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NavigationHome»SEO»Micro Moments: Welche Absicht steht hinter einer Abfrage in Suchmaschinen?
Raphael Bienz von Blueglass über Momente der Entscheidung
Raphael Bienz von Blueglass über Micro Moments
SEO

Micro Moments: Welche Absicht steht hinter einer Abfrage in Suchmaschinen?

Walter SchärerBy Walter Schärer4. Februar 20232 Mins Read
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Der Quality Rater Guide von Google liefert detaillierte Informationen über mögliche Nutzerabsichten, den User Intent: Die Trefferliste von Google wird relevanter sein, wenn es gelingt, die Suchabsicht des Nutzers korrekt zu interpretieren.
Als Inhalteanbieter sollte man die Suche eines Nutzers «erledigen»: Er soll die gewünschten Informationen finden können und danach müsste die Suche abgeschlossen sein, weil die Inhalte so relevant waren.Wie man Micro-Moments Analysen umsetzt, habe ich hier auf dem BlueGlass-Blog zusammengestellt.

Google RankBrain

15% der Suchanfragen hat Google in dieser Kombination noch nie gesehen, weiss also auch nicht, was die Suchabsicht ist. Das sind immerhin 500’000’000 Suchanfragen pro Tag. Hier kommt das Google Brain Team zum Einsatz und ihr Algorithmus Google RankBrain, das via Deep Learning versucht, die Suchanfragen vorzustrukturieren auf relevante Micro-Moments und dann an den Suchalgorithmus weitergibt.Der Standort, das Endgerät, die Sprache, die Historie, Tageszeit, etc. werden herangezogen, um mit Machine Learning bessere Suchresultate zu liefern.
Funktionsweise-Google-RankBrain
Funktionsweise von Google RankBrain
Google RankBrain ist inzwischen ein integraler Bestandteil des Suchalgorithmus: Beispielsweise wird eine Suche nach «Rüeblichueche» korrekt interpretiert und entsprechende Seiten gelistet. Keine davon enthält das Keyword «Rüeblichueche»…
Suche nach "Rüeblichueche" wird von Google korrekt interpretiert
Suche nach «Rüeblichueche» wird korrekt interpretiert

Micro Moments – Momente der Entscheidung

www.thinkwithgoogle.com/collections/micromoments.htmlhttps://youtube.com/watch?v=9KU9b9R6i0cDie Micro Moments oder Momente der Entscheidung werden in 4 Hauptkategorien eingeteilt:
  • I Want to Know («BVB», informative Informationssuche)
  • I Want to Do (Rat einholen)
  • I Want to Buy («BVB Trikot», also transaktional)
  • I Want to Go (Zu einer Website gehen, zu einem Ort gehen
Hier eine beispielhafte Micro Moments Analyse von Blueglass Interactive für E-Bikes.
Micro Moment Analyse für E-Bikes von Blueglass
Micro Moment Analyse für E-Bikes
Nicht nur Google ist aber besser geworden, auch die User haben dazugelernt: Je nach Suche sehen sie Werbung nicht mehr. Deshalb zeigt Google Werbung eher für transaktionale Suchen, die einen Kauf beinhalten könnten.
Eye-Tracking Visualisierung für die Google-Trefferliste von Raphael Bienz
Eye-Tracking Visualisierung für die Google-Trefferliste
answerthepublic.com ist ein Tool, das verwandte Fragen zu einem Themenblock zurückgibt. Damit können relevante Fragestellungen geclustert und entsprechende, semantisch verwandte Inhalte aufbereitet werden.
Answer the Public Content-Analyse Tool gemäss Raphael Bienz
Answer the Public Content-Analyse Tool
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz
Micro Moments gemäss Raphael Bienz

 
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Walter Schärer ist ein Generative AI Marketing Manager und Solutions Architect und bloggt bei webmemo.ch über Trends in künstlicher Intelligenz KI.

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Über Walter Schärer

Dies ist Walter Schärers Blog über Online-Themen wie Generative AI, Digital Marketing, Search Engine Optimierung (SEO), Content Marketing und Performance Marketing.

Walter Schärer arbeitet seit 1994 als Scrum Product Owner und Online-Manager im Web-Umfeld.

  • Von HTML / VRML kam er via
  • Powerpoint / Word zu
  • Confluence / Jira dann
  • Trello / Whiteboard (Edding 500) und organisiert sich aktuell mit
  • Asana / Google Drive, wenn er nicht gerade mit
  • ChatGPT / MidJourney oder
  • WordPress / Elementor experimentiert.

«Programmierung» begann er mit

  • NoCode von Make und
  • LowCode von ChatGPT, ging über zu tatsächlicher Programmierung in
  • Python auf Anaconda und dann in
  • Google Colab / Gemini / Claude Sonnet sowie
  • Visual Studio Code / GitHub Copilot

Die Inhalte dieses Blogs spiegeln meine persönliche Meinung und sind von keinem Arbeitgeber beeinflusst.

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