.net\/de\/blog\/google-update-bert\/","title":{"rendered":"Google Update: BERT &#8211; Das gr\u00f6\u00dfte Algorithmus Update seit RankBrain"},"content":{"rendered":"<p>Am 24. Oktober 2019 hat Google mit der Ver\u00f6ffentlichung des BERT Updates einen gewaltigen Meilenstein in der Weiterentwicklung des Google Algorithmus gesetzt und damit f\u00fcr viel Aufregung in der SEO Szene gesorgt. Laut der <a href=\"https:\/\/blog.google\/products\/search\/search-language-understanding-bert\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">offiziellen Mitteilung<\/a> handelt es sich um das gr\u00f6\u00dfte Algorithmus Update der letzten f\u00fcnf Jahre, welches 10% aller Suchanfragen betrifft. Gestern hat Google angek\u00fcndigt, dass das Update nun weltweit f\u00fcr mehr als 70 Sprachen ausgerollt wird. Aufgrund dieses weitreichenden Einflusses ist es wichtig zu verstehen, wie BERT funktioniert und auf welche Weise das Update die Google Suche beeinflusst. In diesem Beitrag erkl\u00e4ren wir Dir deshalb, was BERT f\u00fcr SEO bedeutet und welche weiteren Chancen sich dadurch f\u00fcr Deine Website ergeben.<\/p>\n<div class=\"toc-container\"><div class=\"toc-h3\">Inhalt<\/div><ul class=\"toc-list\"><li><a href='#content-was-ist-bert' class='toc-link toc-link-level-2'>Was ist BERT?<\/a><\/li><li><a href='#content-wie-verbessert-bert-die-google-suche' class='toc-link toc-link-level-2'>Wie verbessert BERT die Google Suche?<\/a><\/li><li><a href='#content-bert-und-rankbrain' class='toc-link toc-link-level-2'>BERT und RankBrain<\/a><\/li><li><a href='#content-berts-unbemerkter-einfluss-auf-die-google-rankings' class='toc-link toc-link-level-2'>BERTs (unbemerkter) Einfluss auf die Google Rankings<\/a><\/li><li><a href='#content-was-bedeutet-bert-fuer-seo' class='toc-link toc-link-level-2'>Was bedeutet BERT f\u00fcr SEO?<\/a><\/li><li><a href='#content-die-technischen-grundlagen-von-bert' class='toc-link toc-link-level-2'>Die technischen Grundlagen von BERT<\/a><\/li><li><a href='#content-fazit' class='toc-link toc-link-level-2'>Fazit<\/a><\/li><li><a href='#content-weiterfuehrende-artikel' class='toc-link toc-link-level-2'>Weiterf\u00fchrende Artikel<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n<h2 id='content-was-ist-bert'>Was ist BERT?<\/h2>\n<p>BERT ist nicht nur der Name des Google Updates, sondern auch von <strong>Googles neuester NLP-Technologie<\/strong> (NLP = Natural Language Processing), die Computern dabei hilft, menschliche Sprache zu verstehen. Das Besondere an dieser Technologie ist, dass bei der Analyse von S\u00e4tzen die Begriffe links und rechts eines bestimmten Wortes gleichzeitig verarbeitet werden k\u00f6nnen. Dieses Prinzip wird als \u201cBidirektionalit\u00e4t\u201d bezeichnet und erm\u00f6glicht eine genauere Interpretation des Kontexts und der Bedeutung des betrachteten Begriffs. Google nutzt diese Technik im Suchalgorithmus, um besser zu verstehen, wonach Nutzer wirklich suchen.<\/p>\n<p>Am Ende dieses Artikels erkl\u00e4ren wir die technischen Grundlagen von BERT im Detail, sodass Du die Funktionsweise und den Einfluss auf die Google-Suche noch besser nachvollziehen kannst. M\u00f6chtest Du direkt mit dem technischen Teil starten? <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/blog\/google-update-bert\/#Die_technischen_Grundlagen_von_BERT\">Dann klicke hier!<\/a><\/p>\n<p>Zu Beginn wurde BERT nur f\u00fcr englische Suchanfragen in den USA implementiert, inzwischen ist Google aber dabei, das Update auf <strong>mehr als 70 Sprachen weltweit<\/strong> auszuweiten. Bing nutzt BERT <a href=\"https:\/\/searchengineland.com\/bing-says-it-has-been-applying-bert-since-april-325371\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">laut eigener Aussage<\/a> \u00fcbrigens schon seit April und hat die Technologie bereits weltweit im Einsatz.<\/p>\n<h2 id='content-wie-verbessert-bert-die-google-suche'>Wie verbessert BERT die Google Suche?<\/h2>\n<p>Google erkl\u00e4rt in der offiziellen Mitteilung, dass BERT der Suchmaschine in erster Linie dabei hilft, <strong>lange Suchanfragen zu verstehen<\/strong>, die als Frage oder Satz formuliert sind (sog. &#8222;conversational&#8220; Anfragen). Als Beispiel nennt Google \u201c2019 brazil traveler to usa need a visa\u201d, was in etwa mit \u201c2019 brasilianischer reisender nach usa brauche visa\u201d \u00fcbersetzt werden kann. Vor dem BERT-Update wurden f\u00fcr diese Anfrage Suchergebnisse f\u00fcr US B\u00fcrger, die nach Brasilien reisen wollen, ausgeliefert. BERT erkennt allerdings, dass \u201cto\u201d in dieser Anfrage ein wichtiges Wort ist und \u00e4ndert daher die Ergebnisse:<\/p>\n<div style=\"margin-bottom: 20px;\"><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2037\" src=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BERT-Suchergebnisse.jpg\" alt=\"BERT Suchergebnisse\" width=\"1000\" height=\"552\" srcset=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BERT-Suchergebnisse.jpg 1000w, https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BERT-Suchergebnisse-768x424.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><small>Quelle: <a href=\"https:\/\/blog.google\/products\/search\/search-language-understanding-bert\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/blog.google\/products\/search\/search-language-understanding-bert<\/a><\/small><\/p>\n<\/div>\n<p>Laut Google hilft BERT au\u00dferdem dabei, die Qualit\u00e4t von Featured Snippets zu verbessern. Hier ein Beispiel:<\/p>\n<div style=\"margin-top: 20px; margin-bottom: 20px;\"><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2038\" src=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BERT-featured-snippets.jpg\" alt=\"BERT featured snippets\" width=\"2000\" height=\"1206\" srcset=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BERT-featured-snippets.jpg 2000w, https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BERT-featured-snippets-768x463.jpg 768w, https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/BERT-featured-snippets-1536x926.jpg 1536w\" sizes=\"(max-width: 2000px) 100vw, 2000px\" \/><small>Quelle: <a href=\"https:\/\/blog.google\/products\/search\/search-language-understanding-bert\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/blog.google\/products\/search\/search-language-understanding-bert<\/a><\/small><\/p>\n<\/div>\n<p>Suchanfragen wie diese (\u201cparking on a hill with no curb\u201d = \u201cparken auf einem h\u00fcgel ohne bordstein\u201d) waren f\u00fcr Google vor dem Update nur schwer zu verstehen. Damals wurden Suchergebnisse zur\u00fcckgegeben, die erkl\u00e4rten, wie man auf einem H\u00fcgel <i>mit<\/i> Bordstein parkt.<\/p>\n<p>Wie oben zu sehen ist, \u00e4ndert sich das durch BERT, da der Algorithmus nun erkennt, wie wichtig das Wort \u201cno\u201d in diesem Satz ist. Das neue Featured Snippet beantwortet die Anfrage des Users somit viel besser.<\/p>\n<p>BERT schaut sich dabei immer nur die Suchanfrage des Users an, d.h. es wird <strong>keine neue Bewertung von Webseiten vorgenommen<\/strong> oder den einzelnen Seiten ein Wert zugewiesen. Dies hat Danny Sullivan von Google offiziell auf Twitter best\u00e4tigt:<\/p>\n<div style=\"margin-top: 20px; margin-bottom: 20px;\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">BERT doesn&#8217;t assign values to pages. It&#8217;s just a way for us to better understand language.<\/p>\n<p>\u2014 Danny Sullivan (@dannysullivan) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/dannysullivan\/status\/1189539771476889602?ref_src=twsrc%5Etfw\">October 30, 2019<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<\/div>\n<p>BERT ver\u00e4ndert also nicht das Ranking von Websites, sondern ist lediglich daf\u00fcr da, Googles Verst\u00e4ndnis von nat\u00fcrlicher Sprache zu verbessern.<\/p>\n<h2 id='content-bert-und-rankbrain'>BERT und RankBrain<\/h2>\n<p>Google hat RankBrain im Jahr 2015 aus dem selben Grund ver\u00f6ffentlicht wie BERT 2019: um besser zu verstehen, wonach Nutzer wirklich suchen und ihnen die bestm\u00f6glichen Suchergebnisse zu liefern. RankBrain analysiert hierf\u00fcr allerdings nicht nur die Suchanfragen von Usern, sondern auch den Content von Webseiten. F\u00fcr Google war das damals ein Durchbruch f\u00fcr die semantische Suche, bei der es darum geht, die Suchabsicht eines Nutzers sowie den Kontext seiner Suchanfrage und die Beziehung zwischen den einzelnen Suchbegriffen zu erkennen.<\/p>\n<p>Das <strong>BERT-Update macht RankBrain nicht \u00fcberfl\u00fcssig<\/strong>, sondern erg\u00e4nzt es lediglich. Googles Algorithmus entscheidet f\u00fcr jede Suchanfrage, welche der beiden Technologien besser f\u00fcr die Interpretation geeignet ist, und nutzt dann entweder diese oder eine Kombination aus beiden.<\/p>\n<h2 id='content-berts-unbemerkter-einfluss-auf-die-google-rankings'>BERTs (unbemerkter) Einfluss auf die Google Rankings<\/h2>\n<p>Google bezeichnet BERT als riesiges Update, das 10% aller Suchanfragen beeinflusst. Dennoch haben die meisten SEOs seit der Ver\u00f6ffentlichung des Updates keine signifikanten Auswirkungen auf ihre Rankings bemerken k\u00f6nnen. Du fragst Dich, woran das liegt? Ganz einfach: BERT betrifft haupts\u00e4chlich konversationelle Suchanfragen und <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/Keyword#Long-Tail_Keywords\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Long-Tail Keywords<\/a>, wo Ranking-Ver\u00e4nderungen h\u00e4ufig unbemerkt bleiben.<\/p>\n<h2 id='content-was-bedeutet-bert-fuer-seo'>Was bedeutet BERT f\u00fcr SEO?<\/h2>\n<p>Auch wenn es sich bei BERT um ein gro\u00dfes und wichtiges Update handelt, dass die Suchergebnisse f\u00fcr viele User verbessert, wird sich im Bereich SEO nicht viel \u00e4ndern, wie Danny Sullivan best\u00e4tigt:<\/p>\n<div style=\"margin-top: 20px; margin-bottom: 20px;\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\" data-conversation=\"none\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">There&#8217;s nothing to optimize for with BERT, nor anything for anyone to be rethinking. The fundamentals of us seeking to reward great content remain unchanged.<\/p>\n<p>\u2014 Danny Sullivan (@dannysullivan) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/dannysullivan\/status\/1188689288915050498?ref_src=twsrc%5Etfw\">October 28, 2019<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<\/div>\n<p>Wie Du siehst, kannst Du Deine Website also nicht wirklich f\u00fcr BERT optimieren. Stattdessen bleibt <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/Content_is_King\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hochwertiger Content<\/a> der wichtigste SEO Erfolgsfaktor, auf den Du dich konzentrieren solltest &#8211; das ist jetzt sogar noch wichtiger als es vorher schon war. BERT hat nicht das Ziel, Websites zu bestrafen, sondern die Suchintention von Usern zu verstehen und ihnen genau das zu liefern, wonach sie suchen. <strong>Konzentriere Dich einfach darauf, Deiner Zielgruppe hochwertigen Content zu liefern<\/strong>, statt \u201cSEO Texte\u201d f\u00fcr Google zu schreiben.<\/p>\n<p>Das bedeutet allerdings nicht, dass BERT f\u00fcr Webseitenbetreiber komplett irrelevant ist. Tats\u00e4chlich bringt die neue NLP Technologie sogar einige Chancen mit sich, wie z.B.:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Trainieren eines eigenen Systems zur Beantwortung von Fragen<\/strong>: Die BERT-Technologie ist Open-Source, d.h. Du kannst sie selbst nutzen, um Dein eigenes System zur Beantwortung von Fragen zu trainieren &#8211; z.B. f\u00fcr Chatbots auf Deiner Website oder \u00e4hnliche Anwendungen.<\/li>\n<li><strong>Verbesserung der Content Qualit\u00e4t<\/strong>: BERT kann bestimmen, ob Satz B in einem Text mit einer hohen Wahrscheinlichkeit auf Satz A folgt (mehr dazu unten). Dies k\u00f6nnte genutzt werden, um zu pr\u00fcfen, ob die Texte auf einer Website logisch strukturiert sind und einem roten Faden folgen.<\/li>\n<li><strong>H\u00f6here Qualit\u00e4t des Website-Traffics<\/strong>: Durch BERT kann Google Suchergebnisse bereitstellen, die noch besser zu den Bed\u00fcrfnissen des Nutzers passen. Dies k\u00f6nnte zur Folge haben, dass der Traffic auf Deiner Website von h\u00f6herer Qualit\u00e4t ist, da weniger Nutzer mit falschen Erwartungen auf Deine Website kommen.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id='content-die-technischen-grundlagen-von-bert'>Die technischen Grundlagen von BERT<\/h2>\n<h3>Natural Language Processing<\/h3>\n<p>BERT ist Googles neueste Technik f\u00fcr Natural Language Processing (NLP). Sie beruht auf neuronalen Netzen und wurde bereits letztes Jahr frei zug\u00e4nglich gemacht. NLP ist eine Form von k\u00fcnstlicher Intelligenz, die Computern dabei hilft, <strong>menschliche Sprache zu verstehen<\/strong> und so Kommunikation zwischen Mensch und Maschine erm\u00f6glicht. Anwendungen von NLP sind beispielsweise \u00dcbersetzungsdienste wie Google Translate oder Tools wie Grammarly, die Texte auf grammatikalische Fehler \u00fcberpr\u00fcfen. Weitere Beispiele sind Sprachassistenten wie Amazons Alexa oder Apples Siri. Diese Systeme nutzen Natural Language Understanding (ein Unterbereich von NLP), um zu verstehen, was User tats\u00e4chlich wissen oder tun m\u00f6chten, wenn sie mit den Assistenten sprechen.<\/p>\n<p>NLP hat bisher eine Vielzahl von unterschiedlichen Modellen zur Verarbeitung von menschlicher Sprache genutzt, wie beispielsweise Klassifizierung oder Sentiment-Analyse. Mit BERT ist jedoch ein Durchbruch f\u00fcr NLP gelungen, da die Technologie die elf wichtigsten NLP Modelle kombiniert. Es ist jetzt also m\u00f6glich, <strong>viele verschiedene NLP Aufgaben mit nur einem Modell<\/strong> zu l\u00f6sen.<\/p>\n<h3>BERT im Detail<\/h3>\n<p>BERT steht f\u00fcr \u201c<strong>Bidirectional Encoder Representations from Transformers<\/strong>\u201d. Das mag kompliziert klingen, ist aber im Grunde sehr simpel, wenn man sich die einzelnen Begriffe von rechts nach links ansieht:<\/p>\n<p>BERT nutzt <strong>Transformer<\/strong> &#8211; ein Mechanismus, der den Zusammenhang zwischen W\u00f6rtern in einem Text erkennt. Dieses Mechanismus besteht aus einem Encoder, der mit Texteingaben gespeist wird, und einem Decoder, der die L\u00f6sung f\u00fcr eine bestimmte Aufgabe ausgibt. BERT nutzt allerdings nur den Encoder des Transformers, da BERTs Aufgabe lediglich darin besteht, ein Sprachmodell zu trainieren. Daher kommt auch der Teil \u201c<strong>Encoder Representations<\/strong>\u201d im Namen des Updates.<\/p>\n<p><strong>Bidirectional<\/strong> bedeutet ganz einfach, dass Texteingaben nicht nur von links nach rechts oder von rechts nach links (unidirektional) gelesen werden k\u00f6nnen, sondern dass die gesamte Wortfolge auf einmal verarbeitet wird. So k\u00f6nnen die Begriffe links und rechts eines bestimmten Wortes gleichzeitig betrachtet werden, um den Kontext dieses Wortes zu verstehen.<\/p>\n<p>Google <a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2018\/11\/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">erkl\u00e4rt das Konzept der Bidirektionalit\u00e4t<\/a> am Beispielsatz \u201cI accessed the bank account\u201d (auf Deutsch: \u201cIch griff auf das Bankkonto zu\u201d). Bei einem unidirektionalen Modell w\u00fcrde die Bedeutung des Wortes \u201cbank\u201d lediglich auf Basis der Worte \u201cI accessed the\u201d bestimmt werden. BERT nutzt jedoch sowohl den Teil vor als auch nach dem Wort \u201cbank\u201d &#8211; also \u201cI accessed the &#8230;. account\u201d.<\/p>\n<p>Dieser bidirektionale Ansatz ist das, was BERT zu einer bahnbrechenden Innovation f\u00fcr Natural Language Processing macht. Durch die <strong>gleichzeitige Betrachtung von dem, was vor und nach einem Wort kommt<\/strong>, kann die exakte Bedeutung dieses Wortes noch besser bestimmt werden. Das klingt f\u00fcr uns Menschen zwar sehr simpel, allerdings hat diese Aufgabe Maschinen, die nicht die F\u00e4higkeit zu logischem Denken besitzen, schon immer vor gro\u00dfe Schwierigkeiten gestellt.<\/p>\n<h3>Wie wird BERT trainiert?<\/h3>\n<p>BERTs bidirektionaler Ansatz stellt eine gewisse Herausforderung beim Trainieren des Sprachmodells dar. Klassische unidirektionale Ans\u00e4tze bestimmen das n\u00e4chste Wort in einem Satz, indem sie sich die Textsequenz vor dem jeweiligen Wort anschauen, z.B. \u201cDas Kind kam nach _____\u201d. Da BERT den gesamten Kontext ber\u00fccksichtigen m\u00f6chte, wird stattdessen eine Trainingsstrategie namens <strong>Masking<\/strong> genutzt.<\/p>\n<p>Hierbei erh\u00e4lt BERT im ersten Trainingsschritt vollst\u00e4ndige Texte, die alle relevanten Informationen beinhalten. Im n\u00e4chsten Schritt werden einzelne W\u00f6rter in einem Satz durch eine [Maske] ersetzt. BERT betrachtet die W\u00f6rter links und rechts dieser Maske und versucht darauf basierend, das fehlende Wort zu bestimmen. Das wird dann mehrmals wiederholt, bis das Ergebnis korrekt ist.<\/p>\n<p>Eine weitere wichtige Trainingsstrategie ist <strong>Next Sentence Prediction (NSP)<\/strong>. Hier arbeitet BERT mit Satzpaaren, um zu lernen, ob ein Satz im Originaldokument auf einen anderen Satz folgt. Dies ist eine wichtige Technik, um nicht nur die Bedeutung einzelner W\u00f6rter und S\u00e4tze, sondern auch die Beziehung zwischen S\u00e4tzen besser zu verstehen. Hier ein Beispiel:<\/p>\n<div style=\"margin-top: 20px; margin-bottom: 20px;\"><img decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2039\" src=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Next-Sentence-Prediction-1.png\" alt=\"Next Sentence Prediction\" width=\"1600\" height=\"192\" srcset=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Next-Sentence-Prediction-1.png 1600w, https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Next-Sentence-Prediction-1-768x92.png 768w, https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Next-Sentence-Prediction-1-1536x184.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1600px) 100vw, 1600px\" \/><small>Source: <a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2018\/11\/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/ai.googleblog.com\/2018\/11\/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html<\/a><\/small><\/p>\n<\/div>\n<h3>BERTs Schwachstellen<\/h3>\n<p>Auch wenn BERT eine sehr fortschrittliche Technologie liefert, hat das Modell noch seine Schwachstellen. Allyson Ettinger von der University of Chicago hat eine <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1907.13528.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Forschungsarbeit<\/a> hierzu ver\u00f6ffentlicht, in der sie einige Probleme erkl\u00e4rt, die bei BERT noch auftreten. So hat BERT etwa immer noch <strong>Schwierigkeiten dabei, Verneinungen zu erkennen<\/strong>. Das veranschaulichte sie am Satz \u201ca Robin is a ___\u201d (\u201cein Rotkehlchen ist ein ___\u201d). In diesem Fall hat BERT es geschafft, das Wort \u201cbird\u201d (Vogel) vorherzusagen. Wenn jedoch der Input \u201ca Robin is <i>not<\/i> a ___\u201d (ein Rotkehlchen ist <i>kein<\/i> ___) lautete, hat BERT immer noch \u201cbird\u201d vorhergesagt.<\/p>\n<p>(Wenn Du diesen Artikel mit den technischen Grundlagen begonnen hast, kannst Du hier zum Abschnitt <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/blog\/google-update-bert\/#Wie_verbessert_BERT_die_Google_Suche\">&#8222;Wie verbessert BERT die Google Suche?&#8220;<\/a> zur\u00fcckspringen).<\/p>\n<h2 id='content-fazit'>Fazit<\/h2>\n<p>BERT ist eine bahnbrechende Technologie, nicht nur f\u00fcr NLP im Allgemeinen, sondern auch f\u00fcr die Google-Suche. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass BERT nicht die Art und Weise \u00e4ndert, wie Webseiten gerankt werden, sondern lediglich Googles Verst\u00e4ndnis von nat\u00fcrlicher Sprache verbessert. F\u00fcr Google ist das ein wichtiger Schritt auf dem Weg zum ultimativen Ziel: immer und \u00fcberall zu verstehen, was User gerade wollen.<\/p>\n<p>Wenn Du noch tiefer in das Thema eintauchen m\u00f6chtest, solltest Du Dir die weiterf\u00fchrenden Artikel am Ende dieses Beitrags ansehen.<br \/>\nUnd f\u00fcr mehr Informationen dar\u00fcber, wie Du Deine Website f\u00fcr die Google Suche optimierst, k\u00f6nnen wir Dir die anderen Artikel in diesem Blog sowie unser <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/Hauptseite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">SEO Wiki<\/a> ans Herz legen.<\/p>\n<p><b>Update (Dezember 2019):<\/b><\/p>\n<p>Passend zu dem Ansatz, die exakte Suchabsicht von Nutzern zu verstehen, hat Google kurz nach der Implementierung von BERT das <a href=\"https:\/\/searchengineland.com\/google-confirms-nov-2019-local-search-update-325860\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">November 2019 Local Search Update<\/a> ver\u00f6ffentlicht. Mit diesem Update hat Google damit begonnen, Neural Matching f\u00fcr die Bestimmung von lokalen Suchergebnissen zu verwenden. Dies erm\u00f6glicht es Google zu erkennen, dass ein User nach lokalen Suchergebnissen sucht, auch wenn er nicht den genauen Wortlaut von Unternehmensnamen oder -beschreibungen verwendet.<\/p>\n<div style=\"margin-top: 20px; margin-bottom: 20px;\">\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">The use of neural matching means that Google can do a better job going beyond the exact words in business name or description to understand conceptually how it might be related to the words searchers use and their intents&#8230;<\/p>\n<p>\u2014 Google SearchLiaison (@searchliaison) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/searchliaison\/status\/1201549328088616962?ref_src=twsrc%5Etfw\">December 2, 2019<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<\/div>\n<p>In Anbetracht der rasanten Geschwindigkeit, mit der Google seinen Algorithmus weiterentwickelt, k\u00f6nnen wir also sehr gespannt darauf sein, was die Zukunft der Google Suche bringt!<\/p>\n<h2 id='content-weiterfuehrende-artikel'>Weiterf\u00fchrende Artikel<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/bert-explained-state-of-the-art-language-model-for-nlp-f8b21a9b6270\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/towardsdatascience.com\/bert-explained-state-of-the-art-language-model-for-nlp-f8b21a9b6270<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.blog.google\/products\/search\/search-language-understanding-bert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/www.blog.google\/products\/search\/search-language-understanding-bert\/<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2018\/11\/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/ai.googleblog.com\/2018\/11\/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html<\/a><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.stateofdigital.com\/how-bert-can-improve-the-quality-of-your-traffic\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\/\/www.stateofdigital.com\/how-bert-can-improve-the-quality-of-your-traffic\/<\/a><\/p>\n<p><script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"Article\",\n  \"author\": {\n    \"@type\": \"Organization\",\n    \"name\": \"Seobility\",\n    \"url\": \"https:\/\/www.seobility.net\/\"\n  }\n}\n<\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Am 24. Oktober 2019 hat Google mit der Ver\u00f6ffentlichung des BERT Updates einen gewaltigen Meilenstein in der Weiterentwicklung des Google Algorithmus gesetzt und damit f\u00fcr viel Aufregung in der SEO Szene gesorgt. Laut der offiziellen Mitteilung handelt es sich um das gr\u00f6\u00dfte Algorithmus Update der letzten f\u00fcnf Jahre, welches 10% aller Suchanfragen betrifft. 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