Unheimlich: Web-Search auf dem Weg von Relevanz zu Pertinenz

 „Das Neue ist meistens das vergessene Alte“

Es ist kein Zufall, dass ich meinen Beitrag heute mit diesem Spruch eingeleitet habe. Denn es ist tatsächlich so, dass viele vermeintlich neue Entdeckungen und Ideen ihren Ursprung in anderen Disziplinen und Bereichen haben und unter Umständen als unsichtbare Geister ihre Existenz fristen müssen.

So ist es auch in der Online-Marketing-Branche, bzw. im SEO-Bereich.

In den vergangenen Jahren und Monaten gab es so viele Updates von der Google-Front, dass man Angst hatte, eines Morgens zu erwachen und durch ein neues Update in die Knien zu brechen. Man redete immer wieder von dem Tod des klassischen SEO und auch davon, wie schlau und trickreich Google geworden ist. Jeder zweite News-Blog berichtete mit großer Begeisterung über nagelneue Algorithmus-Änderungen, die es bis jetzt nicht gab. Hummingbird und Semantic Search, Lexical Co-Occurrence & Relevance Ranking, Google Knowledge Graph, lokale Rankings und jetzt auch personalisierte Rankings – all das ist keine Erfindung von Google. All das sind Grundlagen von Disziplinen wie Information Retrieval, Informationsextraktion sowie Linguistik und Computerlinguistik. Ohne sie wäre es kaum möglich, sich die Arbeitsweise einer Suchmaschine vorzustellen.

Der Suchalgorithmus wird von Tag zu Tag komplizierter.

Keine globalen Rankings mehr, User Intent und Implicit Needs stehen im Mittelpunkt. Die Suche wird mehr und mehr personalisiert. Für viele SEOs ist es ein mächtiger Klaps auf den Kopf, für SEO-Kunden eine zusätzliche Möglichkeit, sich über die Unfähigkeit ihrer SEO-Agentur aufzuregen, für Nutzer – ein weiterer Schritt in Richtung personalisierte Suchergebnisse und Pertinenz.

Was ist Pertinenz?

Ich persönlich kenne den Begriff Pertinenz von meinen Vorlesungen in Information Retrieval. Pertinente Suchergebnisse sind relevante und zugleich personalisierte Suchergebnisse, die nicht einem Informationsbedarf sondern einem Informationsbedürfnis des Nutzers  entsprechen. Ein Suchergebnis, das für einen Nutzer relevant ist, muss für einen anderen Nutzer nicht unbedingt relevant sein. Erst wenn ein Suchergebnis auf das subjektive Information Need (Informationsbedürfnis) stößt und dieses befriedigt, erst dann kann man von Pertinenz eines Suchergebnisses sprechen.

Was unterscheidet ein relevantes Suchergebnis von einem pertinenten Suchergebnis?

Der Hauptunterschied zwischen Relevanz und Pertinenz besteht darin, dass relevante Suchergebnisse ein objektives Informationsbedarf abdecken, unabhängig davon, ob diese Information für eine konkrete Person tatsächlich hilfreich ist. Pertinente Informationen beziehen sich dabei auf das Informationsbedürfnis eines konkreten Nutzers. Es geht nicht mehr um objektive Relevanz sondern um subjektive Pertinenz, die von vielen personenbezogenen Faktoren abhängt. Das ist eine Art von Adaptive Hypermedia Systems, in dem das System seinen Nutzer näher kennenlernt und sich ihm anpasst. Wie das technisch realisiert wird, hängt vom Retrieval-System ab. Aber die Grundidee könnte man sich dieser Graphik entnehmen:

adaptive-hypermedia

Quelle: Brusilovsky, P. (1996) User modeling and user-adapted interaction.

Es gibt ein System, das Nutzerdaten sammelt, diese zusammenfasst und einem konkreten Nutzer zuordnet und es gibt einen Nutzer, der diese Daten preisgibt. Nutzerseitig muss es nicht unbedingt bewusst geschehen, z.B. durch das Anlegen eines Nutzerprofils. Systemseitig bedarf es eines komplexen Algorithmus und einer Anzahl von Mechanismen, die es ermöglichen, an nutzerbezogene Informationen heran zu kommen und diese auszuwerten.

Einen großen Schritt in diese Richtung macht Google nicht nur dadurch, dass es dem Nutzer unterschiedliche Suchergebnisse liefert, je nachdem ob er eingeloggt oder nicht eingeloggt im Web unterwegs ist, sondern auch durch die Integration des Nutzerverhaltens auf Google+ in die organischen Suchergebnisse.

Noch einen Schritt weiter geht Google Now und bietet dem Nutzer auf ihn zugeschnittene Informationen an, ohne das der Nutzer sich damit intensiv auseinandersetzt. Alles, was das System braucht, ist einen Zugriff auf alle Nutzeraktivitäten im Web.

Nun stellt sich die Frage, ob man sich als Nutzer solche personalisierten Suchergebnisse tatsächlich wünscht?! Ist Pertinenz besser als Relevanz? Wenn ja, welche Auswirkung hat sie auf SEO (wenn überhaupt) und wie soll sie mit dem Schutz der Privatsphäre eins Nutzers einhergehen?

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