Co wiemy o sztucznej inteligencji w wyszukiwarce Google
W październiku 2015 r. pojawiła się dość sensacyjna wiadomość o stosowaniu przez wyszukiwarkę Google mechanizmów opartych na „sztucznej inteligencji”. Nowy system wykorzystujący de facto tzw. uczenie maszynowe nazwano „RankBrain”.
Jak wyjaśniono, został on częścią głównego algorytmu wyszukiwania i odpowiada za właściwą interpretację zapytań wpisywanych przez użytkowników. RankBrain pomaga lepiej zrozumieć intencje, jakie stoją za danym wyszukiwaniem i dopasować do nich rezultaty wyświetlane w Google. Jest więc szczególnie przydatny w przypadku niejednoznacznych oraz nowych zapytań wpisywanych po raz pierwszy.
Przeprowadzone przez Stone Temple badanie [1] pokazuje, że po wprowadzeniu RankBrain poprawiły się wyniki Google dla niemal 55% analizowanych wyszukiwań, które wcześniej były źle rozumiane przez algorytm. Zauważono także, iż lepiej interpretowane są teraz zapytania zawierające takie zwroty (w języku angielskim) jak np.:
- kto jest
- co to jest
- gdzie jest
- bez
- nie
- przelicz
Wpływ działania RankBrain na rezultaty wyświetlane w Google, wraz z przykładami dla konkretnych fraz kluczowych prześledzić możemy na infografice przygotowanej przez Stone Temple:
Rys. 1. Infografika „Czym jest RankBrain i jak wpływa na wyniki wyszukiwania”
Źródło: https://www.stonetemple.com/rankbrain-a-study-to-measure-its-impact/
Co ważne z punktu widzenia SEO, wg inżyniera Google, Grega Corrado, nowy mechanizm został trzecim głównym elementem decydującym o końcowym kształcie wyników wyszukiwania.
In the few months it has been deployed, RankBrain has become the third-most important signal contributing to the result of a search query.
To powoduje, że pojawiają się pytania czy możliwa jest optymalizacja pod kątem RankBrain, dzięki której strona uzyskiwać będzie wyższe pozycje na listach rezultatów.
Mechanizm działania RankBrain
Aby na to odpowiedzieć przede wszystkim wyjaśnić trzeba, w jaki sposób działa „inteligentny” algorytm. Podstawową zasadą jest przetwarzanie języka pisanego na elementy matematyczne (wektory), które są dla algorytmu łatwiejsze do zrozumienia. Dzięki uczeniu maszynowemu RankBrain potrafi „domyślić się” jakie inne frazy lub słowa mają znaczenie podobne do wyszukiwanych, gdy te są dla niego niezrozumiałe.
Nowy system analizuje słowa w danym zapytaniu uwzględniając przy tym wiele różnych czynników takich jak m.in. historia wyszukiwań czy lokalizacja i dokonuje interpretacji. Następnie określa intencje danego wyszukiwania i dobiera odpowiednie sygnały rankingowe dla uzyskania najlepiej pasujących do niego wyników.
Kluczowy jest tutaj fakt, iż dla różnych zapytań RankBrain uwzględnia różne sygnały. Przykładowo dla wyszukiwania takiego jak „najlepsze seriale w netflix” do grupy najważniejszych czynników należeć będzie aktualność treści. Nawet najbardziej rozbudowane i szczegółowe zestawienie nie będzie w tym przypadku pomocne dla użytkownika, jeśli będzie pochodziło sprzed 3 lat. Natomiast dla innych zapytań najbardziej istotne mogą być takie sygnały jak np. autorytet domeny czy powiązanie tematyczne. W wielu przypadkach „tradycyjne” elementy wpływające na ranking strony takie jak struktura linków dochodzących czy dopasowanie słów kluczowych mogą zupełnie nie być brane pod uwagę lub tylko w niewielkim stopniu.
Optymalizacja
Ponieważ do zadań RankBrain należy m.in. określenie, jakie sygnały i w jakiej sile powinny być uwzględnione przez algorytm wyszukiwania, nie można prowadzić optymalizacji pod kątem samego mechanizmu jako takiego. Możliwe jest natomiast oczywiście podjęcie działań SEO skupionych na określonych czynnikach rankingowych. Dla wielu rodzajów zapytań najważniejsze z nich ustalić można z dużym prawdopodobieństwem, jednak nie ma „klasycznych” metod pozwalających zoptymalizować witrynę dla działania systemu RankBrain. Wymaga on innego podejścia niż pozostałe algorytmy wykorzystywane przez Google. W strategii SEO uwzględniającej wkomponowanie RankBrain w silnik wyszukiwarki, warto przyjrzeć się takim aspektom jak:
- Koncepcja jednej frazy kluczowej dla jednej podstrony – taki schemat optymalizacji wobec wprowadzenia RankBrain powinien zostać odrzucony. W ramach jednej podstrony należy skondensować treści skupione wokół wszystkich zapytań mających podobną intencję.
- Podjąć można działania pomagające algorytmom lepiej zrozumieć zawartość witryny np. poprzez wdrożenie danych strukturalnych czy uporządkowanie kodu HTML oraz struktury informacji w witrynie.
- Warto dopasowywać strategię i budować reputację witryny wokół tych sygnałów rankingowych, które są najistotniejsze dla zapytań, na których zależy nam najbardziej.
- Tworząc treści serwisu należy wziąć pod uwagę kontekst, w jakim wyszukiwać będzie ich nasza grupa docelowa użytkowników i wyraźnie go zaakcentować. Pomocne może być również zrozumienie i dostosowanie języka / stylu pisania do tego jaki preferują targetowani odbiorcy.
Co wiadomo o RankBrain – podsumowanie
- Jest jednym z trzech najważniejszych sygnałów rankingowych w Google.
- Wdrożony jest do głównego algorytmu wyszukiwania.
- Wykorzystuje uczenie maszynowe.
- Potrafi właściwie interpretować zapytania, które nie zostały nigdy wcześniej wpisane do wyszukiwarki.
- Dokonuje wyboru sygnałów rankingowych najbardziej adekwatnych dla danego wyszukiwania.
- Pozwala dostarczać bardziej trafne rezultaty dopasowane do intencji użytkownika, szczególnie dla fraz kluczowych, które wcześniej były źle interpretowane.
- Jego działanie może mieć różny wpływ na wyniki Google w zależności od języka wyszukiwania.
- Wykorzystanie „sztucznej inteligencji” do interpretacji zapytań skutkuje zasadniczą zmianą w podejściu do optymalizacji pod frazy kluczowe. Teraz konkretne słowa mogą wcale nie pojawiać się na stronie, a będzie ona wysoko rankować jeśli RankBrain uzna, że treść odpowiada intencji wyszukiwania.
Źródła:
[1] https://www.stonetemple.com/rankbrain-a-study-to-measure-its-impact/
https://moz.com/blog/optimizing-for-rankbrain-whiteboard-friday
https://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-its-lucrative-web-search-over-to-ai-machines
Partner 