GoogleのRankBrainアルゴリズムがSEOの方向性をどのように変えたか  

グーグルランクブレインアルゴリズムの出現

RankBrain Googleがコアランキングアルゴリズムで人工知能を運用したのはこれが初めてでした。 2015年XNUMX月に正式にリリースされましたが、XNUMX年半が経過しましたが、それでも私たちのほとんどはそれについてほとんど何も知りません。

実際に何をしますか？ ユーザーと SEOの世界?

AIがGoogleにどの程度実装されると期待できますか？

その周りのすべての神話を明らかにし、すべての人気のあるクエリへの答えを見つけましょう。

Google RANKBRAINとは何ですか？

これは、自然言語クエリを理解するプロセスの次の大きなステップにすぎません。 それは Googleのサブシステム 機械学習と人工知能を使用して、複雑なクエリの検索結果を生成します。 システムは、検索エンジンによってさらに処理される数学的パターンの形式で検索を変換します。 また、によって実装されたセマンティック検索を使用します ハチドリ  なじみのない単語を意味的に既知の単語に関連付けること。 このように、システムは将来それ自体で学習します。

 ブルームバーグの記事 , グレッグコラード （グーグルのシニアリサーチサイエンティスト）は、グーグル検索が現在、複雑なもののいくつかを壊すのを助けるために新しいAIシステムを使用していることを明らかにします。

ブルームバーグの記事によると、「数学的エンティティに埋め込まれた膨大な量の書記言語」は、検索エンジンが自然でユニークなクエリを理解できるようになることを意味します。 人間の言語を「ベクトル」と呼ばれる数学的エンティティに変換し、検索クエリを簡単に理解できるようにします。 マシンがなじみのないクエリを検出した場合、同様の意味を取得するために推測を行い、それに応じて結果をフィルタリングして、不可解なクエリをスマートに処理します。

例：

「会社の最高位の役職は何ですか」というクエリを考えてみましょう。

私は個人的に、このクエリを少し混乱させて奇妙だと考えています。 つまり、はっきりと理解するには、XNUMX回とXNUMX回読む必要があります（私はユーザーなので、何でも検索できます😛）。 だから私はそれを少し複雑なクエリと呼ぶことができます。

会社の役職の名前を探していたところです。 Googleは私に次の結果を示しています：

 

ブラボー！ GoogleはGENIUSです。 😀

より単純な言語（「会社での役職」）で検索すると、次の結果が見つかりました。

 

 

それでおしまい！

結果を比較します。

これが私があなたに見せようとしていたことです。 Googleは、単純なクエリと複雑なクエリの両方で同じ結果を示しています。 これは、アルゴリズムが単語ごとに移動するのではなく、コンテキストに関して言語を理解し、それを類似したより単純なクエリに関連付けて結果を表示することを示しています。 これは、AIプログラムがますます学習し、複雑なクエリの大きなプールを徐々に作成しているためにのみ可能です。

もうXNUMXつの例を見てみましょう。

「1994年のワールドシリーズで誰が優勝したか」というクエリを検索します。 それは非常に複雑で論理的な質問です。

あなたはこれを手に入れるでしょう。

 

正解は、メジャーリーグベースボール選手協会のストライキのため、1994年にはワールドシリーズがなかったということです。 ここでグーグルは人工知能を賢く使用しており、ストライキの手がかりを示しています。 それは答えにかなり自信があります。 「1994年のワールドシリーズを失った人」で別の方法で検索すると、同じ結果が表示されます。

Corradoによると、検索クエリの約15％は、毎日システムにまったく新しいものです。 昔、機械は自然言語を理解するのに苦労していました。 しかし今、RankBrainの助けを借りて、Google検索アルゴリズムは非常に良い仕事をしています。

 

RANKBRAINはどのように機能しますか？

あなたのほとんどは、ランクブレインがグーグルの巨大な検索アルゴリズムのどこに適合するのか疑問に思うかもしれません。 あなたはそれが悪い結果にペナルティを課すと思いますか？

私は、そうではないと思います！

 

 

 

前述のように、RankBrainは検索クエリと検索結果をフィルタリングします。 これらの結果は、通常どおりGoogleの検索アルゴリズムによってランク付けされ、最終的に検索エンジンの結果ページに表示されます。  デジタルマーケティングの専門家 。 ご覧のとおり、既存のアルゴリズムに取って代わるものではありません。 コアアルゴリズムにフィードするだけで、より良い結果が得られます。

Googleは毎日何百万ものクエリを処理しており、そのうち15％はまったく新しいものです。 これらは、フレーズ、概念、および質問である可能性があります。 したがって、これらのパターンを正しく評価するために、Googleは約200の異なる要素といくつかの更新を使用して、結果を改善します。

長年の研究を経て、彼らは短期間の試験の後に世界的に適用されたRankBrainを実装しました。 最初にテストされ、クエリに従って検索を割り当てるように求められた実際のユーザーと比較されました。 ユーザーは70％を正しく割り当て、RankBrainは80％を正しく割り当てました。 システムは自律的に学習できるため、Google検索の重要な部分になりつつあります。 コンテンツとリンクに加えて、RankBrainも 重要なランキング要素.

なぜランクブレインが導入されたのですか？

 以下の要因がその導入の背後にある理由でした：

• 複雑な検索の処理

Googleは、すべての検索の約15％に相当する、大きくて複雑な新しい検索を毎日処理しています。 履歴にそのような新しい検索を処理することがないため、Googleは、より正確な結果を得るために、それらを以前の検索に関連付ける方法を必要としています。

• あいまいさの管理

ユーザー検索には、さまざまなコンテキストに応じて意味が異なる可能性のあるいくつかのパズルキーワードが含まれます。 以前の検索を処理できる自己学習型AIがあると、Googleはキーワードの意味をより効果的に見つけることができます。

 

• 精度の向上

キーワードのコンテキストを理解すると、正確なキーワードをキーワードのバリエーションと一致させるよりも正確になります。 単数形と複数形、スペルミス、略語に適用できます。

 

ランクレインは何ではありませんか？

グーグルは何千もの異なる製品を持っている巨大な会社です。 それが何であるかを明確に理解するには、それが何でないかを理解することが重要です。

1. いいえ、違います 知識グラフ 。 知識グラフもAIプログラムですが、これは知識グラフの新しいバージョンではなく、直接接続されていません。
2. Panda、Penguin、Hummingbirdのようなアルゴリズムの更新ではありません。 Hummingbirdと連携して、複雑なクエリのより意味のある結果を生成しているだけです。
3. ランクブレインは検索エンジンでもロボットでもありません。 それは、それ自体で学習する一連の数式です。

 

結論

SEOのこの強力な力は日々大きくなっています。

検索エンジンは、そのパフォーマンスが予想よりも優れているため、機械学習が物事を引き継ぐことを証明しました。 そして私たちにとって、検索エンジンではなく人間のために働いている限り、私たちがしていることを慌てて変える必要はありません。

人間は今もこれからも SEOの重要な要素。 私たちが彼らのためにコンテンツを準備している限り、私たちのSEOの取り組みは成功し続けます。

Google RankBrain Algorithmのこの投稿が、概念を理解するために必要なすべての情報を提供してくれることを願っています。