ランクブレインの仕組み（そしてなぜジャンプする必要があるのか）
隔週で次の見出しが表示されるようです。
私は過去数週間だけでそれらの記事のいくつかを読み、過去数年間で数え切れないほどの回数を読みました。
しかし、なぜ？ SEOが死んだと人々に思わせる原因は何ですか？
その理由の1つは、Googleがアルゴリズムを毎年500〜600回変更しているという事実です。
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それは1日にほぼ2回です。現在、Googleの絶えず変化するランキング要素に追いつくことはほぼ不可能です。
ある日、それはすべてリンクについてであり、次に私たちが知っていること、それは社会的存在です。
2017年に検索エンジン向けにサイトを最適化しようとすることは、誰かに与えることができる最も紛らわしいタスクの1つです。
メタディスクリプションを最適化しますか？彼らはもう重要ですか？どのキーワードを使用する必要がありますか？それらは何か違いがありますか？
そして2015年に、Googleは私たちにさらに別の爆弾を落としました：
Googleは、検索結果とランキングをフィルタリングするために、機械学習と人工知能に巨額の投資を行っていました。
素晴らしい—有機的な存在感を構築しようとするときに考慮しなければならないさらに別の要因！
Googleは、この新しいAI実装を「RankBrain」と呼んでいます。 2015年に、彼らはAIテクノロジーが検索結果の決定に役立つと公式に語りました。
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彼らは、新技術のランキングの側面と、それが検索の配置にどのように影響するかを非常に重要視していました。
この記事では、RankBrainとは何か、どのように機能するか、なぜ気にする必要があるのか、RankBrainの検索結果を最適化する方法について4-1-1を紹介します。
ランクブレインとは何ですか？
Googleの検索結果は、過去数年間で劇的に変化しました。
リッチスニペットやカードから知識グラフまで、検索エンジンはどんどん良くなっています。
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Googleの全体的な目標は非常に単純です。つまり、ユーザーに最短の時間で最高の検索エンジンエクスペリエンスを提供することです。
つまり、クエリを検索すると、ほぼ瞬時に結果が得られます。
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Googleは、私たちが求める情報を提供することを目的としています。それについてのifs、ands、またはbutsはありません。
しかし、Googleは以前と同じようには機能しません。
たとえば、キーワードを検索していた場合、そのキーワードをテキストに使用したページで何百万もの結果が表示されます。
それで、当時、SEOのためにこれをどのように利用しますか？そのキーワードをコンテンツに何度もプラグインして、Googleをだましてコンテンツを表示させます。
現在、この戦術は一般的に「キーワードの乱用」と呼ばれ、以前は次のようになりました。
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そして、それはあなたのコンテンツをランク付けするための最良の方法の1つでした。
Googleの検索エンジンは、関連性があると思われるコンテンツを表示したいと考えていました。
しかし今、Googleの検索結果は大きく異なります。 Googleはあなたのコンテンツを読んで、あなたのウェブサイトをキーワードでランク付けするだけではありません。
彼らは今コンテキストを見ています。つまり、彼らはあなたの検索用語によってあなたが本当に見たいものを伝えることができるということです。
たとえば、SEOでの検索結果を確認してください。
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彼らは私にリッチスニペットの形で定義を示しました。
なぜ彼らは私にSEOという言葉を何度もスパムするウェブサイトを見せなかったのですか？これは、機械学習が私の検索クエリを特定の方法で解釈したためです。
考えてみてください。SEOのようなキーワードを検索しているのなら、なぜそれを検索しているのですか？
あなたは明らかにSEOサービスを探していません。そして、あなたはSEO戦術を探していません。もしそうなら、あなたはそれをタイプしたでしょう。
あなたはおそらくSEOが何であるかを学ぶために定義を探しています。
そしてグーグルはこれを理解し始め、その検索タイプに対して最も合理的な結果を提供し始めました。
Googleは現在、単語がコンテキストをどのように形成するかを本質的に理解および認識することができます。
そして、RankBrainは、この理解を促進するツールです。
では、RankBrainとは正確には何ですか？
RankBrainは、人工知能を使用して検索結果を改善し、新しいクエリを解釈する機械学習システムです。
ブルームバーグは、グレッグ・コラードという名前のグーグルの上級研究科学者からランクブレインについての最初の声明を発表した。
そのビデオを見ると、グレッグがランクブレインを説明するために使用した最も重要なフレーズの1つに気付くかもしれません。
「そのフレーズは私が過去に見たもののように思われるので、あなたがこれを意味したと思います。」
基本的に、RankBrainシステムは、難しいまたは理解しにくいクエリを受け取り、意図と最終結果に基づいてそれらを以前の検索に関連付けます。
Google RankBrainは、Googleがこれまでに見たことのない検索を分類し、それらを既存の検索に関連付けるのに役立ちます。
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このシステムは、connが一般的に理解するのが難しい検索キーワードの背後にあるパターンを特定するのに役立ちます
それらを他の検索クエリに反映します。
これは、Googleが新しい検索用語に対して最も正確な結果を提供できることを意味します。
これは、ユーザーを満足させ、検索語の長さや違いに関係なく、検索者が望む結果を提供するために行われます。
ランクブレインについてもう少し理解できたので、実際の例を見てみましょう。
実際のRankBrain
Googleは、RankBrainが検索結果に役立った具体的な例や事例を多く提供していません。
しかし、元のブルームバーグのリリース記事では、彼らは私たちに1つの例を示しました：
食物連鎖の最高レベルでの消費者のラベルは何ですか？
あなたが私のようなら、おそらくこの検索が一体何を意味するのか疑問に思っているでしょう。
これは、Googleでの実際の検索の代表的な例です。私も以前に行ったことがありますが、本当に意味のないクエリで検索しています。
ただし、このクエリの結果を見てください。
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あなたが私に尋ねれば、それはかなり興味深いです。 RankBrainは、その検索の複数の側面を他の同様の検索の結果に接続するのに適しています。
ランクブレインはやや複雑な検索クエリを取り、それを素晴らしい結果に変えました。
その検索では、ユーザーは消費者が典型的な食物連鎖のどこに位置するかについての情報を見つけようとしていた可能性があります。
次に、上記の例の意図に匹敵する可能性のある「トップレベルの食物連鎖」の検索結果を見てください。
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ほぼ同じ結果ですよね？
これは、GoogleのRankBrainがその複雑で多様な検索クエリを取得し、それを分解していることを示しています。
彼らは検索から特定の手がかりを取り、それを「トップレベルの食物連鎖」のような人気のある検索に結び付けて、より良い結果を出している。
ランクブレインがクエリの特定の部分を取得して他の部分に接続する方法について、この視覚的な例を確認してください。
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上記の検索では、検索者が本当に見たかったものを収集するのはかなり困難です。
彼らは、消費者が食物連鎖のどのレベルにあるかを見たかったのでしょうか？彼らはチェーンフードストアの消費者について知りたいと思いましたか？
ランクブレインは、検索全体のセグメントを取得し、それらをそれらの関連用語で最も人気のある検索に関連付けることによって機能します。
機械学習と人工知能とは何ですか？
ランクブレインとは何かをしっかりと理解するには、機械学習と人工知能について学ぶ必要があります。
これらは両方とも、RankBrainがどのように機能し、Googleがどのように機能し続けるかにおいて重要な役割を果たします。
まず、機械学習から始めましょう。
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機械学習は、人工知能のアプリケーションであり、既存のコンピューターシステムが、何をすべきかを指示されることなく、ユーザーエクスペリエンスを自動的に学習し、改善するのに役立ちます。
機械学習はユーザーの行動を取り、それを使用して何が機能し、何が機能しないかを理解します。
頻繁なパターンと動作を使用することにより、マシンは共通の履歴に基づいてコンテンツを予測および配信できます。
たとえば、Googleで「機械学習」を検索したが、探しているものが得られなかったとします。
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結果が表示されないため、元の検索クエリを変更する必要があります。
今回は「機械学習とは」を検索します。
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素晴らしい！その結果は、以前の結果よりも10倍優れています。
そして、Googleの機械学習機能がそれを取り入れ始めます。
彼らは、私の最初の検索が、私が探していた結果を見つけるためにそれを言い換えることにつながったことを学びます。
最初の検索で結果をクリックしないことにより、マシンはクエリが正しい結果を提供していないことを理解します。
しかし、検索結果を言い換えると、探していたコンテンツが見つかりました。
これは、Googleが将来これらの検索を相互に関連付けることができることを意味します。 「機械学習とは」に表示されるコンテンツを「機械学習」にもランク付けすることができます。
では、なぜ機械学習が重要なのでしょうか。
機械学習は、検索エンジンが結果を表示する方法の大きな要因です。コンテンツがユーザーエクスペリエンスと一致しない場合は、ランキングに別れを告げることができます。
機械学習は、コンテキストを学習し、意味のあるコンテンツを配信することで、最高のユーザーエクスペリエンスを提供することを目指しています。
したがって、システムをゲームしている場合、Googleはコンテンツが検索のためにクリックされていないことを学習します。
そのことを念頭に置いて、実際の人々のためにコンテンツを最適化し、検索の背後にあるコンテキストを学習することに集中する必要があります。
検索の背後にある意図は、ランキングを促進するものです。誰かが「SEO」を検索してサービスを販売しようとすると、ランク付けされません。
あなたがSEOの歴史と定義を詳細に説明するならば、あなたはそうするでしょう。
では、人工知能とは何ですか？ Googleのコメントは次のとおりです。
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人工知能は、コンピューターが特定のタスクを取得したときに、人間のように理解して反応するのを支援しようとします。
これは、実際のユーザーがGoogleとどのようにやり取りし、翻訳と認識に基づいて迅速な意思決定を行うことができるかをシステムが理解しようとするため、RankBrainと結びついています。
かなりすごいですよね？
機械学習とAIは大きい
Googleの将来のコンポーネントであり、RankBrainですでに役割を果たしています。
これが、RankBrainを気にする必要がある理由です。
ランクブレインは3番目に重要なランキングシグナルです
2015年、GoogleのシニアアナリストであるGreg Corradoがブルームバーグに行き、RankBrainの発表について話し合いました。
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彼が提供した1つの特定のステートメントは、それがオーガニック検索結果のランキングにどのように影響するかについての洞察を与えてくれました。
彼は本質的に、RankBrainはGoogleが検索エンジンの結果を決定するために使用する何百ものものの1つであると述べました。
つまり、オーガニックランキングの大きな要因です。
ただし、違いは次のとおりです。
他の何百ものランキング要素は、Googleのエンジニアとその実験から直接得られたものです。
一方、RankBrainは、機械学習とAIテクノロジーであり、クエリから独立して学習して結果を出します。
グレッグ・コラードも次のように語っています。
「これは検索エンジンで3番目に重要な信号です。」
これは、コンテンツをオーガニック検索結果に表示する場合の最大の要因になります。
ランクブレインとその背後にあるテクノロジーを単に無視すると、オーガニックランキングとオーガニック検索からのトラフィックを危険にさらすことになります。
では、ビッグ3を構成する他の2つのランキング要素は何ですか？
それらはあなたのコンテンツとリンクです。
2016年、検索エンジンランドは、Googleの検索品質シニアストラテジストであるAndrey LipattsevとQ＆Aを実施し、コンテンツとリンクが上位2つのランキング要素であると述べました。
彼はまた、ランクブレインが3番目であると言ってグレッグの声明を繰り返しました。
SELによると、ランキング要素は数十あります。
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ただし、上位3つは、コンテンツ、リンク、およびランクブレインです。
したがって、RankBrainを無視する余裕はありません。有機的なトラフィックを気にするなら、それを気にする必要があります。
Googleはすべての検索でRankBrainを使用しており、ランキングに影響を与えます
2015年には、Google検索のわずか15％がRankBrainを完全に利用していました。
ユーザーが実行した検索はほとんどフィルタリングされませんでした。
しかし、2016年にGoogleは、RankBrainに対する彼らの信頼が着実に高まっていると語った。
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そして今、RankBrainと機械学習ツールがすべての検索クエリを処理しています。
大量の検索クエリは、以前とは異なる結果になります。
結果が異なるということは、ランキングが異なり、オーガニックトラフィックに与える影響が異なることを意味します。
2016年、Steven Levyは、RankBrainが実際に検索結果にどのように影響を与えているかについての信じられないほどのデータを持ったストーリーを壊しました。
これが私にとって目立った主な引用です：
ランクブレインは「すべてのクエリに関与」しています。これは、「おそらくすべてのクエリではなく、多くのクエリで」ランキングに影響を与えます。
これは、マーケティング担当者やSEOにとって聞くのが難しいニュースです。私たちの生活に関しては、彼らはそれほど決定的なものではありません。
検索トラフィックに影響はありますか？それを最適化する必要がありますか？それは実際に世界で何をしているのでしょうか？
私たちにできることは、Googleが私たちに真実を伝えており、RankBrainが実際に検索クエリのランキングに影響を与えていることを信頼することです。
そして、データを見ると、それは理にかなっています。動作中のRankBrainの視覚的描写は次のとおりです。
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ユーザーの検索クエリを取得し、他のクエリとの関連性で照合して、それらの類似性に基づいた結果を提供します。
そして、グーグルが今ではすべての検索でそれを使用していることを考えると、ランキングがシフトすることを私たちは知っています。
機械学習は動作を理解するため、結果が正しいかどうかを判断できます。
前に示した例を覚えていますか？
「コンテンツマーケティング」のようなものを検索し、広告または代理店の結果のみが表示されるとします。
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ただし、これらの結果はクリックしません。代わりに、クエリを「コンテンツマーケティングとは」に変更して、次の結果を取得します。
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RankBrainは、結果を取得するために検索クエリを変更する必要があることを学習します。
より良い結果を見つけるために十分な数の人々がこの変更を行っている場合、彼らはその特定のキーワードに対して表示されるコンテンツを調整します。
したがって、RankBrainは、広告や代理店を表示する代わりに、コンテンツマーケティングを説明する定義や記事を表示します。
このデータはすべて、1つの簡単なポイントに戻ります。
Googleは、ユーザーエクスペリエンスを合理化して、問題を解消したり、結果を見つけるための時間を追加したりしようとしています。
コンテンツを最適化して、絶えず変化する検索エンジンの状況にとらわれる方法は次のとおりです。
ランクブレインを最適化する2つの特定の方法
ランクブレインは、検索エンジンがコンテンツをフィルタリングする方法に大きな役割を果たします。 Googleの担当者によると、これは3番目に重要なランキング要素です。
ここにあなたの有機的な存在を生かし続けるための2つの確実な方法があります。
1.すべてのキーワードの背後にある意図を調査します。
最適化とRankBrainに関しては、意図がすべてです。機械学習は、コンテキストが検索でどのように役割を果たすかを理解し始めています。
この投稿の前半で説明した例は、意図が検索結果の大きな要因であることを示しています。
すべてのキーワードの背後にある検索者の意図を理解していない場合は、膨大な時間とお金を浪費している可能性があります。
CRM製品を「最高のCRM」にランク付けしようとするのは良い使い方ではありません
あなたの努力や予算の。
なんで？これは、検索の背後にある目的が、それが最良であると主張する単一のCRMプラットフォームを見つけることではないためです。
ユーザーの立場になってください。新しいCRMプラットフォームの購入を検討しているが、どちらを選択すればよいかわからないとします。
「最高の顧客関係管理」を検索する可能性があります。その検索の目的は、比較記事を表示することであり、最高であると主張するCRM会社ではありません。
「最高のCRM」の有料検索結果をご覧ください。
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ユーザーの意図を考慮に入れると、意味がありません。
次に、有機的な結果を見てみましょう。
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今ではもっと似ています。その検索を行うユーザーは、どのタイプのCRMが最適かを知りたいと思うでしょう。
彼らは、利用可能な最良のオプションに関する比較データを求めています。
基本的に、その検索は購入者の旅の検討段階に該当します。
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ユーザーは、問題点を解決するためのさまざまなオプションを検討しています。彼らはまだ決定を下していません。もしそうなら、彼らはあなたのブランドを検索していたでしょう。
今日の状況でキーワード調査を行うときは、ユーザーの意図を考慮に入れる必要があります。
人気のあるキーワードを見つけてランク付けすることはできません。
キーワードの月間検索数が10,000であるからといって、それが時間の価値があるという意味ではありません。
これを行うには、ユーザーの立場になって、そのキーワードについてGoogleのトップランクのコンテンツを探索する必要があります。
たとえば、「コンテンツマーケティングのヒント」でランク付けしたいとします。
このために表示されるコンテンツの最も人気のある形式またはスタイルについての最初の推測は何ですか？ユーザーは何を見たいですか？意図は何ですか？
結果は次のとおりです。
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リスティクルスタイルの記事がSERPを支配すると推測した場合、あなたはその場に居合わせました。
「ヒント」を探している人は、問題に対する複数の解決策を探しています。
彼らは、実用的なアドバイスを複数求めています。
彼らは表示するアイテムの膨大なリストを望んでいます。
標準の検索からインテントを解読するもう1つの優れた方法は、結果ページの一番下までスクロールして、関連する検索を確認することです。
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これらは、ユーザーが元の用語を検索した後にクエリを変更した検索です。
これらはまた、彼らの検索の背後にある意図への巨大な洞察をあなたに与えます。
Googleは、実際に何をすべきかを指示することなく、途中でパンくずリストを提供してくれます。
マーケターとSEOとしての私たちの責任は、彼らのシステムを深く掘り下げ、私たちの個人的な利益のために適切なデータを明らかにすることです。
2.それに関連する長い形式のコンテンツを作成します。
インテントを調査したら、そのコンテンツを作成します。
ランクブレインには、Googleが常に持っていたのと同じ全体的な目標があります。
最初の試行で必要なコンテンツをユーザーに提供するため。
コンテンツが特定のクエリに対するユーザーの問題を解決しない場合、そのコンテンツにランク付けすることはできません。
わかりやすくシンプルです。ランキングに関しては、コンテンツは本当に王様です。コンテンツに関連性がない場合は、トラフィックを獲得できません。
人々がそれを役に立たないとGoogleが知っているのなら、なぜ彼らはそれを検索結果に含めるのでしょうか？
彼らはしません。
では、これはマーケターにとって何を意味するのでしょうか？長い形式のコンテンツを作成する必要があります。
ユーザーの問題をうまく解決するコンテンツが必要なので、ユーザーは次の結果を得るためにクリックしてGoogleに戻る必要さえありません。
Backlinkoによると、コンテンツの長さはランキングで大きな役割を果たします。
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何故ですか？ええと、単語数自体が必ずしもランキングを押し上げているわけではないと推測できます。
単語数のために書くことはランキング要素ではありません。
10万語のナンセンスを書いて、1位を期待することはできません。
そのコンテンツの価値がすべてです。
ほとんどの長い形式のコンテンツは、実用的なデータをすべての文に詰め込むため、長くなります。チュートリアル、ウォークスルー、問題を修正するためのステップバイステップの説明などが含まれています。
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あなたがあなたの作品をより実用的にすることができるほど、それはより良くランク付けされます。
HubSpotはまた、投稿すればするほど、より多くのトラフィックが得られることを発見しました。
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そして、より多くのブログ投稿はまたより多くのリードを意味します：
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実際のユーザーエクスペリエンス向けに設計されたコンテンツの作成に集中すると、トラフィックの改善が確実に見られます。
検索者の立場になってください。
「ホームページを最適化する方法」を検索するとき、画像や説明のない500語の記事を読みたいですか？
あなたは明らかにしません。タスクを完了する方法の詳細な手順が必要です。
物語の教訓は次のとおりです。
ユーザーが望むものを提供してください！
キーワードの背後にあるインテントを調査し、そのインテントに一致する長い形式のコンテンツを配信できれば、RankBrainが検索結果に干渉しているにもかかわらず、浮かんでいることができます。
結論
見出しは常にSEOが死んでいると私たちに思わせます。 SEOが終了したように聞こえ、オーガニックトラフィックが永遠に信頼できるとは期待できません。
私はここ数ヶ月で検索エンジンオプトの死を宣言するいくつかの記事を読みました
模倣。
しかし、私の意見では、それは死に近いところはありません。
私はまだ毎日自分のサイトでオーガニックベースのトラフィックの見返りを享受しています。
しかし、Googleはアルゴリズムを1日にほぼ2回、1年にほぼ600回変更しています。
SEOに関して、Googleが私たちに何をしてほしいのかを理解することはほとんど不可能になりつつあります。
上位2つのランキング要素は依然としてコンテンツとリンクですが、それらがどのような順序であるかさえわかりません。
グーグルは私たちをつま先で支えているので、私たちが仕事をするのは困難です。
メタディスクリプションは重要ですか？どのようなリンクを取得する必要がありますか？どのキーワードがまだ機能しますか？
Googleには、教科書全体を記入するのに十分な質問があります。
そして2015年には、検索結果をフィルタリングする新しいAIおよび機械学習テクノロジーであるRankBrainに関するさらに多くのニュースをリリースしました。
RankBrainは、Googleが複雑な検索クエリにコンテキストを与えることを可能にする機械学習システムです。
徐々に最も重要なランキング要素の1つになりつつあるため、注意する必要があります。
ありがたいことに、RankBrain用にコンテンツを最適化できます。
すべてのキーワードの背後にある意図を調査することから始めます。ランク付けしたいキーワードを追加するだけでは機能しません。
ランクブレインは、検索者の意図に合ったコンテンツを知っています。
次に、そのキーワードに最適なコンテンツを作成します。ユーザーの問題を解決するために、関連性と最適化を行います。
ランクブレインは、Googleのランキング要素の将来における最初のステップにすぎません。船に飛び乗って最適化を開始する時が来ました。
ランクブレインのためにサイトとコンテンツのマーケティングをどのように最適化しましたか？
