Google verarbeitet monatlich 100 Milliarden Suchanfragen und kann sie typischerweise in Mikrosekunden beantworten. Täglich kommen jedoch auch 500 Millionen Anfragen, die es nie zuvor gab und die etwas mehr Zeitaufwand für die Generierung der Ergebnisse benötigen. Das sind 15 Prozent aller Suchanfragen. Laut John Wiley, Chefentwickler der Google-Suche, verhält es sich so seit fast 15 Jahren. „Wir müssen dieses Problem lösen“, erklärte er in einem Interview mit Bloomberg TV.
Google durchsucht täglich 20 Milliarden Websites, um neue Daten zu finden, die es in Ergebnisse umsetzen kann. Eine entscheidende Rolle beim Versuch, die 15 Prozent zuvor unbekannter Suchanfragen auf wenige Prozent zu reduzieren, spielt die Wissensdatenbank Knowledge Graph. Sie erfasst Dinge, Begriffe, Personen, Ereignisse sowie die Beziehungen zwischen ihnen. Im Prinzip soll sie wie das menschliche Gehirn arbeiten. Nach Googles Zählung enthält sie inzwischen 570 Millionen Einträge, ergänzt durch 18 Milliarden Attribute und Verbindungen zwischen ihnen.
Knowledge Graph kann im Idealfall die Bedeutung einer neuen Anfrage erkennen und präzisere Ergebnisse als die herkömmliche Suche liefern. Sucht ein Nutzer beispielsweise nach „dem besten Ort, um die Kings zu sehen“, kann sie entsprechend dem Nutzerprofil und anderen kontextbezogenen Informationen bestimmen, um welche „Kings“ es geht – etwa die Los Angeles Kings, eine Hockey-Mannschaft.
Google räumt jedoch ein, dass das vorhandene Wissen von Knowledge Graph minimal ist im Vergleich zu dem, was das menschliche Gehirn mit seinen geschätzten über 100 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen zu fassen vermag. „Knowledge Graph deckt Personen, Orte, Dinge und Ereignisse gut ab, aber es gibt vieles, von dem es nichts weiß“, erklärte John Giannandrea, als Entwicklungsleiter für Knowledge Graph verantwortlich. „Wir sind bei einem Prozent.“
[mit Material von Dan Farber, News.com]
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