Google Spam Update: “Scaled content abuse”
Google hat am 5. März die nächste Stufe gezündet, beim Kampf gegen “spammy, low-quality content”.
Explizit beschrieben sind Maßnahmen gegen in großem Umfang generierte Inhalte, die das alleinige Ziel haben Rankings zu beeinflußen (“generate low-quality or unoriginal content at scale with the goal of manipulating search rankings”). Google spricht in diesem Zusammenhang von “Scaled content abuse”.
Das ist keine grundsätzliche Neuerung, sondern eine konsequente Fortführung des Ziels, guten Content (“helpful content”) zu belohnen, und spammy Content zu bestrafen. Diese Maßnahmen waren früher in einer eigenen Kategorie “helpful content updates”, und sind jetzt Teil der sog. Core Updates, die die Kern-Algorithmen der Google Suche verändern.
Seit der Erfindung der Webmaschine werden keine Teppiche mehr von Hand geknüpft.
Und genauso verändert sich die Welt der Schreibenden, und diese können heutzutage durch Automatisierungs-Plattformen die Automatisierung und KI (GPT, DeepL…) verbinden, sich “ihre Textfabrik bauen”.
Wie damals Maschinen die Arbeit der Menschen verändert haben, verändern Tools wie ChatGPT jetzt die Arbeit erneut. Nach der industriellen Revolution sind wir jetzt in der “Intellektuellen Revolution”.
Qualitätsteigerung durch Automatisierung
Gut gemachte Massenware ist nicht gleich zu setzen mit schlechter Qualität
Das massenhafte Produzieren von inhaltsleeren Content als einer Art Massenware Content minderer Qualität — früher gab es auch mal den Begriff “thin content”, für Content der nur 1-2 Absätze banalen Textes hat — ist absolut vergleichbar mit Produktionsmechanismen die wir seid der industriellen Revolution kennengelernt haben.
Daher können wir in der Intellektuellen Revolution den Zwischenschritt mit niederer Qualität überspringen: und so wie ein in der Fabrik produzierter Toyota oder VW für höchste Qualität des erzeugten Produktes steht, können wir Textautomatisierung nutzen, um Texte von höchster Qualität zu produzieren.
Gute Texte macht z.B. aus:
- eine tiefe Fachexpertise die alle Attribute eines Produktes nicht nur beschreibt sondern in Benefits formuliert einordnet: “Diese Strickjacke hat Knöpfe.” vs. “Dank der Knöpfe der Strickjacke eignet sich auch für die Gartenparty bei einem lauen Sommerabend.”
- Aktualität, nicht nur zum Zeitpunkt des Verfassens, sondern auch wenn sich das Marktumfeld der Produkte ändert: der Fernseher mit 55" war 2017 das “größte Modell am Markt” - jetzt ist er das nicht mehr.
- Mehr-teilig: im Web sind auch Elemente wie Produkttitel, Meta-Description, FAQ, etc. Teil der Produktbeschreibung.
- Angepasst für das jeweilige Medium und Kanal: so ist ein Produkttext für Amazon aufgrund der Nutzererwartung und Amazon-internen Suchalgorithmen ganz anders zu strukturieren - enthält aber die selben Informationen und Verknüpfungen zu den Produktdaten.
All diese Qualitätsaspekte lassen sich bei dem konstant steigenden Angebot an unterschiedlichen Produkten, verkauft auf immer mehr Marktplätzen, und einem schnell drehenden Inventar nur durch Automatisierung erfüllen.
Das bearbeiten von Entwürfen vs. Ende-zu-Ende Automatisierung
Dabei ist das Generieren von Entwürfen keine Automatisierung. Ein Prozess, bei dem die Menge der Objekte die ein Mensch “anfassen” muss, auch skaliert ist keine Lösung. Das wäre vergleichbar mit den Hallen von mechanischen Webstühlen, die trotzdem noch von Menschen von Hand bedient wurden.
Der vielgerühmte “Human-in-the-Loop” gehört in die Fabrikplanung, nicht in den Sweatshop.
