Natürlichsprachliche Suche – was ist das?

Die Geschichte der Suchmaschine reicht bis ins Jahr 1990 zurück. Am 10. September erblickte Archie als allererste Suchmaschine das Licht der Welt. Entwickelt hatten sie Alan Emtage, Bill Heelan und Peter Deutsch.

Das System war primitiv, aber es funktionierte. Archie ermöglichte es Benutzer*innen, Dateien zu indizieren und später wieder abzurufen, und war damit ein Vorläufer der Suchmaschine, wie wir sie heute kennen. 

Was Suchmaschinen mittlerweile leisten, geht jedoch weit über das hinaus, wozu Archie in den 90ern fähig war.

Heutzutage sind Benutzer*innen es gewohnt und erwarten, sofort exakte und individuell auf ihr Gerät, ihren Standort und ihre Präferenzen abgestimmte Suchergebnisse zu erhalten. Suchmaschinen liefern erstklassige Ergebnisse, indem sie über das grundlegende Protokoll des Stichwort-Abgleichs hinausgehen. Das bedeutet, dass Benutzer*innen ihre Anfrage gegebenenfalls anpassen müssen, um das Gesuchte zu finden.

Moderne Suchmaschinen nutzen die sogenannte natürlichsprachliche Suche. Bei dieser Art der Suche können Benutzer*innen auf vertrautere Art und Weise mit der Suchmaschine kommunizieren, sodass auch umgangssprachlicher formulierte Anfragen zu richtigen und hilfreichen Ergebnissen führen. 

In diesem Artikel erklärt das Team von Yext, was die natürlichsprachliche Suche ist und welchen Einfluss sie auf Ihr Unternehmen hat.

Was ist die natürlichsprachliche Suche?

Natürlichsprachliche Suche (Natural Language Search, NLS) bezeichnet einen komplexen virtuellen Prozess, bei dem maschinelle Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) zum Einsatz kommt. NLP ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der unzählige zuvor getätigte Suchanfragen und damit zusammenhängende Daten erfasst und verarbeitet werden, um Absichten und persönliche Merkmale von Benutzer*innen zu ermitteln und dadurch extrem präzise Suchergebnisse auszugeben.

Dank Fortschritten bei der Datenverarbeitung konnten Suchmaschinen ihre Anfänge inzwischen weit hinter sich lassen. Sie arbeiten heute bereits genauer und komplexer, als sie es beispielsweise noch vor zehn Jahren getan haben. 

Maschinelle Sprachverarbeitung erfasst jedes Element eines Suchbefehls einzeln und zusätzlich im Kontext der anderen Elemente. 

Angenommen, Sie geben Folgendes ein: „Wo kann ich heute Abend Essen bestellen?“ 

Die Analyse der maschinellen Sprachverarbeitung ergibt in diesem Fall, dass Sie an Ihrem Standort auf der Suche nach einer Mahlzeit für den Abend des Tages sind, an dem Sie die Anfrage senden. Durch den Abgleich von kürzlich durchgeführten Suchen nach bestimmten Restaurants mit Restaurants, die im gesuchten Zeitraum geöffnet haben, kann NLP Ihnen besonders relevante Ergebnisse liefern. 

Was kam vor der natürlichsprachlichen Suche?

Vor dem Jahr 2009 nutzten die großen Suchmaschinen Meta Keywords. Bei der damaligen Technik wurde jedes Wort in der Sucheingabe analysiert und die relevantesten Ergebnisse anhand der Anzahl übereinstimmender Keywords ermittelt. 

Zwar wurden auch andere Parameter mit einbezogen, doch das System wies einige grundsätzliche Fehler auf. So scheiterte die Suchmaschine beispielsweise daran, dass Benutzer*innen ihre Sucheingaben ganz selbstverständlich als Fragen formulierten. Die Suche nach Ergebnissen, die auch die zusätzlich eingefügten Wörter enthielten, überforderte das System. 

Im Fall unseres Beispiels – „Wo kann ich heute Abend Essen bestellen?“ – würde eine Suchmaschine, die mit Meta Keywords arbeitet, jedes Wort einzeln durchgehen und nach Dokumenten mit hoher Übereinstimmung suchen. 

Das bedeutet, dass die Suchmaschine Dokumente mit einschließen würde, in denen die Wörter „wo“, „kann“, „ich“ und „heute Abend“ vorkommen, obwohl es Ihnen eigentlich in erster Linie um die Elemente „Essen“ und „heute Abend“ geht.  Am Ende hätten Sie also Ergebnisse, die für Ihre Zwecke gar nicht relevant wären. 

Hierin zeigt sich einer der Hauptgründe für die Abkehr großer Suchmaschinen von Keyword-basierten Suchmethoden: Entwickler*innen erkannten die Möglichkeit, massenhaft Keywords in den Meta-Tags ihrer Dokumente unterzubringen, um ihnen durch die hohe Übereinstimmung einen Platz auf den vorderen Ergebnisseiten zu sichern.

Das strategische Anhäufen von Keywords führte dazu, dass völlig irrelevante Seiten in den Suchergebnissen auftauchten. Man verabschiedete sich also wieder von den Meta Keywords, um sich auf andere Meta-Tags zu konzentrieren. 

Mit NLP können Suchmaschinen jedoch noch weiter über das bloße Lesen von Meta-Tags hinausgehen und diese vielmehr sogar in realen Kontexten verwenden. Auf diese Weise können Suchmaschinen die Fragen der Benutzer*innen besser verstehen und somit treffendere Ergebnisse liefern. 

Wo steht die natürlichsprachliche Suche heute?

Heute wird NLP von der Mehrheit der großen Suchmaschinen genutzt. Eines der am häufigsten erwähnten Phänomene im Zusammenhang mit NLS-Entwicklung befindet sich wahrscheinlich in diesem Moment in Ihrer Tasche oder auf Ihrem Schreibtisch. 

Mit dem Aufkommen moderner Smartphone-Technologien hat sich die Gesellschaft zunehmend daran gewöhnt, Fragen jederzeit ganz selbstverständlich in das eigene Telefon zu sprechen. Die Beziehung zwischen maschineller Sprachverarbeitung und der wachsenden Popularität intelligenter Assistenten wie Siri und Alexa lässt sich dabei als klassische Henne-Ei-Situation beschreiben. 

Die Aussicht, mit diesen Assistenten sprechen zu können, ließ die Nachfrage nach NLS steigen. Weiterentwicklungen der NLS führten wiederum zur verstärkten Nutzung virtueller Assistenten. 

Heute können Menschen ihren Assistenten ganz zwanglos eine Frage stellen, die sie so auch an ein menschliches Gegenüber richten würden. Durch die Normalisierung dieser Beziehung zur Technologie waren Suchmaschinen umso mehr gefordert, mit den Erwartungen der Benutzer*innen Schritt zu halten. Tatsächlich sind virtuelle Assistenten so populär geworden, dass die Hälfte aller Suchanfragen mündlich über mobile Geräte oder Pods eingegeben werden.

Was sind die nächsten Entwicklungen bei der natürlichsprachlichen Suche?

Schon jetzt lassen sich mit NLS beeindruckende Ergebnisse erzielen – doch die Technologie kann noch mehr. In Zukunft sollen die Grenzen einzelner Suchanfragen überwunden werden. 

Nach derzeitigem Stand behandelt die Mehrheit der großen Suchmaschinen jede Sucheingabe als individuelle und von der vorherigen unabhängige Anfrage. 

Das Konzept der erweiterten dialogorientierten Suche ist die nächste zukunftsweisende Entwicklung – und sie ist bereits in vollem Gange. 

„Erweiterte dialogorientierte Suche“ bezieht sich auf die Fähigkeit einer Suchmaschine, einen Zusammenhang zwischen zwei Fragen zu erkennen und Informationen, die im Rahmen der ersten Frage erfasst wurden, zur Beantwortung der zweiten wiederzuverwenden. 

Ein Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie geben „Wie groß ist Bono?“ in eine Suchmaschine ein. Schnell würden Ihnen die Suchergebnisse seine Körpergröße von 1,68 m verraten. 

Als Nächstes schreiben Sie: „Wo wohnt er?“ Da Sie nur „er“ eingegeben haben und nicht etwa „Wo wohnt Bono?“, werden die meisten Suchmaschinen in dem Fall unpassende Ergebnisse zurückliefern, die vermutlich nichts mit Ihrer ursprünglichen Anfrage zu tun haben. Sie verstehen nicht, dass es immer noch um Bono geht.

Dieses Beispiel veranschaulicht, was mit erweiterter dialogorientierter Suche gemeint ist. Sie wird bereits in einigen großen Suchmaschinen eingesetzt und könnte der nächste Schritt hin zu einem wirklich dialogorientierten Sucherlebnis sein. 

Wie lässt sich die natürlichsprachliche Suche nutzen?

Techniker*innen für die Suchmaschinenoptimierung üben eine extrem spezialisierte und strategisch wichtige Tätigkeit aus. Da Suchmaschinen ihre Algorithmen ständig anpassen und keine Details dazu preisgeben, wie diese Algorithmen Dokumente analysieren und auswählen, fischt man dabei jedoch häufig im Trüben. 

Was wir wissen, ist, dass NLS immer weiter voranschreitet und immer mehr an Bedeutung gewinnt. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung gibt es einige Möglichkeiten, Ihre Unternehmenswebsite bei Suchanfragen gut dastehen zu lassen. 

Konzentrieren Sie sich vor allem auf die Erstellung fundierter, detaillierter Inhalte. Anders als frühere Suchmaschinen stützt NLS sich zwar nicht auf Meta Keywords, sucht aber dennoch nach Formulierungen, die die Sucheingabe aufgreifen.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie besitzen ein Unternehmen, das sich auf Hochzeitsfotografie spezialisiert hat. In dem Fall sollten die Inhalte auf Ihrer Website beliebte Suchanfragen wie „Wer ist der beste Hochzeitsfotograf in München?“ einbeziehen anstatt einfacher Schlagwörter wie „Hochzeit“ und „Fotograf“.

Ein weiterer sinnvoller Ansatz ist es, potenzielle Suchformulierungen in Ihre FAQ-Seite mit häufig gestellten Fragen aufzunehmen. So können Sie mögliche Suchanfragen auf natürlichere Art und Weise auf Ihrer Website unterbringen. Das könnte beispielsweise so aussehen:

  • Warum sollte ich einen Hochzeitsfotografen buchen? 
  • Wie viel kostet es, einen Hochzeitsfotografen zu buchen?
  • Kann ich den Hochzeitsfotografen auch außerhalb von München buchen? 

Durch Einbeziehung der dialogorientierten Fragen, die Benutzer*innen der Suchmaschine stellen, sowie umfassende und hilfreiche Antworten entstehen die Inhalte, die im Rahmen von NLS ein hohes Ranking in den Suchergebnissen erhalten. 

Fazit

Das Ziel jeder Suchmaschine besteht darin, den Benutzer*innen so exakte und relevante Ergebnisse zu liefern wie möglich, und die natürlichsprachliche Suche ist der nächste Schritt auf dem Weg dorthin. 

Die Zeiten von Archie sind längst vorbei und auch das inflationäre Anhäufen von Meta Keywords in HTML- oder JavaScript-Codes gehört der Vergangenheit an. Heute erlaubt die natürlichsprachliche Suche es Benutzer*innen, Fragen auf bequeme Weise zu stellen und starke Antworten darauf zu erhalten. 

Die Technologie und das Internet entwickeln sich immer weiter in Richtung einer stärkeren Verbindung mit ihren menschlichen Benutzer*innen. Für Suchmaschinen bedeutet das beispielsweise, eine Suchanfrage als Wortfolge zu analysieren und die gestellte Frage im Kontext der persönlichen Erfahrungen von Benutzer*innen zu verstehen. 

Ob sie nun in ein Suchfeld eingetippt oder in ein Gerät gesprochen wird – die natürlichsprachliche Suche leistet einen weiteren wichtigen Beitrag zur Schließung der Kommunikationslücke zwischen Menschen und Technologie – und wir sind noch lange nicht am Ende dieser Reise angelangt. 

Quellen:

Archie, The First Internet Search Engine (Archie, die erste Internet-Suchmaschine) | Stackscale

SEO Meta Tags (Meta-Tags für SEO ) | AHRefs

Voice Search Statistics (Statistiken zur Sprachsuche) | Review42

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