Ein kurzer Exkurs zu Data Mining: Mit Data Mining bezeichnet man die Analyse großer Datenmengen. Das Ziel: Darin neues Wissen in Form von Zusammenhängen und Mustern zu entdecken. Dazu gehören folgende Disziplinen: Datenbanktechnik, Statistik, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Das Tolle daran: Jeder Hersteller setzt die Werkzeuge und Methoden unterschiedlich ein damit sie genau seinen individuellen Zweck erfüllen. Personalisierte Suche ist also mit Sicherheit bei jeder Suchmaschine anders.

Assoziationsregeln basieren auf einem relativ einfachen Algorithmus. Grundsätzlich versucht man damit Zusammenhänge in der Form zu finden: “Wenn Ereignis A eingetreten ist, dann tritt mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit auch Ereignis B ein.” *Exkurs Ende*

Sinn macht Data Mining nur, wenn die verfügbare Menge an Daten riesig ist. Bei z.B. Google also definitiv der Fall, Google mined an jeder möglichen Stelle Daten, von der Toolbar über die Suche bis hin zum E-Mail Postfach.

Doch sollte man diese Entwicklung wirklich gut heißen? Der eigentliche Benutzer der personalisierten Suche wird in ein Muster gepresst und wird plötzlich blind für Sachen die nicht in seinem kalkulierten Interessengebiet liegen.

Sollte es irgendwann nur noch die personalisierte Suche geben, hat das auch ganz andere SEO technische Aspekte zur Folge. Plötzlich spielt es eine Rolle wie oft ein Individium eine bestimmte Webseite besucht, denn umso höher ist sie in deren personalisierter Suche anzutreffen.

Ein weiterer Vorreiter des Data Minings: Amazon. Ihr habt mit Sicherheit schon E-Mails von Amazon bekommen in denen steht: “Diese Produkte könnten sie interessieren”. Wie oft haben diese Produkte auch wirklich euer Interesse geweckt?

Vor allem im Medical Sektor wird momentan die personalisierte Suche fokusiert. Wenn die Suchmaschine alles über den Patienten weiß, sucht sie ihm im Handumdrehen die richtigen Medikamente heraus.

Personalisierte wird sich zunehmend zu einem wichtigen Thema entwickeln und umso früher ihr diese Entwicklung verfolgt, umso besser!