Co to jest Google RankBrain?
Zawartość strony (spis treści)
Google RankBrain to algorytm sztucznej inteligencji wykorzystywany przez wyszukiwarkę Google do oceny i analizowania wyników wyszukiwania. RankBrain został wprowadzony w 2015 roku i jest jednym z wielu czynników, które wpływają na to, jak Google wyświetla wyniki wyszukiwania.
RankBrain pomaga Google lepiej zrozumieć intencje użytkowników i interpretować zapytania, które nie są zbyt jasne lub precyzyjne. Algorytm wykorzystuje uczenie maszynowe i automatycznie dostosowuje wyniki wyszukiwania na podstawie tego, jak użytkownicy reagują na wyniki, które wyświetla.
RankBrain jest również w stanie dopasować zapytania związane z frazami długoogonowymi, które są bardziej skomplikowane i niestandardowe, a także identyfikować związki między słowami i frazami, co pozwala na bardziej trafne wyniki wyszukiwania. Dzięki temu, Google jest w stanie zapewnić bardziej trafne wyniki wyszukiwania i lepsze doświadczenie użytkowników.
Algorytm RankBrain jest jednym z czynników rankingowych.
RankBrain to algorytm Google bazujący na sztucznej inteligencji AI. Pozwala „układać” wyniki w SERP’ach na podstawie zadowolenia i zaspokojenia intencji użytkownika.
Przy okazji, jeśli chcesz dostawać gorące i przydatne informacje tak jak ten wpis „Google RankBrain -co to jest i jak działa”, to zapisz się na newsletter poniżej (tak, jest całkowicie ZA DARMO):
RankBrain bierze pod uwagę search intent, innym razem linki zwrotne, długość treści, interakcje odwiedzających, autorytet domeny, semantyczne SEO itp.
Inżynierowie Google, którzy spędzają dnie na tworzeniu algorytmów, zostali poproszeni o odgadnięcie, która strona według nich będzie wyżej w wynikach Wyszukiwania.
Ludzie zgadywali poprawnie w 70 procentach przypadków, RankBrain miał 80 procent skuteczności.
Jak działa RankBrain?
RankBrain wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy i interpretacji wyników wyszukiwania. Algorytm ten jest w stanie nauczyć się na podstawie interakcji użytkowników z wynikami wyszukiwania i dostosowywać wyniki, aby lepiej odpowiadały na zapytania użytkowników.
Główną funkcją RankBrain jest przyporządkowywanie wartości do słów i fraz, które są używane w zapytaniach wyszukiwania. Algorytm analizuje kontekst, w którym dane słowa lub frazy są używane i określa, jakie wyniki powinny być wyświetlane w odpowiedzi na zapytanie.
RankBrain jest również w stanie dopasowywać zapytania długiego ogona, które są bardziej skomplikowane i niestandardowe. Algorytm ten analizuje zapytania, aby zidentyfikować podobieństwa między nimi a innymi zapytaniami i przyporządkować odpowiednie wartości do słów i fraz, które są używane w zapytaniach.
Ważnym aspektem działania RankBrain jest jego zdolność do adaptowania się i dostosowywania wyników wyszukiwania na podstawie interakcji użytkowników z wynikami. Algorytm ten jest w stanie nauczyć się, jakie wyniki są najbardziej przydatne dla użytkowników w odpowiedzi na różne zapytania i dostosować wyniki w celu poprawy jakości wyników wyszukiwania.
W skrócie, RankBrain działa na podstawie analizy kontekstu i przyporządkowywania wartości do słów i fraz, które są używane w zapytaniach. Algorytm ten wykorzystuje uczenie maszynowe i dostosowuje wyniki wyszukiwania na podstawie interakcji użytkowników z wynikami.
Wiele lat temu Google stanęło przed olbrzymim problemem.
Aż 15% słów które ludzie wpisywali w wyszukiwarce, nie było wpisywanych nigdy wcześniej.
Więc RankBrain rozumie już zapytania.
Przykład: wpisałem w google „samochód z gwiazdą na masce”:
Dzięki algorytmowi RankBrain, Google wie, że chodzi o Mercedesa.
Google w swoim wpisie na blogu uchyliło rąbka tajemnicy, o tym w jaki sposób używają uczenia maszynowego (machine learning), aby lepiej zrozumieć search intent.
Opisują tutaj technologię „Word2vec”, która może przekształcać słowa kluczowe w tematy i koncepty.
Narzędzie word2vec pobiera korpus tekstu jako dane wejściowe i generuje wektory słów jako dane wyjściowe. Najpierw konstruuje słownictwo na podstawie treningowych danych tekstowych, a następnie uczy się wektorowej reprezentacji słów. Wynikowy plik wektorowy słowa może być używany jako funkcje w wielu aplikacjach do przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego.
https://code.google.com/archive/p/word2vec/
Jak dalej możemy przeczytać, Google potrafi rozpoznać powiązania między słowami, jak np. Polska-Warszawa, a inaczej zostanie odebrane powiązanie Polska-Berlin:
Więc zapamiętaj, że RankBrain Google wychodzi daleko poza proste w pozycjonowaniu dopasowywanie słów kluczowych. Zamienia wyszukiwane hasła w pojęcia i stara się znaleźć odpowiednie strony, które obejmują to pojęcie.
Jak RankBrain mierzy zadowolenie użytkownika (satysfakcję usera)?
RankBrain mierzy zadowolenie użytkownika (satysfakcję usera) poprzez analizę różnych czynników, takich jak:
- CTR (Click-Through Rate) – jest to stosunek liczby kliknięć w wyniki wyszukiwania do liczby wyświetleń. Im wyższy CTR, tym bardziej prawdopodobne, że użytkownicy uważają dany wynik za przydatny i relevantny.
- Czas spędzony na stronie – algorytm RankBrain analizuje czas, który użytkownicy spędzają na danej stronie, co może wskazywać na to, czy znaleźli tam potrzebne informacje lub jeśli nie znaleźli, to może świadczyć o tym, że dana strona nie spełniła ich oczekiwań.
- Współczynnik odrzuceń (bounce rate) – to procent użytkowników, którzy opuszczają stronę bez przeglądania kolejnych stron na tej samej witrynie. Wysoki wskaźnik odrzuceń może oznaczać, że użytkownicy nie znaleźli potrzebnych informacji lub strona nie spełniła ich oczekiwań.
- Powracający użytkownicy – algorytm RankBrain analizuje, czy użytkownicy wracają na daną stronę, co może wskazywać na to, że strona jest wartościowa i relevantna dla danego zapytania.
- Interakcje użytkowników – RankBrain analizuje również interakcje użytkowników na stronie, takie jak kliknięcia, przewijania, lub wpisywane frazy w pola wyszukiwania, aby zrozumieć, czy strona spełniła ich potrzeby i czy dostarczyła odpowiedzi na ich pytanie.
Ostatecznie, RankBrain analizuje te czynniki i wykorzystuje uczenie maszynowe, aby dostosować wyniki wyszukiwania i poprawić ich jakość w celu zwiększenia zadowolenia użytkowników.
Są one znane jako sygnały doświadczenia użytkownika (sygnały UX), co obecnie łączy się z SEO, za pomocą SXO.
Jak zmieniło się wyszukiwanie słów kluczowych pod Google SEO po RankBrain?
RankBrain wprowadził zmiany w sposobie działania algorytmu Google i wpłynął na to, jak wyszukiwanie słów kluczowych jest wykorzystywane w SEO.
Przede wszystkim, RankBrain skupia się bardziej na intencji użytkownika zamiast na dokładnym dopasowaniu słów kluczowych. Oznacza to, że algorytm ten jest w stanie lepiej zrozumieć, co użytkownik chce znaleźć, nawet jeśli używa innego języka lub nie odnosi się bezpośrednio do słów kluczowych.
Wyszukiwanie słów kluczowych stało się mniej istotne dla SEO, ponieważ RankBrain analizuje całe zapytanie i stara się zrozumieć, co użytkownik chce znaleźć. Zamiast dopasowywać dokładnie słowa kluczowe, RankBrain bada kontekst i znaczenie słów, co oznacza, że strony internetowe muszą skupić się bardziej na dostarczaniu wartościowych i informacyjnych treści.
Innymi słowy, strony internetowe muszą skupić się na tematach związanych z ich branżą i dostarczać wartościowe treści, które odpowiadają na pytania użytkowników. W ten sposób algorytm RankBrain będzie w stanie zrozumieć, że dana strona jest relevantna dla danego zapytania i wyniknie to w lepszej pozycji w wynikach wyszukiwania.
Wprowadzenie RankBrain oznacza również, że SEO musi uwzględniać coraz bardziej skomplikowane zapytania długiego ogona (long-tail queries). Algorytm ten jest w stanie lepiej zrozumieć te zapytania i dostarczać bardziej trafne wyniki.
Pamiętaj, że Google szuka podtematów, synonimów, kategorii i odpowiedzi na często zadawane pytania z Twojej niszy i branży, a nie tylko słów kluczowych.
Możesz użyć na przykład Google Keyword Planner, Ahrefs, Semrush, czy jakiegokolwiek innego narzędzia SEO:
Larry Kim z Wordstream, był w stanie udowodnić, że CTR bezpośrednio wpływa na pozycję w rankingu Google:
HubSpot i Outbrain w swoim badaniu udowodnili, że jeśli dodasz nawiasy w tytule, zwiększysz swój współczynnik kliknięć o 38%.
Więc jeśli to możliwe, dodaj nawiasy na końcu tytułu.
Numery w tytułach również podnoszą CTR.
Zobacz dla przykładu mój wpis na temat optymalizowania konwersji.
Conductor, pokazał, że nagłówki posiadające liczby, dostają nawet 36% więcej kliknięć niż nagłówki bez liczby.
Metaopis nie jest tak ważny jak tag tytle, to odgrywa bardzo ważną rolę w zwiększaniu CTR.
Google przyznaje, że: „nie używa metatagu „keywords” w rankingu internetowym„.
Ale jest druga strona medalu, ponieważ ciekawy opis meta w wyszukiwarce potrafi zwiększyć CTR.
Emocjonalne nagłówki dostają o wiele więcej kliknięć, ponieważ nikt nie klika tego co nudne:
Nie powinno to być zaskoczeniem, że lajki i kliknięcia są powodowane przez emocje, które popychają ludzi do działania.
Tylko uważaj, żeby nie był to „clickbait”.
Świadomość marki ma również wyraźny wpływ na CTR.
Udowodniono, że ludzie częściej klikają URL firmy którą znają.
Tak samo jest jeśli chodzi o konwersje.
W ecommerce średnie wartości różnią się, aż o około 2,5%!
Kilka prostych sposobów jak poprawić rozpoznawalność swojej marki:
- email newsletter z bieżącymi odbiorcami
- crossy z innymi twórcami, lub gościnne występowanie w podcastach, wywiadach, czy guest posting
- reklamy facebook (głównie remarketing do osób które już były na Twojej stronie i chcesz być „zapamiętanym”)
Jak oficjalnie powiedziano: Google stara się szkolić swoje modele sztucznej inteligencji, gdy „ktoś kliknie stronę i pozostanie na tej stronie” i tak dalej:
Praktycznie każde badanie SEO potwierdza, że dłuższe wpisy mają większą pozycję w Google.
W dodatku lepiej zaspokajasz search intent i pokrywasz tematykę, co podchodzi pod topical authority.
Kilku badaczy z Google stwierdza, że używają „słów często występujących razem”, aby zrozumieć główny temat artykułu:
W dodatku, jeśli lepiej opiszesz dany temat za pomocą słów LSI, tym większa widoczność w wyszukiwarce.
Przeczytaj o algorytmach i semantyce SEO:
Podsumowanie
Teraz chciałbym usłyszeć od Ciebie:
Który fragment artykułu był dla Ciebie najbardziej zaskakujący?
A może masz jakieś pytanie.
Tak czy inaczej, zostaw teraz krótki komentarz poniżej.
