TED2004
Sergey Brin + Larry Page: The genesis of Google
Sergey Brin und Larry Page über Google
Filmed:
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Die beiden Google Gründer Larry Page und Sergey Brin geben einen Einblick hinter die Kulissen der Google Maschine und verraten einige Details über internationale Suchmuster, die philanthropische Google Foundation sowie über das Engagement ihrer Firma für Innovation und Mitarbeiterzufriedenheit.
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00:26
Sergey Brin: I want to discuss a question
0
1000
2000
Sergey Brin: Ich möchte eine Frage diskutieren,
00:28
I know that's been pressing on many of your minds.
1
3000
2000
von der ich weiss, dass sie viele von Euch beschäftigt.
00:30
We spoke to you last several years ago.
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5000
3000
Wir haben das letzte mal vor etlichen Jahren zu Euch gesprochen.
00:33
And before I get started today,
3
8000
2000
Und bevor ich heute beginne,
00:35
since many of you are wondering,
4
10000
3000
weil viele von Euch neugierig sind,
00:38
I just wanted to get it out of the way.
5
13000
2000
möchte ich das zuerst erledigen.
00:40
The answer is boxers.
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15000
3000
Die Antwort lautet: Boxers.
00:52
Now I hope all of you feel better.
7
27000
2000
Ich hoffe, dass ihr Euch nun alle besser fühlt.
00:54
Do you know what this might be? Does anyone know what that is?
8
29000
3000
Wisst Ihr was das sein könnte? Weiss jemand, was das ist?♫
00:57
Audience: Yes.
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32000
1000
Publikum: Ja.
00:58
SB: What is it?
10
33000
2000
SB: Was ist es?
01:00
Audience: It's people logging on to Google around the world.
11
35000
2000
Publikum: Das sind Leute, die sich rund um die Welt bei Google einloggen.
01:02
SB: Wow, OK. I didn't really realize what it was when I first saw it.
12
37000
3000
SB: Wow, OK. I wusste nicht was es war, als ich es zum ersten mal sah.
01:05
But this is what helped me see it.
13
40000
3000
Aber das hier hat mir geholfen, es zu sehen.
01:08
This is what we run at the office, that actually runs real time.
14
43000
3000
Wir lassen das in unseren Büros laufen, es läuft eigentlich in Echtzeit.
01:11
Here it's slightly logged.
15
46000
2000
Hier ist es leicht verzögert.
01:13
But here you can see around the world
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48000
2000
Aber hier könnt Ihr sehen, wie
01:15
how people are using Google.
17
50000
3000
Leute rund um die Welt Google benutzen.
01:18
And every one of those rising dots
18
53000
2000
Und jeder dieser ansteigenden Punkte
01:20
represents probably about 20, 30 searches,
19
55000
3000
repräsentiert wahrscheinlich etwa 20, 30 Suchanfragen
01:23
or something like that.
20
58000
2000
oder so ungefähr.
01:25
And they're labeled by color right now, by language.
21
60000
4000
Und sie sind durch Farben gekennzeichnet, im Moment nach Sprache.
01:29
So you can see: here we are in the U.S.,
22
64000
2000
Man sieht also: hier sind wir in den Vereinigten Staaten
01:31
and they're all coming up red.
23
66000
2000
und die Punkte erscheinen rot.
01:33
There we are in Monterey -- hopefully I can get it right.
24
68000
2000
Dort sind wir in Monterey -- hoffentlich habe ich das richtig erwischt.
01:35
You can see that Japan is busy at night,
25
70000
3000
Man sieht, das Japan nachts beschäftigt ist,
01:38
right there.
26
73000
2000
genau hier.
01:40
We have Tokyo coming in in Japanese.
27
75000
3000
Wir sehen Tokyo auftauchen auf japanisch.
01:43
There's a lot of activity in China.
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78000
2000
Es gibt viel Aktivität in China
01:45
There's a lot of activity in India.
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80000
3000
und viel Aktivität in Indien.
01:48
There's some in the Middle East, the little pockets.
30
83000
4000
Ein bisschen etwas im mittleren Osten, diese Nischen hier.
01:52
And Europe, which is right now in the middle of the day,
31
87000
3000
Und Europa, wo es jetzt mitten am Tag ist,
01:55
is going really strong with a whole wide variety of languages.
32
90000
4000
erscheint hier deutlich mit einer ganzen Vielfalt an Sprachen.
02:06
Now you can also see, if I turn this around here --
33
101000
6000
Man sieht auch, wenn ich das hier herum drehe --
02:14
hopefully I won't shake the world too much.
34
109000
3000
hoffentlich erschüttere ich die Welt nicht zu sehr.
02:17
But you can also see, there are places where there's not so much.
35
112000
3000
Aber man sieht auch, dass es Orte gibt, wo nicht viel los ist.
02:20
Australia, because there just aren't very many people there.
36
115000
3000
Australien, weil es einfach nicht sehr viele Leute gibt dort.
02:23
And this is something that we should really work on,
37
118000
3000
Und dies ist etwas, an dem wir wirklich arbeiten sollten,
02:26
which is Africa, which is just a few trickles,
38
121000
4000
nämlich Afrika, da tröpfelt es nur ein bisschen,
02:30
basically in South Africa and a few other urban cities.
39
125000
3000
hauptsächlich in Südafrika und einigen wenigen anderen urbanen Regionen.
02:33
But basically, what we've noticed is these queries,
40
128000
4000
Aber was wir grundsätzlich festgestellt haben in Bezug auf diese Suchanfragen,
02:37
which come in at thousands per second,
41
132000
2000
welche zu Tausenden pro Sekunde eintreffen,
02:39
are available everywhere there is power.
42
134000
3000
ist dass sie überall dort vorhanden sind, wo es Strom gibt.
02:42
And pretty much everywhere there is power, there is the Internet.
43
137000
3000
Und so ziemlich überall, wo es Strom gibt, ist auch das Internet.
02:46
And even in Antarctica -- well, at least this time of year --
44
141000
5000
Und selbst in der Antarktis -- naja, wenigstens um diese Jahreszeit --
02:51
we from time to time will see a query rising up.
45
146000
2000
können wir von Zeit zu Zeit eine Suchanfrage aufsteigen sehen.
02:53
And if we had it plotted correctly,
46
148000
2000
Und wenn wir das eingezeichnet hätten, glaube ich,
02:55
I think the International Space Station would have it, too.
47
150000
3000
würde man auch die Internationale Raumstation sehen.
03:06
So this is
48
161000
2000
Das ist also
03:09
some of the challenge that we have here,
49
164000
4000
eine der Herausforderungen, welche sich uns stellt,
03:13
is you can see that it's actually kind of hard to get the --
50
168000
4000
wie Ihr sehen könnt -- es ist gerade etwas schwierig die --
03:22
there we go.
51
177000
2000
so jetzt geht's.
03:24
This is how we have to move the bits around
52
179000
1000
Dies hier zeigt, wie wir die Daten herum schieben müssen
03:25
to actually get the people the answers to their questions.
53
180000
2000
um den Leuten schliesslich die Antworten auf ihre Fragen zu liefern.
03:27
You can see that there's a lot of data running around.
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182000
4000
Man kann sehen, dass viele Daten herum geschickt werden.
03:31
It has to go all over the world: through fibers,
55
186000
3000
Sie gehen um die ganze Welt: durch Glasfaserkabel,
03:34
through satellites, through all kinds of connections.
56
189000
2000
über Satelliten, über alle möglichen Verbindungen.
03:36
And it's pretty tricky for us to maintain the latencies
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191000
5000
Und es ist ziemlich knifflig für uns, die Wartezeiten so tief zu halten
03:41
as low as we try to. Hopefully your experience is good.
58
196000
4000
wie wir das versuchen zu tun. Hoffentlich habt ihr gute Erfahrungen gemacht.
03:45
But you can see also, once again -- so some places are much more wired
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200000
2000
Aber ihr könnt auch einmal mehr sehen -- dass einige Orte mehr vernetzt sind
03:47
than others, and you can see all the bandwidth across the U.S.,
60
202000
4000
als andere, und ihr könnt sehen, wie die ganze Bandbreite quer durch die USA
03:51
going up over to Asia, Europe in the other direction, and so forth.
61
206000
5000
rüber nach Asien, nach Europa in die andere Richtung und so weiter geht.
03:56
Now what I would like to do is just to show you
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211000
3000
Was ich jetzt gerne tun würde, ist euch zu zeigen
03:59
what one second of this activity would look like.
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214000
4000
wie eine Sekunde all dieser Aktivität aussehen würde.
04:03
And if we can switch to slides --
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218000
3000
Wenn wir jetzt bitte zu den Dias wechseln könnten --
04:09
all right, here we go.
65
224000
2000
Ok, da sind sie.
04:11
So this is slowed down.
66
226000
3000
Also dies ist stark verlangsamt.
04:17
This is what one second looks like.
67
232000
3000
So sieht also eine Sekunde aus.
04:20
And this is what we spend a lot of our time doing,
68
235000
2000
Und das hier ist, wofür wir viel Zeit aufwenden, nämlich
04:22
is just making sure that we can keep up
69
237000
2000
einfach sicherzustellen, dass wir
04:24
with this kind of traffic load.
70
239000
2000
diese Art von Datenverkehr aufrecht erhalten können.
04:30
Now, each one of those queries
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245000
2000
Nun hat jede dieser Anfragen
04:32
has an interesting life and tale of its own.
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247000
2000
ein interessantes Leben und eigene Geschichte.
04:34
I mean, it could be somebody's health,
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249000
2000
Ich meine, es könnte jemandes Gesundheit sein,
04:36
it could be somebody's career, something important to them.
74
251000
3000
jemandes Karriere, oder einfach etwas wichtiges für sie.
04:39
And it could potentially be something
75
254000
4000
Und möglicherweise könnte es etwas sein,
04:43
as important as tomato sauce,
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258000
5000
dass etwa so wichtig ist wie Tomatensauce,
04:48
or in this case, ketchup.
77
263000
3000
oder in diesem Fall Ketchup.
04:51
So this is a query that we had --
78
266000
2000
Also, das hier ist eine Anfrage die wir hatten --
04:54
I guess it's a popular band that was more popular in some parts of the world than others.
79
269000
3000
ich nehme an es handelte sich um eine beliebte Band, die an einigen Orten mehr beliebt war als an anderen.
04:57
You can see that it got started right here.
80
272000
3000
Sie können sehen, hier hat es angefangen.
05:00
In the U.S. and Spain, it was popular at the same time.
81
275000
3000
In den USA und in Spanien war sie zur gleichen Zeit beliebt.
05:03
But it didn't have quite the same pickup in the U.S.
82
278000
2000
Aber sie hatte in den USA nicht ganz dieselbe Nachfrage,
05:05
as it did in Spain.
83
280000
2000
wie in Spanien.
05:07
And then from Spain, it went to Italy,
84
282000
2000
Und von Spanien ging es dann nach Italien,
05:09
and then Germany got excited, and maybe right now the U.K. is enjoying it.
85
284000
4000
und dann freute sich Deutschland darüber und im Moment ist es vielleicht England.
05:13
And so I guess the U.S. finally,
86
288000
2000
Und so nehme ich an sind schlussendlich auch die USA
05:15
finally started to like it, too.
87
290000
3000
auf den Geschmack gekommen.
05:18
And I just wanted to play it for you.
88
293000
3000
Das wollte ich euch einfach zeigen.
05:26
Anyway, you can all enjoy it for yourselves --
89
301000
2000
Wie auch immer, jeder von Euch kann damit seinen eigenen Spass haben --
05:28
hopefully that search will work.
90
303000
3000
hoffentlich wird die Suche funktionieren.
05:31
As a part of --
91
306000
4000
Und als Teil --
05:35
you know, part of what we want to do to grow our company
92
310000
2000
wissen Sie, als Teil von dem was wir tun wollen um unsere Firma wachsen zu lassen,
05:37
is to have more searches.
93
312000
2000
möchten wir noch mehr Suchanfragen haben.
05:39
And what that means is we want to have
94
314000
2000
Was das heisst ist, wir möchten
05:41
more people who are healthy and educated.
95
316000
5000
mehr Leute, die gesund und gebildet sind.
05:46
More animals, if they start doing searches as well.
96
321000
4000
Mehr Tiere, wenn die auch anfangen würden Suchanfragen zu stellen.
05:50
But partly, we want to make the world a better place,
97
325000
5000
Aber eigentlich wollen wir einfach dazu beitragen, die Welt zu einem besseren Ort zu machen
05:55
and so one thing that we're embarking upon is the Google Foundation,
98
330000
5000
und deswegen ist eine Sache, der wir uns widmen, die Goolge Stiftung,
06:00
and we're in the process of setting that up.
99
335000
2000
und wir sind mitten drin diese aufzubauen.
06:02
We also have a program already called Google Grants
100
337000
3000
Wir haben auch ein Programm, dass Google Stipendien heisst,
06:05
that now serves over 150 different charities around the world,
101
340000
3000
welches über 150 verschiedenen Wohltätigkeitszwecken auf der ganzen Welt zugute kommt,
06:08
and these are some of the charities that are on there.
102
343000
2000
und diese hier sind einige der Wohltätigkeitsorganisationen die dort dabei sind.
06:10
And it's something I'm very excited to be a part of.
103
345000
5000
Das ist etwas, worüber ich mich sehr freue, daran Teil zu haben.
06:15
In fact, many of the organizations that are here --
104
350000
2000
In der Tat sind viele der hier vertretenen Organisationen --
06:17
the Acumen Fund, I think ApproTEC we have running, I'm not sure if that one's up yet --
105
352000
4000
der Acumen Fond, ich glaube Appro TEC haben wir am laufen, ich bin nicht sicher, ob dieser schon läuft --
06:23
and many of the people who have presented here are running through Google Grants.
106
358000
3000
und viele der Leute die hier präsentierten finanzieren sich durch von Google gespendete Gelder.
06:26
They run Google ads, and we just give them the ad credit
107
361000
3000
Sie schalten Google Werbung und wir geben ihnen die Werbeeinnahmen,
06:29
so they can let organizations know.
108
364000
4000
damit sie die Organisationen davon in Kenntnis setzen können.
06:33
One of the earlier results that we got --
109
368000
2000
Eines der früheren Ergebnisse die wir hatten war,
06:35
we have a Singaporean businessman who is now sponsoring a village
110
370000
3000
dass wir einen Geschäftsmann aus Singapur hatten, der jetzt damit einem Dorf
06:38
of 25 Vietnamese girls for their education,
111
373000
4000
von 25 vietnamesischen Mädchen deren Ausbildung finanziert,
06:42
and that was one of the earliest results. And as I said, now there have been
112
377000
3000
und das war eines unserer ersten Resultate. Und wie ich schon sagte, jetzt gibt es
06:45
many, many stories that have come in,
113
380000
2000
mehr und mehr Geschichten die bei uns eintreffen,
06:47
because we do have hundreds of charities in there,
114
382000
2000
weil wir hunderte von Wohltätigkeitsintitutionen hier drin haben,
06:49
and the Google Foundation will be an even broader endeavor.
115
384000
4000
und die Google Stiftung wird ein sogar noch grösseres Unterfangen.
06:54
Now does anybody know who this is?
116
389000
2000
Nun, weiss jemand von euch wer das ist?
07:00
A-ha!
117
395000
1000
A-ha!
07:01
Audience: Orkut.
118
396000
1000
Publikum: Orkut.
07:02
SB: Yes! Somebody got it.
119
397000
2000
SB: Ja! Jemand hat's gewusst!
07:04
This is Orkut. Is anybody here on Orkut?
120
399000
3000
Das ist Orkut. Ist jemand hier auf Orkut?
07:07
Do we have any?
121
402000
2000
Irgendjemand?
07:09
Okay, not very many people know about it.
122
404000
1000
Okay, nicht viele Leute wissen davon.
07:10
I'll explain it in a second.
123
405000
2000
Ich werde es gleich erklären.
07:12
This is one of our engineers.
124
407000
2000
Das hier ist einer unserer Ingenieure.
07:14
We find that they work better when they're submerged and covered with leaves.
125
409000
4000
Wir haben heraus gefunden, dass sie besser arbeiten, wenn sie verschüttet und mit Blättern abgedeckt sind.
07:19
That's how we churn those products out.
126
414000
3000
So stellen wir unsere Produkte her.
07:22
Orkut had a vision to create a social network.
127
417000
5000
Orkut hatte eine Vision davon, ein soziales Netzwerk zu erstellen.
07:27
I know all of you are thinking, "Yet another social network."
128
422000
2000
Ich weiss, alle denken jetzt wahrscheinlich, "Noch ein weiteres soziales Netzwerk."
07:29
But it was a dream of his, and we, basically,
129
424000
3000
Aber es war sein Traum und im Grunde genommen,
07:32
when people really want to do something, well, we generally let them.
130
427000
3000
wenn die Leute etwas wirklich tun wollen, nun ja, dann lassen wir sie.
07:35
So this is what he built.
131
430000
3000
Und das ist was er baute.
07:38
We just released it in a test phase last month,
132
433000
4000
Letzten Monat veröffentlichten wir es in der Testphase,
07:42
and it's been taking off.
133
437000
2000
und es hat eingeschlagen.
07:44
This is our VP of Engineering.
134
439000
2000
Dies ist unser Vizepräsident der Entwicklung.
07:46
You can see the red hair, and I don't know if you can see the nose ring there.
135
441000
5000
Sie können das rote Haar sehen, und ich weiss nicht ob Sie auch den Nasenring hier sehen können.
07:51
And these are all of his friends.
136
446000
3000
Und das sind alle seine Freunde.
07:54
So this is how -- we just deployed it --
137
449000
7000
Und so -- wir haben es eben erst rausgebracht --
08:01
we just decided that people would send each other invitations to get into the service,
138
456000
3000
haben wir beschlossen, dass die Leute Einladungen verschicken sollten um dabei sein zu können,
08:04
and so we just had the people in our company initially send them out.
139
459000
5000
daher haben die Mitarbeiter unserer Firma die ersten verschickt.
08:09
And now we've grown to over 100,000 members.
140
464000
4000
Und jetzt sind wir schon auf über 100'000 Mitglieder gewachsen.
08:13
And they spread, actually, very quickly, even outside the U.S.
141
468000
3000
Und sie verbreiten sich sehr schnell, sogar ausserhalb der USA
08:16
You can see, even though the U.S. is still the majority here --
142
471000
3000
Man sieht, auch wenn die USA immer noch die Mehrheit ausmacht hier --
08:19
though, by the way, search-wise, it's only about 30 percent of our traffic --
143
474000
4000
auch wenn sie übrigens, wenn man nach den Suchanfragen geht, nur 30 Prozent des Verkehrs ausmachen.
08:23
but it's already going to Japan, and the U.K., and Europe,
144
478000
3000
Aber es geht schon bis nach Japan, und England und Europa,
08:26
and all the rest of the countries.
145
481000
2000
und auch in all die restlichen Länder.
08:28
So it's a fun little project.
146
483000
2000
Es ist also ein lustiges kleines Projekt.
08:30
There are a variety of demographics. I won't bore you with these.
147
485000
3000
Es gibt verschiedene Arten von Bevölkerungswissenschaften. Ich werde sie damit nicht langweilen.
08:33
But it's just the kind of thing that we just try out for fun
148
488000
3000
Aber es ist eines dieser Dinge die wir einfach zum Spass tun
08:36
and see where it goes.
149
491000
2000
und mal schauen wo es uns hin führt.
08:38
And --
150
493000
2000
And --
08:40
well, I'll leave you in suspense.
151
495000
2000
wir machen es spannend für Sie.
08:42
Larry, you can explain this one.
152
497000
2000
Larry, könntest du dies hier erklären?
08:44
Larry Page: Thank you, Sergey.
153
499000
3000
Larry Page: Danke, Sergey.
08:47
So one of the things -- both Sergey and I
154
502000
2000
Eine Sache ist -- wir beide, Sergey und ich,
08:49
went to a Montessori school,
155
504000
2000
sind zur Montessori Schule gegangen,
08:51
and I think, for some reason,
156
506000
3000
und ich denke, aus irgendeinem Grund
08:54
this has been incorporated in Google.
157
509000
3000
wurde das in Google eingebunden.
08:57
And Sergey mentioned Orkut, which is something that,
158
512000
3000
Und Sergey hat Orkut angesprochen, was etwas ist,
09:00
you know, Orkut wanted to do in his time,
159
515000
3000
wissen Sie, dass Orkut in seiner Zeit machen wollte
09:04
and we call this -- at Google, we've embodied this as "the 20 percent time,"
160
519000
3000
und wir nennen es -- bei Google hat sich das als "die 20 Prozent Zeit" etabliert,
09:07
and the idea is, for 20 percent of your time,
161
522000
3000
und die Idee ist, dass Sie für 20 Prozent Ihrer Zeit,
09:10
if you're working at Google, you can do what you think is the best thing to do.
162
525000
3000
die Sie für Google arbeiten, das machen können, wovon Sie denken, es sei das beste.
09:13
And many, many things at Google have come out of that,
163
528000
3000
Und viele, viele Dinge bei Google sind aus diesem Konzept entstanden,
09:17
such as Orkut and also Google News.
164
532000
3000
wie z.B. Orkut und auch Google News.
09:20
And I think many other things in the world also have come out of this.
165
535000
4000
Und ich denke, viele andere Dinge auf der Welt sind auch so entstanden.
09:24
Mendel, who was supposed to be teaching high-school students,
166
539000
3000
Mendel, der eigentlich High-School Studenten hätte unterrichten sollen,
09:27
actually, you know, discovered the laws of genetics --
167
542000
3000
entdeckte das Gesetz der Vererbung,
09:30
as a hobby, basically.
168
545000
2000
einfach so, als ein Hobby sozusagen.
09:32
So many, many useful things come out of this.
169
547000
4000
Viele nützliche Dinge entstehen also aus so etwas.
09:36
And News, which I just mentioned,
170
551000
2000
Und "Google News", welche ich gerade erwähnte,
09:39
was started by a researcher.
171
554000
3000
wurde durch einen Forscher ins Leben gerufen.
09:42
And he just -- he -- after 9/11, he got really interested in the news.
172
557000
3000
Er war einfach -- er -- nach 9/11 war er einfach sehr an Nachrichten interessiert.
09:45
And he said, "Why don't I look at the news better?"
173
560000
5000
Und er sagte, "Warum schaue ich bei den Nachrichten nicht besser hin?"
09:50
And so he started clustering it by category,
174
565000
3000
Und so fing er an, sie nach Kategorien zusammen zu legen,
09:53
and then he started using it, and then his friends started using it.
175
568000
3000
und dann fing er an das so zu gebrauchen und dann fingen seine Freunde an, es zu gebrauchen.
09:56
And then, besides just looking cute on a baby's bottom,
176
571000
5000
Und dann, anstatt einfach nur rumzustehen und gut auszusehen,
10:01
we made it a Googlette,
177
576000
2000
haben wir eine Googlette gemacht,
10:03
which is basically a small project at Google.
178
578000
3000
welches bei Google im Wesentlichen ein kleines Projekt ist.
10:06
So it'd be like three people, or something like that,
179
581000
3000
Es sind dann also so um die drei Leute,
10:09
and they would try to make a product.
180
584000
2000
und die versuchen ein Produkt zu machen.
10:11
And we wouldn't really be sure if it's going to work or not.
181
586000
2000
Und wir sind uns jeweils nicht sicher, ob es funktionieren wird.
10:13
And in News' case, you know, they had a couple of people
182
588000
4000
Also im Fall der Google News, wissen Sie, hatten wir eine Handvoll Leute
10:17
working on it for a while, and then more and more people
183
592000
2000
die für eine Weile daran arbeiteten, und mehr und mehr Leute fingen an
10:19
started using it, and then we put it out on the Internet,
184
594000
2000
es zu nutzen, und dann haben wir es ins Internet gestellt,
10:21
and more and more people started using it.
185
596000
2000
und immer mehr Leute fingen an es zu nutzen.
10:23
And now it's a real, full-blown project with more people on it.
186
598000
3000
Und heute ist es ein richtig grosses Projekt mit einem Haufen Leuten die daran arbeiten.
10:26
And this is how we keep our innovation running.
187
601000
3000
Und so halten wir unsere Innovationsfähigkeit am laufen.
10:29
I think usually, as companies get bigger,
188
604000
3000
Ich denke, dass normalerweise wenn Firmen grösser werden,
10:32
they find it really hard to have small, innovative projects.
189
607000
3000
sie es sehr schwierig finden, trotzdem noch kleine, innovative Projekte anzugehen.
10:35
And we had this problem, too, for a while, and we said,
190
610000
3000
Auch wir hatten dieses Problem für eine Weile und wir sagten:
10:38
"Oh, we really need a new concept."
191
613000
2000
"Oh, wir brauchen unbedingt ein neues Konzept."
10:40
You know, the Googlettes -- that's a small project that we're not quite sure if it's going to work or not,
192
615000
4000
Wissen Sie, die Googlettes -- das ist ein kleines Projekt bei dem wir nicht wissen, ob es funktionieren wird oder nicht.
10:44
but we hope it will, and if we do enough of them,
193
619000
3000
Aber wir hoffen, dass es klappen wird und dass wenn wir genügend viele umsetzen,
10:47
some of them will really work and turn out, such as News.
194
622000
4000
einige sich zu wirklich guten Projekten entwickeln werden, so wie News.
10:51
But then we had a problem because then we had over 100 projects.
195
626000
4000
Aber dann hatten wir ein Problem, weil wir nun über 100 Projekte hatten.
10:55
And I don't know about all of you,
196
630000
2000
Und ich weiss nicht wie es Ihnen geht,
10:57
but I have trouble keeping 100 things in my head at once.
197
632000
3000
aber ich habe Mühe, 100 verschiedene Dinge auf einmal in meinem Kopf zu haben.
11:00
And we found that if we just wrote all of them down
198
635000
4000
Und wir fanden heraus, dass wenn wir sie alle aufschrieben,
11:04
and ordered them -- and these are kind of made up.
199
639000
3000
und sie etwas ordneten -- und die hier sind zum Teil einfach erfunden.
11:07
Don't really pay attention to them.
200
642000
2000
Beachten Sie sie also nicht zu sehr.
11:09
For example, the "Buy Iceland" was from a media article.
201
644000
3000
Zum Beispiel das "Buy Iceland" war von einem Medienartikel.
11:12
We would never do such a crazy thing, but --
202
647000
2000
Wir würden so etwas Verrücktes nie machen. Aber --
11:17
in any case, we found if we just basically wrote them all down and ordered them,
203
652000
4000
jedenfalls fanden wir heraus, dass wenn wir sie alle aufschrieben und ordneten,
11:21
that most people would actually agree what the ordering should be.
204
656000
4000
die meisten Leute darin übereinstimmten, in welcher Reihenfolge sie geordnet sein sollten.
11:25
And this was kind of a surprise to me, but
205
660000
2000
Und das war etwas überraschend für mich, aber
11:27
we found that as long as you keep the 100 things in your head,
206
662000
3000
wir fanden heraus, solange Sie die 100 Dinge im Kopf behalten,
11:30
which you did by writing them down,
207
665000
2000
was Sie tun indem Sie sie aufschreiben,
11:32
that you could do a pretty good job deciding what to do
208
667000
2000
es ziemlich einfach ist zu entscheiden, was Sie umsetzen
11:34
and where to put your resources.
209
669000
3000
und wo sie Ihre Mittel einsetzen wollen.
11:37
And so that's basically what we've done
210
672000
2000
Das ist es also, was wir mehr oder weniger getan haben,
11:39
since we instituted that a few years ago, and I think it has really allowed us to be innovative
211
674000
4000
seit wir das vor ein paar Jahren eingeführt haben, und ich denke diese Methode erlaubt es uns innovativ
11:43
and still stay reasonably well-organized.
212
678000
3000
und gleichzeitig einigermassen organisiert zu bleiben.
11:46
The other thing we discovered is that people like to work on things that are important,
213
681000
3000
Die zweite Sache, die wir entdeckten ist, dass die Leute gerne an Projekten arbeiten, die sie für wichtig halten,
11:49
and so naturally,
214
684000
2000
und so ist es nur natürlich,
11:51
people sort of migrate to the things that are high priorities.
215
686000
6000
dass sie sich mehr und mehr den Dingen mit hohen Prioritäten zuwenden.
11:57
I just wanted to highlight a couple of things
216
692000
2000
Ich will hier nur ein, zwei Dinge hervorheben,
11:59
that are new, or you might not know about.
217
694000
3000
die neu sind, oder von denen Sie noch nichts wissen.
12:02
And the top thing, actually, is the Deskbar.
218
697000
3000
Die wichtigste Sache ist die Deskbar.
12:05
So this is a new -- how many of you use the Google Toolbar?
219
700000
3000
Das ist also eine neue -- wie viele von Ihnen gebrauchen die Google Toolbar?
12:08
Raise your hands.
220
703000
2000
Heben Sie Ihre Hände.
12:10
How many of you use the Deskbar?
221
705000
3000
Wie viele von Ihnen gebrauchen Deskbar?
12:13
All right, see? You guys should try it out.
222
708000
2000
Sehen Sie? Sie sollten es ausprobieren.
12:15
But if you go to our site and search
223
710000
2000
Wenn Sie aber auf unsere Seite gehen und nach
12:17
for "Deskbar," you'll get this.
224
712000
2000
"Deskbar" suchen, bekommen Sie das.
12:19
And the idea is, instead of a toolbar, it's just present all the time
225
714000
2000
Die Idee dahinter ist, dass Sie anstatt eine Toolbar zu bekommen, etwas haben, dass die ganze Zeit
12:21
on your screen on the bottom,
226
716000
2000
am unteren Rand Ihres Bildschirmes präsent ist
12:23
and you can do searches really easily.
227
718000
3000
und mit dem Sie Ihre Suchanfragen ganz einfach handhaben können.
12:26
And it's sort of like a better version of the toolbar.
228
721000
2000
Es ist sozusagen eine bessere Version der Toolbar.
12:28
Thank you, Sergey.
229
723000
2000
Danke, Sergey.
12:34
This is another example of a project that somebody at Google
230
729000
2000
Hier ist ein weiteres Beispiel von einem Projekt, dass jemandem bei Google
12:36
was really passionate about, and they just, they got going,
231
731000
3000
sehr am Herzen lag und mit dem sie einfach mal -- angefangen haben,
12:39
and it's really, really a great product, and really taking off.
232
734000
3000
und dass sich zu einem wirklich, wirklich grossartigen Produkt entwickelt hat.
12:42
Google Answers is something we started, which is really cool,
233
737000
4000
Google Anworten ist etwas, dass wir angefangen haben, was wirklich cool ist,
12:46
which lets you -- for five to 100 dollars,
234
741000
3000
womit Sie für fünf bis 100 Dollar
12:49
you can type a question in,
235
744000
2000
eine Frage eingeben können,
12:51
and then there's a pool of researchers
236
746000
2000
welche dann an eine Gruppe von Forschern geht,
12:53
that go out and research it for you, and it's guaranteed and all that,
237
748000
4000
die dann rausgehen und nach der Antwort auf ihre Frage forschen und es ist garantiert mit allem drum und dran,
12:57
and you can get actually very good answers to things
238
752000
2000
und Sie bekommen eine wirklich sehr gute Antwort auf Dinge,
12:59
without spending all that time yourself.
239
754000
2000
ohne selber diese ganze Zeit zu investieren.
13:01
Froogle lets you search shopping information,
240
756000
3000
Bei Froogle können Sie nach Einkaufsinformationen suchen,
13:04
and Blogger lets you publish things.
241
759000
2000
und mit Blogger können Sie Dinge veröffentlichen.
13:06
But all of these -- well, these were all sort of innovative things that we did that --
242
761000
4000
Aber all diese -- nun ja, dies waren alles solche innovativen Dinge die wir machten --
13:10
you know, we try many, many different things
243
765000
3000
wissen Sie, wir probieren viele, viele verschiedene Dinge aus
13:13
in our company.
244
768000
1000
in unserer Firma.
13:14
We also like to innovate in our physical space,
245
769000
2000
Wir möchten auch in unserer physischen Umgebung erfinderisch sein,
13:16
and we noticed in meetings, you know, you have to wait a long time
246
771000
3000
und wir merkten in Meetings, dass man lange warten muss
13:19
for projectors to turn on and off,
247
774000
3000
bis die Projekter sich an und ausschalten
13:22
and they're noisy, so people shut them off.
248
777000
2000
und dass sie sehr laut sind, weswegen die Leute sie ausschalten.
13:24
And we didn't like that, so we actually,
249
779000
2000
Und wir haben das nicht gemocht, also haben wir
13:26
in maybe a couple of weeks, we built these little enclosures
250
781000
5000
in vielleicht zwei, drei Wochen, diese kleinen Gehäuse gebaut
13:31
that enclosed the projectors, and so we can leave them on all the time
251
786000
2000
die die Projektoren abdeckten, damit wir sie die ganze Zeit anlassen können
13:33
and they're completely silent.
252
788000
3000
ohne dass sie Lärm machen.
13:36
And as a result, we were able to build some software
253
791000
2000
Und als eine Folge davon war es uns möglich, eine Software zu entwickeln,
13:38
that also lets us manage a meeting,
254
793000
2000
die es uns ermöglicht, ein Meeting zu lenken.
13:40
so when you walk into a meeting room now,
255
795000
2000
Wenn man also jetzt in einen Sitzungsraum hinein kommt
13:42
it lists all the meetings that are happening,
256
797000
2000
listet diese Software alle Meetings auf, die gerade laufen,
13:44
you can very easily take notes, and they just get emailed automatically
257
799000
2000
und man kann sich ganz einfach Notitzen machen, welche dann automatisch
13:46
to all the people that were present in the meeting.
258
801000
3000
an alle Leute geschickt werden, die an dem Meeting teilhatten.
13:49
And as we become more of a global company,
259
804000
3000
Und wie wir mehr und mehr eine globale Firma werden,
13:52
we find these things really affect us --
260
807000
2000
merken wir, wie uns diese Dinge wirklich beeinflussen --
13:54
you know, can we work effectively with people who aren't in the room?
261
809000
3000
können wir mit Leuten, die nicht im selben Raum sind, erfolgreich zusammen arbeiten?
13:57
And things like that. And simple things like this can really make a big difference.
262
812000
3000
Und solche Sachen. Einfache Dinge wie diese können wirklich einen sehr grossen Unterschied machen.
14:01
We also have a lot of engineers in those meetings,
263
816000
5000
Wir haben auch immer viele Entwickler in diesen Meetings,
14:06
and they don't always do their laundry as much as they should.
264
821000
4000
welche ihre Wäsche nicht so oft machen wie sie das sollten.
14:13
And so we found it was pretty helpful
265
828000
2000
Also fanden wir es ziemlich hilfreich
14:15
to have laundry machines, for our younger employees especially, and ...
266
830000
4000
Waschmaschinen zu haben, vorallem für unsere jüngeren Entwickler und ...
14:22
we also allow dogs and things like that,
267
837000
3000
wir erlauben auch Hunde und solche Sachen,
14:25
and we've had, I think, a really fun culture at our company,
268
840000
3000
und wir haben, denke ich, eine wirklich lustige Unternehmenskultur in unserer Firma,
14:28
which helps people work and enjoy what they're doing.
269
843000
3000
welche die Leute dabei unterstützt, ihre Arbeit gerne zu machen.
14:31
This is actually our "cult picture."
270
846000
2000
Und das hier ist unser "Kult Bild."
14:33
I just wanted to show quickly.
271
848000
2000
Das wollte ich nur schnell zeigen.
14:38
We had this on our website for a while,
272
853000
2000
Wir hatten das für eine Weile auf unserer Webseite,
14:40
but we found that after we put it on our website,
273
855000
3000
aber wir merkten, dass wir, nachdem wir es auf unsere Webseite getan hatten,
14:43
we didn't get any job applications anymore.
274
858000
3000
keine Bewerbungen mehr bekamen.
14:48
But anyway, every year we've taken
275
863000
2000
So oder so, jedes Jahr haben wir
14:50
the whole company on a ski trip.
276
865000
2000
die ganze Firma zu einem Ski-Ausflug eingeladen.
14:52
A lot of work happens in companies from people knowing each other, and informally.
277
867000
4000
In Firmen wo sich die Leute kennen und es etwas ungezwungener ist, geschieht viel Arbeit.
14:56
And I think we've done a good job encouraging that.
278
871000
3000
Und ich denke, wer haben gute Arbeit geleistet dies zu unterstützen.
15:00
It makes it a really fun place to work.
279
875000
2000
Das macht es zu einem Ort, wo es Spass macht zu arbeiten.
15:02
Along with our logos, too, which I think really embody
280
877000
3000
Zusammen mit unseren Logos, von welchen ich denke, dass sie
15:05
our culture when we change things.
281
880000
3000
unsere Kultur wirklich veranschaulichen, wenn wir etwas verändern.
15:08
In the early days, we were actually advised
282
883000
1000
Als wir angefangen haben, hat man uns den Rat gegeben,
15:09
we should never change our logo because
283
884000
3000
unser Logo niemals zu ändern, weil
15:13
we should establish our brand, you know,
284
888000
2000
wir ja schliesslich unsere Marke etablieren sollten, wissen Sie,
15:15
because, you know, you'd never want to change your logo.
285
890000
2000
da wollen Sie Ihr Logo niemals ändern.
15:17
You want it to be consistent.
286
892000
2000
Sie wollen dass es konsistent bleibt.
15:19
And we said, "Well, that doesn't sound so much fun.
287
894000
2000
Und wir sagten, "Hm, das tönt aber nicht nach viel Spass.
15:21
Why don't we try changing it every day?"
288
896000
2000
Warum versuchen wir nicht, es jeden Tag zu ändern?"
15:26
One of the things that really excites me about what we're doing now
289
901000
3000
Etwas von dem ich im Moment sehr begeistert bin,
15:29
is we have this thing called AdSense,
290
904000
2000
ist dieses Ding welches wir AdSense nennen,
15:31
and this is a little bit foreshadowing --
291
906000
4000
und das hat ein bisschen was von Vorahnung --
15:35
this is from before Dean dropped out.
292
910000
3000
das ist noch von bevor Dean ausgefallen ist.
15:38
But the idea is, like, on a newspaper, for example,
293
913000
2000
Aber die Idee dahinter ist, wie in einer Zeitung zum Beispiel,
15:40
we show you relevant ads.
294
915000
2000
zeigen wir entsprechende Anzeigen.
15:42
And this is hard to read, but this says "Battle for New Hampshire:
295
917000
2000
Und das ist schwierig zu lesen, aber es heisst "Kämpfen Sie für New Hampshire:
15:44
Howard Dean for President" -- articles on Howard Dean.
296
919000
4000
Howard Dean als Präsident" -- Artikel über Howard Dean.
15:48
And these ads are generated automatically --
297
923000
2000
Und diese Anzeigen werden automatisch generiert --
15:51
like in this case, on the Washington Post --
298
926000
1000
wie in diesem Fall, für die Washington Post --
15:52
from the content on the site.
299
927000
2000
von dem Inhalt der Seite.
15:54
And so we use our over 150,000 advertisers
300
929000
4000
So machen wir Gebrauch von über 150'000 Werbenden
15:58
and millions of advertisements, so we pick the one
301
933000
2000
und Millionen von Anzeigen, und wir nehmen die,
16:00
that's most relevant to what you're actually looking at,
302
935000
2000
die am relevantesten ist zu dem was Sie sich gerade ansehen,
16:02
much as we do on search.
303
937000
2000
gerade so, wie wir das auch bei der Suche machen.
16:04
So the idea is we can make advertising useful,
304
939000
3000
Die Idee ist also, dass wir Werbung in etwas Nützliches verwandeln,
16:07
not just annoying, right?
305
942000
2000
anstatt in etwas das einfach nur nervt.
16:09
And the nice thing about this,
306
944000
2000
Und das Schöne daran ist,
16:11
we have a self-serve program,
307
946000
2000
dass wir ein sich selbst ausführendes Programm haben,
16:13
and many thousands of websites have signed up,
308
948000
3000
und viele tausend Webseiten die sich dafür registriert haben
16:16
and this let's them really make money. And I --
309
951000
2000
und die damit wirklich Geld verdienen. Und ich --
16:18
you know, there's a number of people I met --
310
953000
2000
wissen Sie, ich habe viele Leute getroffen --
16:20
I met this guy who runs a conservation site at a party,
311
955000
3000
und ich lernte diesen Typen auf einer Party kennen, der eine Naturschutzseite betrieb
16:23
and he said, "You know, I wasn't making any money.
312
958000
2000
und er sagte, "Weisst du, ich machte damit kein Geld.
16:25
I just put this thing on my site and I'm making 10,000 dollars a month.
313
960000
4000
Und dann hab ich einfach dieses Ding da auf meine Seite gemacht und schon machte ich 10,000 Dollar im Monat.
16:29
And, you know, thank you.
314
964000
2000
Und weisst du was, Danke!
16:31
I don't have to do my other job now."
315
966000
2000
Ich muss meinen anderen Job jetzt nicht mehr machen."
16:33
And I think this is really important for us, because it makes the Internet work better.
316
968000
3000
Ich denke, dass ist wirklich wichtig für uns, weil das Internet dadurch besser funktioniert.
16:36
It makes content get better, it makes searching work better,
317
971000
3000
Die Inhalte werden besser, die Suche funktioniert besser,
16:39
when people can really make their livelihood
318
974000
2000
wenn die Leute sich wirklich ihren Lebensunterhalt damit verdienen können,
16:41
from producing great content.
319
976000
3000
indem sie tolle Inhalte produzieren.
16:46
So this session is supposed to be about the future,
320
981000
3000
In dieser Tagung geht es um die Zukunft,
16:49
so I'd thought I'd talk at least briefly about it.
321
984000
3000
desahlb dachte ich, dass ich wenigstens kurz darüber spreche.
16:52
And the idea behind this is to do the perfect job doing search,
322
987000
3000
Und die Idee dahinter ist: um die perfekte Suchmaschine zu entwickeln
16:55
you really have to be smart.
323
990000
2000
muss man wirklich schlau sein.
16:57
Because you can type, you know, any kind of thing into Google,
324
992000
3000
Weil Sie bei Google etwas x-beliebiges in die Suchmaschine eingeben können
17:00
and you expect an answer back, right?
325
995000
3000
und dabei eine Antwort erwarten, richtig?
17:03
But finding things is tricky, and so you really want intelligence.
326
998000
4000
Aber die richtigen Dinge zu finden ist kompliziert und so braucht man wirkliche Intelligenz.
17:07
And in fact, the ultimate search engine would be smart.
327
1002000
3000
Und tatsächlich würde die ultimative Suchmachine intelligent sein.
17:10
It would be artificial intelligence.
328
1005000
2000
Sie würde künstliche Intelligenz sein.
17:12
And so that's something we work on,
329
1007000
2000
Und deshalb ist das etwas woran wir arbeiten,
17:14
and we even have some people who are excited enough
330
1009000
2000
und wir haben sogar schon Leute, die aufgeregt darüber
17:16
and crazy enough to work on it now,
331
1011000
2000
und verrückt genug sind, dass sie daran arbeiten,
17:18
and that's really their goal.
332
1013000
2000
das ist wirklich ihr Ziel.
17:20
So we always hope that Google will be smart,
333
1015000
2000
So hoffen wir immer, dass Google klug sein wird,
17:22
but we're always surprised when other people think that it is.
334
1017000
3000
aber wir sind immer wieder erstaunt, wenn andere Leute denken, dass es das ist.
17:25
And so I just wanted to give a funny example of this.
335
1020000
3000
Also will ich euch ein lustiges Beispiel dafür geben.
17:28
This is a blog from Iraq,
336
1023000
2000
Das hier ist ein Blog vom Irak
17:30
and it's not really what
337
1025000
2000
und ist nicht wirklich das,
17:32
I'm going to talk about, but I just wanted to show you an example.
338
1027000
2000
worüber ich reden werde, es ist nur um euch ein Beispiel zu zeigen.
17:34
Maybe, Sergey, you can highlight this.
339
1029000
2000
Könntest du das vielleicht markieren Sergey?
17:36
So we decided --
340
1031000
2000
Also haben wir beschlossen --
17:42
actually, the highlight's right there. Oh, thank you.
341
1037000
3000
eigentlich ist die Markierung dort drüben. Oh, danke.
17:47
So, "related searches," right there. You can't see it that well,
342
1042000
5000
Also "releated searches", hier. Sie können es nicht so gut sehen,
17:52
but we decided we should put in this feature
343
1047000
2000
aber wir haben beschlossen, dass wir diese Funktion
17:54
into our AdSense ads, called "related searches."
344
1049000
3000
in unsere AdSense Anzeigen reintun und sie heisst "related searches."
17:57
And so we'd say, you know, "Did you mean 'search for'" -- what is this,
345
1052000
3000
Und so werden wir sagen, "meinten Sie suchen nach" -- was ist das,
18:00
in this case, "Saddam Hussein," because this blog is about Iraq --
346
1055000
3000
in diesem Fall, "Saddam Hussein", weil es im Blog ja um den Irak geht --
18:03
and you know, in addition to the ads,
347
1058000
2000
und wissen Sie, wir dachten,
18:05
and we thought this would be a great idea.
348
1060000
3000
zusätzlich zu den Anzeigen, wäre das eine sehr gute Idee.
18:08
And so there is this blog
349
1063000
2000
Und da war also dieser Blog
18:10
of a young person who was kind of depressed, and he said,
350
1065000
5000
von einem jungen Mann, der irgenwie ein wenig depressiv war und er sagte,
18:15
"You know, I'm sleeping a lot."
351
1070000
2000
"Wissen Sie, ich schlafe sehr viel."
18:17
He was just kind of writing about his life.
352
1072000
2000
Er schrieb einfach irgendwie über sein Leben.
18:19
And our algorithms -- not a person, of course,
353
1074000
3000
Und unsere Aglorithmen -- natürlich nicht eine Person,
18:22
but our algorithms, our computers --
354
1077000
2000
aber unsere Aglorithmen, unsere Computer --
18:24
read his blog and decided that
355
1079000
2000
d
18:26
the related search was, "I am bored."
356
1081000
2000
dass die "related search" "mir ist langweilig" sei.
18:28
And he read this, and he thought a person had decided
357
1083000
3000
Und er las das und dachte eine Person hätte enschieden
18:31
that he was boring,
358
1086000
2000
dass er langweilig sei,
18:33
and it was very unfortunate,
359
1088000
3000
und das war sehr bedauerlich,
18:36
and he said, "You know, what are these, you know, bastards at Google doing?
360
1091000
4000
weil er sagte, "Was machen diese Mistkerle bei Google eigentlich?
18:40
Why don't they like my blog?"
361
1095000
2000
Warum gefällt ihnen mein blog nicht?"
18:42
And so then we read his blog, which was getting -- you know,
362
1097000
2000
Also lasen wir seinen Blog, der sich, naja,
18:45
sort of going from bad to worse,
363
1100000
3000
von schlecht zu sehr schlecht entwickelte
18:48
and we said the related search was, "Retards."
364
1103000
2000
und wir sagten dass die related search "geistig zurückgeblieben" sei.
18:53
And then, you know, he got even more mad,
365
1108000
2000
Und das machte ihn noch wütender,
18:55
and he wrote -- like, started swearing and so on.
366
1110000
2000
und er schrieb Sachen wie -- er fing an zu fluchen und so.
18:57
And then we produced "You suck."
367
1112000
3000
Und so sagte unsere Suche "Du bist beschissen."
19:00
And finally, it ended with "Kiss my ass."
368
1115000
3000
Und schlussendlich endete es mit "Leck mich am Arsch."
19:05
And so basically, he thought he was dealing with something smart,
369
1120000
2000
Im Grunde genommen dachte er, er hätte es mit jemandem intelligentem zu tun,
19:07
and of course, you know,
370
1122000
2000
aber natürlich
19:09
we just sort of wrote this program and we tried it out,
371
1124000
2000
schrieben wir einfach unser Programm und probierten es aus,
19:11
and it didn't quite work,
372
1126000
3000
und es funktionierte nicht ganz,
19:14
and we don't have this feature anymore.
373
1129000
2000
deshalb haben wie diese Funktion nicht mehr.
19:18
So with that, maybe I can switch back to the world.
374
1133000
3000
Damit komme ich zurück zum Alltag.
19:21
I wanted to end just by saying that
375
1136000
2000
Ich will abschliessend noch sagen,
19:23
there's a couple things that really make me excited
376
1138000
2000
dass es ein paar Dinge gibt, wegen denen es mich sehr freut,
19:25
to be involved with Google,
377
1140000
3000
dass ich bei Google involviert bin
19:28
and one of those is that we're able to make money
378
1143000
4000
und eines davon ist, dass es uns möglich ist, grösstenteils durch Anzeigen
19:32
largely through advertising, and one of the benefits that I didn't expect from that
379
1147000
3000
Geld zu machen, und eine dieser Zusatzleistungen, die ich davon nicht erwartet hatte ist,
19:35
was that we're able to serve everyone in the world
380
1150000
3000
dass wir jedermann auf der ganzen Welt bedienen können
19:38
without worrying about, you know, places that don't have as much money.
381
1153000
5000
ohne uns Sorgen zu machen, dass es Orte gibt, die vielleicht nicht ganz so viel Geld haben.
19:43
So we don't have to worry about our products being sold,
382
1158000
3000
Wir müssen uns also keine Sorgen darüber machen, dass unsere Produkte verkauft werden
19:46
for example, for less money in places that are poor,
383
1161000
3000
zum Beispiel für weniger Geld an Orten die arm sind
19:49
and then they get re-imported into the U.S. --
384
1164000
2000
und dann zurück importiert werden in die USA --
19:51
for example, with the drug industry.
385
1166000
2000
wie in der Pharmaindustrie zum Beispiel.
19:53
And I think we're really lucky to have that kind of business model
386
1168000
3000
Ich denke, dass wir uns wirklich glücklich schätzen können, so eine Art von Geschäftsmodell zu haben,
19:56
because everyone in the world has access to our search,
387
1171000
3000
weil jeder in der ganzen Welt Zugang zu unserer Suchmaschine hat,
19:59
and I think that's a tremendous, tremendous benefit.
388
1174000
3000
und ich denke, das ist ein riesengrosser Vorteil.
20:02
The other thing I wanted to mention just briefly
389
1177000
3000
Das andere was ich noch kurz erwähnen wollte ist,
20:05
is that we have a tremendous ability and responsibility
390
1180000
6000
dass wir eine enorme Fähigkeit und Verantwortung haben,
20:11
to provide people the right information,
391
1186000
3000
den Leuten die richtige Information zu geben,
20:14
and we view ourselves like a newspaper or a magazine --
392
1189000
2000
und wir sehen uns selbst wie eine Zeitung oder eine Zeitschrift --
20:16
that we should provide very objective information.
393
1191000
3000
welche objektive Informationen liefern sollte.
20:19
And so in our search results, we never accept payment for our search results.
394
1194000
3000
Deshalb akzeptieren wir für unsere Suchergebnisse keine Zahlungen.
20:22
We accept payment for advertising,
395
1197000
3000
Wir akzeptieren Zahlungen für die Anzeigen
20:25
and we mark it as such.
396
1200000
2000
und so verkaufen wir das auch.
20:27
And that's unlike many of our competitors.
397
1202000
2000
Das ist ein ziemlicher Unterschied gegenüber vielen unserer Konkurrenten.
20:29
And I think decisions we're able to make like that
398
1204000
3000
Und ich denke, dass wir solche Entscheidungen treffen können
20:32
have a tremendous impact on the world,
399
1207000
2000
hat eine grosse Auswirkung auf die Welt
20:34
and it makes me really proud to be involved with Google.
400
1209000
2000
und das macht mich sehr stolz bei Google dabei zu sein.
20:36
So thank you.
401
1211000
2000
Vielen Dank.
ABOUT THE SPEAKERS
Sergey Brin - Computer scientist, entrepreneur and philanthropistSergey Brin is half of the team that founded Google.
Why you should listen
Sergey Brin and Larry Page met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based around a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. Despite being a late entrant to the search game, it now rules the web.
Brin and Page's innovation-friendly office culture has spun out lucrative new products including AdSense/AdWords, Google News, Google Maps, Google Earth, and Gmail, as well as the Android mobile operating system. Now, led by Brin, Google is pursuing problems beyond the page, like the driverless car and the digital eyewear known as Google Glass .
Sergey Brin | Speaker | TED.com
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.
Why you should listen
Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.
Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.
Larry Page | Speaker | TED.com