Die Technologie hinter dem Google-Ranking

Die meisten User haben bereits einmal unser System für Rechtschreibvorschläge verwendet. Es erkennt, dass jemand, der nach [ kofee annan ] sucht, eigentlich nach "Herrn Kofi Annan" sucht, und es wird dementsprechend Folgendes ausgegeben: Meinten Sie: kofi annan . Jemand, der hingegen [ kofee beans ] eingibt, sucht eigentlich nach "coffee beans". Es ist sehr schwierig, all dies mit hoher Präzision auf internationaler Ebene zu bewerkstelligen, und wir meistern es gut.

Synonyme bilden die Grundlage unserer Arbeit daran, Suchanfragen zu verstehen. Es ist eins der schwierigsten Probleme, die wir in Google lösen. Etwas, das mitunter ganz offensichtlich für Menschen ist, kann ein ungelöstes Problem für die automatisierte Sprachverarbeitung darstellen. Als User möchte ich nicht zu viel darüber nachdenken, welche Begriffe ich genau in meiner Suchanfrage verwenden sollte. Oft weiß ich nicht einmal genau, welches die richtigen Begriffe sind. Dies ist die Stelle, an der unser Synonymsystem in Kraft tritt. Unser Synonymsystem kann anspruchsvolle Modifikationen von Suchanfragen vornehmen, so wei ß es beispielsweise, dass das Wort "Dr" in der Suchanfrage [ Dr Zhivago ] für Doctor steht, wohingegen es in [ Rodeo Dr ] Drive bedeutet. Ein User, der nach [ back bumper repair ] sucht, erhält Ergebnisse über " rear bumper repair". Für [ Ramstein ab ] suchen wir automatisch nach Ramstein Air Base - für die Suchanfrage [ b&b ab ] jedoch suchen wir nach Bed and Breakfasts in Alberta , Kanada. Wir haben dieses Niveau für das Verständnis von Suchanfragen für beinahe hundert verschiedene Sprachen erreicht - etwas, auf das ich sehr stolz bin.

Eine andere Technologie, die wir in unserem Ranking-System verwenden, ist das Identifizieren von Konzepten. Wichtige Konzepte in der Suchanfrage zu identifizieren hilft uns dabei, viel mehr an relevanten Ergebnissen zu liefern. Unser Algorithmus versteht z. B., dass der User mit der Suchanfrage [ new york times square church ] nach der bekannten Kirche auf dem Times Square [ well-known church in Times Square ] sucht, und nicht nach Artikeln der New York Times . Es reicht für uns nicht allein aus, Konzepte zu verstehen - darüberhinaus reichern wir die Suchanfrage mit den richtigen Konzepten an. Jemand, der beispielsweise nach [ PC and its impact on people ] sucht, möchte eigentlich gerne Ergebnisse zu impact of computers on society erhalten, oder jemand, der [ rainforest instructional activities for vocabulary ] eingibt, sucht eigentlich nach rain forest lesson plans . Unser Algorithmus für die Analyse von Suchanfragen hat viele dieser modernsten Techniken eingebaut, und auch hier funktioniert dies auf internationaler Ebene in beinahe jeder Sprache, die wir unterstützen.

Unser klarer Fokus darauf, "die besten lokal relevanten Ergebnisse global anzubieten", spiegelt sich in unserer Arbeit im Bereich Lokalisierung wieder. Stellt ihr dieselbe Suchanfrage in verschiedenen Ländern, so erhaltet ihr möglicherweise komplett unterschiedliche Ergebnisse. Ein User, der nach [ bank ] in den USA sucht, sollte amerikanische Banken als Ergebnis erhalten, wohingegen ein User in Grossbritannien entweder nach der Modemarke "Bank" oder nach britischen Geldinstituten sucht. Als Ergebnis für diese Suchanfrage sollten lokale Geldinstitute auch in anderen englischsprachigen Ländern wie Australien , Kanada , Neuseeland oder Süd-Afrika ausgegeben werden. Der Spaß fängt eigentlich dann an, wenn diese Suchanfrage in nicht-englischsprachigen Ländern wie Ägypten , Israel , Japan , Russland , Saudi-Arabien und der Schweiz gestellt wird. Ebenso bezieht sich die Suchanfrage [football] auf ganz unterschiedliche Sportarten in Australien , in Grossbritannien und den USA . Diese Beispiele zeigen hauptsächlich, wie wir die lokalisierte Version desselben Konzepts korrekt ausgeben können (Geldinstitute, Sport, etc.). Dieselbe Suchanfrage kann jedoch in verschiedenen Ländern eine ganz andere Bedeutung haben. So ist [Côte d'Or] z. B. eine geografische Region in Frankreich - im benachbarten französischsprachigen Belgien ist es jedoch ein großer Schokoladenhersteller. Und ja, auch das bekommen wir richtig hin! :-)

Personalisierung ist ein anderes mächtiges Feature in unserem Suchsystem, das Suchergebnisse auf einzelne User zurechtschneidet. User, die während ihrer Suche eingeloggt sind und sich für das Webprotokoll angemeldet haben, erhalten Suchergebnisse, die für sie von höherer Relevanz sind als die normalen Google-Suchergebnisse. So könnte beispielsweise jemand, der viele fussballbezogene Suchanfragen stellt, mehr fussballbezogene Suchergebnisse für [giants] erhalten, wohingegen andere User eventuell eher Ergebnisse bezogen auf das Baseball-Team bekommen. Ebenso ist es wahrscheinlich, dass ihr, sofern ihr gerne Ergebnisse von einer bestimmten Einkaufs-Site bekommt, Ergebnisse von genau dieser Site erhaltet, wenn ihr nach Produkten sucht. Unsere Evaluierung zeigt, dass User, die personalisierte Ergebnisse erhalten, diese gewöhnlich als relevanter empfinden als nicht-personalisierte Ergebnisse.

Ein Fall, der zeigt, welche Rolle die Intention des Users spielt, kann am Beispiel der Suchanfrage [ chevrolet magnum ] beobachtet werden. Magnum wird faktisch von DodgeChevrolet hergestellt. Dementsprechend zeigen wir in den Ergebnissen für Dodge Magnum den Hinweis Ergebnisse anzeigen für: dodge magnum .

Unsere Arbeit an Universal Search ist ein anderes Beispiel dafür, wie wir die Intention unserer User interpretieren, um ihnen das zu liefern, was sie (mitunter) wirklich wollen. Wer nach [ bangalore ] sucht, bekommt nicht nur die wichtigen Webseiten, sondern erhält auch eine Landkarte, ein Video über das Straßenbild und den Verkehr etc. in Bangalore - wenn ich dieses Video anschaue, habe ich beinahe das Gefühl, dort zu sein :). Und zu dem Zeitpunkt, zu dem die Suchanfrage verfasst wird, gibt es wichtige Nachrichten und Blogs über Bangalore.