Keyword-Krieg und Supersuche: Was die Semantik-Zukunft für die Branche bringt

Die Maschine kam einige Male arg ins Straucheln - doch am Ende unterlag ihr die Menschheit. Es waren drei Tage im Februar 2011. Auf der einen Seite standen zwei Champions der US-Quizshow Jeopardy  , auf der anderen der Supercomputer der Firma IBM   Watson  .

IBMs semantisch operierender Quizcomputer gewann am Ende gegen zwei handverlesene Quizchampions, der Gewinn ging an wohltätige Organisationen. Der Clou bei dem Sieg der Maschine über die Menschen war die Natur der Herausforderung: Das Format Jeopardy verlangt nicht einfach nach richtigen Antworten. Stattdessen gibt der Moderator die richtigen Antworten vor. Dann ist es an den Kandidaten, eine passende Frage danach zu formulieren. Bedeutet: Der Kandidat muss Bedeutungsnuancen wie Ironie und Wortspiele begreifen, die häufig in die Aufgabe eingearbeitet sind. Und natürlich muss man begreifen, wonach überhaupt gefragt wird. Das ist selbst für eine respektable menschliche Intelligenz nicht immer einfach. Oder springt es Sie sofort an, wonach hier eigentlich gefragt wird:

"Die erste Figur, die in "Der Mann mit der eisernen Maske" namentlich erwähnt wird, ist dieser Held des vorangegangenen Buches des gleichen Autors."

Richtig ist nicht "Die drei Musketiere" (Buch) und nicht "Alexandra Dumas" (Autor), sondern "D'Artagnan" (Figur/Held). Eine Eingabe der Fragestellung bei Google bringt 13 Ergebnisse, die richtige Antwort taucht dabei in keiner Vorschau der Ergebnisseiten auf.

Watson dagegen schaffte es nach wenigen Millisekunden die richtige Antwortfrage zu stellen: "Wer ist D'Artagnan?". Der Schlüssel zu diesem Können ist Semantik.

Semantische Suche ist ein Prinzip der Suche, bei dem die Suchmaschine zum einen die Fragestellung erweitert und eher in Themenkreisen und Begriffswolken sucht statt nach konkreten Keywords. Entscheidend sind für eine semantische Suche, die an die Begriffe angehängten Tags - Schlagwörter, die eine Begrifflichkeit in verschiedene Kategorien einordnen. Ein Beispiel dafür, wie das konkret aussieht, liefert etwa die semantische Suchmaschine auf iBusiness.de, der Relation Browser. Sucht man auf Google nach "Couponing", so liefert die Suchmaschine eine Firmenliste in URL-Form aus, die für wenig Zeugnis ablegt, außer für die SEA- und SEO-Anstrengungen der Marktteilnehmer.

Der iBusiness Relation Browser (aufzurufen über das kleine "R"-Kästchen in jedem Artikel) dagegen funktioniert nicht mit Marken und Keywords, sondern durchforstet das iBusiness-Archiv nach Artikeln, die das entsprechende Tag enthalten und erzeugt eine interaktive Tag-Cloud: Eine Wolke aus Begriffen, die in Verbindung mit dem Thema Coupons stehen - je nach Häufigkeit der Nennung als größere oder kleinere Wörter visualisiert. Zudem sucht er die dabei genannten Unternehmen und Personen und verknüpft die Ergebnisse.

So zeigt sich auf einen Blick, dass ein Unternehmen namens Groupon   offenbar im Couponing-Marktsegment etwas zu melden hat, ein Mitbewerber namens Daily Deal   aber auch hohe Bedeutung hat. Sogar eine Suchmaschine namens Google   taucht auf.

Weitere prominente Schlagwörter sind "Location Based Services", "Mobile", "Apps", "Übernahme" und "Targeting". So entsteht statt einer Linksammlung ein Mosaik von der Situation auf dem Gutscheinmarkt. In der angehängten Artikelliste zum Thema findet sich zum Beispiel die Information, dass Couponing einer der Hauptgründe dafür ist, dass Social-Media-Nutzer eine Unternehmensseite aufrufen: Damit bildet der iBusiness Relation Browser ein Beispiel für das semantische Prinzip der "Query Expansion", der Frageerweiterung: Der Nutzer bekommt Informationen, nach denen er nicht gefragt hat - die aber seine Frage am Ende möglicherweise besser beantworten als die reguläre Suche.

Treiber und Hemmschuhe des semantischen Suchens

Das Idealziel einer semantischen Suche ist die perfekte, präzisest mögliche Antwort auf eine schwammige, ohne Maschinenlogik im Hinterkopf gestellte Nutzerfrage. Die Maschine kommt bei der Semantik auf den Nutzer zu, versteht seine Wünsche und setzt diese in Informationen um. Damit bietet die Semantik eine Unmenge an faszinierenden Perspektiven für Endkunden und Unternehmen gleichermaßen.

Der verständige Computer kann Aufgaben wie die Buchung eines Flugs mit Übernachtung selbstständig erledigen. Er kann gewaltige Datenmengen nach darin verborgenen Trends durchforsten, auf die man sonst eine Marktforschungsabteilung samt anhängiger Wissenschaftsredaktion ansetzen müsste.

Semantik gewinnt in unseren Tagen rasant an Bedeutung - die Vorzeichen der Zeit sind gut, denn eine Reihe von Entwicklungen feuern den Bedarf nach semantischen Lösungen an:

• Mobile Endgeräte produzieren einen enormen Strom an Daten und erhöhen die Internetnutzung. Damit existiert eine hohe Nachfrage nach Informationen, denen ein enormes Datenangebot gegenübersteht. Vergangenes Jahr hat das von der Menschheit produzierte Datenvolumen 1,8 Zettabyte erreicht, was 200 Milliarden abendfüllenden Spielfilmen in HD-Auflösung entspricht. Um diese alle anzusehen, hätte man vor mehr als 47 Millionen Jahren anfangen müssen, also in den lauschigen Tagen des Eozän, als mit dem Aegyptopithecus die ersten Vorformen des Menschen ihre Zehen zaghaft von den Bäumen auf den Erdboden streckten.

  1,8 Zettabyte - ein "Datenwahnsinn", wie der Tagesanzeiger   feststellte.

• Diese unvorstellbar schnell wachsende Datenmenge ist mit herkömmlichen Suchmechanismen nicht mehr effizient erschließbar. Denn in den Daten sind Unmengen an impliziten Informationen hinterlegt, die durchs Raster einer simplen Ergebnissuche fallen: Trends, Marktentwicklungen, Nachfragen oder sozial-psychologische Warnsignale über die Befindlichkeit einer Gesellschaft.
• Der technische Fortschritt bei Prozessoren und Internetverbindungen erlaubt es, auf die Daten schnell zuzugreifen und sie ebenso schnell auszuwerten.

Die technische Machbarkeit für komplexe semantische Anwendungen rückt also näher, während parallel der Bedarf danach wächst, glaubt Alexander Siebert vom auf Semantik spezialisierten Technologiedienstleister Retresco GmbH  : "Die Maschine muss auf den Nutzer zukommen, nicht der Nutzer auf die Maschine. Je natürlicher die Interaktion, desto spannender wird es. Ein großer Treiber für die Semantik wird der Wechsel von Such- hin zu interaktiven Wissenssystemen wie Watson sein. Der Siri-Ansatz zeigt hier, dass der technische Fortschritt eine breite Nutzung möglich machen wird."

Semantische Stolpersteine

Semantik-Experten wie Alexander Siebert weisen aber auch auf die Stolpersteine hin, die der breiten Marktreife semantischer Anwendungen noch im Wege liegen:

• Die Netzabdeckung für mobiles Internet lässt in Deutschland noch zu wünschen übrig. Das hat bei Anwendungen mit semantischer Datenbasis unschöne Aussetzer zur Folge: Deshalb scheitert etwa die ansonsten treffsichere Spracherkennung Dragon Dictation   zwischen den Betonwänden einer Tiefgarage.

• Noch benötigen semantische Anwendungen strukturierte Daten. Eine Textdatei ist leicht nach Keywords zu analysieren, muss für eine semantische Suche aber erst in Form gebracht werden: Tags und Markierungen müssen hinterlegt sein, die etwa in einem Aufsatz über französische Literatur einzelne Namen als Autoren und andere als ihre Figuren kennzeichnen. Sonst würde auch ein Watson das Musketier und seinen Schöpfer durcheinanderbringen.

  Subjekte müssen von Verben und Objekten unterscheidbar sein, soll eine semantische Textanalyse möglich sein. Das geht zwar in Ansätzen schon, geht aber auch immer noch mal daneben - daher passierte es, dass eine Spracherkennung etwa die Worte "Ich habe Liebe genossen in Moskau" zum Text "Ich habe liebe Genossen in Moskau" verwurstet - die zugrunde liegende semantische Intelligenz hat sich den Fehlschluss erlaubt, dass dem Bedeutungsfeld "Genossen" eher das Wort "Moskau" zuzuschlagen ist, als das Wort "Liebe".

Heute werden die semantischen Erkenntisprozesse komplexer - und sind in der Lage, auch noch das "Essen" in eine Sinnanalyse einzubeziehen. Und zu erkennen, dass der König wohl eher eine Mahlzeit zubereitet, anstatt seine Herrschaftsgewalt zu verspeisen.

Doch das Strukturproblem des Datenbestandes wird nicht ewig bestehen. Bereits jetzt arbeiten eigene Forschungsrichtungen innerhalb der Semantik ausschließlich an Lösungen, die chaotische Datenbestände wie unsortierte Texthaufen oder Zahlenreihen interpretieren und semantisch lesbar machen können, erklärt Andreas Schneider, Content-Analytics-Spezialist bei IBM Deutschland  : "Bisher hat man sich weitgehend nur mit strukturierten Daten befasst. Doch in Zukunft wird alles was an Informationen lose im Web herumschwirrt erfassbar. Die Webdaten werden sich bereinigen lassen." Sogar unbeschriftete Videos, Audiodateien und Bilder werden sich eines Tages scannen lassen - dank Ton- und Bilderkennung. Sind solche Anwendungen erst zur Marktreife gelangt, wird der Gesamtbestand der Netzdaten semantisch auslesbar. Egal wie schlecht oder unzureichend diese Informationen und Materialien vertaggt sind. Spätestens dann wird die Zahl der Anwendungsfelder für Semantik sich vervielfachen - und jenseits von Suche und Big-Data-Auswertung wird kaum ein Segment der Interaktivbranche unberührt bleiben.

Anwendungsfeld	Chancen / Risiken	Relevant für	Zeitdimension
Semantische Suchvorschläge Suchmaschinen schlagen dem Nutzer während seiner Suche weiterführenden oder besser auf seine Suche passenden Content vor.	Die Anbieter von gutem Content profitieren, weil sie Sichtbarkeit gewinnen. Auf der anderen Seite wird es schwieriger ins Sichtfeld des Nutzers zu geraten - besonders über das Schaufeln von Keywords und minderwertigen/unzureichenden Content. Links und klassisches SEO wird entwertet.	SEO, Publisher, Nachrichten-/ Medien-Portale	kurzfristig
Semantic Commerce semantische Produktbeschreibungen, bedürfnisorientierte Applikationen, Produktattributsuchen, modellbasierte Produktempfehlungssysteme und digitale, autonome Shopping-Assistenten	Nutzer finden Produkte genauer und besser, Kunden-Zufriedenheit und Interaktion mit dem Kunden steigen. Longtail-Produkte werden besser gefunden. Semantisches Auslesen von Produktinfos macht es überflüssig, umständlich Metadaten einzupflegen. Jedoch sinkt auch die Chance, mit Werbung auf sich aufmerksam zu machen. Der Konkurrenzdruck steigt durch die bessere Vergleichbarkeit von Produkten und Produkteigenschaften.	Commerce (Longtail), Shopoptimierung, SEO, Advertising	mittelfristig
Semantische Suche Statt Links werden präzise Ergebnisse von den Suchmaschinen ausgeliefert - Nutzer brauchen idealerweise nur noch ein einziges, vages Keyword einzugeben und bekommen das perfekte Ergebnis für ihren Wunsch.	Profiteure sind vor allem die Nutzer. Schwierig wird es für den Markt des Suchmaschinenmarketings: Je weniger Keywords für eine Suche nötig sind, desto härter werden die verbleibenden umkämpft werden.	SEO	mittelfristig
Semantisches Advertising Werbung wird semantisch nach Online-Umfeld und Interessen des Nutzers ausgeliefert	Höhere Trefferquote für die Advertiser: Weniger vom Marketingbudet wird verbrannt. Es ist das Ende des TKPs und Gießkannenprinzips im Advertising. Es wird schwieriger, breit Awareness zu erzeugen.	Display- und Bannerwerbung, Advertiser	kurzfristig
Sentiment-Analyse Treffsichere Analysetools stellen - eines Tages sogar in Echtzeit - fest, wie in sozialen Medien über eine Marke gesprochen wird und identifizieren dabei auch Bedeutungsvorzeichen wie Ironie und Sarkasmus	Echtzeiteinfluss auf die soziale Marketingkommunikation wird einfacher und zielgerichteter möglich. Shitstorms können im Keim erstickt werden.	Social-Media-Marketing, Marken/Firmen	kurzfristig bis mittelfristig (Echtzeit)
Semantisches Publishing Nachrichtenportale und Medienseiten generieren individuelle Homepages für jeden Besucher: Basierend auf Klickverhalten und Profil wird so die Contentauslieferung individuell verbessert.	Die Relevanz von Portalen für den Nutzer steigt - höhere Verweildauer und mehr Besuche werden die Folge sein. Die Relevanzspirale dreht sich enger: Der Nutzer verlässt immer weniger den engen Korridor der eigenen Aufmerksamkeit. Es wird schwieriger, ein Einfallstor aufs Nutzerradar zu öffnen.	Advertising, Publishing	mittelfristig
Big-Data-Analyse (strukturierte Auswertung großer, heterogener Datenmengen zur Extrapolation von Handlungsanweisungen):
1. Medizinische Diagnose Die semantische Auswertung komplexer medizinischer Daten stellt in Echtzeit eine Diagnose zum Zustand eines Patienten.	Reaktionszeiten bei der medizinischen Behandlung werden minimiert, das Risiko von Fehlentscheidungen verringert. Fehlinterpretationen von Daten-Input sind hier jedoch von fataler Konsequenz.	Health-Sektor	kurz- bis mittelfristig
2. Business-Strategie-Vorhersage Firmen verfügen über enorme Mengen ungenutzter Daten: Marktzahlen, Wirtschaftsnachrichten, Kundendaten, Unternehmens-KPIs und vieles mehr. Semantik kann weit über die traditionelle Trendforschung hinaus Muster extrapolieren und Marktbewegungen oder Kundenwünsche aufzeigen. Und zwar bevor diese mit traditionellen Marktforschungsinstrumenten überhaupt erkennbar sind.	Marktforschung ändert die Perspektive von der rückwärtsgewandten Statistik in die Trend- und Zukunftsforschung. Validere und zuverlässigere Aussagen über Entwicklungen sind möglich. Etabliert sich die semantische Marktanalyse wird eine Schlacht um die besten Daten und die effektivste, möglichst verzögerungsfreie Hardwarearchitektur losbrechen. Datenqualität und die Präzision des semantischen Tools entscheiden über Erfolg und Scheitern: Ersetzt der Computer den Berater und Marktforscher, tauscht man schlimmstenfalls letzten Endes menschliche Fehlerquellen gegen technische aus.	Firmen, Marken, Unternehmen, Marktforschung	mittelfristig
3. Fehlerquellen-Erkennung Eine gut vernetzte und semantisch durchsuchbare Produktdatenbank, kann Rückrufaktionen beschleunigen oder sogar abwenden: So kann Semantik im Vorfeld erkennen, ob verschiedene Defekte bei Autos einen strukturellen Zusammenhang haben.	Die großen Pluspunkte sind Markenimage, Produktqualität und Kostensenkung. Voraussetzung ist ein gutes Netz von Händlern und Servicepartner, die die gleiche standardisierte Datenbank füttern.	Unternehmen, Firmen, Marken	mittelfristig
Sprach-Interfaces Jede Spracherkennung braucht eine semantische Datenbank, die den erkannten Wörtern ihre richtige Bedeutung und grammatische Struktur zuordnet.	Bessere Semantik steigert die Treffsicherheit der Spracherkennung - mit steigender Qualität wird der Markterfolg der Sprachinterfaces steigen. Fehlende Internetverbindungen durch schlechte Netzabdeckungen sind der Hemmschuh: Die semantischen Datenbanken sind so groß, dass sie nicht offline gespeichert werden können, sondern per Netzverbindung abgefragt werden müssen.	Hardwarehersteller, Softwarehersteller,	kurz- bis mittelfristig
Agentenlösungen Intelligente Programme, die aus einer allgemeinen Auftragsstellung heraus semantisch die konkreten Handlungsanweisungen extrapolieren und für den Nutzer umsetzen: "Organisiere mir eine Städtereise am Wochenende nach Budapest mit Flug und Übernachtung" et cetera.	Komfort und Bequemlichkeit für den Nutzer. Suchmaschinen-Traffic-Verlust: SEO und Marketing müssen die Logik von Agentenlösungen begreifen und das Einfallstor für ihr Produkt finden - eigene Agentenlösungen können in dieser Entwicklung für Unternehmen Marketing-Tools werden, wie es heute die App ist.	Softwarehersteller, Marken, SEO, Advertising	mittel- bis langfristig
Assistenten-Roboter Mechanische Roboter mit semantischem Unterbau: Sie führen selbstständig Aufgaben wie Einkaufen aus.	Ein spannendes Feld für die Erledigung gefährlicher, schwer finanzierbarer Leistungen. Mechanische Barriere: Noch haben Roboter eine im Vergleich mit der menschlichen extrem eingeschränkte Motorik.	EHealth, Haushalt, Industrie	sehr langfristig

Der Einzug der Semantik wird die Interaktivbranche über die einzelnen Anwendungsfelder hinaus verändern. Geht Semantik in den Mainstream ist eine Reihe von Trends mit Auswirkungen auf Marketing, Hardware und Märkte zu erwarten:
1. Keyword-Krieg
Liefert eine Suche bei immer weniger Keywords immer genauere Ergebnisse, so ergibt sich daraus eine Verschärfung im Gebiet des Suchmaschinenmarketings: Eine Adwords-Anzeige zu schalten, ist dann nur noch für sehr wenige, ausgewählte Keywords sinnvoll.

2. Superinterface
HAL lässt grüßen: Der böse Computer aus 2001   besteht nur aus einem rotglühenden Auge ohne weitere Interfaces wie Keyboard oder Maus - sämtliche Anfragen gehen über ein Interface, das visuelle und auditive Eingabe verbindet. So wäre etwa die kombinierte Erkennung von Bedeutungsnuancen wie Ironie (über den Gesichtsausdruck), Gesten und Sprache möglich. Das Superinterface ist das singuläre Einfallstor zu allen Inhalten und Anwendungen.

3. Verkürzung der Wertschöpfungskette
Semantisches Suchen und Finden rückt Hersteller und Kunden näher zusammen - das betrifft vor allem das Geschäft von Aggregatoren: zum Beispiel Preisvergleicher oder Couponing-Portale: Der Suchende gelangt auf kürzerem Weg an die Quelle.

Das ist schlecht für die Portale ohne eigenen, unverwechselbaren Content oder Produkte, all die Aggregatoren oder Vermittler. Gut ist es besonders für den Longtail, prognostiziert Elmar P. Wach, von der ECommerce-Beratung Elmar/P/Wach eCommerce Consulting   : "Die gesamte Handelslandschaft steht vor fundamentalen Änderungen. Wenn die Produzenten ihre Güter in einem semantischen Datenformat zur Verfügung stellen, können diese nicht nur einfach in E-Shops integriert werden, sondern führen insgesamt zu einer besseren Findbarkeit eines Produkts und höheren Markttransparenz und -effizienz. Der Nutzer kann dann leicht den für ihn günstigsten E-Shop finden oder direkt Kontakt zum Hersteller aufnehmen. Denn dieser wird auch über die semantische Suche gefunden - in diesem Fall braucht man kein Amazon oder andere Mittler mehr. Der Wettbewerb im Internet wird noch härter werden."

4. Supersuchmaschine / Datenagnostik
Wie beim Superinterface verschmelzen in der Supersuchmaschine Bild, Video, PDF-Dokument, Audio und alle sonstigen Daten im Web zu einem großen Pool, aus dem das beste Ergebnis herausgesucht wird. Es kommt zukünftig nicht mehr darauf an, ob etwa Video- und sonstige Dateien richtig verschlagwortet sind. Denn semantische Lösungen sind in der Lage, Bilder und Klänge zu identifizieren. Ein Foto von einem Baum wird als Baum erkannt und bei einer Suche ausgeworfen, auch wenn es nicht das Tag 'Baum' trägt. Metadaten und Daten werden gleichermaßen egalisiert, weil der Inhalt unabhängig von Format und Beschriftung erkannt wird. Der wahre (=semantische, bedeutsame) Inhalt rückt in den Fokus.

Szenarien: Wie Semantik in Zukunft Web und Branche verändert

Funktionierende semantische Anwendungen werden den Siegeszug der Semantik und ihre Akzeptanz antreiben, ebenso Tools, die das Auslesen unstrukturierter Daten erlauben. Je aktiver sich Programmierer und Unternehmen hier verhalten, desto umfassender und schneller wird Semantik Mainstream. Auf der anderen Seite stehen Rahmenbedingungen wie Rechenkapazitäten, Netzqualität für den Online-Anschluss oder Datenschutz. Aus der Wechselwirkung ergeben sich vier wahrscheinliche Szenarien.

Vier Szenarien für die Zukunft der Semantik
Aktiv-Szenario	Semantisches Web Die Unterscheidung zwischen Suchmaschinen, Applikationen und Eingabe-Interfaces wird im Semantik-Web zunehmend irrelevant. Kunde/Nutzer und Handel rücken näher aneinander, die Wertschöpfungskette verkürzt sich. Webseiten sind künftig semantisch generierte, auf jeden Nutzer personalisierte Gebilde. Wahrscheinlichkeit: 30 Prozent	Teilsemantisches Web Semantik wandert in einige Frontends wie die Shopsuche: Nutzer können etwa anhand der Antworten auf eine Handvoll Fragen (nach Preis, Größe, Verwendung) den idealen Artikel für sich semantisch ermitteln lassen. Die Semantik bleibt jedoch eher auf Teilsegmente des Webs beschränkt - vor allem Shops, besonders im Longtail mit komplexen Produkten. Wahrscheinlichkeit: 10 Prozent
Passiv-Szenario	Semantisches B2B Brancheninterne Widerstände und der Mangel an guten Anwendungen hemmt die Durchsetzung von Semantik im Mainstream und B2C. Große, führende Unternehmen setzen semantische Tools jedoch ein: Zur Analyse und Vorhersage von Nachfrage und Marktentwicklungen, Produktfehlerquellen und mehr. Diese First Mover werden einen entscheidenden Vorteil besitzen. Wahrscheinlichkeit: 40 Prozent	Semantik in der Sackgasse Mangelnde Netzabdeckung zur Verbindung mit Semantikdatenbanken und der Mangel an strukturierten, lesbaren Daten verhindert den Weg in den Mainstream. Auch erkennen große Firmen nicht das strategische Potenzial semantischer Datenanalyse. Das semantische Web bleibt mit Ausnahme vereinzelter Features Zukunftsmusik. Wahrscheinlichkeit: 20 Prozent
	Best-Case-Szenario	Worst-Case-Szenario