Google RankBrain 알고리즘이 SEO 과정을 어떻게 변화시켰는가  

구글 RankBrain 알고리즘의 출현

RankBrain 구글이 핵심 순위 알고리즘에 인공지능을 도입한 것은 이번이 처음이다. 2015년 XNUMX월에 공식적으로 출시되었지만 XNUMX년 반이 지났지만 여전히 우리 대부분은 이에 대해 거의 알지 못합니다.

실제로 무엇을 할 것인가? 사용자와 사용자에게 미치는 영향은 무엇입니까? SEO 세계?

Google에서 AI가 어느 정도 구현될 것으로 예상할 수 있나요?

주변의 모든 오해를 해소하고 모든 인기 검색어에 대한 답변을 찾아보세요..

Google RANKBRAIN이란 무엇인가요?

이는 자연어 쿼리를 이해하는 과정의 다음 큰 단계일 뿐입니다. 그것은 Google의 하위 시스템 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 복잡한 쿼리에 대한 검색 결과를 생성합니다. 시스템은 검색 엔진에서 추가로 처리되는 수학적 패턴의 형태로 검색을 변환합니다. 또한 다음으로 구현된 의미 검색을 사용합니다. 벌새  익숙하지 않은 단어를 알려진 단어와 의미적으로 연관시키는 것입니다. 이런 식으로 시스템은 앞으로는 스스로 학습하게 될 것입니다.

.  블룸버그 기사 , 그렉 코라도 (Google의 수석 연구원)은 Google 검색이 이제 새로운 AI 시스템을 사용하여 일부 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 주거나 모호한 검색 쿼리를 사용하여 더 나은 지능형 결과를 얻고 있다고 밝혔습니다.

Bloomberg 기사에 따르면 "수학 엔터티에 내장된 방대한 양의 문자 언어"는 검색 엔진이 이제 자연스럽고 고유한 쿼리를 이해할 수 있음을 의미합니다. 이는 인간의 언어를 "벡터"라는 수학적 개체로 변환하여 검색어를 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 기계가 익숙하지 않은 쿼리를 발견하면 유사한 의미를 얻기 위해 추측하고 그에 따라 결과를 필터링하여 수수께끼의 쿼리를 현명하게 처리합니다.

예 :

"회사에서 가장 높은 직위의 직위는 무엇입니까?"라는 질문을 고려해 보겠습니다.

저는 개인적으로 이 쿼리가 다소 혼란스럽고 이상하다고 생각합니다. 두 번, 세 번 읽어야 확실히 이해할 수 있다는 뜻입니다(저는 사용자이므로 무엇이든 검색할 수 있습니다😛 ). 그래서 조금 복잡한 쿼리라고 부를 수 있습니다.

나는 단지 회사의 직위 이름을 찾고 있었습니다. Google은 다음과 같은 결과를 보여줍니다.

 

브라보! 구글은 천재입니다. 😀

보다 간단한 언어(“회사 내 직위”)로 검색했을 때 다음과 같은 결과를 찾았습니다.

 

 

그게 다야!

결과를 비교해 보세요..

이것이 제가 여러분에게 보여드리려고 했던 것입니다. Google은 단순 쿼리와 복잡한 쿼리 모두에 대해 동일한 결과를 보여줍니다. 이는 알고리즘이 단어 대 단어로 이동하는 대신 문맥과 관련하여 언어를 이해하고 이를 유사하고 더 간단한 쿼리와 연결하여 결과를 표시한다는 것을 보여줍니다. 이는 점점 더 많이 학습하고 점차적으로 복잡한 쿼리의 큰 풀을 생성하는 AI 프로그램 때문에 가능합니다.

예를 하나 더 들어보겠습니다.

"1994년 월드 시리즈에서 우승한 사람"이라는 검색어를 검색하세요. 상당히 복잡하고 논리적인 질문입니다.

이걸 얻으실 겁니다..

 

정답은 1994년에는 메이저리그선수협회의 파업으로 월드시리즈가 없었다는 것이다. 여기서 구글은 인공지능을 현명하게 활용해 공격의 단서를 보여준다. 그 대답에는 꽤 자신감이 있다. "1994년 월드 시리즈에서 패한 사람"으로 다르게 검색해도 같은 결과가 나옵니다.

Corrado에 따르면 검색 쿼리 중 약 15%가 매일 시스템에 완전히 새로운 쿼리입니다. 예전에는 기계가 자연어를 이해하는 데 어려움을 겪었습니다. 하지만 이제 RankBrain의 도움으로 Google 검색 알고리즘이 매우 훌륭하게 작동하고 있습니다.

 

랭크브레인은 어떻게 작동하나요?

여러분 대부분은 Google의 거대한 검색 알고리즘에서 Rank Brain이 어디에 적합한지 궁금할 것입니다. 나쁜 결과에 불이익을 준다고 생각하시나요?

내 생각엔 그렇지 않을 것 같아!!

 

 

 

앞서 언급했듯이 RankBrain은 검색어와 검색 결과를 필터링합니다. 이러한 결과는 평소와 같이 Google의 검색 알고리즘에 의해 순위가 매겨지고, 다음과 같은 노력으로 인해 최종적으로 검색 엔진 결과 페이지에 표시됩니다.  디지털 마케팅 전문가 . 보시다시피 기존 알고리즘을 전혀 대체하지 않습니다. 단지 핵심 알고리즘에 더 나은 결과를 제공하는 것뿐입니다.

Google은 매일 수백만 건의 쿼리를 처리하며 그 중 15%는 완전히 새로운 쿼리입니다. 이는 문구, 개념 및 질문일 수 있습니다. 따라서 이러한 패턴을 올바르게 평가하기 위해 Google은 약 200가지의 다양한 요소와 다양한 업데이트를 사용하여 결과를 개선합니다.

수년간의 연구 끝에 짧은 시험 기간을 거쳐 전 세계적으로 적용된 RankBrain을 구현했습니다. 먼저 쿼리에 따라 검색을 할당하도록 요청받은 실제 사용자와 테스트하고 비교했습니다. 사용자는 70%를 올바르게 할당한 반면 RankBrain은 80%를 올바르게 할당했습니다. 시스템이 자율적으로 학습할 수 있게 되면서 구글 검색의 중요한 부분이 되고 있습니다. 콘텐츠 및 링크와 함께 RankBrain은 또한 중요한 순위 요소.

랭크브레인이 도입된 이유는 무엇입니까?

 도입 이유는 다음과 같습니다.

• 복잡한 검색 처리

Google은 매일 전체 검색의 약 15%에 해당하는 크고 복잡한 새로운 검색을 처리하고 있습니다. 기록에서 이러한 새로운 검색을 처리할 수 없기 때문에 Google에서는 보다 정확한 결과를 얻기 위해 이를 이전 검색과 연관시키는 방법이 필요합니다.

• 모호함 관리

사용자 검색에는 다양한 문맥에 따라 의미가 달라질 수 있는 여러 가지 퍼즐 키워드가 포함됩니다. 이전 검색을 처리할 수 있는 자가 학습 AI를 보유하면 Google이 키워드의 의미를 보다 효과적으로 찾는 데 도움이 됩니다.

 

• 정확도 증가

키워드의 문맥을 이해하면 정확한 키워드와 키워드의 변형을 일치시키는 것보다 정확도가 높아집니다. 단수 대 복수, 철자 오류, 약어 등에 적용됩니다.

 

랭크브레인이 아닌 것은 무엇인가요?

Google은 수천 가지의 다양한 제품을 보유한 거대한 회사입니다. 그것이 무엇인지 명확하게 이해하려면 그것이 아닌 것을 이해하는 것이 중요합니다.

1. 아니요, 아니요 지식 그래프 . 지식 그래프도 AI 프로그램이지만 지식 그래프의 새로운 버전은 아니며 직접 연결되어 있지도 않습니다.
2. Panda, Penguin 또는 Hummingbird와 같은 어떤 종류의 알고리즘 업데이트도 아닙니다. 복잡한 쿼리에서 보다 의미 있는 결과를 생성하기 위해 Hummingbird와 협력하는 것뿐입니다.
3. RankBrain은 검색 엔진도 로봇도 아닙니다. 그것은 스스로 학습하는 일련의 수학 방정식일 뿐입니다.

 

결론

SEO의 강력한 힘은 날이 갈수록 커지고 있습니다.

검색 엔진은 머신러닝이 예상보다 성능이 좋기 때문에 모든 것을 대신할 것임을 입증했습니다. 그리고 우리는 검색 엔진이 아닌 인간을 위해 일하는 한 당황하거나 우리가 하고 있는 일을 바꿀 필요가 없습니다.

인간은 현재도 앞으로도 그럴 것이다. SEO의 중요한 요소. 우리가 그들을 위한 콘텐츠를 준비하는 한 우리의 SEO 노력은 계속해서 성공할 것입니다.

Google RankBrain 알고리즘의 이 게시물이 개념을 이해하는 데 필요한 모든 정보를 제공하길 바랍니다.