Die Keynote der SEOkomm 2021 von Bastian Grimm

Bastian präsentiert in dieser Keynote einen umfassenden Überblick über die Entwicklungen der Google-Suche der letzten 18 Monate und wagt einen mutigen Ausblick auf die Zukunft von SEO. Der Vortrag richtet sich an erfahrene SEO-Fachleute und Online-Marketing-Strategen, die verstehen wollen, wohin sich Suchalgorithmen, KI-Technologien und das gesamte Suchökosystem mittelfristig entwickeln werden.

Google-Updates und die steigende Frequenz algorithmischer Änderungen

Bastian zeigt, dass die Häufigkeit von Core Updates, Web-Spam-Updates und SERP-Veränderungen deutlich zugenommen hat. Als wesentliche Ursache identifiziert er die TF Ranking Library in Kombination mit Keras und TensorFlow 2: Durch sogenannte neuronale Ranking Gums werden Machine-Learning-Modelle transparent und lassen sich deutlich schneller iterieren. Das macht isolierte Rankingfaktor-Studien obsolet, weil Ranking zunehmend kontextabhängig und multimodal funktioniert – klassische Einzelfaktoren wie ein Keyword im Title-Tag verlieren an Aussagekraft.

Parallel dazu beobachtet Bastian, dass Google die eigene SERP-Fläche aggressiv mit eigenen Produkten belegt: Rund 41 Prozent der ersten Suchergebnisseite sind bereits Google-owned Properties. Neue Features wie Continuous Scrolling, Traffic Web Interstitials und veränderte Local-Listings dienen vor allem der Ausweitung von Werbeinventar – auf Kosten der User Experience.

EAT, Passage Ranking und maschinelles Sprachverständnis

EAT bleibt ein zentrales Thema, wird aber häufig missverstanden: Es gibt keinen messbaren EAT-Score, sondern eine Sammlung von Millionen von Proxy-Signalen, die zusammen Autorität und Vertrauenswürdigkeit abbilden. Bastian erläutert am Beispiel von Bio Sentence Embeddings für medizinische Texte, wie Google vertikal spezifische Trainingsdaten einsetzt, um semantische Nuancen zu erkennen – das bloße Hinzufügen von Titeln wie „Dr.“ oder „Prof.“ hilft dabei nicht.

Beim Passage Ranking betont Bastian, dass einzelne Textpassagen nicht separat indexiert, sondern als Teil der Gesamtseite zusätzlich gewichtet werden. In Kombination mit BERT als Reranker entsteht ein mehrstufiges System, das Relevanz und Intent deutlich präziser als früher bewertet. Das About-this-Result-Panel zieht zudem Wikipedia-Texte heran – eine unterschätzte Gefahr für Marken mit ungepflegten Wikipedia-Einträgen.

Die Zukunft: Recommender-Systeme, MUM und multimodale Suche

Bastians zentrale These lautet: Google entwickelt sich zu einem vollautomatisierten Recommender-System, das Fragen beantwortet, bevor sie explizit gestellt werden – basierend auf individuellen Nutzerprofilen. Google Discover, Assistant und Lens sind bereits aktive Recommender mit Milliarden von Anfragen. Mit RecSim und Collaborative Interactive Recommendern wird das System zunehmend in der Lage, Nutzerbedürfnisse kontextuell zu antizipieren statt nur statisch zu empfehlen.

MUM (Multitask Unified Model) bricht Sprach- und Formatbarrieren: Es ist multimodal (Text, Bild, Audio), in 75 Sprachen trainiert und basiert auf dem T5-Transformer mit einem Datenkorpus, der um Größenordnungen über dem von BERT liegt. Ergänzt durch Vision AI, Video AI und Speech-to-Text-API – allesamt bereits produktiv verfügbar – entsteht ein System, das klassische textbasierte SEO-Signale langfristig obsolet machen könnte. Der entscheidende Rankingfaktor der Zukunft wird laut Bastian User Experience und Nutzerzufriedenheit sein.

Praktische Konsequenzen für SEO-Profis

Für den SEO-Alltag empfiehlt Bastian drei technische Bereiche, die an Bedeutung gewinnen: Edge SEO (z. B. via Cloudflare Workers) für schnelles Testen ohne Entwickleraufwand, Signed Exchanges für Instant-Ladezeiten ohne AMP-Framework sowie die User Agent Client Hints API, die bereits ab Google Bot Version 89 unterstützt wird und den veralteten User-Agent-String ablöst. Im Content-Bereich warnt Bastian vor der wachsenden Konkurrenz durch GPT-3-generierten Content, der im englischsprachigen Long-Tail bereits messbar rankt, und plädiert für maximale Informationsvermittlung als Qualitätskriterium.

Die wichtigsten Takeaways

• Isolierte Rankingfaktoren sind als Steuerungsinstrument überholt – Kontext, Intent und multimodale Signale bestimmen zunehmend die Relevanz.

• EAT besitzt keinen direkten Score; es handelt sich um ein Bündel von Proxy-Metriken – Wikipedia-Einträge und vertikale semantische Qualität sollten aktiv gepflegt werden.

• Edge SEO, Signed Exchanges und Client Hints sind heute einsetzbare Technologien, die technisches Testing und schnelle Implementierungen ohne Entwicklerabhängigkeit ermöglichen.

• Maschinell generierter Content (GPT-3 und Nachfolger) ist kein Zukunftsszenario mehr – eigene Content-Strategien müssen sich durch echte Informationstiefe und Nutzerzufriedenheit differenzieren.

• Google Discover, Lens und Assistant als Recommender-Systeme sollten als eigenständige Traffic-Kanäle in die SEO-Strategie integriert werden – nicht als Anhängsel der klassischen Suche.

• Langfristig wird User Experience und Satisfaction der entscheidende Differenzierungsfaktor sein, wenn technische Grundvoraussetzungen zunehmend automatisiert erfüllt werden.