マーケターがディープラーニングとGoogleについて知っておくべきこと

公開: 2015-03-11

ディープラーニング。

2013年のPubConKeyNoteで、Matt Cuttsは、特にエンティティと音声検索の使用に関して、Googleが検索を改善するために使用している重要なものの1つとしてこれを取り上げました。 FacebookAIディレクターのYannLeCunは、FacebookやGoogleなどの企業がますますそれに依存するようになることを示しています。Facebookはアイテムを並べ替えて人に見せ、Googleは自動運転車です。そして、やや長い「AIの冬」の後、Google、Facebook、Microsoft、IBMなどの企業は、人工知能とディープラーニングの専門家を急いでいます。

マーケターにとって、誇大広告とは何か、そして何が現実であるかを学ぶのにこれほど重要な時期はありませんでした。ディープラーニングは確かにゲームチェンジャーですが、おそらくあなたが期待する方法ではありません。

脳のようではなく、本当に

それはすべて非常に「Google-is-SkyNet」に聞こえますね。そのような神秘主義を吹き込んでいるのは、ディープラーニングとAIがメディアによってどのように描写されているかということです。しかし、マーケターが直面している問題は、ターミネーター2の筋書きではなく、検索に関する専門知識が時代遅れになっていることです。

理由を理解するには、ディープラーニングが実際に何であるかをわかりやすく説明するのに役立ちます。

AIでディープラーニングの手法を説明するために時々使用する速記は、「脳のように機能する」というものです。これは非常に魅力的なフレーズです。複雑さの一部が取り除かれ、人々は脳と同じように学習するマシンに頭を包むことができるからです。

しかし、ヤンが最近のインタビューで指摘しているように、この種の誇大宣伝は危険です。はい、生物学に触発された機械学習の技術がいくつかありますが、そうでない技術はもっとたくさんあります。むしろ、ディープラーニングとは、車に緑、赤、黄色のライトを認識するように教える、または写真に顔があるときにGoogleに認識させるなど、機械のパターン認識を教えることです。

学ぶ機械

ディープラーニングの奥深くにあるのは、学習ではなくアーキテクチャです。それは規模についてです。

Googleが「文字列ではなく物」プロジェクトにディープラーニングを使用する場合、それを深くするのは、会話型検索を改善できるという事実ではなく、「オバマ」や「大統領」などの何百万もの「エンティティ」が存在するという事実です。」は、それらの関係についてのたくさんのパターンとともに、慣れてきています。

検索エンジンの簡単な歴史

これが検索エンジンやオンラインマーケターとどのように関連しているかは、検索マーケターがどのように役立ってきたかの歴史を調べるまではすぐにはわかりません。

Altavista、Google、および当時の他の検索エンジンが初期段階にある検索エンジンが、ページが何であるかを判断するのに役立つキーワードメタタグと呼ばれるものを使用したとき。「悪い」または「ブラックハット」のSEOが行ったことは、これを悪用することでした。Googleが基本的に諦め、フィールドがシグナルとしては役に立たないと言うまで、メタタグのキーワードをスパムしました。

このパターンは今後も検索を継続します。Googleと企業は、システムのゲーマーがリンクに依存するだけで検索結果の全体的な有用性を低下させる有料リンクネットワークを構築することでこれを悪用するまで、リンクは検索エンジンに適していると言います。検索エンジンは、有料のリンクを割り引くことによって調整する必要がありました。トピック指向のページは、コンテンツファームが登場し、基本的にトピックのコンテンツが浅くなるまで、検索エンジンに適しています。それでパンダが生まれました。

つまり、エコシステムは一般的にどのようなものでしたか。検索エンジン企業内のエンジニアは、ページをランク付けする理由を具体的に言うのではなく、全体的な方向性を示しています。「ホワイトハット」SEOはこれらのガイドラインの精神を取り入れてWebサイトに適用し、「ブラックハット」はシステムの弱点をテストし続けます。

それは約15年間続いており、検索におけるディープラーニングはそのエコシステムの大部分を根こそぎにする恐れがあります。

機械はエンジニアがしていないことを知っています

Amit Singhalと他のGoogle検索チームがGoogle検索に変更を適用すると、基本的にいくつかのノブを調整したアルゴリズムが導入されます。

しかし、Google検索のセクションにディープラーニングを導入することは、特定の検索セットに対してマシンが関連性を提供しているという意味で、ゲームチェンジャーです。エンジニアは、たとえば、完全一致ドメインが役立っている場合、ソーシャルウェイトがその検索のランキングの大部分を占めている場合、またはサイトの内部アーキテクチャがランクを傷つけている場合、答えることができません。

Googleのエンジニアが言える最高のことは、「たぶん」です。

また、Googleのエンジニア自身が知らない場合は、SEOが知らないことは間違いありませんし、クライアントも知らないでしょう。ディープラーニングシステムが改善されるにつれて、私たちが直面しているのはそれです。クラフトとしてのSEOは死ぬことはありませんが、標準のSEOが合理的に知っていると主張できる範囲はさらに制限されます。

ディープラーニングの世界でスキルを将来にわたって保証するにはどうすればよいですか？

ディープラーニングの影響は検索だけでなく、多くのオンラインマーケターにとって、検索は重要な要素です。今後10年間で、これらのシステムが改善され、より多くの標準が開発されるにつれて（GoogleやFacebookのエンジニアでさえ、まだそこにいないことを容易に認めます）、ますます多くの分野に適用できるようになります。

マーケターとしてのあなたにとってこれが意味することは、検索のためのCブロックのリンクと、使いやすさと変換のための分割テスト方法論の影響をブラッシュアップする同じ限られた時間がある場合、後者は少しだけ前進する可能性があります。

今後10年間で、選択する必要のあるスキルは、訪問者がWebサイトにアクセスしたときにクリックバックしないようにするスキルであるように見えます。これらのスキルは、ディープラーニングが検索結果ページをどれだけ根こそぎにするかに関係なく重要になります。リンク、ソーシャルメディアの紹介、ページ上の要素などは引き続き考慮されますが、それらが今日よりもどれほど重要であるかについての可視性はさらに低くなります。