ランクブレイン

RankBrainは機械学習ベースの検索エンジンアルゴリズムで、 2015年10月26日にGoogleによってその使用が確認されました。[ 1 ]これはGoogleが検索結果を処理し、ユーザーにより関連性の高い検索結果を提供するのに役立ちます。[ 2 ] 2015年のインタビューでGoogleは、RankBrainはリンクとコンテンツに次いでランキングアルゴリズムで3番目に重要な要素であると述べました。[ 2 ] [ 3 ]約200のランキング要素[ 4 ]のうち、正確な機能は完全には公開されていません。2015年の時点で、「RankBrainが使用されているクエリは15%未満でした」。[ 5 ]結果によると、RankBrainはGoogle検索アルゴリズムの他の部分[ 6 ]がトップ結果として選ぶものを80%の確率で推測します。一方、人間の検索エンジニアの場合は70%です。[ 2 ]

RankBrainは、馴染みのない単語やフレーズを検知した場合、類似する意味を持つ可能性のある単語やフレーズを推測し、それに応じて結果をフィルタリングすることで、これまでにない検索クエリやキーワードをより効果的に処理します。検索クエリは、言語的類似性の観点から互いに近い単語ベクトル（分散表現とも呼ばれる）に分類されます。RankBrainは、このクエリを、一致する可能性が最も高い単語（エンティティ）または単語のクラスターにマッピングしようとします。このように、RankBrainは人々が何を意味しているかを推測し、その結果を記録します。これにより、結果を適応させてユーザー満足度を向上させることができます。[ 7 ]

RankBrainは、過去の検索履歴をオフラインで学習します。研究により、RankBrainが単語間の関係性をより正確に解釈できることが示されています。これには、検索クエリ内のストップワード（「the」「and」「without」など）の使用が含まれます。これらの単語はこれまでGoogleによって無視されていましたが、ユーザーの検索クエリの背後にある意味や意図を完全に理解する上で重要な意味を持つ場合があります。また、一見無関係に見える検索間のパターンを解析し、それらの検索がどのように類似しているかを理解することもできます。[ 8 ] RankBrainの結果がGoogleチームによって検証されると、システムは更新され、再び稼働します。[ 9 ]

GoogleはRankBrainリクエストの処理にTPU（テンソルプロセッシングユニット） ASICを使用していると述べている。 [ 10 ]

デジタルマーケティングへの影響

RankBrainの導入により、Googleはキーワードカテゴリーのアルゴリズムテストを高速化し、特定のキーワード検索に最適なコンテンツを選択することを可能にしました。これは、誤ったシグナルを用いてランキングを操作する従来の手法がますます効果を失い、人間の視点から見て最も質の高いコンテンツがGoogleで上位に表示されるようになることを意味します。[ 11 ]

RankBrainは、Google Hummingbird（2013年版のランキングアルゴリズム）がより正確な結果を提供するのに貢献しています。これは、RankBrainが未知かもしれない単語やフレーズを学習できるからです。また、検索クエリが行われた国や言語に合わせて、それらを学習します。例えば、米国で「boot」という単語を含む検索クエリを検索すると、履物に関する情報が表示されます。しかし、英国経由で検索クエリが行われた場合には、車の収納スペースに関する情報も表示される可能性があります。[ 12 ]

参考文献

  1. ^ 「Google: RankBrain アーカイブ」 . Search Engine Land . 2020年11月3日閲覧。
  2. ^ a b cジャック・クラーク「Google、収益性の高いウェブ検索をAIマシンに転換」ブルームバーグ・ビジネス、ブルームバーグ。 2016年10月28日閲覧。
  3. ^ 「これでわかった：Googleの検索ランキングに影響を与える上位3つの要因」 Search Engine Land . 2016年3月24日. 2017年4月14日閲覧。
  4. ^ 「Googleの200のランキング要因：完全リスト（2022年）」Backlinko . 2013年4月18日. 2022年2月23日閲覧。
  5. ^ 「Googleはすべての検索にRankBrainを使用し、多くの検索のランキングに影響を与えている」 Search Engine Land . 2016年6月23日. 2017年4月14日閲覧。
  6. ^ 「Google 2025年8月のスパムアップデート：影響と回復のヒント」 ALOKHNATH PS . 2025年9月4日閲覧。
  7. ^ Capala, Matthew (2016年9月2日). 「GoogleのRankBrainで機械学習がより人間らしくなった」 . The Next Web . 2017年1月19日閲覧。
  8. ^ 「GoogleのRankBrainが検索トラフィックに及ぼす真の影響」 The Next Web . 2017年5月22日閲覧。
  9. ^サリバン、ダニー. 「FAQ: 新しいGoogle RankBrainアルゴリズムについて」 . Search Engine Land . 2015年10月28日閲覧。
  10. ^ 「GoogleのTensor Processing Unitはムーアの法則を7年先に進める可能性がある」 PCWorld . 2017年1月19日閲覧。
  11. ^ 「NonTechie RankBrainガイド[インフォグラフィック]」 www.logicbasedmarketing.com . 2018年2月16日閲覧。
  12. ^ 「Google RankBrainアルゴリズムの解説 - SEOに最適」www.seonewsagency.com。2018年11月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2018年11月13日閲覧。
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