Qu'est-ce que Google RankBrain et comment ça marche? - Profit Hunter

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Contenu de l'article

  1. Concept de Google RankBrain
  2. Hummingbird
  3. Mouvement de "chaînes de caractères "vers" objets "
  4. Requêtes complexes et leur impact sur la sortie
  5. Exemples d'utilisation de l'algorithme

Concept de Google RankBrain

RankBrain est le nouveau système de génération d'auto-apprentissage de Google, qui recherche des réponses pertinentes à la demande d'un utilisateur en fonction de facteurs tels que l'historique des requêtes, le comportement de l'utilisateur, le contexte de la page (pour en savoir plus sur la technologie d'indexation LSI).

Fin octobre, le nouveau système d'autoapprentissage de Google RankBrain, qui, associé à d'autres facteurs de classement, permet de déterminer les pages les plus pertinentes pour les requêtes de recherche d'utilisateurs.

Pour être plus précis, RankBrain traite et affine les demandes en utilisant des modèles de reconnaissance pour les expressions clés complexes et ambiguës (ambiguës) et en les définissant dans des rubriques spécifiques.

Cela permet à Google d'afficher de meilleurs résultats de recherche, notamment lorsqu'il s'agit de centaines de millions de requêtes par jour. Le personnel des moteurs de recherche a noté que RankBrain est l’un des facteurs de classement les plus importants pris en compte par l’algorithme.

RankBrain est l’un des centaines de signaux qui déterminent quels résultats doivent apparaître dans les résultats et comment ils seront classés. Il s'agit d'une tentative d'amélioration des résultats de recherche basée sur la technologie du graphe de connaissances et de la recherche d'objet:

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Alors, qu'est-ce qu'une recherche objective? Comment ça marche avec RankBrain et dans quelle direction va Google? Pour comprendre cela, vous devez revenir en arrière il y a quelques années.

Hummingbird (Hummingbird)

Le lancement de cet algorithme a été un changement radical. Il s'agissait d'une reconstruction de la façon dont Google traitait les requêtes organiques: de la recherche de chaînes de caractères à la recherche des objets eux-mêmes, pour lesquels une valeur, des propriétés et des relations spécifiques sont définies.

Comment est apparu le Colibri? Un nouvel algorithme est né des tentatives des développeurs d'intégrer une recherche sémantique dans le moteur de recherche Google. En d'autres termes, ils voulaient créer une machine à auto-apprentissage capable de comprendre le langage naturel humain (technologie PNL). Il a été supposé que le moteur de recherche comprendra ce que vous voulez dire lorsque vous tapez votre requête.

Le but de la recherche sémantique est d’améliorer la précision des résultats en reconnaissant les intentions de l’utilisateur et la signification contextuelle des termes afin de générer des résultats plus pertinents. Les systèmes de recherche sémantique prennent en compte divers paramètres (notamment le contexte, les objectifs de l'utilisateur, les variations de mots, les synonymes, les requêtes généralisées et étroitement thématiques) pour donner les réponses les plus précises possible.

Deux années se sont écoulées, mais tous ceux qui utilisent Google comprennent que le rêve de la recherche sémantique n’a pas encore été réalisé. Bien que certaines tentatives dans ce sens soient déjà en cours. Par exemple, les bases de données sont utilisées pour définir et regrouper des objets dans des groupes par valeur. Cependant, le moteur sémantique doit comprendre comment le contexte affecte les mots et être capable de déterminer et d'interpréter leur signification.

Google n'est pas encore capable de comprendre le langage naturel (humain), bien qu'il soit capable de percevoir des objets et des relations connus à travers des définitions.

Bien entendu, un moteur de recherche peut apprendre beaucoup de concepts et de relations après un certain temps, si suffisamment de personnes recherchent une combinaison de termes. C'est là que la machine RankBrain entre en jeu. Sur la base de l'expérience acquise, elle tente de formuler l'hypothèse la plus pertinente lors de la rédaction du problème.

Donc, par définition, Google n'est pas un moteur de recherche sémantique. Alors qu'est-ce que c'est?

Passage de "chaînes de caractères" à "objets"

Le moteur de recherche actuel possède d'excellentes capacités pour afficher des informations spécifiques. Besoin d'une météo? Informations sur le trafic? Avis de restaurants? Google peut fournir ces informations, éliminant ainsi la nécessité de visiter des sites tiers. De juste donne la réponse au début de la question de la page. Ceci est possible grâce au graphique de la connaissance.

Le passage de "lignes" à "objets" est excellent lorsque vous devez trouver une réponse aux questions commençant par Qui, quoi, Où, Quand, pourquoi et "J'aime" . De plus, grâce aux informations du Knowledge Graph, Google est en mesure de fournir aux utilisateurs des informations qu’ils ne connaissaient même pas, mais qui pourraient leur être utiles.

Cependant, ce saut dans le sens des "objets" présente des inconvénients. Bien que le système de gestion soit capable de fournir des informations spécifiques basées sur une base de données, il ne parvient pas encore à trouver les réponses les plus pertinentes pour des requêtes composées complexes. De telles requêtes consistent souvent en des termes faiblement couplés. Il est difficile de combiner Google dans un "objet".

Par conséquent, lorsque vous spécifiez un certain ensemble de termes complexes dans votre recherche, il est fort probable que vous n'obtenez que quelques résultats pertinents, et le degré de cette pertinence ne sera pas très élevé. Pour la plupart, l'émission est un ensemble d'options aléatoires, mais pas de réponses directes. Mais pourquoi cela se produit-il?

Les requêtes complexes et leur impact sur la question de

Comme nous l'avons dit, il est difficile pour Google de trouver des réponses appropriées à des requêtes comportant des termes peu liés. PS n'est pas capable de comprendre et d'établir des relations. Dans ce cas, la technologie RankBrain émet une hypothèse sur la relation entre ces termes, les devine.

Essayez d'imprimer une requête composite à l'aide de la liste déroulante des options. Choisissez le plus approprié d'entre eux. Vous verrez que les requêtes proposées par Google donnent elles-mêmes des résultats plus précis dans le numéro. Cela est dû au fait que les objets eux-mêmes dans la requête et leurs connexions sont connus du moteur de recherche.

Au fait, que veut dire le mot "objet"?

Il s’agit de noms: personnes / lieux / choses / idées, etc. Leur signification est définie dans les bases de données auxquelles Google fait référence. PS agit comme une énorme encyclopédie numérique. Cependant, si les deux objets qu'il contient ne sont pas liés, la machine a du mal à comprendre la demande de l'utilisateur. Elle fait juste une supposition.

Exemples de l'algorithme

  • Introduisons la requête "thé glacé, citron, verre" (thé glacé, citron, verre). Elle consiste en des objets qui ont une relation compréhensible. Le moteur de recherche nous indiquera beaucoup de résultats très pertinents.
  • Nous allons maintenant changer: «thé glacé, rooibos, verre» (thé glacé, rooibos, verre). La pertinence est encore suffisante, mais elle est déjà en déclin. Pourquoi Parce que le rooibos est rarement utilisé pour faire du thé glacé.
  • "Thé glacé, Goji, verre” (Thé glacé, Goji, verre). Nous observons une pertinence partielle. Certains objets tombent. Google est légèrement confus.
  • "Thé glacé, sucre dissous, verre ”(Thé glacé, sucre dissous, un verre). Ce numéro comprend non seulement des pages avec des recettes de thé, mais également une description des processus chimiques.

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  • Si nous utilisons le menu déroulant de Google et que nous entrons dans «Verre de thé glacé au sucre», nous obtiendrons à nouveau un problème de très grande qualité qui répond à notre question. .

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Google tente de traduire les mots qui apparaissent sur les pages en "objets" qui ont une signification C’est ce que fait habituellement le cerveau humain, mais dans le cas d’un ordinateur, cela s’appelle «intelligence artificielle».

C’est une tâche difficile, mais le travail est déjà en cours. " Google construit sa propre compréhension de ce que ces ou les objets et ce que les gens devraient savoir à leur sujet ", a déclaré Amit Singhal, ingénieur logiciel chez

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