Google RankBrain: что это такое? Как это влияет на SEO?

Никогда не бывает большим сюрпризом, когда Google выпускает новую функцию или обновление для своего алгоритма поиска. Фактически, компания зарекомендовала себя тем, что всегда стремится к лучшему, более удивительному продукту. Когда Google недавно объявил, что вводит новую функцию в свой поисковый алгоритм под названием RankBrain, похоже, это не заботило многих людей за пределами SEO-сообщества. Даже после того, как Google указал, что новая система RankBrain самостоятельно отслеживала, настраивала и изменяла результаты поиска более месяца, мало кто заметил что-либо иное в своих результатах поиска. Соответственно, публичных дискуссий особо не было.

Несмотря на это отсутствие общественной осведомленности, RankBrain является одним из самых значительных достижений алгоритма Google со времени обновления Panda, и если вы хотите сохранить и улучшить свою стратегию SEO в ближайшие годы, вам необходимо полностью понять ее потенциал.

Разбивка RankBrain на высоком уровне

Прежде чем я углублюсь в осязаемые эффекты системы RankBrain, позвольте мне объяснить основы. RankBrain - это алгоритм машинного обучения, который работает вместе с обновлением Hummingbird Update для улучшения результатов поиска по запросам пользователей. Обновление Hummingbird включало в себя новую на тот момент функцию «семантического поиска», поэтому вместо того, чтобы сосредотачиваться на отдельных ключевых словах в пользовательском запросе, Google мог бы просмотреть всю фразу и намерения пользователя, стоящие за ней. RankBrain делает еще один шаг вперед, анализируя неоднозначные, неясные или иным образом не поддающиеся расшифровке семантические запросы пользователей, извлекая уроки из опыта и применяя этот опыт к будущим аналогичным запросам.

Например, если вы ищете что-то вроде «как зовут исполнительного лидера Соединенных Штатов?» вы можете получить результаты о должности «президент». С другой стороны, если вы ищете что-то более двусмысленное, например, «кто руководит Америкой в ​​политике?» Google может бороться. С помощью RankBrain Google сможет узнать, что последний поисковый запрос на самом деле является менее понятным способом перефразировать предыдущий поисковый запрос, и постепенно будет сдвигать результаты поиска в соответствии с ними. Это впечатляет, потому что большинство обновлений поисковых алгоритмов Google, включая Hummingbird, были сознательно и тщательно запрограммированы людьми. RankBrain будет изучать, устанавливать и выполнять обновления для себя с течением времени без какого-либо вмешательства человека.

Заблуждения о RankBrain

Хотя RankBrain существует всего несколько недель назад, существует несколько ключевых заблуждений о том, что это такое и как оно вписывается в наше текущее понимание поиска.

Во-первых, поймите, что RankBrain не является формальным обновлением алгоритма. В отличие от Panda, Penguin или других изменений алгоритма ориентира, RankBrain не меняет факторы ранжирования, которые Google учитывает при сортировке сайтов, которые нужно указать первыми в поисковой выдаче - вместо этого RankBrain является своего рода сигналом ранжирования. Он работает вместе с обновлением Hummingbird (которое является обновлением алгоритма) для лучшего понимания запросов, а не другого набора результатов. Думайте об этом как о переводчике запросов.

Во-вторых, знайте, что RankBrain похож на Knowledge Graph, но отличается от него. Поскольку RankBrain и сеть знаний являются формами службы запросов, которая анализирует запросы пользователей и со временем совершенствуется за счет машинного обучения, их легко смешать или предположить, что они работают одинаково. Однако RankBrain ориентирован на понимание запросов, а сеть знаний - на предоставление наилучших прямых ответов на определенные запросы. Подумайте об этом так; RankBrain может помочь лучше понять ваш запрос, а затем передать его в Сеть знаний для получения правильного и полного ответа.

Пользователи будут продолжать использовать Google так, как они это делали всегда, без каких-либо визуальных или экспериментальных подсказок, позволяющих предположить, что за кулисами происходит что-то иное. Конечным результатом будут лучшие результаты для большего количества запросов, что важно, но не должно нарушать обычные процессы.

Изменится ли поиск так сильно?

Природа RankBrain означает, что средний пользователь не заметит большой разницы. Вносимые им изменения будут крошечными, постепенными и будут существовать только для длинных пользовательских запросов. Тем не менее, вы можете заметить, что получаете лучшие результаты в определенных областях - очевидно, RankBrain уже повлиял на миллионы запросов (что не так уж и впечатляюще для поисковой системы, обрабатывающей более 40 000 запросов каждую секунду).

Что происходит ПОСЛЕ Google RankBrain и что это значит для SEO?

Последнее обновление Google не вызывает шума из-за того, сколько факторов ранжирования оно изменило, на количество запросов, на которые оно повлияло, или даже из-за того, насколько оно детализировано или эффективно. Хотя Google не объявлял об обновлении до конца октября, оно работало в фоновом режиме в течение нескольких месяцев. Согласно Google, он уже помог обрабатывать миллионы запросов, но если он настолько эффективен, почему поисковые маркетологи не заметили его до сих пор и почему это так важно?

Все связано с типом обновления RankBrain - медленно строящимся алгоритмом машинного обучения. В мире SEO мы привыкли к большим ручным изменениям основного алгоритма ранжирования Google (и к очень редким заменам алгоритмов). Panda был первым примером этого в 2011 году, за ним последовал Penguin в 2012 году. После этих двух сильных нападающих поисковые маркетологи сдались, постоянно ожидая следующего крупного обновления, чтобы встряхнуть рейтинги.

С тех пор произошли две вещи, которые бросили вызов нашим ожиданиям: во-первых, Google разбил свои «большие» обновления на гораздо более мелкие и более управляемые части. Частично это сделано для уменьшения общего воздействия каждого обновления, а частично - потому, что им нечего добавить. Второй - внедрение этого алгоритма машинного обучения, который меняет способ обновления алгоритма Google в будущем.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение - это именно то, на что это похоже; RankBrain тесно связан с обновлением Hummingbird, выпущенным Google еще в 2013 году, которое внесло семантическое понимание в анализ запросов пользователей Google. RankBrain анализирует сложные или неоднозначные запросы пользователей и находит способы их упростить. Однако он не был запрограммирован заранее на какие-либо конкретные действия; вместо этого он был запрограммирован на эксперименты, обучение и, по сути, самообновление.

И что теперь?

Если у Google есть компонент своего алгоритма, который может обновляться автоматически, они могут считать свою работу выполненной. Теоретически, если бы они могли применять алгоритмы машинного обучения ко всем аспектам своего алгоритма поиска, поисковая система Google могла бы постепенно обновляться с течением времени, всегда улучшаясь, не требуя вмешательства человека.

В сочетании со знанием того, что Google не продвигал больших обновлений своего алгоритма с 2013 года (игнорируя более мелкие, более постепенные обновления Panda и Penguin), следующий шаг Google весьма неоднозначен. Очевидно, они захотят продолжать улучшать и совершенствовать свой основной алгоритм, но как они собираются это делать?

Аргументы в пользу больших обновлений руководства

Несмотря на то, что большие ручные обновления сократились, все еще есть вероятность, что их ждут еще больше. Новые технологии (например, мобильные устройства) могут нарушить текущий формат поиска, а успехи в семантическом понимании или пользовательских шаблонах могут вынудить ручное управление стать необходимым. К тому же, хотя машинное обучение - это хорошо в теории, оно непроверено и совершенно непредсказуемо, что требует ручного резервного копирования в качестве дополнения.

Если ручные толчки останутся, маркетологам поискового маркетинга нужно будет сохранять бдительность, всегда ожидая следующих больших изменений. Исторически сложилось так, что эти толчки происходили без предупреждения или инструкции, и встряхнули то, что считалось «передовой практикой» в SEO до их выпуска.

Аргументы в пользу постепенных обновлений вручную

Хотя вполне возможно, что на горизонте поджидают более крупные ручные обновления, более вероятно, что Google будет придерживаться медленных, постепенных обновлений вручную, которые он использовал в течение последних нескольких лет. Эти подталкивания происходят вручную, поэтому они защищают от полной зависимости от машинного обучения для продвижения алгоритмов, но они менее интенсивны и более гибки, чем их более крупные и значимые аналоги. Это сохраняет некоторый контроль для Google, и, поскольку его алгоритм в настоящее время находится в отличной форме, эти постепенные толчки избавляют его от некоторых усилий.

Если постепенное продвижение по-прежнему остается основой, вам почти ничего не нужно менять. Большинство современных передовых практик останутся в их нынешней форме, требуя, чтобы вы продолжали создавать хороший контент, строить отношения с другими пользователями и т. Д. Настройки будут происходить так медленно и незаметно, что это практически не повлияет на вашу прибыль.

Аргументы в пользу дополнительных обновлений машинного обучения

Постепенное обновление вручную не занимает много времени, но все же требует времени. В идеальном мире Google все будет полностью автоматизировано - просто взгляните на их усилия по созданию беспилотных автомобилей. Наиболее вероятный сценарий состоит в том, что Google будет стремиться к большему количеству обновлений, таких как RankBrain, в конечном итоге превратив свой полный алгоритм в гигантского, саморегулирующегося, самообновляющегося бегемота.

Даже если Google решит выбрать версию своего алгоритма с полностью машинным обучением, пройдет некоторое время, прежде чем он сможет справиться с такой задачей. Между тем, мы, вероятно, увидим постепенно меняющийся гибрид машинного обучения и постепенных обновлений вручную. Это даст вам время подготовиться к неизвестным и постепенно познакомит вас с алгоритмом машинного обучения завтрашнего дня.

Мысли на прощание

Если вы беспокоитесь о том, что RankBrain будет значить для SEO, не беспокойтесь. Поскольку RankBrain больше ориентирован на анализ и составление карты пользовательских запросов, чем на сортировку сайтов по потенциальному рангу, вам не придется сильно менять свою текущую стратегию. Лучшие практики по-прежнему остаются передовыми практиками, и нет никаких странных новых факторов ранжирования, которые нужно изучать и внедрять. Тем не менее, не удивляйтесь, если в следующие несколько месяцев вы увидите, что некоторые рейтинговые перестановки будут постепенно расти по мере роста RankBrain. Поскольку здесь основными целями являются неоднозначные фразы с длинным хвостом, если ваша стратегия вращается вокруг ключевых слов с длинным хвостом, вы можете увидеть небольшое снижение общего рейтинга (или небольшое повышение, в зависимости от запросов). Но это не повод для беспокойства, и это не требует каких-либо существенных изменений в вашем существующем подходе.

Вероятно, что после RankBrain в Google появится больше алгоритмов машинного обучения, в конечном итоге перейдя от ежемесячного алгоритма к одному, который полностью обновляется сам по себе. Вероятно, что большие ручные обновления в значительной степени сделаны, и что постепенные ручные обновления будут служить дополнением в промежуточный период. Это означает, что ваша стратегия не потребует особой корректировки, особенно в краткосрочной перспективе. Изменения будут происходить настолько постепенно, что вы их почти не заметите, и к тому времени, когда машинное обучение полностью овладеет Google, вы будете хорошо разбираться в его возможностях (пока вы будете в курсе).

В конечном счете, RankBrain является впечатляющим и значительным дополнением к алгоритму Google (помимо качественного построения ссылок), но он не собирается революционизировать мир SEO, как это делают обновления алгоритмов, такие как Panda и Penguin. Тем не менее, это важный шаг для Google по внедрению машинного обучения в свои основные процессы. Следите за появлением других похожих сегментов машинного обучения в его алгоритме, и будьте в напряжении, чтобы отреагировать на эти изменения.