Kleine Wörter wie "für" oder "nach" hat die Google-Suche lange schlecht verstanden. Google selbst nennt als Beispiel die Frage, ob man in der Apotheke ein Medikament für jemand anderen abholen kann. Früher kamen dazu allgemeine Ergebnisse zum Einlösen von Rezepten, das "für jemanden" ging verloren [1]. Mit BERT wollte Google Anfragen verstehen, bei denen Präpositionen wie "for" und "to" die Bedeutung bestimmen [1]. Pandu Nayak, Google Fellow und Vice President Search, stellte das System am 25.10.2019 im Google-Blog vor, unter der Überschrift "Understanding searches better than ever before" [1].
Was hinter dem Namen steckt
BERT ist die Abkürzung für "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" [1]. Das Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprache hatte Google ein Jahr zuvor vorgestellt und als Open Source freigegeben [1]. Neu war 2019 der Einsatz in der Suche. In Googles heutiger Übersicht der Rankingsysteme steht BERT weiter als aktives System. Die Beschreibung dort lautet: BERT "is an AI system Google uses that allows us to understand how combinations of words express different meanings and intent" (ist ein KI-System, mit dem Google versteht, wie Wortkombinationen unterschiedliche Bedeutungen und Absichten ausdrücken) [2].
Bidirektional heißt dabei, dass das Modell ein Wort im Zusammenhang mit den Wörtern davor und danach betrachtet. Für eine Suchmaschine ist das wichtig, weil Präpositionen und Verneinungen die Absicht einer Anfrage umdrehen können. Google musste dafür nach eigener Aussage auch die Technik anpassen: "for the first time we're using the latest Cloud TPUs to serve search results" (zum ersten Mal setzen wir die neuesten Cloud TPUs ein, um Suchergebnisse auszuliefern) [1].
Umfang beim Start
Zum Start war BERT auf Englisch in den USA beschränkt. Google schrieb: "BERT will help Search better understand one in 10 searches in the U.S. in English" (BERT wird der Suche helfen, jede zehnte Suche auf Englisch in den USA besser zu verstehen) [1]. Außerhalb davon setzte Google das Modell bereits für Featured Snippets ein, und zwar in "the two dozen countries where this feature is available" (den rund zwei Dutzend Ländern, in denen es diese Funktion gibt) [1]. Weitere Sprachen kündigte Google an: "we'll bring this to more languages and locales over time" (wir bringen das mit der Zeit in weitere Sprachen und Regionen) [1].
Das bekannteste Beispiel aus der Ankündigung ist die Anfrage "2019 brazil traveler to usa need a visa". Früher hatte die Suche das Wort "to" übergangen und Ergebnisse über US-Bürger geliefert, die nach Brasilien reisen. Mit BERT erkannte sie, dass ein Brasilianer in die USA will [1].
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Der Weg in weitere Sprachen
Am 09.12.2019 meldete Googles Search Liaison laut Fachpresse auf Twitter: "BERT, our new way for Google Search to better understand language, is now rolling out to over 70 languages worldwide." (BERT, unser neuer Weg, mit dem die Google-Suche Sprache besser versteht, wird jetzt in über 70 Sprachen weltweit eingeführt.) [3]. Der Wortlaut ist im Bericht des Fachdienstes Search Engine Roundtable wiedergegeben, der Tweet selbst war nicht abrufbar [3].
Im Oktober 2020 ging Google einen Schritt weiter. Prabhakar Raghavan schrieb im Google-Blog: "BERT is now used in almost every query in English" (BERT wird jetzt bei fast jeder Suchanfrage auf Englisch eingesetzt) [4]. Innerhalb eines Jahres wuchs der Einsatz damit von etwa jeder zehnten Suche auf Englisch in den USA auf fast jede Suchanfrage auf Englisch.
Was BERT für Texte bedeutet
Eine eigene Optimierung für BERT beschreibt Google nicht. Die Ankündigung von 2019 erwähnt Website-Betreiber gar nicht [1]. Aus der Funktionsweise lässt sich trotzdem etwas ableiten. Ein System, das Absichten im Zusammenhang erkennt, braucht keine Texte, die ein Suchwort in jeder denkbaren Form wiederholen. Es profitiert von Seiten, die eine konkrete Frage klar beantworten, auch mit den kleinen Wörtern, die eine Frage eindeutig machen.
Wer vor 2019 Seiten für jede Wortvariante gebaut hat, sollte prüfen, ob diese Seiten heute noch eine eigene Absicht bedienen. Die Grundidee hat BERT mit Vorgängern wie Hummingbird und RankBrain gemeinsam, ein späterer Schritt ist MUM. Was Suchintention bedeutet, erklärt das Glossar unter Search Intent, die Verarbeitung natürlicher Sprache unter NLP.
Sie fragen sich, ob Ihre Seiten zur Absicht Ihrer Kunden passen oder nur zu einzelnen Suchwörtern? Bringen Sie zwei, drei Beispielseiten in die gratis Sprechstunde mit.
- Organisation Understanding searches better than ever before. Google (The Keyword). Stand 25.10.2019. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation A guide to Google Search ranking systems. Google Search Central. Stand 10.12.2025. abgerufen am 31.10.2026
- Google BERT Now International Supporting Over 70 Languages (Fachpresse, Barry Schwartz). Search Engine Roundtable. Stand 10.12.2019. abgerufen am 31.10.2026
- Organisation How AI is powering a more helpful Google. Google (The Keyword). Stand 15.10.2020. abgerufen am 31.10.2026
Häufige Fragen
Wann kam das Google BERT Update?
Google kündigte den Einsatz von BERT in der Suche am 25.10.2019 an. Zunächst betraf es etwa jede zehnte Suche auf Englisch in den USA.
Wofür steht BERT?
Für Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Es ist ein KI-System, das die Bedeutung von Wörtern im Zusammenhang der ganzen Anfrage erfasst.
Gilt BERT auch für deutsche Suchanfragen?
Laut einem Tweet von Googles Search Liaison vom 09.12.2019, den die Fachpresse wiedergibt, wurde BERT damals auf über 70 Sprachen ausgeweitet. Ob Deutsch dazugehörte, nennt die geöffnete Quelle nicht, die dort wiedergegebene Sprachliste bricht vor Deutsch ab.
Kann man Texte für BERT optimieren?
Google beschreibt keine eigene Optimierung für BERT. Hilfreich sind Seiten, die eine Frage klar und in natürlicher Sprache beantworten.
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Zuletzt geprüft am 03.11.2026, nächste Prüfung spätestens im November 2027. Haben Sie einen Fehler entdeckt? Schreiben Sie uns.
