Google RankBrain: ما تعنيه ثورة الذكاء الاصطناعي للمسوقين عبر الإنترنت

يعمل التعلم الآلي على تغيير وجه البحث. إليك أقل ما يحتاج المسوقون إلى معرفته.

عندما تقاعد الرئيس السابق لبحث Google ، أميت سنغال ، كانت Google تعرف بالضبط من الذي سيتولى المسؤولية. هذا الشخص هو جون جياناندريا ، المعروف داخل دوائر Google باسم رئيس الذكاء الاصطناعي.

هذه ليست حركة عشوائية داخل Google.

على مدى السنوات القليلة الماضية ، أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) أكثر أهمية للشركة. اشترت Google شركة DeepMind للذكاء الاصطناعي في عام 2014 ، وبدأت في تحسين توصيات YouTube باستخدام التكنولوجيا. لقد وظفوا بعضًا من أكثر الأسماء شهرة في مجال الذكاء الاصطناعي ، مثل Ray Kurzweil و Peter Norvig.

في الآونة الأخيرة ، أدخلوا الذكاء الاصطناعي في الخوارزمية الأساسية التي تشغل البحث - كما تعلمون ، هذا الشيء يحقق كل المال.

رهان جوجل الكبير على الذكاء الاصطناعي

هذه ليست تجربة شركة هامشية. قد تكون توصيات YouTube غير فعالة بالنسبة إلى Google ، وستكون الأرباح الفصلية جيدة ورائعة. هذا ليس صحيحًا في البحث. إذا انخفض البحث ، ينخفض ​​محرك بحث Google. ومع ذلك ، تثق Google في عمل الذكاء الاصطناعي بدرجة كافية لتقديمه للبحث - من الواضح أن الذكاء الاصطناعي جزء كبير من مستقبل Google ، وقد بدأوا للتو.

رهان جوجل على الذكاء الاصطناعي له آثار واسعة النطاق ليس فقط للشركة ، ولكن لأي شخص يعمل في مجال التسويق عبر الإنترنت. إنه يغير مشهد تحسين محرك البحث ، والذي له تأثير سلبي على أشياء مثل تحسين الصفحة المقصودة.

جزء الذكاء الاصطناعي من خوارزمية البحث ، الذي يجب أن يتعلمه المسوقون ، له اسم - RankBrain .

تعرف على RankBrain - ثالث أهم عامل بحث في Google

في حين أن Google لديها المئات من عوامل الترتيب ، إلا أن العاملان الكبيران معروفان جيدًا:

• محتوى
• الروابط

قالت Google مؤخرًا إن هذه هي الأسلحة الكبيرة ، لكن العامل الثالث الأكثر أهمية هو RankBrain .

تعتبر RankBrain جزءًا من جوهرها ، وهي جزء من التعلم الآلي تعالج الاستعلامات لمعرفة معناها ، وتنقل الأوزان إلى العوامل المحيطة لتقديم نتائج جيدة .

هذا مختلف تمامًا عن المكونات الأخرى لخوارزمية Google.

عندما طرحت Google تطبيق Panda ، أخبرت الشركة المسوقين أن التركيز هو محتوى جيد ، وأن الخوارزمية ستعاقب المحتوى الرقيق . عندما طرحوا Penguin ، أخبروا المسوقين أنه سيتم معاقبة الروابط السيئة .

عندما طرحت Google RankBrain ، أخبرت المسوقين أن ... حسنًا ، أنهم لا يعرفون على وجه التحديد ما الذي يكافئه RankBrain ويعاقبه ، وأنه حتى مهندسو Google لا يستطيعون تحديد ما يفعله ، على وجه التحديد.

هذا ليس شيئًا اعتاد المسوقون على سماعه من Google.

أنواع الذكاء الاصطناعي

يختلف RankBrain كثيرًا لأنه يعتمد على التعلم العميق والذكاء الاصطناعي .

هناك ارتباك كافٍ حول الذكاء الاصطناعي لدرجة أنه من المفيد فهم الفئات العريضة في الفضاء. بعد كل شيء ، هناك فجوة كبيرة جدًا بين الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يمنعك من تلقي البريد العشوائي ، والذكاء الاصطناعي الذي يمكنه تحسين الكود الخاص به وتحقيق أهداف متعددة.

• الذكاء الاصطناعي العام (AGI) - هو ذكاء اصطناعي قادر على القيام بأشياء متعددة ، أو التحسين عبر المجالات.
• الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) - هذا هو المكان الذي ينتمي إليه RankBrain. إنه ذكاء اصطناعي يمكنه فعل شيء واحد بشكل جيد حقًا. أي أنه يمكن أن يقود سيارة أفضل من معظم البشر. يمكن أن يمنع البريد العشوائي من البريد الإلكتروني. يمكنه التغلب على أفضل البشر في لعبة Chess or Go. ونعم ، يمكن أن تظهر نتائج البحث التي سيجدها معظم المستخدمين مفيدة. لكنها لا تستطيع فعل كل هذه الأشياء معًا.

يعتمد الكثير من واجهة التوصيل الشبكي للصوت على التعرف على الأنماط .

لنفترض أن لديك 10000 صورة ، ونصفها عبارة عن صور لوجوه. يمكن للبشر أن يخبروا الآلات عن 5000 وجه ، لكن الآلات تتعلم بعد ذلك أن تكتشف أن المجالات المجاورة لبعضها البعض يمكن أن تكون عيونًا ، والعينان هي مكونات الوجوه. في 500 صورة ، ستفشل الآلات تمامًا في العثور على الأنماط. في مليارات الصور ، ستصبح الآلات جيدة جدًا.

خذ هذا البحث الأساسي عن الأنماط ، وأضف مقياسًا ، وهذا هو ما يمد سيارات Google ذاتية القيادة ، والتعرف على الوجه من Facebook ، و RankBrain. لذلك عندما يتحدث الناس عن التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي ، فإن التعلم ليس عميقاً في الواقع ، إن البنية وحجم العينة هو العمق.

يغير جانب التعرف على الأنماط في البحث اللعبة للمسوقين عبر الإنترنت.

المسوقين مقابل جوجل

يعد تاريخ خوارزمية بحث Google في الأساس مطاردة كبيرة للقطط والفأر مع المسوقين عبر الإنترنت.

• في الأيام الأولى ، طلبت Google من مالكي مواقع الويب وضع ما يسمى بالكلمات الرئيسية للعلامة الوصفية لتوضيح موضوع الصفحة. قام المسوقون بعد ذلك بإرسال كلمات رئيسية غير مرغوب فيها للعلامة الوصفية باستخدام العديد من الكلمات الرئيسية بحيث تقلصت قيمتها كمرجع لما تدور حوله الصفحة ، وتخلت Google عن ذلك كإشارة .
• فضلت Google الإجابات السريعة على استفسارات معينة ، إلى الحد الذي أصبحت فيه مزارع المحتوى أعمالًا قابلة للاستمرار ، وقلت جودة المحتوى للعديد من عمليات البحث. طرحت Google تطبيق Panda للتعامل مع مشكلة جودة المحتوى .
• قالت جوجل إنه إذا حصلت على عدد كبير من الروابط ، فسوف تحصل على ترتيب أفضل. لذلك بدأ مسوقو "القات السوداء" بالدفع مقابل الروابط وأنشأوا شبكات الارتباط ، إلى أن اضطرت Google للرد باستخدام Penguin ، الذي يعاقب الروابط "السيئة" .

أصبح من الصعب التلاعب بخوارزمية Google بمرور الوقت ، ولكن قبل RankBrain ، كان مهندسو Google يعرفون أي المقابض يتم تعديلها ومدى صعوبة ذلك.

لم يعد هذا صحيحًا بالنسبة للخوارزمية بأكملها.

لا يعرف المهندسون (على وجه التحديد) ما يجري

الشيء الرائع في إعطاء آلة حجم عينة شرير وخوارزمية تعلم هو أنه إذا قمت بتحفيز سلوك معين ، فمن المحتمل أن تصل الآلة إلى هناك. هذا هو السبب في أن RankBrain هو ثالث أهم عامل في بحث Google - يمكن أن تكون تحسينات البحث هائلة.

الشيء الذي ليس رائعًا في إعطاء آلة حجم عينة شرير وخوارزمية تعليمية هو أنه حتى مهندسي Google لا يعرفون على وجه التحديد ما يحدث وراء الكواليس.

هل يعطي RankBrain الأولوية لعناوين صفحات المستعرض ، والروابط ، و H1s ، وقوة المجال لعمليات البحث غير المتعلقة بالمعاملات حول الكتب؟

حتى Google لا يمكنها الجزم بذلك.

هل الحداثة عامل كبير لعمليات البحث بخلاف تلك المتعلقة بالأخبار والأفلام والبرامج التلفزيونية؟

ربما.

لا يمكنك تحسين RankBrain

ما يعنيه كل هذا هو أنه يمكنك تحسين المحتوى الخاص بك ، ويمكنك نشر صفحتك لمحاولة الوصول إلى الروابط ، لكن لا يمكنك تحسين RankBrain.

لذلك عليك أن تهتم بدرجة أقل بالمدخلات ، وأكثر من الاهتمام بالمخرجات.

دعونا نفك ذلك.

الإدخال هو شيء يمكنك دائمًا التحكم فيه بشكل مباشر تقريبًا :

• عناوين صفحات المتصفح التي تحتوي على العبارة التي تستهدفها
• H1s و H2s التي تحتوي على مرادف للكلمة الرئيسية التي تريد ترتيبها
• روابط النص إلى الصفحة

على النقيض من ذلك ، فإن الناتج هو كيف يتفاعل المستخدم مع صفحتك :

• المستخدمون الذين يحبون عنوان مقالتك وينقرون للوصول إلى صفحتك من Google
• تفاعل كبير ورضا عن صفحتك ، حتى لا تضغط على زر الرجوع بعد النقر للوصول إلى صفحتك

لم تتم محاذاة هذه الأشياء تمامًا في الماضي ، وهي ليست كذلك الآن. ما يجبر الذكاء الاصطناعي في البحث المسوقين على القيام به هو اعتبار المدخلات أقل قليلاً ، والمخرجات أكثر قليلاً .

ما يحتاج المسوقون عبر الإنترنت إلى معرفته

إذا كنت تعتبر نفسك أحد كبار المسئولين الاقتصاديين أو CRO أو UX محترفًا ، فإليك ما عليك مواجهته.

• توقف عن استهداف كلمة رئيسية واحدة أو عبارة واحدة في كل صفحة. عليك التركيز على الموضوعات لأنه في حين أن المهندسين الفرديين قد يقدرون المطابقات التامة للعبارات ، يتم تحفيز الآلات على تقييم نية المستخدم ، وليس الصياغة المحددة للمستخدم.
• ستعني عمليات البحث المختلفة أوزانًا مختلفة يقودها الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أنه لا يمكنك إخبار رئيسك بأن عناوين صفحات المتصفح أو الروابط ستحقق أهم المكاسب لجميع عمليات البحث.
• تحتاج إلى تعلم UX و CRO حتى لو كانت وظيفتك الأساسية هي تحسين محركات البحث. لطالما كان تحسين المخرجات (إرضاء المستخدم) من اختصاص محترفي التحويل ومحللي تجربة المستخدم. عادةً ما يقوم هؤلاء الأشخاص بتصميم إطارات سلكية ، وإطلاق ميزات على الموقع ، وإجراء اختبارات قبول المستخدم ، وفي النهاية اختبارات تقسيم ومتعددة المتغيرات لتحسين معدل التحويل ، ومهام مختلفة تمامًا عن مطابقة الكلمات الرئيسية والنية ، وتحسين العلامات ، وضمان الزحف إلى الموقع. من الآن فصاعدًا ، ستشمل مجموعة أدوات تحسين محركات البحث (SEO) المهارات المطلوبة من CROs ومحترفي تجربة المستخدم.

بشكل عام ، تعمل RankBrain على تحسين تجربة المستخدم لمستخدمي البحث ، وهذا أمر جيد بشكل عام. ولكن إذا كنت مسوقًا عبر الإنترنت ، فإن RankBrain تطرح بعض التحديات الجديدة - وإذا تعلمت ما يكفي عن جانب تجربة المستخدم للأشياء ، فهناك بعض الفرص الفريدة.