RankBrain

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

RankBrain (в буквальном переводе — ранжирующий интеллект) — самообучающаяся система с искусственным интеллектом, использование которого было утверждено 26 октября 2015 года поисковой системой Google[1]. Он поддерживает обработку результатов поиска Google и обеспечивает более релевантные результаты для пользователей. В недавнем интервью отметили, что Google RankBrain является третьим наиболее важным фактором в их алгоритме ранжирования наравне со ссылками и контентом[1].

Если RankBrain видит слово или фразу, но не знаком с ней, алгоритм может сделать предположение относительно того, какие слова или фразы могут иметь аналогичный смысл, и фильтровать результат, что соответственно делает его более эффективным при обработке поисковых запросов, которые ещё никогда не задавали пользователи[2].

Существует более 200 различных факторов[3], которые составляют алгоритм ранжирования, чьи точные функции в алгоритме Google полностью не раскрыты. Общее мнение таково, что RankBrain интерпретирует запросы пользователей и предоставляет наиболее релевантные страницы, которые могут и не содержать именно те слова, которые включены в поисковый запрос.

В автономном (офлайн) режиме RankBrain получает данные о прошлых поисковых запросах и, анализируя их, узнаёт, как настроить результаты поиска. После того как результаты RankBrain проверяются командой Google, система обновляется и вновь работает в режиме реального времени.[4][5]

Влияние на цифровой маркетинг[править | править код]

RankBrain позволил Google ускорить алгоритмическое тестирование по категориям ключевых слов, чтобы попытаться выбрать лучший контент для любого конкретного поиска по ключевым словам. Это означает, что старые методы игрового ранжирования с использованием ложных сигналов становятся все менее и менее эффективными, а контент самого высокого качества с человеческой точки зрения получает более высокий рейтинг в Google.[6]

RankBrain помог Hummingbird (алгоритм поисковой системы Google) предоставить более точные результаты, потому что он может выучить слова и фразы, которые он может не знать. Он также изучает их специально для страны, а также для языка, на котором сделан запрос. Итак, если кто-то ищет запрос со словом boot (с английского USA — ботинок) в США, он получит информацию об обуви. Если такой запрос поступает с территории Великобритании, то информация может также касаться багажника — места для хранения в автомобилях (boot в переводе с английского UK — багажник).

Источники[править | править код]

  1. 1 2 Clark, Jack Google Turning Its Lucrative Web Search Over to AI Machines. Bloomberg Business. Bloomberg. Дата обращения: 29 сентября 2017. Архивировано 25 марта 2016 года.
  2. Google Turning Its Lucrative Web Search Over to AI Machines (недоступная ссылка). Surgo Group News. Дата обращения: 12 января 2017. Архивировано 8 декабря 2015 года.
  3. Google’s 200 Ranking Factors: The Complete List (англ.). Backlinko (Brian Dean) (18 апреля 2013). Дата обращения: 12 апреля 2016. Архивировано 14 апреля 2016 года.
  4. Andrew Broadbent. The real impact of Google’s RankBrain on search traffic (англ.). The Next Web (22 мая 2017). Дата обращения: 16 сентября 2019. Архивировано 22 апреля 2019 года.
  5. FAQ: All about the Google RankBrain algorithm. Search Engine Land (23 июня 2016). Дата обращения: 16 сентября 2019. Архивировано 18 сентября 2019 года.
  6. NonTechie RankBrain Guide [Infographic] (англ.). www.logicbasedmarketing.com. Дата обращения: 16 сентября 2019. Архивировано 26 сентября 2019 года.

Ссылки[править | править код]