RankBrain: Руководство об алгоритме Google Rankbrain

RankBrain: Руководство об алгоритме Google Rankbrain

//

Содержание:

RankBrain – это алгоритм, используемый Google, который с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта предназначен в первую очередь для предоставления релевантных результатов поиска по ранее не отвеченным поисковым запросам. RankBrain оценивается Google как третий по важности фактор ранжирования. Впервые RankBrain был развернут в начале 2015 года.

Когда RankBrain видит слово или фразу, которая ему не знакома, алгоритм может предположить, какие слова или фразы могут иметь схожее значение, и соответствующим образом отфильтровать результат. Это повышает эффективность обработки невиданных ранее поисковых запросов. Они сортируются в векторы слов (Word2Vec), которые близки друг к другу с точки зрения лингвистического сходства. RankBrain пытается сопоставить этот запрос со словами (сущностями) или кластерами слов, которые имеют наилучшие шансы на совпадение. Таким образом, RankBrain пытается угадать намерение поискового запроса и сохраняет результаты, чтобы обеспечить лучшее удовлетворение пользователя.

Смысл и назначение алгоритма RankBrain

Поисковая система Google ежедневно отвечает на несколько миллиардов поисковых запросов по всему миру. Помимо стандартных вопросов о товарах или общей информации, около 15 процентов всех поисковых запросов каждый день являются новыми. Эти запросы представляют собой серьезную проблему для поисковой системы, поскольку на них невозможно ответить с помощью известных алгоритмов. По этой причине Google уже несколько лет экспериментирует с системой, которая должна использовать искусственный интеллект для решения ранее неизвестных поисковых запросов. Система RankBrain была развернута по всему миру в начале 2015 года.

Вы можете узнать больше о соответствующих алгоритмах и обновлениях Google в наших Руководствах:

Что может сделать RankBrain?

Google RankBrain значительно повышает производительность поиска Google. Система может решать такие задачи:

  • Обработка неоднозначных и сложных поисковых запросов, выходящих за рамки длиннохвостого поиска.
  • Обработка поисковых запросов, сделанных впервые.
  • Лучшее распознавание разговорного языка или новых словосочетаний.
  • Обработка диалогов.
  • Обработка голосового ввода.

Чтобы справиться с этими задачами, RankBrain основан на машинном обучении и искусственном интеллекте. Это первая подобная система, которую Google использует для ранжирования веб-сайтов.

Система сравнивает поисковый запрос с уже известными шаблонами и создает новые шаблоны и новые взаимосвязи между результатами и информацией, имеющейся в индексе. Таким образом, система обучается с каждым новым поисковым запросом и становится “более интеллектуальной”. Как именно работает RankBrain в деталях, Google не уточнил.

Классификация RankBrain для обновлений алгоритмов

Если такие обновления алгоритмов, как Google Panda, Google Penguin или Google Phantom, являются корректировками и обновлениями общего поискового алгоритма Google, то RankBrain не совсем подходит под эту категорию. Таким образом, RankBrain – это не просто обновление алгоритма Google, а независимая система. Кроме того, эта система не поддерживается и не обновляется людьми, а является самообучающейся, машинной и основанной на искусственном интеллекте.

Некоторые SEO-специалисты – например, Дэнни Салливан из SearchEngineLand – называют RankBrain частью поискового алгоритма Google Hummingbird. Салливан считает RankBrain, как и Penguin, Panda или Payday, компонентами основного алгоритма Google, которым для него является Hummingbird. В этом смысле RankBrain будет той частью всего поискового алгоритма Google, которая отвечает за ранее неизвестные и беспрецедентные поисковые запросы, в то время как мобильное обновление активно, например, для мобильных поисковых запросов или Panda берет на себя проблемы качества сайтов.

Машинное обучение и искусственный интеллект в SEO

Машинное обучение, в чистом виде называемое также “глубоким обучением”, – это автоматизированный процесс обучения, в котором система может обобщать полученные данные путем распознавания образов, сравнений и примеров и применять их к новым, неизвестным ситуациям.

Машинное обучение и искусственный интеллект в SEO

Google использует термины “машинное обучение” и “искусственный интеллект” как синонимы. Строго говоря, машинное обучение – это сложный статистический метод, который использует существующие данные для составления прогнозов или экстраполяции. Искусственный интеллект, с другой стороны, будет системой, которая думает и принимает решения полностью и комплексно самостоятельно и получает собственные знания об этом.

RankBrain – это разработка компании Google, которая знаменует собой начало искусственного интеллекта. Тем не менее, эта система представляет собой новую веху в дальнейшем развитии поисковой системы. Ведь теоретически, людям больше не нужно вмешиваться, чтобы RankBrain постепенно расширял свою компетенцию на основе новых данных.

Если вы возьмете на себя труд и сравните результаты поиска трехлетней давности с результатами сегодня, вы поймете, насколько хорошо Google стал отвечать на поисковые запросы.

RankBrain и Google поиск

Наряду со ссылками между сайтами в Интернете (обратными ссылками) и семантическими сигналами, такими как поведение пользователей, это третий по важности фактор ранжирования.

RankBrain является частью поиска Google, который, в свою очередь, основан на алгоритме под названием “Hummingbird”. Он учитывает до 200 различных факторов, так называемых сигналов, чтобы решить, какая информация подходит для удовлетворения поискового намерения пользователя и для отображения в результатах поиска. Эта информация может принимать любую форму, будь то веб-сайты, приложения, видео и документы.

До внедрения RankBrain результаты поиска рассчитывались с использованием статистических, искусственных критериев оценки. В случае неудовлетворительных результатов поиска эти значения проверялись и корректировались, иногда даже полностью удалялись. Эти критерии оценки можно рассматривать как фильтры, относящиеся к отдельным аспектам алгоритма Google. Некоторые из этих фильтров известны и имеют названия, заимствованные из мира животных. Например, “Panda”, который рассматривает содержание и релевантность веб-сайтов, “Penguin”, который анализирует качество обратных ссылок с веб-сайтов, или “Pidgeon”, влияющий на локальный поиск. Поскольку операторы сайтов пытаются манипулировать этими фильтрами с помощью специально подобранного контента или неправильных обратных ссылок, они должны часто обновляться. Однако обновляется только фильтр, а не весь алгоритм Google. Таким образом, можно добиться высококачественных результатов поиска, не затрагивая центральный алгоритм Google.

RankBrain против Knowledge Graph

Knowledge Graph Google был запущен в 2012 году. Это первый случай, когда группа поисковых систем показала, что она умеет работать с семантикой слов и реальных объектов. Google в двух словах описал эту способность словами “вещи, а не строки”. С тех пор Google умеет искать не только “строки”, то есть цепочки слов, но и “вещи”, которые распознают значение слов.

RankBrain против Knowledge Graph

Однако если Knowledge Graph – это огромная база данных, к которой Google обращается и содержимое которой поисковая система может отображать, то RankBrain – это значительный шаг вперед. Таким образом, система машинного обучения может отвечать на сложные поисковые запросы без необходимости наличия соответствующих ключевых слов.

Факты и применение RankBrain

Система RankBrain была впервые развернута в 2015 году. Однако Google признает, что компания не может точно объяснить, как в конечном итоге будет работать технология RankBrain. “Мы понятия не имеем”, – сказал Гэри Иллиес, аналитик по тенденциям веб-мастеров в Google на конференции SMX Advanced в 2016 году (Источник: https://searchengineland.com/ama-google-search-keynote-smxadvanced-252465).

О RankBrain известна следующая информация:

  • Является частью алгоритма Google.
  • Он динамически развивается и находится в постоянном процессе обучения
  • Он уже применяется ко всем поисковым запросам
  • RankBrain не обязательно влияет на результаты поиска
  • Его процесс обучения основан, среди прочего, на моделях поведения пользователей в сочетании с контекстной информацией
  • Он пытается понять не отдельные слова, а фразы и намерения пользователей.

RankBrain актуален для следующих типов поисковых запросов:

  • Голосовой поиск
  • Неизвестные поисковые запросы
  • Длиннохвостые поисковые запросы
  • Поисковые запросы с неоднозначными словами

Какие сайты выигрывают от RankBrain?

Использование RankBrain и переход от чисто статистических к семантическим факторам ранжирования в алгоритме Google приводит к следующим выводам:

  • Сайты с уникальным контентом, способным удовлетворить намерения пользователей (даже на уровне статей)
  • Сайты с четкой и понятной информационной архитектурой
  • Сайты, способные удовлетворить разговорный поиск
  • Сущности (поисковые запросы, связанные с личностями, местами и фактами) и их семантические связи
  • Структурированные данные (разметка структурированных данных)
  • Контент, ориентированный на пользователя
  • Разнообразный контент, связанный со всеми аспектами сущности.

Это могут быть изображения, видео, графика и т.д., которые заслуживают отдельного отображения в результатах поиска Google (Knowledge Graph, Universal Search, Featured Snippets).

RankBrain еще очень далек от того, чтобы стать независимой системой искусственного интеллекта, поскольку он пока не обучается самостоятельно, а “тренируется” инженерами Google. Тем не менее, внедрение машинного обучения должно сделать ее лучше для сложных поисковых запросов, чтобы иметь возможность отвечать на ранее неизвестные поисковые запросы без помощи человека.

Последние мысли о RankBrain

RankBrain от Google – это большой шаг для поисковых систем в направлении помощника, который может помочь нам в повседневной жизни. Языковые помощники, такие как Amazon Alexa, Microsoft Cortana или Google Home, уже показывают, в каком направлении может двигаться веб-поиск. С помощью RankBrain Google уже может отвечать на вопросы. Вероятно, SEO-специалистам по всему миру придется привыкать к тому, что поисковая система фактически способна вести беседы с пользователями с помощью искусственного интеллекта. В будущем контент на сайтах по-прежнему будет играть центральную роль.

RankBrain имеет значение для меня, как seo специалиста. Это первый шаг к снижению значимости ключевых слов, запросов, обратных ссылок, в то время как значимость семантической структуры и сущностей в поисковой экосистеме возрастает. Это также можно интерпретировать как единичные факторы ранжирования, такие как обратные ссылки, запросы или якорные тексты, которые могут быть использованы в Семантической структуре сущности, чтобы увидеть, является ли источник информации и услуг достаточно авторитетным, экспертным и заслуживающим доверия.

Также разные запросы, цитаты, упоминания могут повлиять на восприятие веб-сущности в глазах поисковика. RankBrain — загадочный поисковый алгоритм Google с закрытым исходным кодом. Но каждый SEO специалист должен знать и помнить, что каждую секунду, каждый фактор ранжирования и каждый алгоритм фактора ранжирования могут быть рассчитаны, упорядочены и переинтерпретированы RankBrain.

Предыдущая

Карьерный путь в SEO: как начать успешную карьеру SEO-специалиста?

Следующая

Google Panda Update: Руководство по обновлению

Последние от SEO