Nach der Universal Search folgt die Extended Search

Seit 2012 integriert der Suchmaschinenanbieter Google, neben den sogenannten Universal-Ergebnissen, zusätzliche Komponenten wie den Knowledge Graph oder Direktantworten. Diese zusätzlichen Integrationsformen werden gemeinhin als Extended Search bezeichnet. Die Weiterentwicklung Googles von einer reinen Textsuchmaschine, über eine Multimedia-Suchmaschine, hin zu einer semantischen Suche ist aus Sicht der Befriedigung von Nutzerbedürfnissen nur konsequent. Dank Sprachsteuerung und künstlicher Intelligenz wird aus Googles Suchmaschine in zunehmendem Maße eine Antwortmaschine.

Neben der Integration von vertikalen Suchergebnissen werden immer häufiger direkte Antworten und weiterführende Informationen bei Google als erweiterte Ergebnisse integriert. Laut Alpar et al. (2015, S. 478f) ist der Schritt, die Antworten direkt selbst zu geben, wenig überraschend für Suchmaschinen, die bislang Antworten in Form von Webseiten- oder Medien-Resultaten geboten haben. Mit den Antwort-Ergebnissen, auch Direct Answers genannt, ziele die Suchmaschine auf informationsorientierte Anfragen ab.

Knowledge Graph

Auf der jährlichen Entwicklerkonferenz I/O 2016 verkündete Google-CEO Sundar Pichai, es reiche nicht, den Nutzern einfach nur Links zugeben. Google müssen ihnen helfen, Dinge in der echten Welt zu erledigen. Google wolle nicht mehr passive Suchmaschine sein, sondern ein fähiger Helfer in jeder Lebenslage, der selbstverständlich auch sprechen kann.

Mit der Einbindung des sogenannten Knowledge Graphs und seinen Spezialfunktionen reagiert Google in erster Linie auf informationsorientierte Suchen und bietet damit bereits vor dem Aufruf einer der angebotenen Ergebnisseiten erste Informationen.

Abbildung 1: Suchergebnisseite zu „zalando“ bei Google Deutschland am 30.09.2017

Neben der Darstellung einer einzelnen Entität auf einer Kachel in der rechten Spalte (Abbildung 1) werden auch mehrere Entitäten als Gruppe von Ergebnissen bzw. Liste in Form eines Karussells eingebunden:

Abbildung 2: Entitätskarusell bei der Suchanfrage zu „filme von quentin tarantino“ am 30.09.2017

Auch im Bereich der Verfeinerung von Suchanfragen kommt die semantische Suche in Form häufiger Suchen als Entitätskarusell zum Einsatz:

Abbildung 3: Weitere, häufig gesuchte Künstler bei der Suche nach „gangnam style“ als Karusell mit Foto und Name am 30.09.2017

Bei Unklarheit darüber, auf welche Entität sich die Suchanfrage genau bezieht, kann die Suchmaschine ebenfalls eine Auswahlkachel mit Entitäten ausspielen. Bei der Suchanfrage nach „matrix“ beispielsweise, bezog sich der Knowledge Graph auf den ersten Film der Filmreihe, weshalb dem Nutzer darunter die Option geboten wird, alternativ nach Informationen über die gesamte Filmreihe zu suchen:

Abbildung 4: Vorschlag zu anderen/ähnlichen Entitäten am 30.09.2017

Bei einer Suche nach „jaguar“ könnte aus Sicht der Suchmaschine offensichtlich sowohl der Automobilhersteller, als auch das Tier gemeint sein. Daher bietet Google hier eine Entitätsauswahlbox mit beiden Fällen zur Spezifizierung der Suchanfrage an:

Abbildung 5: Auswahlbox für zwei unterschiedliche Entitäten die beide bei “jaguar” gemeint sein könnten am 30.09.2017

Featured Snippets

Das sogenannte Featured Snippet ist der Versuch der Suchmaschine, bereits auf der Suchergebnisseite mittels Darstellung eines Textauszugs, die gesuchte Information darzustellen. Dabei wird im Idealfall die Seite, welcher der Text entnommen wurde, nicht mehr vom Nutzer besucht und sein Informationsbedarf ist bereits gestillt:

Abbildung 6: Featured Snippet mit Textauszug aus der Wikipedia Seite „Suchmaschinenoptimierung“ zu einer Suchanfrage nach „seo“ bei Google am 30.09.2017

Direct Answers

Die sogenannten Direct Answers versuchen spezifische Antworten auf Suchanfragen zu geben, die meist konkrete Fragen sind und im Grunde auf Eigenschaftsabfragen bekannter Entitäten abzielen. Dabei kann die Suchmaschine derzeit jedoch nur auf begrenzte Daten zurückgreifen, die bereits in strukturierter Form vorliegen.

Aus unstrukturierten Daten von beliebigen Webseiten wird derzeit und nach Kenntnisstand des Verfassers, noch kein Wissen innerhalb des Knowledge Graphs verwendet, wie auch die Frage nach dem Alter Kai Spriestersbachs exemplarisch zeigt. Im Gegensatz zum Alter Angela Merkels (Abbildung 7), kann die Frage im Falle von Kai Spriestersbach nicht direkt durch die Suchmaschine beantwortet werden (Abbildung 8). Theoretisch stünde der Suchmaschine diese Information, beispielsweise über den Eintrag von Kai Spriestersbach in der Internationalen-Filmdatenbank IMDb zur Verfügung (Abbildung 9).

Die Einblendungen des sogenannten Knowledge Graphs erscheinen, wie auch Featured Snippets und Direct Answers stets an erster Stelle der SERP und verdrängen daher auch kein Ergebnis aus der Trefferliste. Als „Position Null“ bei Google liefern diese Integration dem Nutzer Informationen und deuten, nach Ansicht des Verfassers, daher auf einen informationsorientierten Aspekt der Suchanfrage hin. Außerdem sollte im Rahmen der Suchmaschinenoptimierung beachtet werden, dass ein Keyword, bei dem Google selbst eine Antwort liefert, eventuell weniger Interessant für die Generierung von Traffic sein könnte. Sobald das Informationsbedürfnis auf der Suchergebnisseite gestillt werden konnte, wäre aus Sicht des Verfassers der Besuch einer Webseite nicht mehr notwendig.

Die übrigen Spezialsuchen, zum Beispiel Googles eigene Flugsuche (Abbildung 10), der Währungsrechner (Abbildung 11) oder auch die Wörterbuchfunktion (Abbildung 12) werden nach Erkenntnissen des Verfassers lediglich bei sehr speziellen Suchanfragen eingesetzt. Eine Analyse dieser Spezialsuchen würde den Rahmen dieser Arbeit deutlich überschreiten und müssten ggf. bei einer späteren Realisierung in Form eines Algorithmus berücksichtigt und analysiert werden.

Neuere Entwicklungen im SERP-Layout

Als US-Amerikanisches Unternehmen führt Google in der Regel neue Funktionen zunächst im Heimatmarkt ein. Nachfolgend werden zwei Beispiele für Integrationen, die bislang ausschließlich in der englischsprachigen Suche unter google.com verfügbar sind, dargestellt. Diese zeigen im Beispiel von People also ask (Abbildung 13) zum einen das Potential weiterer auswertbarer Features in der Zukunft auf, aber auch, dass nichtjedes mögliche Einzel-Feature sinnvollerweise für eine Keyword-Klassifikation geeignet zu sein scheint, wie im Falle der Bacon Number.

Die „People also ask“-Box impliziert mit einer Liste weiterer Fragen, die relevant zur eingegebenen Suchphrase ist, dass es sich um eine Fragestellung, also eine informationsorientierte Suche handelt.

Die Funktion der Bacon Number hingegen kann die sogenannte Bacon-Zahl eines Schauspielers zu berechnen (Abbildung 14), also die Länge der kürzesten Verbindung von Schauspielern, die gemeinsam in einem Film spielen, zu Kevin Bacon. Sie stellt eine Veranschaulichung des von Stanley Milgram entdeckten Kleine-Welt-Phänomens dar. In Anlehnung an die Theorie der Six Degrees of Separation spricht man auch von den Six Degrees of Kevin Bacon.

 

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