RankBrain
RankBrain - это первая система машинного обучения, которую Google развернул в Поиске, представленная в 2015 году. Она интерпретирует слова запроса как концепции, а не как изолированные ключевые слова, что позволяет Google обрабатывать запросы, которые он никогда раньше не видел, связывая их с уже понятными ему запросами.
RankBrain - это первая система машинного обучения, которую Google развернул в Поиске, представленная в 2015 году. Она интерпретирует слова запроса как концепции, а не как изолированные ключевые слова, что позволяет Google обрабатывать запросы, которые он никогда раньше не видел, связывая их с уже понятными ему запросами.
Почему это важно
RankBrain знаменует момент, когда алгоритм Google перешёл от сопоставления ключевых слов к пониманию смысла. На старте Google раскрыл, что около 15% ежедневных запросов никогда раньше не искали, и удивил индустрию, назвав RankBrain третьим по важности сигналом - наряду с контентом и ссылками. Для создателей контента вывод конкретен: страница может ранжироваться по запросам, точная формулировка которых нигде в тексте не встречается, поэтому добросовестное раскрытие темы выигрывает у механического перечисления синонимов.
Как это работает
RankBrain представляет слова и фразы в виде математических векторов и измеряет расстояние между концепциями. Когда поступает длинный, неоднозначный вопрос с длиннохвостым ключевым словом, он сопоставляет запрос с известными запросами схожего смысла и соответствующим образом извлекает результаты. Изначально применявшийся только к 15% невиданных ранее запросов, позднее он был распространён на все. Вопреки распространённому заблуждению, RankBrain - это не столько фактор ранжирования, оценивающий страницу, сколько система интерпретации запросов - вот почему никакой особой "оптимизации под RankBrain" не существует. Письмо естественным языком и удовлетворение поискового намерения - фактический ответ.
Эволюция в BERT, MUM и далее
Родословная машинного обучения, которую открыл RankBrain, продолжается так:
| Система | Внедрение | Роль |
|---|---|---|
| RankBrain | 2015 | Связывает слова с концепциями; интерпретирует невиданные ранее запросы |
| Neural Matching | 2018 | Понимает, как запросы концептуально связаны со страницами |
| BERT | 2019 | Читает слова двунаправленно в контексте предложения (см. обновление BERT) |
| MUM | 2021 | В 1000 раз мощнее BERT; многозадачная, мультимодальная, 75 языков |
Эти системы не заменяют друг друга - они работают как ансамбль, и все они по-прежнему перечислены в руководстве Google по системам ранжирования Поиска. Современные генеративные функции, такие как AI Overviews, опираются на тот же стек понимания смысла.
Источники:
- A guide to Google Search ranking systems - Google Search Central
- How AI powers great search results - Google Blog
- FAQ: All about the Google RankBrain algorithm - Search Engine Land
Чем помогает inblog
Поиск после RankBrain сопоставляет смысл, а не ключевые слова. Пишите в inblog статьи, верные теме и соответствующие намерению, - и они смогут появляться по широкому спектру семантически связанных запросов, без погони за каждым вариантом ключевого слова по отдельности.