Google erweitert mit der Einführung des Knowledge Graph seine Suchergebnisse. Nutzer der Suchmaschine bekommen seither zusätzliche Ergebnisse zu ihren Suchanfragen. Der Knowledge Graph kommt vor allem bei bekannten Objekten und berühmten Menschen zum tragen.
Der Knowledge Graph stellt die zusätzlichen Informationen als eine Art Steckbrief rechts neben den Suchergebnissen dar (Siehe Abb.1). Dabei werden häufig die zahlreichen Informationen von der Plattform Wikipedia eingebunden.[1]
Eingeführt wurde das Konzept zunächst nur in den USA im Mai 2012. Deutschland, sowie Spanien, Frankreich, Portugal, Japan, Russland und Italien folgten am 5. Dezember 2012. Hierzulande gab es zur Einführung 570 Millionen Objekte, die der Knowledge Graph bei der Suche unterstützte, sowie 18 Milliarden Beziehungen zwischen Objekten. Tendenz seit der Einführung ist natürlich steigend.[2]
Der Knowledge Graph von Google basiert auf einem Algorithmus, der den Index der Suchmaschine hinsichtlich strukturierter Daten absucht, der seit dem Google-„Hummingbird“-Update unterstützt wird. Die Ergebnisse werden zusammengefasst und in einer sogenannten Ergebnisbox dargestellt. Dabei wird die semantische Analyse berücksichtigt. Das heißt, ein Nutzer der beispielsweise oft nach KFZ-Modellen der Marke VW sucht bekommt bei der Suchanfrage „Golf“ primär Suchergebnisse des VW-Modells „Golf“, statt Informationen über den Golfsport.[2]
Das Spektrum des Knowledge Graph ist dabei nicht zu unterschätzen. Es gibt zahlreiche Querverbindungen zwischen Objekten. So können Vergleiche zwischen Objekten gemacht, sowie neue und ähnliche Beiträge zum Thema gefunden werden (z.B.: Vergleich der Größe zweier Planeten).[1]
Neben der Ergebnisbox, gibt es auch die Darstellungsform des Karussells. Hier werden Ergebnisse zu gesuchten Reihen oder Serien dargestellt, wie beispielsweise alle Bücher eines Autors. (Siehe Abb.2)
Doch der Knowledge Graph hat Auswirkungen auf SEO und SEA, da die Suche für einige Nutzer bei den Google-Suchergebnissen bereits endet. Das bedeutet, dass eine Webseite, die über ein Thema des Gesuchten informiert, umgangen wird und somit weniger Traffic auf diesen Seiten zu verzeichnen ist. Dadurch würde sie auch an Affiliate-Einnahmen verlieren, wenn sie davon profitiert.[2]
Die Vorteile für Nutzer des Knowledge Graph liegen auf der Hand. Informationen können schneller recherchiert werden und sind auf allen internetfähigen Endgeräten verfügbar. Zudem kann der Horizont des Nutzers erweitert werden, da ihm ähnliche, neue Themen bei der Suche vorgeschlagen werden.
Als Nachteil ist zu verzeichnen, dass Google den Platz für sämtliche Informationsangaben einnimmt, die Suche unübersichtlicher wird und von anderen Ergebnissen ablenkt.
An einem eigenen Knowledge Graph versucht sich auch Facebook. Dort wird das Konzept Entity Graph oder auch Facebook Graph Search genannt. Er funktioniert ähnlich wie Googles Knowledge Graph über die Suchfunktion bei Facebook, über die auch eigene Freund oder Gruppen zu finden sind. (Siehe Abb.3) Facebook benutzt dabei ebenfalls Datenbestände von Wikipedia, aber auch eigene Quellen.[2]
Quellen:
1. http://www.google.de/intl/de/insidesearch/features/search/knowledge.html (Abruf:07.01.2014)
2. http://de.onpage.org/wiki/Knowledge_Graph (Abruf:07.01.2014)
3. http://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph (Abruf:07.01.2014)
4. http://www.androidpit.de/knowledge-graph-sprachsuche-google-now-das-ende-der-suche (Abruf:07.01.2014)
5. http://t3n.de/news/knowledge-graph-google-suche-388856 (Abruf:07.01.2014)
6. http://t3n.de/news/google-knowledge-graph-430656 (Abruf:07.01.2014)
7. http://google-produkte.blogspot.de/2012/12/Google-Knowledge- Graph-Suchgegenstaende-statt-Zeichenfolgen.html (Abruf:07.01.2014)
8. http://de.onpage.org/wiki/Semantische_Analyse (Abruf:07.01.2014)