Объяснение машинного обучения Google в ранжировании контента

Мир поисковой оптимизации (SEO) и рейтинг веб-сайтов в поисковых системах, таких как Google, может показаться довольно сложным.

Но что, если я скажу вам, что небольшое понимание того, как Google использует машинное обучение, может значительно улучшить вашу SEO-игру?

Основы ранжирования

Ранжирование – это, по сути, то, как поисковые системы, такие как Google, упорядочивают и отображают веб-страницы в зависимости от их релевантности поисковому запросу пользователя.

В собственные слова гугла они “сортируйте сотни миллиардов веб-страниц и другого контента в нашем поисковом индексе, чтобы за доли секунды предоставить наиболее релевантные и полезные результаты.“

Подумайте об этом так: когда вы ищете «лучшие пиццерии рядом со мной», Google предоставит список веб-страниц. Такое расположение осуществляется на основе релевантности, и это то, что мы называем «рейтингом».

В разных областях такая сортировка тоже происходит, не только в поисковых системах. Например, когда вы находитесь на веб-сайте покупок, сайт может рекомендовать продукты на основе того, что вы покупали в прошлом, или туристические агентства могут предлагать номера в отелях на основе ваших предпочтений.

Как Google определяет эту релевантность?

Вот тут-то и вступает в игру машинное обучение, разновидность искусственного интеллекта. Не вдаваясь слишком глубоко в технические детали, представьте себе машинное обучение как метод, в котором компьютеры учатся на данных, точно так же, как люди учатся на опыте.

Чтобы определить релевантность веб-страницы, Google использует «модель оценки». Думайте об этом как о судье на шоу талантов, выставляющем оценки каждому участнику. В нашем случае участник – это веб-страница, а талант — насколько эта страница соответствует вашему поисковому запросу.

Google использует для этого различные методы:

• Векторные космические модели: он преобразует содержимое страницы и ваш поисковый запрос в векторы (представьте их как точки в пространстве), а затем проверяет, насколько близко или далеко находятся эти векторы. Чем они ближе, тем выше релевантность.
• Учимся ранжировать: Это более продвинутый вариант. Машина Google учится на прошлых данных и оптимизируется, чтобы предсказать лучший результат для каждой веб-страницы. Это метод, на котором мы здесь концентрируемся.

Как Google измеряет качество своего рейтинга?

Просто ранжировать страницы недостаточно. Google также необходимо убедиться, что страницы, которые он занимает более высокий рейтинг, действительно имеют более высокую релевантность. Для этого он использует такие показатели, как:

Средняя средняя точность (MAP): Думайте об этом как о проверке того, действительно ли «талантливые участники» талантливы.

Дисконтированная совокупная прибыль (DCG): Это немного сложно, но представьте, что это придает больше значения участникам, которые хорошо выступают в начале шоу, чем в конце.

Глубже: машинное обучение для ранжирования

Когда Google использует машинное обучение для ранжирования, он анализирует поисковый запрос и веб-страницу и пытается предсказать, насколько релевантна страница для этого запроса. Затем он сортирует или «ранжирует» эти страницы на основе этих прогнозируемых оценок.

Есть три основных способа, которыми машина Google выполняет это обучение:

• Поточечные методы: он пытается предсказать точную оценку релевантности для отдельной страницы. Это все равно, что спросить: «Насколько хороша была игра по шкале от 1 до 10?»
• Парные методы: вместо того, чтобы выставлять оценку, он сравнивает две страницы и пытается предсказать, какая из них более релевантна. Это все равно, что спросить: «Кто выступил лучше, участник А или Б?»
• Методы списка: Это самый прямой подход. Машина пытается изучить и предсказать весь список рейтингов за один раз, что очень похоже на ранжирование всех участников шоу талантов одновременно.

Цепи Маркова и PageRank

В дополнение к этим методам Google также использует другие концепции прогнозного моделирования, такие как цепи Маркова, которые были оригинальными Google. Рейтинг страницы также был основан на целях дальнейшего повышения точности алгоритмов ранжирования.

Цепь Маркова — это математическая система, которая переходит из одного состояния в другое. Это похоже на игру в классики, но то, куда вы перейдете на следующую клетку, в некоторой степени случайно, но определяется определенными вероятностями. Важно отметить, что ваш следующий прыжок зависит только от вашего текущего квадрата, а не от того, как вы туда попали.

Представьте себе Интернет как огромную сеть взаимосвязанных страниц. Некоторые страницы ссылаются на другие, создавая эту обширную сеть. Теперь представьте себе случайного пользователя, который начинает с одной веб-страницы, а затем нажимает ссылку, чтобы перейти на другую страницу, и так далее.

Алгоритм PageRank, по сути, пытался выяснить, насколько вероятно, что этот случайный пользователь попадет на ту или иную страницу. Страницы, на которые с большей вероятностью попадут, имеют более высокий PageRank.

Использование Google цепей Маркова (через PageRank) было революционным, поскольку оно сместило фокус с содержания одной страницы на структуру и качество всей сети.

Страницы, которые считались важными, потому что многие другие страницы, ссылающиеся на них (особенно если эти ссылающиеся страницы сами были важны), получили более высокие рейтинги.

Иллюстрация, упрощающая алгоритм Pagerank: проценты отражают важность, а стрелки обозначают гиперссылки.

С годами алгоритмы ранжирования Google стали намного сложнее, и хотя PageRank по-прежнему является компонентом, это лишь один из многих факторов и систем ранжирования, которые Google использует для ранжирования веб-страниц.

РейтингBrain

Одним из ключевых достижений в алгоритме ранжирования Google стала RankBrain, система на основе искусственного интеллекта, которая играет решающую роль в понимании и интерпретации поисковых запросов.

Представленный в 2015 году, RankBrain использует методы машинного обучения для понимания смысла сложных и неоднозначных запросов, что делает результаты поиска более релевантными, чем когда-либо.

В то время как традиционные алгоритмы в основном полагались на сопоставление точных ключевых слов в поисковых запросах с содержимым веб-страниц, RankBrain пошел еще дальше.

Он фокусируется на понимании намерений пользователей путем анализа закономерностей и связей между различными запросами.

Этот инновационный подход позволяет Google предоставлять более точные результаты поиска, особенно по запросам, с которыми он сталкивается впервые.

RankBrain постоянно учится на огромных объемах поисковых данных, со временем адаптируя и улучшая их понимание.

Развернув модель нейронной сети, этот алгоритм может обрабатывать и интерпретировать сложные языковые шаблоны, что позволяет ему лучше понимать запросы пользователей и предоставлять соответствующий контент.

Важно отметить, что RankBrain, как и цепь Маркова и PageRank, является лишь одним из сотен факторов, влияющих на процесс ранжирования Google.

Как использовать понимание машинного обучения в SEO

Как профессионал в области SEO, вы можете воспользоваться преимуществами машинного обучения Google при ранжировании контента для оптимизации своего веб-сайта:

1. Сосредоточьтесь на актуальности: Понимая, что релевантность имеет решающее значение, убедитесь, что ваш веб-сайт и контент соответствуют цели поискового запроса пользователя. Проведите тщательное исследование ключевых слов, чтобы определить наиболее релевантные ключевые слова и естественным образом включить их в свой контент.
2. ‍Создавайте качественный контент: Алгоритмы машинного обучения Google предназначены для выявления и ранжирования высококачественного контента. Сосредоточьтесь на создании комплексного, хорошо изученного и оригинального контента, который будет полезен вашей целевой аудитории. Избегайте перенасыщения ключевыми словами или использования «тонкого» контента, поскольку эти методы могут негативно повлиять на ваш рейтинг. Помните, это не значит, что вы не можете использовать ИИ. Просто сосредоточьтесь на выводе качественного контента.
3. Оптимизация для удобства пользователей: Пользовательский опыт играет решающую роль в рейтинге контента. Убедитесь, что ваш веб-сайт удобен для мобильных устройств, быстро загружается и обеспечивает удобство просмотра. Сделайте свой контент легко читаемым, используя четкие заголовки, пункты списка и соответствующие изображения или видео.
4. Обратите внимание на сигналы вовлеченности пользователей.: алгоритмы машинного обучения Google учитывают сигналы взаимодействия с пользователем, такие как рейтинг кликов, показатель отказов и время, проведенное на странице. Оптимизируйте свои мета-заголовки и описания, чтобы повысить рейтинг кликов, а также создавайте привлекательный и убедительный контент, который побуждает пользователей оставаться на вашем веб-сайте.
5. Будьте в курсе изменений алгоритма: Алгоритмы Google постоянно развиваются, и машинное обучение играет в этих изменениях значительную роль. Будьте в курсе обновлений алгоритмов, поскольку они могут повлиять на рейтинг вашего сайта. Следите за новостями отрасли, посещайте конференции или вебинары и следите за проверенными ресурсами SEO, чтобы оставаться на шаг впереди и знать, на чем сосредоточиться, а на чем нет!

Краткое содержание

То, как Google ранжирует страницы, представляет собой смесь нескольких методов и методов машинного обучения. Для профессионалов SEO понимание этой проблемы заключается не в глубоком погружении в технические детали, а в понимании идеи о том, что цель Google посредством машинного обучения всегда состоит в том, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, предоставляя наиболее релевантные результаты поиска.

Итак, в следующий раз, когда вы будете оптимизировать веб-сайт или контент для SEO, помните, что релевантность имеет ключевое значение. А с помощью машинного обучения Google становится все лучше и лучше находить и продвигать его.