Bislang kann Google Webseiten nur anhand einer Textanalyse kategoriesieren. Dabei werden vorhandene Wörter oder Wortgruppen ausgelesen und anhand der Häufigkeit, oder der Position, an der sie erscheinen, bewertet. Die Ergebnislisten stellen sich dann aus diesen Wörtern zusammen und die Website wird eher nicht erscheinen, wenn nach einem Synonym oder einer Umschreibung gesucht wird.
Es gibt Bestrebungen, die Suche intelligenter zu machen. Im Resultat könnte Google dann in der Ergebnisliste die Antwort auf eine direkt gestellte Frage geben. Das würde auch dann funktionieren, wenn die Keywords, die in der Frage vorkommen, nicht auf den angezeigten Ergebnisseiten erscheinen. Mit semantischen Analyseverfahren würde der Google-Spider erkennen, dass es sich hier um verwandte Begriffe handelt oder sogar um die bestmögliche Lösung auf die gestellte Frage.
Bis heute sind solche Bestrebungen noch nicht effektiv umgesetzt wurden. Es gab Versuche, neue semantische Suchmaschinen zu etablieren und so Google zu attakieren. Ein Beispiel ist Semager. Hier sollen verwandte Wörter und Webseiten mit ähnlichen Sinninhalten aufgespürt werden können.
Auch in den Google-Suchergebnissen scheinen neuerdings semantische Daten verarbeitet zu werden. Das folgende Bild zeigt, was angezeigt wird, wenn man nach der Hauptstadt von Thüringen fragt.
Wie leicht zu erkennen ist, erscheint an erster Stelle die Antwort auf die gestellte Frage. Die weiteren Ergebnisse werden wieder anhand der Häufigkeiten von Keywords bestimmt. Nicht umsonst erscheint im Beschreibungstext des zweiten Ergebnisses die eingegebene Zeile „Hauptstadt von Thüringen“. So funktioniert die Google-Suche ja auch bislang. Die relevantesten Seiten sind die, auf denen das Keyword in nahezu der gleichen Form vorkommt (off-page-Faktoren sollen einmal ausser Acht gelassen werden).
Ist das also ein erster Schritt in Richting semantischer Google-Suche? Dann würde mich interessieren, wie die klassische Suchmaschinenoptimierung hier angreifen soll?