Klassische Software folgt Regeln, die ein Mensch aufgeschrieben hat. Beim Machine Learning schreibt niemand jede Regel vor. Ein Programm lernt aus Beispielen und bildet daraus ein Modell, das später auch Fälle bearbeitet, die es noch nie gesehen hat. Google beschreibt maschinelles Lernen in seinem Einführungskurs als Training einer Software, des Modells, damit sie nützliche Vorhersagen trifft oder Inhalte erzeugt [1]. Im Glossar desselben Angebots heißt es knapp, maschinelles Lernen sei ein Programm oder System, das aus Eingabedaten ein Modell trainiert. Formal sei es ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz [2].
Die Lernarten nach Google
Google unterscheidet in seinem Kurs mehrere Arten [1]. Beim überwachten Lernen sieht das Modell viele Daten mit der richtigen Antwort und kann danach selbst Vorhersagen treffen. Die richtige Antwort heißt Label. Ein Beispiel wäre ein Filter, der aus Tausenden als Spam markierten Mails lernt, neue Spam-Mails zu erkennen. Unüberwachtes Lernen findet Muster in Daten ohne Labels, oft indem es ähnliche Datenpunkte zu Gruppen zusammenfasst. Beim bestärkenden Lernen erhält das Modell Belohnungen oder Strafen für seine Handlungen. Als vierte Klasse nennt Google generative KI, also Modelle, die aus einer Eingabe Inhalte erzeugen [1]. Dazu gehören die großen Sprachmodelle, die der Eintrag LLM erklärt.
Zwei Begriffe tauchen dabei immer wieder auf. Ein Modell ist laut Googles Glossar allgemein jedes mathematische Gebilde, das Eingabedaten verarbeitet und eine Ausgabe liefert. Ein Beispiel mit Label enthält ein oder mehrere Merkmale, englisch features, und das Label selbst [2]. Bei einer Mail wären Merkmale etwa Absender, Betreff und die Wörter im Text, das Label die Angabe Spam oder kein Spam.
Machine Learning in der Suchmaschine
Google beschreibt in seinem Leitfaden zu den Ranking-Systemen mehrere Systeme ausdrücklich als KI-Systeme. RankBrain hilft zu verstehen, wie Wörter mit Konzepten zusammenhängen. BERT dient dazu, zu verstehen, wie Kombinationen von Wörtern unterschiedliche Bedeutungen und Absichten ausdrücken. Der neuronale Abgleich erkennt Darstellungen von Konzepten in Suchanfragen und auf Seiten und gleicht sie miteinander ab [3]. Ein weiteres KI-System, MUM, kann Sprache verstehen und erzeugen. Laut Leitfaden nutzt Google es für einzelne Anwendungen, etwa für die Suche nach Informationen zu COVID-19-Impfungen, und nicht für das allgemeine Ranking [3]. Gegen Spam setzt Google unter anderem SpamBrain ein, ein KI-gestütztes System, das seit Dezember 2022 auch Websites erkennt, die Links kaufen oder nur zum Weitergeben von Links dienen [3, 4]. Mehr zu RankBrain steht im Eintrag RankBrain, zur Darstellung von Bedeutung als Zahlen im Eintrag Embedding.
Für Website-Betreiber heißt das: Die Suche erkennt Zusammenhänge zwischen Wörtern und Konzepten. Ein Text, der eine Frage klar beantwortet, braucht deshalb nicht jede Schreibweise des Suchbegriffs. Wiederholungen eines Begriffs über das natürliche Maß hinaus beschreibt der Eintrag Keyword-Stuffing.
Du willst wissen, was die Sprachsysteme der Suche für deine Texte bedeuten? Darüber sprechen wir in der gratis Sprechstunde.
- Organisation What is Machine Learning?. Google for Developers, Machine Learning Crash Course. Stand ohne Datum. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation Machine Learning Glossary. Google for Developers. Stand ohne Datum. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation Leitfaden zu den Ranking-Systemen der Google Suche. Google Search Central. Stand 18.12.2025. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation December 2022 link spam update. Google Search Central Blog. Stand 14.12.2022. abgerufen am 31.10.2026
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning?
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff. Machine Learning ist laut Googles Glossar ein Teilgebiet davon, bei dem ein Programm aus Eingabedaten ein Modell trainiert.
Welche Arten von Machine Learning gibt es?
Google nennt überwachtes Lernen mit bekannten richtigen Antworten, unüberwachtes Lernen, das Muster in Daten ohne Labels findet, bestärkendes Lernen mit Belohnungen und Strafen sowie generative KI, die Inhalte erzeugt.
Nutzt Google Machine Learning für das Ranking?
Google beschreibt mehrere Systeme der Suche als KI-Systeme, darunter RankBrain, BERT und den neuronalen Abgleich. Den Ausdruck maschinelles Lernen verwendet der Leitfaden zu den Ranking-Systemen dabei nicht.
Muss ich meine Texte für Machine Learning anders schreiben?
Der Leitfaden zu den Ranking-Systemen nennt keine Sonderregeln für Texte. Klare Antworten, eine saubere Gliederung und verständliche Sprache helfen vor allem den Lesern.
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Zuletzt geprüft am 03.11.2026, nächste Prüfung spätestens im November 2027. Fehler entdeckt? Schreib uns.
