グーグルランクブレイン：それはなんですか？ それはSEOにどのように影響しますか？

グーグルがその検索アルゴリズムのためにいくつかの新機能やアップデートを発表したとき、それはそれほど驚くことではありません。 実際、同社は常により良い、より素晴らしい製品を目指して努力していることで名を馳せてきました。 グーグルが最近、ランクブレインと呼ばれる検索アルゴリズムに新機能を導入すると発表したとき、SEOコミュニティの外の多くの人々は気にかけていないようでした。 新しいRankBrainシステムが1か月以上にわたって検索結果を独自に監視、調整、変更していることをGoogleが指摘した後でも、検索結果に何か違いがあることに気付いた人はほとんどいませんでした。 したがって、公開討論の方法はあまりありませんでした。

この一般の認識の欠如にもかかわらず、RankBrainはPandaの更新以降のGoogleのアルゴリズムの最も重要な進歩の1つであり、今後数年間SEO戦略を維持および改善したい場合は、その可能性を完全に理解する必要があります。

ランクブレインのハイレベルな内訳

ランクブレインシステムの具体的な効果について深く掘り下げる前に、基本を説明しましょう。 RankBrainは、Hummingbird Updateと連携して機能する機械学習アルゴリズムであり、ユーザークエリの検索結果を向上させます。 Hummingbirdのアップデートには、「セマンティック検索」の当時の新機能が含まれていたため、ユーザークエリの個々のキーワードに焦点を合わせるのではなく、Googleはフレーズ全体とその背後にあるユーザーの意図を確認できます。 RankBrainは、あいまい、不明確、またはその他の方法で判読できないセマンティックユーザークエリを分析し、その経験から学習し、その経験を将来の同様のクエリに適用することで、これをさらに一歩進めます。

たとえば、「米国の行政長官は何と呼ばれていますか？」のようなものを検索するとします。 あなたは「大統領」の地位についての結果を得るかもしれません。 一方、「政治でアメリカをリードしているのは誰ですか？」のようなもっと曖昧なものを検索する場合。 グーグルは苦労するかもしれません。 ランクブレインを使用すると、 Googleは、後者の検索クエリが実際には前者の検索クエリを言い換える方法があまり明確ではないことを知ることができ、検索結果を徐々にシフトして一致させます。 Hummingbirdを含むGoogleの検索アルゴリズムの更新の大部分は、人間によって意図的かつ入念に事前にプログラムされているため、これは印象的です。 RankBrainは、人間の介入なしに、時間の経過とともに自身の更新を学習、配置、実行します。

ランクブレインの誤解

ランクブレインはこの時点でほんの数週間しか経っていませんが、それが何であるか、そしてそれが現在の検索の理解にどのように適合するかについて、いくつかの重要な誤解があります。

まず、RankBrainは正式なアルゴリズムの更新ではないことを理解してください。 パンダ、ペンギン、またはその他の画期的なアルゴリズムの変更とは異なり、RankBrainは、SERPSで最初にリストするサイトを分類するときにGoogleが考慮するランキング要素を揺るがしません。代わりに、RankBrainは独自のランキングシグナルのようなものです。 これは、Hummingbirdの更新（アルゴリズムの更新）と連携して機能し、結果の異なる選択ではなく、クエリの理解を深めます。 クエリトランスレータと考えてください。

次に、RankBrainはナレッジグラフと似ていますが、異なることを知ってください。 RankBrainとKnowledgeGraphはどちらも、ユーザークエリを分析し、時間の経過とともに機械学習によって改善するクエリサービスの形式であるため、それらを混同したり、同じように機能すると想定したりするのは簡単です。 ただし、RankBrainはクエリの理解に重点を置いており、ナレッジグラフは特定のクエリに最適な直接回答を提供することに重点を置いています。 このように考えてください。 RankBrainは、クエリをよりよく理解し、適切で完全な回答を得るためにナレッジグラフに渡すのに役立ちます。

ユーザーは、舞台裏で何か違うことが起こっていることを示唆する視覚的または経験的な手がかりなしに、いつものようにGoogleを使い続けます。 最終結果は、クエリの数が多いほど良い結果になります。これは重要ですが、通常のプロセスを中断させることはありません。

検索はそれだけ変化しますか？

RankBrainの性質は、平均的なユーザーが大きな違いに気付かないことを意味します。 それが行う変更は小さく、段階的であり、長い形式のユーザークエリに対してのみ存在します。 それでも、特定の領域でより良い結果が得られることに気付くかもしれません。明らかに、RankBrainはすでに数百万のクエリに影響を与えています（毎秒40,000を超えるクエリを処理する検索エンジンにとってはそれほど印象的ではありません）。

グーグルランクブレインの後に何が来るのか、そしてそれはSEOにとって何を意味するのか？

グーグルの最新のアップデートは、それが変更したランキング要素の数、影響を受けたクエリの数、あるいはそれがどれほど詳細または効果的であるかのために波を立てていません。 グーグルは10月末までアップデートを発表しなかったが、それは何ヶ月もバックグラウンドで実行されていた。 グーグルによれば、それはすでに何百万ものクエリを処理するのに役立っています、しかしそれがとても効果的であるならば、なぜ今まで検索マーケターがそれに気づかなかったのですか、そしてなぜそれはそれほど重要なのですか？

それはすべて、RankBrainの更新の種類、つまりゆっくりと構築される機械学習アルゴリズムと関係があります。 SEOの世界では、Googleのコアランキングアルゴリズム（および非常にまれなアルゴリズムの置き換え）への大規模な手動プッシュに慣れています。 パンダは2011年の最初の例であり、2012年にはペンギンが続きました。これらの2つの大ヒットの後、検索マーケターは、ランキングを揺るがす次のメジャーアップデートを常に探していました。

それ以来、私たちの期待に挑戦する2つのことが起こりました。1つは、Googleが「大きな」更新をはるかに小さく管理しやすいチャンクに分割したことです。 これの一部は、各更新の全体的な影響を減らすことであり、これの一部は、追加するものがあまりないためです。 2つ目は、この機械学習アルゴリズムの導入です。これにより、Googleのアルゴリズムが将来更新される方法が変わります。

機械学習とは何ですか？

機械学習はまさにそのように聞こえます。 RankBrainは、Googleが2013年にリリースしたHummingbirdのアップデートと密接に関連しており、Googleによるユーザークエリの分析に意味的な理解をもたらしました。 RankBrainは、複雑またはあいまいなユーザークエリを分析し、それらのクエリを単純化する方法を見つけることによって機能します。 ただし、特定の行動方針については事前にプログラムされていません。 代わりに、それは実験し、学び、そして本質的にそれ自体を更新するようにプログラムされました。

ならどうしよう？

Googleに、自動的に更新できるアルゴリズムのコンポーネントがある場合、Googleは自分の仕事が完了したと見なすことができます。 理論的には、機械学習アルゴリズムを検索アルゴリズムのあらゆる側面に適用できれば、Googleの検索エンジンは時間の経過とともに徐々に更新され、人間の介入を必要とせずに常に改善されます。

グーグルが2013年以来そのアルゴリズムに大きな更新をプッシュしていないという知識と組み合わせると（パンダとペンギンのより小さく、より段階的な更新を無視して）、グーグルの次の動きにはかなりの曖昧さがあります。 明らかに、彼らはコアアルゴリズムの改善と改良を続けたいと思うでしょうが、どうやってそれを行うのでしょうか？

大きな手動更新の場合

手動による大規模な更新は次第に減少していますが、今後さらに増える可能性があります。 新しいテクノロジー（モバイルデバイスのオーダー）は、現在の検索形式を混乱させる可能性があり、セマンティック理解またはユーザーパターンの進歩により、手動プッシュが必要になる可能性があります。 さらに、機械学習は理論的には優れていますが、テストされておらず、完全に予測できないため、補完として機能する手動バックアップの形式が必要です。

手動によるプッシュが続く場合、検索マーケターは常に次の大きな変化を監視しながら警戒する必要があります。 歴史的に、これらのプッシュは警告や指示なしに行われ、リリース前にSEOで「ベストプラクティス」と見なされていたものを揺るがしました。

段階的な手動更新の場合

より大きな手動プッシュが地平線上で待機する可能性はありますが、Googleが過去数年間使用してきたゆっくりとした段階的な手動更新に固執する可能性が高くなります。 これらのプッシュは手動で行われるため、アルゴリズムの進歩を機械学習に完全に依存することから保護しますが、より大きく、より重要な対応物よりも集中度が低く、柔軟性があります。 これはグーグルのある程度の制御を保持し、そのアルゴリズムは現在優れた形になっているので、これらの段階的なプッシュはそれにいくらかの努力を惜しまない。

段階的なプッシュが主力である場合は、変更する必要のあるものはほとんどありません。 現在のほとんどのベストプラクティスは現在の形式のままであり、優れたコンテンツの作成、オフサイト関係の構築などを継続する必要があります。 微調整は非常にゆっくりと気付かないうちに行われるため、収益への影響はほとんどありません。

より多くの機械学習の更新の事例

手動で段階的に更新するのにそれほど時間はかかりませんが、それでも時間がかかります。 Googleの理想的な世界では、すべてが完全に自動化されます。自動運転車への取り組みを見てください。 最も可能性の高いシナリオは、GoogleがRankBrainのようなより多くの更新を目指して努力し、最終的にその完全なアルゴリズムを巨大な、自己調整、自己更新の巨大なものに変えることです。

Googleがアルゴリズムの全機械学習バージョンを選択することを決定したとしても、そのようなタスクを処理できるようになるまでにはしばらく時間がかかります。 それまでの間、機械学習と段階的な手動更新のハイブリッドが徐々に変化する可能性があります。 これにより、未知の問題に備える時間が与えられ、明日の機械学習アルゴリズムが徐々に紹介されます。

別れの考え

RankBrainがSEOにとって何を意味するのか心配な場合は、心配しないでください。 RankBrainは、潜在的なランクについてサイトを分類するよりも、ユーザークエリの分析とマッピングに重点を置いているため、現在の戦略についてあまり変更する必要はありません。 ベストプラクティスは依然としてベストプラクティスであり、学習して実装するための奇妙な新しいランキング要素はありません。 それでも、RankBrainが拡大するにつれて、今後数か月でランキングの変動が徐々に発生するのを見ても驚かないでください。 ここではあいまいなロングテールフレーズが主なターゲットであるため、戦略がロングテールキーワードを中心に展開している場合、全体的なランクで小さなヒットが見られる場合があります（クエリによっては小さなブーストが見られる場合があります）。 ただし、心配する必要はなく、既存のアプローチに大幅な変更を加える必要はありません。

ランクブレインの後にGoogleでより多くの機械学習アルゴリズムが発生する可能性があり、最終的にはアルゴリズムを月次からシフトし、徐々に更新して、完全に更新します。 大規模な手動更新はほぼ完了している可能性があり、段階的な手動更新は暫定的に補完するものとして機能します。 これは、特に短期的には、戦略をあまり調整する必要がないことを意味します。 変化は非常にゆっくりと起こり、ほとんど気付かないでしょう。機械学習がGoogleを完全に引き継ぐまでに、（ループにとどまっている限り）その能力に精通しているでしょう。

最終的に、RankBrainはGoogleのアルゴリズムへの印象的で重要な追加です（質の高いリンク構築だけを除いて）が、パンダやペンギンのようなアルゴリズムの更新のようにSEOの世界に革命を起こすことはありません。 ただし、これは、中央プロセスに機械学習を導入する際のGoogleにとっての主要なステップです。 アルゴリズムの他の同様の機械学習セグメントが導入されるのを監視し、それらの変更に対応するためにあなたのつま先にとどまります。