So viel Blut, Schweiß und Tränen fließen Tag für Tag in die Bemühungen unzähliger SEOs, ihre Inhalte in Google Discover und Google News zum Performen zu bringen. Vielleicht auch von Dir.
Über die Guidelines speziell für diese beiden Bereiche hatte Behrend bereits in Ausgabe #38 ein paar Worte verloren.
Nun macht Google Ernst. Das berichtet Barry Schwartz via Search Engine Roundtable und Glenn Gabe haut auf Twitter eine Reihe von Screenshots dazu raus.
Uns sind die Penalties für Discover und News bisher nicht live begegnet - zum Glück. Möglicherweise hängt Deutschland da noch ein wenig hinterher. Oder, was natürlich schön wäre, dass es bei den uns zugänglichen Properties einfach nichts zu penalisieren gibt :D
Wir behalten das definitiv im Auge - und das solltest Du auch tun, wenn diese beiden Suche-Spin Offs für Dich von Relevanz sind.
A propos Google Discover - Valentin Pelzer hat eine interessante Ergänzung in der Information "Customize what you find in Discover" entdeckt.
Important: Only you can view the stories you like, but your selections may be shared anonymously with publishers.
Das ist natürlich interessant und macht nicht nur Valentin und uns neugierig, ob / wo / ab wann / wie man als Publisher diese Infos sehen kann.
Falls Du Dich noch schlauer machen möchtest zu Discover:
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Von Nils gab es in Ausgabe #73 einen kleinen Rundumschlag zu Discover
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Ende 2020 war Teresa Wolf mit dem Thema "Aufbau von Traffic über Google Discover" im SEO Meetup Hamburg zu Gast.
Johan: Wie Google funktionieren könnte. Folge 4.321
Ihr wisst: Mich fasziniert diese Google-Maschine und ich hab schon viele Informationen zusammengesammelt. Trotzdem finde ich es immer spannend, wenn wir Neues über den Algo erfahren.
Jetzt hat Pandu Nayak (wir kennen ihn schon aus dem MUM-Interview) noch einmal einen Überblick über die AI-Komponenten gegeben, die Google einsetzt.
Dabei stellt er zuerst klar, dass AI nicht die traditionellen Rankingkriterien ersetzt, sondern vor allem ergänzt. Dabei werden (wie wir wussten) nicht immer alle Algorithmen in gleicher Zusammensetzung eingesetzt, sondern ob und mit welcher Gewichtung ist abhängig von der Query.
Eine schöne Zusammenfassung hat übrigens Barry mit ein bisschen Struktur gebastelt.
Die ganz, ganz kurze Variante lautet dann:
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RankBrain: Von Worten zu Konzepten
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Neural Matching: Lässt mehr Ungenauigkeit von Konzepten in Queries und Seiten (nicht nur Keywords) zu. Mehr zu den Unterschieden zwischen RankBrain und Neural Matching
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BERT: Aus Wortkombinationen Bedeutungen und Intent besser ableiten (Zusätzlich: „We've also improved legacy systems with BERT training, making them more helpful in retrieving relevant documents for ranking.")
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MUM: Von Sprachverständnis zu Informationsverständnis (Cross Language, Cross media (Text, Image, Video, Speech)). Derzeit noch nicht globaler eingesetzt, aber für Covid schon benutzt, um Synonyme intelligenter zusammenzufassen. Nils hatte Euch Google Mum einmal länger vorgestellt.
Wie ich finde ein schöner Reminder an die Grundlagen. Denn wenn wir besser ranken wollen, dann müssen wir verstehen, wie diese Maschine funktioniert und bei Maßnahmen herleiten können, warum wir glauben, dass sie funktionieren werden und auf welchen Teil des Algorithmus wir mit der Umsetzung einwirken wollen.