Was ist RankBrain?
RankBrain ist ein KI-System der Google-Suche, das Wörter in Suchanfragen mit Konzepten verknüpft und dadurch auch Anfragen versteht, die Google noch nie gesehen hat. Google setzt RankBrain seit 2015 ein, es war das erste Deep-Learning-System in der Google-Suche. RankBrain hilft, relevante Seiten zu finden, auch wenn diese nicht alle Wörter der Suchanfrage enthalten.
Kurzprofil des Begriffs
| Merkmal | Angabe |
|---|---|
| Wortart | Eigenname, meist ohne Artikel gebraucht |
| Aussprache | ˈræŋk breɪn |
| Betreiber | |
| Im Einsatz | seit Anfang 2015, öffentlich bekannt seit Oktober 2015 |
| Art des Systems | Maschinelles Lernen (Deep Learning) zur Interpretation von Suchanfragen |
| Anwendungsbereich | zunächst neue und seltene Suchanfragen, seit 2016 alle Suchanfragen |
| Status | aktives System im offiziellen Leitfaden zu den Ranking-Systemen der Google-Suche |
| Verwandte Begriffe | Google BERT, MUM, Hummingbird, semantische Suche, Suchintention |
Wie funktioniert RankBrain?
RankBrain übersetzt die Wörter einer Suchanfrage in Zahlenvektoren und sucht nach Konzepten, die in diesem Zahlenraum nahe beieinander liegen. So kann das System eine unbekannte Formulierung einer bekannten Bedeutung zuordnen. Die Methode ähnelt einem Embedding, bei dem verwandte Begriffe ähnliche Vektoren erhalten.
Google erklärt RankBrain selbst an einer Beispielanfrage: „what’s the title of the consumer at the highest level of a food chain“. Keines dieser Wörter lautet „Raubtier“. RankBrain hat aber aus vielen Seiten gelernt, dass eine Nahrungskette mit Tieren zu tun hat und nicht mit Verbrauchern im Handel. Das System erkennt deshalb, dass ein Spitzenprädator gemeint ist, im Englischen „apex predator“, und liefert Ergebnisse zu genau diesem Konzept.
Der Ablauf lässt sich in 4 Schritten beschreiben:
- Anfrage zerlegen: RankBrain nimmt die Suchanfrage mit allen Wörtern entgegen, auch wenn diese Kombination noch nie gestellt wurde.
- In Vektoren übersetzen: Wörter und Wortgruppen werden als Punkte in einem Zahlenraum dargestellt, in dem ähnliche Bedeutungen nahe beieinander liegen.
- Konzept zuordnen: Das System sucht das Konzept, das den Vektoren der Anfrage am nächsten kommt, und interpretiert die Anfrage in diesem Sinn.
- Ergebnisse gewichten: Die Suche bevorzugt Seiten, die zum erkannten Konzept passen, auch wenn sie die Wörter der Anfrage nicht wörtlich enthalten.
Warum hat Google RankBrain eingeführt?
Google hat RankBrain eingeführt, weil rund 15 Prozent der täglichen Suchanfragen neu sind und sich mit festen Regeln nicht zuverlässig deuten lassen. Vor RankBrain pflegten Google-Ingenieure Synonymlisten und Regeln weitgehend von Hand. Bei Anfragen, die niemand vorhergesehen hatte, stießen diese Regeln an ihre Grenzen.
Die Geschichte von RankBrain verlief in 3 Schritten:
- Anfang 2015: Google beginnt, RankBrain in der Suche einzusetzen, zunächst für einen großen Teil der neuen und seltenen Anfragen.
- Oktober 2015: Bloomberg macht das System öffentlich. Der Google-Forscher Greg Corrado bezeichnet RankBrain dort als drittwichtigstes Signal für das Ranking.
- 2016: Google weitet RankBrain auf alle Suchanfragen aus. Im März 2016 bestätigt Google-Mitarbeiter Andrey Lipattsev, dass Inhalte und Links die beiden anderen der drei wichtigsten Signale sind.
Mit RankBrain begann bei Google der Übergang von Wortlisten zu Bedeutung. Auf diesem Weg folgten Google BERT im Jahr 2019 und das Multitask Unified Model (MUM) im Jahr 2021. Zusammen bilden diese Systeme die semantische Suche.
Ist RankBrain ein Rankingfaktor?
RankBrain ist kein einzelner Rankingfaktor, den man erfüllen kann, sondern ein System, das die Bedeutung einer Suchanfrage interpretiert und damit das Ranking beeinflusst. Die Einordnung als „drittwichtigstes Signal“ aus dem Jahr 2015 hat zu dem Missverständnis geführt, RankBrain sei ein Faktor wie Ladezeit oder Backlinks. Google beschreibt RankBrain heute als KI-System, das versteht, wie Wörter mit Konzepten zusammenhängen.
Umstritten ist, welche Rolle Nutzersignale spielen. Gary Illyes von Google beschrieb RankBrain 2019 als Komponente, die mit historischen Suchdaten vorhersagt, worauf Nutzer bei einer unbekannten Anfrage wahrscheinlich klicken würden. Messgrößen wie die Click-Through-Rate oder die Dwell Time einer einzelnen Seite sind damit aber nicht als direkter Schalter belegt. Im Kartellverfahren der US-Regierung gegen Google wurde 2023 zudem bekannt, dass Google Klickdaten vor allem in einem eigenen System namens Navboost verarbeitet.
Ebenfalls wichtig: RankBrain lernt nicht in Echtzeit aus jeder Suche. Google trainiert das Modell mit gesammelten Daten und spielt neue Fassungen in Abständen ein.
Was ist der Unterschied zwischen RankBrain, BERT und MUM?
RankBrain, BERT und MUM sind drei aufeinander aufbauende KI-Systeme der Google-Suche mit unterschiedlichen Aufgaben.
| System | Seit | Aufgabe | Vereinfacht gesagt |
|---|---|---|---|
| RankBrain | 2015 | Verknüpft Wörter einer Anfrage mit Konzepten | Was ist mit dieser Anfrage gemeint? |
| Google BERT | 2019 | Versteht Wörter im Kontext des ganzen Satzes | Wie hängen die Wörter dieser Anfrage zusammen? |
| MUM | 2021 | Verarbeitet Text und Bilder und überträgt Wissen zwischen Sprachen | Welche Informationen aus anderen Sprachen und Formaten helfen hier? |
Die Systeme ersetzen sich nicht gegenseitig, RankBrain und BERT laufen parallel. Google führt alle drei in seinem Leitfaden zu den Ranking-Systemen auf. MUM setzt Google laut diesem Leitfaden nicht für das allgemeine Ranking ein, sondern für einzelne Anwendungen. Ein klassisches Update wie ein Google Core Update ist dagegen eine Anpassung des Gesamtsystems und kein eigenes Modell.
Wie optimiert man für RankBrain?
Für RankBrain gibt es keine technische Einstellung, die gezielte Optimierung liegt in Inhalten, die ein Konzept vollständig abdecken. Weil RankBrain verwandte Formulierungen derselben Bedeutung zuordnet, verliert das Schreiben für einzelne Keyword-Varianten an Wert. Daraus folgen 4 Regeln:
- Eine Seite pro Absicht: Getrennte Seiten für „SEO Agentur“ und „Agentur für SEO“ konkurrieren um dieselbe Bedeutung. Das Ergebnis ist oft Keyword-Kannibalisierung.
- Die Absicht treffen: Entscheidend ist, was hinter einer Anfrage steht. Wer die Suchintention erfüllt, passt auch zu ungewöhnlichen Formulierungen derselben Frage.
- Das Thema in seiner Breite behandeln: Ein Text, der die verwandten Begriffe und Unterfragen eines Themas aufgreift, liefert RankBrain die Signale für das richtige Konzept. Im größeren Maßstab entsteht so ein Themencluster.
- Seltene Fragen beantworten: RankBrain wurde für Anfragen gebaut, die es noch nie gab. Gerade spezifische Longtail-Keywords sind deshalb eine Chance für Seiten, die eine Frage präzise klären.
Diese Regeln gehören zum Kern einer laufenden SEO-Betreuung: Strategie und Inhalte werden nach Themen und Absichten geplant, nicht nach einzelnen Suchbegriffen.
Häufige Fragen zu RankBrain
Nutzt Google RankBrain heute noch?
Ja. Google führt RankBrain in seinem offiziellen Leitfaden zu den Ranking-Systemen der Google-Suche als aktives System und beschreibt es dort als das erste Deep-Learning-System der Suche.
Ist RankBrain eine künstliche Intelligenz?
Ja, RankBrain ist ein KI-System auf Basis von maschinellem Lernen. Es ist aber kein Sprachmodell, das Texte schreibt, sondern ein System zur Deutung von Suchanfragen.
Wird RankBrain bei jeder Suchanfrage eingesetzt?
Nach Angaben von Google aus dem Jahr 2016 ist RankBrain an der Verarbeitung jeder Suchanfrage beteiligt. Den größten Unterschied macht das System bei Formulierungen, die Google noch nicht kennt.
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