Googleランクブレイン：人工知能革命がオンラインマーケターにとって何を意味するか

機械学習は検索の様相を変えています。 マーケターが知る必要のある最も少ないものがここにあります。

グーグル検索の元責任者であるアミット・シンハルが引退したとき、グーグルは誰を担当するかを正確に知っていた。 その人物は、Googleサークル内で人工知能チーフとして知られているジョンジャナンドレアです。

これは、Google内でのランダムな動きではありません。

過去数年間、人工知能（AI）は会社にとってより重要になっています。 Googleは2014年にAI会社DeepMindを購入し、このテクノロジーを使用してYouTubeの推奨事項の改善を開始しました。 彼らは、レイ・カーツワイルやピーター・ノーヴィグなど、AI分野で最も有名な名前のいくつかを採用しました。

ごく最近、彼らは検索を強化するコアアルゴリズムに人工知能を導入しました-あなたが知っている、それはすべてのお金を稼ぎます。

人工知能に対するGoogleの大きな賭け

これはフリンジ会社の実験ではありません。 YouTubeの推奨事項はGoogleにとって非効率的である可能性があり、四半期ごとの収益は問題なくダンディになります。 それは検索には当てはまりません。 検索がダウンすると、Googleもダウンします。 それでも、GoogleはAIが検索に導入するのに十分なほど機能していると信頼しています。AIは明らかにGoogleの将来の大部分を占めており、まだ始まったばかりです。

人工知能に対するGoogleの賭けは、会社だけでなく、オンラインマーケティングで働くすべての人に広範囲にわたる影響を及ぼします。 それは検索エンジン最適化の展望を変えており、それはランディングページの最適化のようなものにトリクルダウンの影響を及ぼします。

マーケターが学ぶべき検索アルゴリズムのAI部分には、 RankBrainという名前が付いています。

ランクブレインに会う–3番目に重要なGoogle検索要素

グーグルには何百ものランキング要素がありますが、2つの大きな要素はかなりよく知られています：

• コンテンツ
• リンク

グーグルは最近、それらはまだ大きな銃であると言ったが、3番目に重要な要素はRankBrainである。

本質的に蒸留されたRankBrainは、クエリの意味を処理し、重みを周囲の要素に移動して良好な結果を提供する機械学習ピースです。

これは、Googleのアルゴリズムの他のコンポーネントとは大きく異なります。

グーグルがパンダを展開したとき、同社はマーケターに焦点は良いコンテンツであり、薄いコンテンツはアルゴリズムによって罰せられるだろうと語った。 彼らがペンギンを展開したとき、彼らはマーケターに悪いリンクは罰せられるだろうと言いました。

グーグルがランクブレインを展開したとき、それはマーケターに…まあ、彼らはランクブレインが報酬とペナルティを与えるものを具体的に知らなかった、そしてグーグルのエンジニアでさえそれが何をしているのか具体的に言うことができないと言った。

それはマーケターがグーグルから聞くことに慣れているものではありません。

人工知能の種類

ランクブレインは、ディープラーニングとAIに基づいているため、大きく異なります。

人工知能については十分な混乱があり、宇宙の幅広いカテゴリーが何であるかを理解するのにお金がかかります。 結局のところ、スパムの受信を防ぐことができるAIと、独自のコードを改善して複数の目標を達成できるAIの間には非常に大きな隔たりがあります。

• 人工知能（AGI） –これは、複数のこと、またはクロスドメイン最適化を実行できるAIです。
• 人工知能（ANI） –これはRankBrainが属する場所です。 これは、1つのことを本当にうまく行うことができる人工知能です。 つまり、ほとんどの人間よりも車を運転することができます。 スパムを電子メールから遠ざけることができます。 チェスや囲碁で最高の人間を打ち負かすことができます。 そして、はい、それはほとんどのユーザーが役立つと思う検索結果を表示することができます。 しかし、それらすべてを一緒に行うことはできません。

多くのANIはパターン認識に基づいています。

10,000枚の写真があり、その半分が顔の写真だとします。 人間はどの5,000が顔であるかを機械に伝えることができますが、機械は次に、隣り合う球が目であり、目が顔の構成要素であることを理解することを学びます。 500枚の写真では、マシンはパターンを完全に見つけることができません。 何十億枚もの写真で、機械はかなり良くなるでしょう。

その基本的なパターンの探索を行い、スケールを追加します。これが、Googleの自動運転車、Facebookの顔認識、およびランクブレインを強化するものです。 つまり、人々がAIのディープラーニングについて話すとき、実際にディープラーニングが深くなるのではなく、アーキテクチャとサンプルサイズが深くなります。

検索のそのパターン認識の側面は、オンラインマーケターのゲームを変えます。

マーケター対グーグル

グーグルの検索アルゴリズムの歴史は、本質的にオンラインマーケターとの1つの大きな猫とマウスの追跡です。

• 初期の頃、グーグルはウェブサイトの所有者に、ページが何であるかを言うためにメタタグキーワードと呼ばれるものを入れるように頼んだ。 その後、マーケターはメタタグキーワードに非常に多くのキーワードをスパム送信したため、ページの内容の参照としてその価値が低下し、 Googleはそれをシグナルとして放棄しました。
• Googleは、コンテンツファームが実行可能なビジネスになり、コンテンツの品質が多くの検索に影響を与えるまで、特定のクエリに対する迅速な回答を支持しました。 Googleは、コンテンツ品質の問題に対処するためにPandaを展開しました。
• グーグルは、あなたがたくさんのリンクを手に入れるならば、あなたはより良くランク付けされるだろうと言った。 そのため、「ブラックハット」マーケターは、グーグルが「悪い」リンクにペナルティを課すペンギンで応答しなければならなくなるまで、リンクの支払いを開始し、リンクネットワークを作成し始めました。

Googleのアルゴリズムをゲーム化するのは時間の経過とともに難しくなりましたが、RankBrainの前に、Googleのエンジニアは、どのノブが微調整されているか、そしてどれほど難しいかを知っていました。

これは、アルゴリズム全体には当てはまりません。

エンジニアは（具体的には）何が起こっているのかわからない

マシンに邪悪なサンプルサイズと学習アルゴリズムを与えることの素晴らしい点は、特定の動作にインセンティブを与えると、マシンがそこに到達する可能性が高いということです。 そのため、RankBrainはGoogle検索で3番目に重要な要素です。検索の改善は劇的なものになる可能性があります。

マシンに邪悪なサンプルサイズと学習アルゴリズムを与えることについてそれほど素晴らしいことではないのは、Googleのエンジニアでさえ舞台裏で何が起こっているのかを具体的に知らないということです。

RankBrainは、書籍に関する非トランザクション検索のブラウザページのタイトル、リンク、H1、およびドメインの強度を優先していますか？

グーグルでさえ確実に言うことはできません。

ニュース、映画、テレビ番組以外の検索では、鮮度が大きな要因になりますか？

おそらく。

ランクブレイン用に最適化することはできません

これらすべてのことは、コンテンツを最適化でき、リンクを試みるためにページを公開することはできますが、RankBrainを最適化することはできません。

したがって、入力については気にする必要はなく、出力についてはもっと気にする必要があります。

それを開梱しましょう。

入力は、ほとんどの場合直接制御できるものです。

• ターゲットにしているフレーズを含むブラウザページのタイトル
• ランク付けするキーワードの同義語を含むH1およびH2
• ページへのアンカーテキストリンク

対照的に、出力はユーザーがページにどのように反応するかです。

• あなたの記事のタイトルが好きで、Googleからあなたのページにクリックスルーするユーザー
• あなたのページへの高いエンゲージメントと満足度、それで彼らはあなたのページにクリックスルーした後に戻るボタンを押さない

それらは過去に完全に調整されていませんでした、そしてそれらは現在ではありません。 検索中のAIがマーケターにやらなければならないことは、入力を少し少なく、出力を少し多く考えることです。

オンラインマーケターが知っておくべきこと

あなたが自分自身をSEO、CRO、またはUXの専門家だと考えるなら、これがあなたが対処しなければならないことです。

• ページごとに1つのキーワードまたはフレーズをターゲットにするのをやめます。 個々のエンジニアはフレーズとの完全一致を評価する可能性がありますが、マシンはユーザーの特定のフレーズではなく、ユーザーの意図を評価するように奨励されているため、トピックに焦点を当てる必要があります。
• 検索が異なると、AIによって駆動される重みも異なります。 つまり、ブラウザのページタイトルまたはリンクがすべての検索で最も重要な利益をもたらすことを上司に伝えることはできません。
• あなたのコアジョブがSEOであっても、UXとCROを学ぶ必要があります。 出力（ユーザー満足度）の向上は、従来、コンバージョンの専門家とユーザーエクスペリエンスアナリストの領域でした。 これらの人々は通常、ワイヤーフレームを設計し、サイトで機能を起動し、ユーザー受け入れテストを実行し、最終的にはコンバージョン率の最適化、キーワードとインテントのマッチング、タグの最適化、およびサイトをクロールできるようにするための非常に異なるタスクのための分割および多変量テストを実行します。 今後、SEOツールセットには、CROおよびUXの専門家に必要なスキルが含まれるようになります。

全体として、RankBrainは検索ユーザーのユーザーエクスペリエンスを向上させており、それは一般的に良いことです。 しかし、あなたがオンラインマーケティング担当者である場合、RankBrainはいくつかの新しい課題を提起します。そして、ユーザーエクスペリエンスの側面について十分に学んだ場合、いくつかのユニークな機会があります。