Google RankBrain: Xóa bỏ những lầm tưởng và quan niệm sai lầm

Nó đã gần 3 năm rưỡi kể từ khi Google lần đầu tiên tuyên bố sử dụng RankBrain (ngày 26 tháng 10 năm 2015, nhưng nó đã bắt đầu được triển khai từ đầu năm 2015, bằng nhiều ngôn ngữ).

Vào thời điểm đó, có rất ít thông tin chi tiết đến từ G về những gì nó hoạt động hoặc cách thức hoạt động.

Kết quả là nhiều SEO đã đẩy mạnh để lấp đầy khoảng trống đó bằng những suy đoán và ý kiến ​​của riêng họ, và khi làm điều đó, đã gây ra đủ loại nhầm lẫn.

Đây là nỗ lực của tôi để sửa chữa và dọn dẹp một số mớ hỗn độn đó.

(Có TL: DR ở phía dưới nếu bạn muốn bỏ qua verbiage: D)

RankBrain làm gì?
Mặc dù có rất nhiều công khai, nhưng những gì chúng tôi có khá cụ thể:

Nếu mà RankBrain nhìn thấy một từ hoặc cụm từ mà nó không quen thuộc, máy có thể đoán xem từ hoặc cụm từ nào có nghĩa tương tự và lọc kết quả tương ứng, giúp xử lý tìm kiếm chưa từng thấy trước đây hiệu quả hơn truy vấn.”

– Greg Corrado, từ Bloomberg từ Google chuyển tìm kiếm trên web của mình sang máy AI}

Hoặc, nếu bạn muốn nó ngắn gọn hơn thế;

Bíp Hãy thử một lần cuối cùng: Rankbrain cho phép chúng tôi hiểu các truy vấn tốt hơn. Giáo chí

– Gary Illyes (@methode), trên Twitter

Google nhận được một tỷ lệ phần trăm truy vấn hợp lý mỗi ngày mà Google đã thấy trước đó: 15% ở lần kiểm tra cuối cùng.

Chúng có thể bao gồm lỗi chính tả và lỗi chính tả, bỏ sót / bỏ sót, cấu trúc cú pháp / cú pháp bất thường, (các) từ sai đang được sử dụng, phủ định (không phải x x), những điều chỉ xảy ra, v.v.

RB nhận được những tìm kiếm kỳ lạ, tuyệt vời và mới này và cố gắng xác định các tìm kiếm và kết quả hiện có có thể phù hợp với truy vấn của người tìm kiếm.
RankBrain hoạt động như thế nào?
Một lần nữa, chúng tôi aren chính xác đưa ra một chuyến tham quan có hướng dẫn của G về điều này, nhưng có một vài bit và miếng.

Danh ngôn RankBrain sử dụng trí thông minh nhân tạo để nhúng một lượng lớn ngôn ngữ viết vào các thực thể toán học – được gọi là vectơ – mà máy tính có thể hiểu được. Nếu RankBrain thấy một từ hoặc cụm từ mà nó không quen thuộc, máy có thể đoán xem từ hoặc cụm từ nào có nghĩa tương tự và lọc kết quả tương ứng, giúp xử lý các truy vấn tìm kiếm chưa từng thấy trước đây hiệu quả hơn . Giáo chí

– Greg Corrado, từ Bloomberg từ: Google chuyển tìm kiếm trên web của mình sang máy AI

Vì vậy, thay vì nhìn vào các từ và cố gắng phân tích chúng và hiểu ngữ nghĩa (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên truyền thống [NLP]), nó chuyển đổi chúng thành các số và vẽ chúng trên một biểu đồ (với nhiều chiều, không chỉ X và Y).

Các mặt hàng gần nhau sở hữu một số hình thức của mối quan hệ. Loại mối quan hệ sẽ được phản ánh bởi từng vị trí thuật ngữ và khoảng cách từ các nước láng giềng.

Nếu điều đó nghe có vẻ quen thuộc, thì đó là vì nó nghe rất giống với Word2Vector.

Vì vậy, khi G nhận được một truy vấn mà nó không nhận ra, nó có thể tìm thấy các phần liên quan đến ngữ nghĩa và xem kết quả.

Nhưng, nếu nó sai thì sao?

Chà, câu hỏi mà Gary Illyes, câu trả lời cho câu hỏi trên Reddit AMA gần đây của anh ấy có thể xuất hiện:

RankBrain là một thành phần xếp hạng học máy gợi cảm PR sử dụng dữ liệu tìm kiếm lịch sử để dự đoán những gì người dùng có thể nhấp vào cho một truy vấn chưa từng thấy trước đây. Đó là một phần kỹ thuật thực sự tuyệt vời đã cứu lấy vô số lần của chúng tôi bất cứ khi nào thuật toán truyền thống giống như, ví dụ: Hãy nhìn vào một tên miền khác trong chuỗi truy vấn! Hãy để Bỏ qua địa ngục khỏi nó!, nhưng nói chung, nó chỉ dựa vào dữ liệu cũ (đôi khi) về những gì đã xảy ra trên chính trang kết quả, chứ không phải trên trang đích. Thời gian dừng, TLB, những thứ đó thường được tạo thành tào lao. Tìm kiếm đơn giản hơn nhiều so với mọi người nghĩ.
Ví dụ về những gì RankBrain có thể đang làm
Làm thế nào về việc chúng ta đi qua một bản demo đơn giản về loại điều mà RB làm?

Truy vấn: Cách Nemee 2020

Google nhận được truy vấn đó và không có gì có vẻ phù hợp và ít có vẻ như có liên quan yếu.

Vì vậy, nó cần phải làm một số công việc.

Nó có thể xác định loại truy vấn bằng cách sử dụng cách thức của Wap.
Nó có thể xác định một yếu tố thời gian bằng cách 2020 2020.
Hoặc nó có thể xác định một số tiềm năng cho trò chơi nemee trực tiếp, bao gồm cả mem meme.
Truy vấn được vector hóa và hàng xóm gần nhất cho các vectơ đó được tìm thấy.

Bao gồm trong các kết quả là các vectơ đại diện cho:

“Làm thế nào để”
“Làm thế nào để tôi”
Làm thế nào để mọi người
“tạo ra một meme”
Phát âm meme
Mùi nói meme
Vì vậy, chúng tôi có hai loại truy vấn có thể xảy ra:

Một câu hỏi về cách nói
Một câu hỏi về cách làm

– Gary Illyes (@methode), trên Reddit

Tôi đã thêm phần đậm để thu hút ánh mắt của bạn vào phần quan trọng.

G có thể quay lại và xem những gì được nhấp cho các tìm kiếm khác nhau và kiểm tra hiệu suất của chúng. Điều này có thể giúp hệ thống tìm hiểu những đề xuất nào phù hợp và những đề xuất nào không thành công.

Nếu bạn muốn một cái gì đó có thêm một chút thịt, bạn có thể muốn một số bằng sáng chế?
Nếu vậy, tôi đã may mắn nhận được sự giúp đỡ từ Bill Slawski, người đã chỉ cho tôi hai bằng sáng chế thú vị:

Tính toán các biểu diễn số của các từ trong một không gian nhiều chiều và
Sử dụng các khái niệm làm bối cảnh để thay thế thuật ngữ truy vấn
Bằng sáng chế đầu tiên (tính toán số lượng) đã được Greg Corrado thực hiện, từ trích dẫn của Bloomberg đã tham khảo trước đây.

Nếu bạn không thích sự đau khổ khi đọc các bằng sáng chế, Bill có hai bit đẹp hơn giúp bạn hiểu hơn mà không cần thuốc giảm đau:

Trích dẫn đằng sau Phương pháp tiếp cận Vector Google Word Word và
Điều tra Google RankBrain và Thay thế thuật ngữ truy vấn

Nhưng chúng ta có một yếu tố thứ 3, phiên bản 2020 2020. Khi chúng ta xem xét các nhóm kết quả, hầu như không có bất kỳ truy vấn hoặc kết quả nào có sẵn bao gồm thời gian với phát âm, trong đó có một số lượng vừa phải về cách thức truy vấn và kết quả.

RB quyết định rằng các kết quả có khả năng phù hợp nhất với truy vấn này là những kết quả từ trên mạng về cách thực hiện các truy vấn trên mạng và do đó, kết quả bạn sẽ nhận được sẽ khớp;

Làm thế nào để làm một meme 2020.
RankBrain có sử dụng tín hiệu trải nghiệm người dùng không?
Không.

Và đó là những gì mà bài đăng này nói về – dọn sạch tất cả số tiền mà một số người đã và đang thúc đẩy về Dãy thời gian của Dwell và Thời gian nhấp qua Tỷ lệ và

RankBrain không sử dụng tín hiệu UX từ các trang của bạn.

Để xác nhận nhanh chóng;

Thời gian tạm trú, TLB, những thứ đó thường được tạo thành tào lao

Đó là câu trả lời của Gary từ AMA tôi đã trích dẫn ở trên.

Nhưng, bạn có thể sử dụng một chút ý nghĩa thông thường vào thời điểm này.

Hãy tự hỏi mình câu hỏi sau:

Tại sao một hệ thống được xây dựng để cố gắng gói gọn các mối quan hệ giữa các chuỗi văn bản sẽ xem xét ai đó đã dành bao lâu trên một trang hoặc họ rời đi nhanh như thế nào?

Khi bạn dừng lại và xem xét theo cách đó và xem xét ví dụ trên, bạn có thể thấy các tín hiệu UX dựa trên trang web không có liên quan đến RankBrain.

Số liệu duy nhất mà chúng tôi biết họ có thể sử dụng là các nhấp chuột dựa trên SERP để xác định loại kết quả nào xuất hiện có liên quan đến loại truy vấn đó.

Bạn có thể tối ưu hóa cho RankBrain không?
Vâng.

Google thậm chí đã nói với chúng tôi rằng chúng ta có thể

Đông chí
Tối ưu hóa cho RankBrain thực sự rất dễ dàng và đó là điều mà chúng tôi có thể đã nói trong mười lăm năm nay, và – khuyến nghị là – viết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cố gắng viết nội dung mà âm thanh của con người. Nếu bạn cố gắng viết như một cái máy thì RankBrain sẽ bị lẫn lộn và có lẽ chỉ đẩy bạn trở lại. Nhưng nếu bạn có một trang web nội dung, hãy cố gắng đọc một số bài viết của bạn hoặc bất cứ điều gì bạn đã viết, và hỏi mọi người xem nó có tự nhiên không. Nếu nó nghe có vẻ đàm thoại, nếu nó nghe giống như ngôn ngữ tự nhiên mà chúng ta sẽ sử dụng trong cuộc sống hàng ngày của bạn, thì chắc chắn, bạn đã được tối ưu hóa cho RankBrain. Nếu không, thì bạn không thể tối ưu hóa
Giáo chí

– Gary Illyes (@methode), nói chuyện với TheSEMPost

Tôi biết – nó hơi khập khiễng.
Nhưng, nếu bạn quay lại một chút, G thực sự đã đánh vần cách tối ưu hóa cho RankBrain!
Tiết kiệm Nếu RankBrain thấy một từ hoặc cụm từ đó là quen thuộc với phạm lỗi
Cơ bắp làm cho nó hiệu quả hơn trong việc xử lý các truy vấn tìm kiếm chưa từng thấy
Cấu trúc dự đoán những gì người dùng rất có thể nhấp vào cho một truy vấn chưa từng thấy trước đây
Tất cả những gì bạn phải làm là bay bổng khi đối mặt với các hoạt động SEO tiêu chuẩn và nhắm đến điều hoàn toàn ngược lại với những gì bạn thường làm – khối lượng tìm kiếm cao.

Thay vào đó, hãy xem tất cả các truy vấn và sau đó tạo các biến thể xuất hiện trong danh sách.

Tôi biết, mà thậm chí còn than thở!

(Nhưng, thành thật mà nói, bạn đã muốn biết: D)

Nhưng có nhiều hơn – đặc biệt đối với những người liên quan đến nội dung liên quan đến thời gian; sự kiện và sự kiện

Vì đây là những người mới, nên các truy vấn cũng sẽ như vậy (ít nhất là một phần). Để đạt được lợi thế ở đây, bạn có thể tự mình xem xét các tìm kiếm tương tự và xem các mẫu mà họ sở hữu. Khi bạn có một số mẫu và dữ liệu khối lượng tìm kiếm được liên kết, bạn có thể chọn và chọn những mẫu bạn cảm thấy có lợi nhất và có liên quan, sau đó dệt chúng vào nội dung của bạn.

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn một chút về RB và những thứ như Hiệp hội học tập (tìm hiểu sâu hơn về khía cạnh điện toán của mọi thứ), Dan Taylor có một bài viết trước có thể được quan tâm: Đây là cách mà RankBrain (và không) tác động SEO

RankBrain có ảnh hưởng đến thứ hạng không?
Không – đó là một vấn đề bao gồm.

Mặc dù Google đã tuyên bố rằng RB là một trong những yếu tố xếp hạng có ảnh hưởng nhất, nhưng nó không phải là một yếu tố SEO điển hình.

Không giống như Tiêu đề hoặc Văn bản Liên kết, nó không phải là một gradient hoặc biến – đó là Boolean.

Hoặc bạn được coi là có liên quan và được bao gồm trong SERPs cho một truy vấn – hoặc bạn aren.

Vì vậy, bạn có thể tối ưu hóa cho RankBrain – nhưng đó không phải là vấn đề ảnh hưởng xếp hạng, đó là vấn đề bao gồm chỉ số.

TL; DR
RB làm gì?
Nó cố gắng trả lời các truy vấn không xác định bằng cách xem dữ liệu tìm kiếm trước đó và mối quan hệ của các thuật ngữ được sử dụng trong các tìm kiếm đó.

Làm thế nào để RB làm điều đó?
Bằng cách chuyển đổi các từ thành số và vẽ chúng vào không gian vectơ.

Sau đó, nó có thể chia một truy vấn thành các phần và tìm kiếm các thuật ngữ tương tự trong không gian vectơ để cố gắng hiểu mối quan hệ và mục đích tiềm năng của tìm kiếm.

Thí dụ:

Truy vấn: Làm thế nào nemee 2020

Chuyển đổi truy vấn thành vectơ, tìm vectơ gần nhất, thử tính toán các kết quả có thể xảy ra.

Hai loại truy vấn riêng biệt được nổi lên; Tạo ra những thứ khác

Những năm 2020, cộng sự mạnh mẽ hơn với những người tạo ra mối quan hệ với nhau

RB sẽ trả lại SERPs cho những người làm thế nào để tạo một meme 2020.

RB có sử dụng UX không?
Không.

Nó xử lý các từ và vectơ.

Những thứ như Tỷ lệ thoát, Nhấp chuột dài, vv được sử dụng.

Bạn có thể tối ưu hóa cho RB?
Vâng.

Bằng cách viết tự nhiên và đảm bảo nội dung của bạn có chứa các biến thể.

Đối với một số loại nội dung (sự kiện / sự kiện / tin tức), bạn có thể kiểm tra các tìm kiếm tương tự và đi trước gói.

RankBrain có ảnh hưởng đến thứ hạng không?
Không phải theo nghĩa SEO truyền thống. Nó không phải là về vị trí của người khác, nó nói về việc bạn có hiển thị cho truy vấn đó hay không.

Chuyển đến thanh công cụ