Obwohl Google immer wieder die Vorzüge neuer Alogrithmen des maschinellen Lernens präsentiert, ist es schwierig, daraus im Umkehrschluss Optimierungsempfehlungen abzuleiten.
Die Verwendung maschinellen Lernens ist inzwischen zum unverzichtbaren Bestandteil verschiedener Suchmaschinen wie Bing oder Google geworden. Die Algorithmen sorgen zum Beispiel dafür, dass die Suchmaschinen den Sinn und die Intention von Suchanfragen und Dokumenten besser verstehen können.
Google hatte zum Beispiel im Mai dieses Jahres mit LaMDA und MUM zwei Systeme vorgestellt, mit denen es möglich ist, offene Konversationen zu führen und Informationen aus verschiedenen Sprachen und unterschiedlichen Medien zusammenzuführen.
Aber nur, weil die Grundzüge der Funktionsweise für die Algorithmen oberflächlich bekannt sind und deren Vorteile genannt werden können, heißt das nicht, dass es auch auch Optimierungsmöglichkeiten für die Algorithmen gibt. John Müller erklärte zuletzt in den Google Search Central SEO Office Hours, solche Algorithmen würden immer wieder für die Nutzerinnen und Nutzer vorgestellt. So gebe es zum Beispiel auch im Rahmen der Ende September anstehenden Search On eine Präsentation im Zusammenhang mit maschinellem Lernen. Das bedeute jedoch nicht, dass im Umkehrschluss auch Optimierungsmöglichkeiten für die entsprechenden Algorithmen bestehen.
So gab es zum Beispiel in der Vergangenheit immer wieder die Frage, ob das Optimieren für RankBrain möglich sei, einen Algorithmus, der es Google ermöglicht, Suchanfragen besser zu verstehen. Google hatte dazu erklärt, es sei irrelevant, für RankBrain zu optimieren.
