Die Blackbox von Google Discover: So funktioniert das Empfehlungssystem

Google wandelt sich zunehmend von einer klassischen Suchmaschine zu einem Anbieter von Empfehlungssystemen. Der Dienst 'Discover' präsentiert Nutzern Inhalte algorithmisch, ohne dass eine Suchanfrage erforderlich ist. Das System filtert täglich Millionen von Beiträgen durch einen mehrstufigen Trichter, beginnend mit Indexierung und Richtlinienfilterung. Anschließend analysiert es Suchverläufe und App-Aktivitäten, um Entitäten zu identifizieren und thematische Netzwerke aufzubauen, die als mathematische Embeddings dargestellt werden. Prädiktive Modelle schätzen die Reaktionen der Nutzer auf elf Aktionsziele, und ein finaler Sortieralgorithmus sorgt für Diversität und Aktualität. Das System arbeitet als kontinuierliche Feedback-Schleife, die Nutzersignale wie Lesedauer und Wischbewegungen nutzt. Die genaue Gewichtung der Signale bleibt jedoch undurchsichtig, was für Publisher eine Planungsunsicherheit bei der Reichweitengewinnung bedeutet.