{"id":37823,"date":"2015-03-03T10:25:22","date_gmt":"2015-03-03T09:25:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seo-united.de\/blog\/?p=37823"},"modified":"2026-06-14T14:08:05","modified_gmt":"2026-06-14T12:08:05","slug":"google-will-harte-fakten-und-keine-vagen-signale-265","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.seo-united.de\/blog\/google\/google-will-harte-fakten-und-keine-vagen-signale-265.htm","title":{"rendered":"Google will harte Fakten und keine vagen Signale!"},"content":{"rendered":"

\"Google<\/a>Nachdem bereits auf zahlreichen anderen SEO Blogs dar\u00fcber berichtet wird, m\u00f6chten auch wir von SEO-united.de<\/a> Euch kurz noch auf den unl\u00e4ngst von einigen Mit-arbeitern von Google ver\u00f6ffentlichte Studie mit dem Titel „Knowledge-Based Trust: Estimating the Trustworthiness of Web Sources<\/a>“ (PDF) hinweisen. Im Zuge der Studie wird beschrieben, wie die Betreiber der Suchmaschine Google<\/a> sicherstellen wollen, dass deren Ergebnisse auch zuk\u00fcnftig noch der allgemeing\u00fcltigen Wahrheit entsprechen und nicht irgendwann nur noch falsche Informationen ausliefern…<\/p>\n

The quality of web sources has been traditionally evaluated using exogenous signals such as the hyperlink structure of the graph. We propose a new approach that relies on endogenous signals, namely, the correctness of factual information provided by the source. A source that has few false facts is considered to be trustworthy. The facts are automatically extracted from each source by information extraction methods commonly used to construct knowledge bases. We propose a way to distinguish errors made in the extraction process from factual errors in the web source per se, by using joint inference in a novel multi-layer probabilistic model. We call the trustworthiness score we computed Knowledge-Based Trust (KBT).<\/p><\/blockquote>\n

Fasst man die von Google beschriebene Methode zur Ermittlung des allgemeinen Wahrheitsgehalts einer Webseite auf das Wesentliche zusammen, so geschieht dieses durch den einfachen Faktenabgleich mit anderen Webseiten. Enth\u00e4lt eine Webseite besonders viele Fakten zu einem bestimmten Thema und sind diese aufgrund eines Vergleichs mit anderen Webseiten offensichtlich auch alle wahr, wird die Seite in den Suchergebnissen bevorzugt angezeigt.<\/p>\n

On synthetic data, we show that our method can reliably compute the true trustworthiness levels of the sources. We then apply it to a database of 2.8B facts extracted from the web,
\nand thereby estimate the trustworthiness of 119M webpages. Manual evaluation of a subset of the results confirms the effectiveness of the method.<\/p><\/blockquote>\n

Die Mitarbeiter von Google berichten, dass ihre Datenbank zum Abgleich von Webseiten zum aktuellen Zeitpunkt ca. 2.8 Milliarden Fakten<\/strong> enth\u00e4lt und dar\u00fcber bereits ca. 119 Millionen Webseiten<\/strong> als wahr bzw. unwahr eingestuft werden konnten.<\/p>\n

\"Quellcode<\/a><\/p>\n

Wo sich in der Vergangenheit der ein oder andere SEO wom\u00f6glich bereits darauf gefreut hat, dass irgendwann auch bei Google zunehmend Social Signals in das Ranking mit einflie\u00dfen d\u00fcrften, scheint Google bei der zuk\u00fcnftigen Beurteilung von Webseiten einen g\u00e4nzlich anderen Ansatz zu verfolgen und statt Likes, Tweets und Co. auf Fakten, Informationen und deren systematischen Abgleich zu setzen…<\/strong><\/p>\n

\"Weiterf\u00fchrende<\/p>\n