Tangram: Die Assemblierungs-Schicht, die Suchergebnisse aufbaut
Tangram bewertet nichts selbst — es nimmt Ratings von NavBoost und Glue und entscheidet, was auf der Ergebnisseite erscheint, wo und in welcher Reihenfolge
01Was ist Tangram?
Tangram ist die Zusammenführungsschicht. Es bewertet weder Inhaltsqualität noch Nutzerzufriedenheit noch Relevanz. Es nimmt die Scores von NavBoost und Glue und erstellt die endgültige Suchergebnisseite: welche Elemente erscheinen, wo sie erscheinen und in welcher Reihenfolge.
Der Name 'Tangram' stammt aus dem chinesischen Puzzlespiel, bei dem sieben geometrische Teile zu verschiedenen Formen neu angeordnet werden. Die Analogie ist treffend: Dieselbe Menge an Suchergebnissen (die Teile) lässt sich je nach Suchanfrage, Nutzer und Kontext unterschiedlich zusammenstellen.
NavBoost (System 1) und Glue (System 2) speisen Tangram. NavBoost liefert die Qualitäts- und Zufriedenheits-Scores für Blue Links. Glue liefert die Interaktionsdaten für spezielle Features. Tangram kombiniert diese zu einer einzigen SERP-Layout-Entscheidung.
02Wie Tangram die SERP aufbaut
Tangram entscheidet, welche Elemente auf der Ergebnisseite erscheinen. Eine Suchanfrage nach 'Hamburg Wetter' könnte ein Wetter-Karussell, eine Karte, organische Ergebnisse und eine 'People also ask'-Box erhalten. Eine Suchanfrage nach 'wie repariere ich einen undichten Wasserhahn' könnte ein Featured Snippet, Videoergebnisse und organische Ergebnisse erhalten. Diese Layout-Entscheidungen trifft Tangram auf Basis der Scores von NavBoost und Glue.
Bei der Zusammenstellung geht es nicht nur um die Reihenfolge, sondern um die Komposition. Zeigt NavBoost, dass Nutzer bei Wetteranfragen konsistent auf Wetter-Karussells klicken, zeigt Tangram Wetter-Karussells. Zeigt Glue, dass Nutzer bei How-to-Anfragen 'People also ask'-Boxen aufklappen, fügt Tangram PAA-Boxen ein. Das SERP-Layout ist eine Funktion der Nutzerverhaltensdaten.
Daraus entsteht eine Rückkopplungsschleife. Bessere Inhalte in einem Karussell → mehr Interaktion (Glue) → Tangram zeigt mehr Karussells → mehr Möglichkeiten zur Interaktion. Schwache Inhalte in einem Karussell → weniger Interaktion → Tangram zeigt weniger Karussells. Die SERP passt sich in Echtzeit an das Nutzerverhalten an.
03Tangram in der Ranking-Architektur
Tangram hat keine nachgelagerten Abhängigkeiten (feedsInto ist leer). Es ist ein terminales System — der letzte Schritt, bevor die SERP gerendert wird. Alles andere speist sich in Tangram ein; nichts wird weitergeleitet.
Die E-E-A-T-Dimensions-Zuordnung zeigt Tangram als indirekt sowohl für Authority (A: indirect) als auch für Trust (T: indirect). Das ist plausibel: Tangram misst weder Autorität noch Vertrauen — es stellt Ergebnisse auf Basis von Signalen zusammen, die das tun. Die Zusammenstellung selbst wirkt aber indirekt auf Autorität und Vertrauen: Welche Ergebnisse zuerst erscheinen, signalisiert, welchen Ergebnissen Google am meisten vertraut.
Architektonisch ist Tangram die Brücke zwischen Scoring und Darstellung. Die Ranking-Systeme (NavBoost, chard, Q*, usw.) erzeugen Scores. Tangram konvertiert diese Scores in eine sichtbare SERP. Ohne Tangram wären die Scores nur Zahlen in einer Datenbank. Mit Tangram werden sie zu den Suchergebnissen, die Nutzer sehen.
04Quellen
Offizielle Dokumentation (1)
Patente (1)
API Leak (4)
- [1]BGoogle API Leak — Systembeschreibung ↗
- [5]BGoogle API Leak — fedBy: [1, 2] ↗
- [9]BGoogle API Leak — Assemblierungsfunktion ↗
- [13]BGoogle API Leak — feedsInto leer