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Google Gemini und AI Overviews werden mit Such-Rankingfaktoren trainiert

Training von Google Gemini und AI Overviews

Google nutzt Such-Rankingfaktoren, um die KI-Modelle Gemini sowie die AI Overviews und den AI Mode zu trainieren. Dadurch sollen die KI-Ergebnisse besser auf die Qualität der Suchergebnisse abgestimmt werden.

Ziel der Integration von Rankingfaktoren

Das Ziel ist, die Antworten der KI an den Rankingkriterien der Google-Suche auszurichten. Dadurch wird sichergestellt, dass die KI-Inhalte relevanter und qualitativ hochwertiger sind und den Nutzerbedürfnissen besser entsprechen.

Einfluss auf die KI-Ausgabe

  • Rankingfaktoren beeinflussen, welche Inhalte die KI hervorhebt.
  • Die Qualitätssignale der Suche werden in den Trainingsprozess eingebunden.
  • Das Modell lernt, Ergebnisse zu priorisieren, die auch in der Suche gut ranken.

Auswirkungen auf Nutzer und Webmaster

Für Nutzer bedeutet dies präzisere und relevantere Antworten durch KI-basierte Funktionen. Webmaster sollten weiterhin auf klassische SEO-Kriterien achten, da diese auch für die KI-Ausgaben relevant bleiben.

Weitere Details

  • Google sieht das Training mit Such-Rankingfaktoren als wichtige Brücke zwischen klassischer Suche und KI-gestützten Antworten.
  • AI Overviews fassen Inhalte basierend auf Suchqualität zusammen.
  • Der AI Mode integriert Rankinginformationen direkt in die KI-generierten Ergebnisse.
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