GOOGLE RANKBRAIN là gì? TẠI SAO thuật toán này lại XUẤT HIỆN vào năm 2018?
Google RankBrain đã có tín hiệu từ năm 2017. Thế nhưng, sự xuất hiện mạnh mẽ vào năm 2018, Google liệu có khiến các SEOer “điêu đứng”? Nghiên cứu RankBrain có thể giúp bạn cải thiện SEO của bạn trong năm mới; đặc biệt là với tìm kiếm bằng giọng nói bùng nổ trong ngành công nghiệp tiếp thị kỹ thuật số.
Contents
GOOGLE RANKBRAIN LÀ GÌ?
Google RankBrain là thành phần cốt lõi của thuật toán tìm kiếm của Google. Nó đóng một vai trò trong việc giúp Google với các tìm kiếm không có câu trả lời rõ ràng.
Chúng ta hãy lùi lại một bước và nói về bản cập nhật thuật toán. Thuật toán hiện tại của Google là Hummingbird. Nó ra mắt vào năm 2013. Nó bao gồm một số bản cập nhật đã tạo ra một chút tác động trong cách tìm kiếm được thực hiện. Hummingbird đôi khi được mô tả là đã di chuyển Google “từ chuỗi từ sang mọi thứ”. Điều đó có nghĩa là gì? Trước khi Hummingbird, Google nhìn vào chuỗi từ. Đôi khi, kết quả có thể không liên quan.
Một ví dụ có thể là tìm kiếm từ “apple”. Nếu bạn tìm kiếm nó với hy vọng tìm được sản phẩm của Apple, bạn có thể đã thất vọng bởi kết quả trả về sẽ tràn ngập trái cây.
Bản cập nhật thuật toán của Hummingbird Google bị treo bằng cách thực hiện ba điều sau:
1 – Nó cải thiện khả năng của Google để diễn giải lời nói đàm thoại. Chuỗi tìm kiếm phức tạp là không cần thiết. Bây giờ, nó có thể trả lời các câu hỏi theo cách bạn có thể hỏi khi nói chuyện.
2 – Nó nhìn vào ý định của con người. Ngay cả khi bạn tìm kiếm bằng một từ không đúng, Hummingbird có thể đoán ý bạn là gì. Sau đó, nó cung cấp kết quả dựa trên câu hỏi của bạn.
3 – Nó cải thiện kết quả địa phương. Bằng cách kết hợp ý định với nhắm mục tiêu theo vị trí, nó mang lại kết quả có liên quan. Nếu bạn tìm kiếm một nhà hàng Pháp, nó sẽ không cung cấp cho bạn kết quả cho Paris. Thay vào đó, nó cung cấp kết quả cho thành phố của bạn.
Hummingbird đã đánh dấu một thay đổi đáng kể trong cách Google làm việc. Nó cải thiện kết quả công cụ tìm kiếm. Nhưng, nó vẫn có một số sai sót. Và đó là lỗ hổng để Google RankBrain có thể thể hiện khả năng giải quyết vấn đề một cách thông minh đúng như tên gọi của chúng.
Google RankBrain khắc phục lỗi do Hummingbird để lại
RankBrain sử dụng thuật toán học máy để giải thích các chuỗi tìm kiếm không xác định. Công việc của nó là giúp Google giải thích các truy vấn mà nó không hiểu.
Tìm kiếm “táo” mà tôi đã tham chiếu trước đây là một ví dụ. Với Hummingbird, Google biết rằng quả táo là một thứ. Thay vì tìm kiếm các chuỗi từ, nó bắt đầu với một nền tảng kiến thức. Tuy nhiên, nó không thể hiểu rằng “quả táo” cũng có thể là một thương hiệu.
RankBrain rất tuyệt. Ngay cả khi không có một ý tưởng rõ ràng, nó có thể mang lại kết hợp các kết quả. Google RankBrain không phải là AI theo cách chúng ta nhìn thấy trong phim. Khoa học máy tính là một mô tả chính xác hơn. “Máy” của thuật toán của Google học được khi nó hoạt động. Vì nó bổ sung kiến thức, khả năng phân phối kết quả có liên quan của nó cải thiện đáng kể.
Tìm hiểu thuật toán khác:
– GOOGLE MEDIC là gì? Hướng dẫn đầy đủ về Cập nhật Thuật toán ngày 1 tháng 8
– Google Cập nhật 2018 Nguyên tắc Xếp hạng Chất lượng Tìm kiếm
– Google Admob là gì và nó hoạt động như thế nào?
LỊCH SỬ CỦA THUẬT TOÁN GOOGLE RANKBRAIN
Google RankBrain và Hummingbird là hai thuật toán mới nhất trong một list danh sách dài các thuật toán tìm kiếm. Trong những ngày đầu của Google, trọng lượng đã được trao cho việc sử dụng từ khóa. Và từ đó, các thực hành nhồi nhét từ khóa bắt đầu. Tuy nhiên, spam sẽ không tồn tại được lâu với bất kì thuật toán nào. Bạn hãy nhớ lại Xếp hạng trang của Google!
RankBrain đại diện cho một sự tinh tế về những gì Google đã làm. Nó không phải là thành phần duy nhất của thuật toán tìm kiếm mà chúng ta biết. Những người khác bao gồm:
- Penguin
- Panda
- Thân thiện với Mobile
- Pigeon
- Pirate
Mỗi thành phần này có vai trò khác nhau. Penguin và Panda chống spam. Phần thưởng thân thiện với thiết bị di động đáp ứng các trang web phản hồi trên thiết bị di động. Pigeon cải thiện kết quả tìm kiếm địa phương, trong khi Pirate chống lại vi phạm bản quyền.
Khi Google phân tích Hummingbird và tìm thấy điểm yếu, nó nhận ra sự cần thiết cho một công cụ theo ngữ cảnh. Đó là điểm Google RankBrain xuất phát.
CÁCH HOẠT ĐỘNG CỦA GOOGLE RANKBRAIN
Thông thường, Google thông báo thay đổi thuật toán chỉ khi chúng có ý nghĩa. RankBrain ra mắt đầu tiên vào đầu năm 2015; nhưng chúng tôi đã không tìm hiểu về nó cho đến tháng 10 năm đó.
Các kỹ sư tìm kiếm của Google cho biết nó đóng một vai trò trong 15% của tất cả các tìm kiếm. Điều đó có vẻ không nhiều, nhưng Google xử lý khoảng 4,4 tỷ lượt tìm kiếm mỗi ngày. Điều gì khiến 4,4 triệu tìm kiếm khác nhau? Theo Google, họ là những tìm kiếm mới. Nói cách khác, các cụm từ tìm kiếm chưa bao giờ được sử dụng trước đây, Google cần một cách để giải thích chúng. Và đó là cách Google RankBrain được sinh ra.
RankBrain được sử dụng trên tất cả các tìm kiếm của Google.
Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là nó có tác động đáng kể đến tất cả chúng. Trong một tìm kiếm rất cụ thể, RankBrain sẽ không ảnh hưởng đến kết quả.
Với các truy vấn phức tạp hơn, Google RankBrain là điều cần thiết. Nó giúp thêm ngữ cảnh. Nó hoạt động với khả năng của Hummingbird để cung cấp thứ hạng kết quả phù hợp nhất. Ví dụ, một truy vấn như thế này có thể yêu cầu đầu vào của RankBrain.
Tiêu đề của người tiêu dùng ở mức cao nhất là gì?
Đó là một câu hỏi khó xử. Nó rất dễ dàng để xem lý do tại sao Google có thể cần một số bối cảnh cho nó. Từ “người tiêu dùng” thường đề cập đến người mua thứ gì đó. Tuy nhiên, “chuỗi thức ăn” là một thuật ngữ từ sinh học. Nó đề cập đến một hệ thống phân cấp của động vật và thực vật.
Người gõ truy vấn này muốn biết từ hoặc cụm từ “kẻ săn mồi” hoặc có lẽ là “kẻ săn mồi đỉnh”. Theo cách riêng của nó, Hummingbird không thể suy ra ý định của người tìm kiếm. Với sự giúp đỡ của RankBrain, nó có thể.
RankBrain có các truy vấn tìm kiếm và tạo các vectơ từ, các biểu diễn toán học của tìm kiếm. Sau đó, nó sẽ tìm kiếm bằng một vectơ, lấy ngôn ngữ học và các số liệu khác để xem xét.
Điều quan trọng cần lưu ý là RankBrain không phải là Natural Language Processing (NLP). NLP là một dạng AI cho phép con người có cuộc trò chuyện tự nhiên với máy tính. Nó được coi là Chén Thánh của tìm kiếm.
Một cách khác để nghĩ về nó là Google RankBrain là nền tảng của Hummingbird. Nó luôn cung cấp ngữ cảnh, nhưng đôi khi bối cảnh có ít tác động đến kết quả.
Cách Google sử dụng Máy học trong các thuật toán tìm kiếm của nó
Hãy quay lại nói về chiến lược học máy nói chung. Đây là một chủ đề có thể gây nhầm lẫn cho một số người.
Học máy là điều xảy ra khi một máy tính học bằng kinh nghiệm.
Có hai loại:
- Học tập được giám sát xảy ra khi máy sử dụng bộ dữ liệu được phân loại để tìm hiểu. Sau đó nó có thể áp dụng những gì nó học được để tập hợp các dữ liệu không xác định trong tương lai.
- Học tập không giám sát xảy ra khi máy sử dụng dữ liệu chưa được phân loại để tìm hiểu.
Một số máy có thể sử dụng sự pha trộn của việc học tập có giám sát và không giám sát. Trong mọi trường hợp, họ có thể sử dụng kinh nghiệm của họ để cải thiện hiệu suất trong tương lai của họ. Học tập liên tục giúp các lập trình viên vì các máy có thể học mà không cần sự trợ giúp.
Bạn biết những điều cơ bản về cách RankBrain hoạt động, nhưng nó học như thế nào?
Ví dụ về thuật toán Google RankBrain đang hoạt động
Hãy quay lại ví dụ tìm kiếm “pink apple”.
Ai đó đã tìm kiếm “pink apple” có thể đang tìm kiếm dữ liệu về trái cây.
Ngoài ra, họ có thể đang tìm kiếm một chiếc iPhone Apple màu hồng để mua. Hoặc một bức ảnh của một quả táo màu hồng. Hoặc một thương hiệu nước hoa có tên là táo hồng.
Nếu bạn kiểm tra kết quả cho tìm kiếm này, các phát hiện rất thú vị và luôn thay đổi.
Tối ưu hóa cho bộ não xếp hạng bằng cách nghiên cứu các quy trình của Google trong kết quả tìm kiếm.
RankBrain biết rằng tất cả các khả năng trên tồn tại.
Trong trường hợp không có bối cảnh, nó trả về kết hợp các kết quả có liên quan đến trái cây, nước hoa và iPhone.
Điều gì sẽ xảy ra nếu một số người tìm kiếm sử dụng cụm từ “táo hồng” và nhấp vào các liên kết về iPhone? Google RankBrain biết rằng những người tìm kiếm sử dụng cụm từ đó có nhiều khả năng muốn liên kết với máy tính hơn.
Kết hợp các kết quả có thể thay đổi. Nó sẽ không nhất thiết loại bỏ tất cả các kết quả dựa trên trái cây. Sau khi tất cả, một số người tìm kiếm có thể tìm kiếm điều đó. Những gì nó làm là cung cấp một kết hợp mới của kết quả. Nó có thể là một nửa liên quan đến trái cây, và một nửa liên quan đến máy tính.
Theo thời gian, danh sách kết quả có thể thay đổi đáng kể. Nếu một tìm kiếm mới bị cắt xén, googles rank brain có thể trình bày một mảng các kết quả. Nếu người dùng liên tục chọn liên kết trên một chủ đề, RankBrain sẽ chú ý và học hỏi. Cuối cùng, SERP chỉ có thể hiển thị những kết quả mà người dùng có nhiều khả năng chọn nhất.
Google RankBrain cũng có thể ảnh hưởng đến cách Google xếp hạng kết quả tìm kiếm. Nó biết kết quả nào phù hợp nhất và đẩy chúng lên đầu. Tác động SEO của RankBrain là điều mà tất cả các nhà tiếp thị tìm kiếm nên nghĩ đến.
Cách tìm kiếm của Google:
– Top 10 Cách làm Xếp hạng Sao (Rating Star) trên kết quả tìm kiếm Google
– Hướng dẫn đánh giá Chất lượng Tìm kiếm Google
– Hướng dẫn thực hành tối ưu hoá Công cụ tìm kiếm (SEO) với Google
HỌC MÁY VS. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Theo dõi việc thay đổi chiến lược công nghệ có thể là một thách thức. Điều đó đặc biệt đúng nếu bạn không phải là người có kinh nghiệm với công nghệ.
Google phân loại RankBrain như một hệ thống trí tuệ nhân tạo nhưng cũng gọi đó là học máy. Có sự khác biệt nào không?
Câu trả lời đơn giản là, không thực sự. Trong khoa học viễn tưởng, AI được trình bày như một cái gì đó gần như con người. Chúng ta thấy nó trong phim như T terminator. Máy móc trong những bộ phim này tinh vi đến mức chúng hầu như không thể phân biệt được với mọi người.
RankBrain của Google không phải như vậy. Trong thế giới thực, AI và máy học được sử dụng thay thế cho nhau. Một máy tính học có trí thông minh nhân tạo.
Từ “nhân tạo” có nghĩa là chỉ có một nhân vật đằng sau việc học. Khi mọi người tìm hiểu, chúng tôi làm điều đó một cách trực giác. Chúng ta không cần phải được bảo làm thế nào để làm điều đó.
Máy phải được tạo với khả năng tìm hiểu xem người tạo có muốn họ học hay không. Có một thiết kế cho họ. RankBrain không phải là một robot gần như là con người. Nó là một phần của thuật toán cốt lõi của Google, và đó là tất cả. Ít nhất là bây giờ.
Google RankBrain quan trọng như thế nào?
RankBrain được sử dụng trong tất cả các tìm kiếm, nhưng có bao nhiêu trọng lượng? Google chơi gần với áo khi nói đến tiết lộ các chi tiết của thuật toán của họ. Tuy nhiên, họ đã thực hiện một ngoại lệ với RankBrain.
Theo Google, RankBrain là yếu tố quan trọng thứ ba trong thuật toán tìm kiếm. Google đã đề cập đến ba yếu tố hàng đầu của họ trong phần Hỏi & Đáp từ tháng 3 năm 2016. Họ là:
- Liên kết
- Nội dung
- RankBrain
RankBrain là quan trọng, đặc biệt là xem xét có hàng trăm tín hiệu xếp hạng tác động đến RankBrain của Googles.
Không có câu hỏi về điều đó. Nhưng những gì, nếu có, có thể được thực hiện để cải thiện thứ hạng tìm kiếm của bạn ngay bây giờ mà Google RankBrain là trong hình?
Cách tối ưu hóa trang web của bạn cho năm 2018
Một trong những câu hỏi phổ biến nhất mà tôi nhận được là “Cách sử dụng bộ não xếp hạng để tối ưu hóa tốt hơn trang web của tôi?”
Đó là một câu hỏi cần thiết, nhưng câu trả lời có thể làm bạn ngạc nhiên.
Bất kỳ ai biết về chiến lược SEO đều biết rằng tầm quan trọng của từ khóa đã giảm đi. Liên kết và nội dung vẫn là yếu tố thuật toán xếp hạng quan trọng nhất. Kế hoạch tiếp thị nội dung của bạn nên được điểm.
Có điều gì bạn có thể làm để kiểm soát RankBrain không?
Câu trả lời ngắn gọn là cung cấp nội dung chuyên đề chất lượng chi tiết cho con người cung cấp trải nghiệm người dùng tích cực. Quên về việc nhắm mục tiêu một từ duy nhất, suy nghĩ nhóm từ khóa hợp lý và các chủ đề. Cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi liên quan đến chủ đề.
Tác động đáng kể nhất của RankBrain xảy ra khi truy vấn tìm kiếm web mới được sử dụng. Cách duy nhất để tối ưu hóa trang web của bạn là đoán những tìm kiếm mới đó có thể là gì.
Một trong những điều chúng tôi dành cho Google với điều kiện là họ không nói về tối ưu hóa công cụ tìm kiếm thường xuyên. Họ không có trong thực tế nói với mọi người làm thế nào để tối ưu hóa. Tuy nhiên, Gary Illyes của Google đã có một cuộc phỏng vấn hiếm hoi. Anh ta được hỏi về các phương pháp tối ưu hóa tốt nhất.
Đây là một phần của những gì anh ta nói:
“Cố gắng viết nội dung nghe có vẻ như con người. Nếu bạn cố gắng viết như một cái máy, thì RankBrain sẽ bị lẫn lộn và có lẽ chỉ đẩy bạn trở lại.”
Đáng ngạc nhiên, phải không? Nếu bạn muốn tối ưu hóa cho RankBrain, trong đó sử dụng AI học tập, bạn cần phải chắc chắn rằng không phải âm thanh như một máy tính.
Nếu bạn nghĩ về nó, nó có ý nghĩa hướng Google đang đứng đầu với Rank Brain.
Mục tiêu của Google trong nhiều năm nay là khuyến khích nội dung chất lượng.
Thuật toán của nó có thể là máy móc, nhưng người dùng của nó thì không. Họ muốn trải nghiệm người dùng càng tích cực càng tốt.
Một điều cụ thể mà Illyes đề xuất là đọc to nội dung trên trang web của bạn. Đây là một mẹo mà nhiều nhà văn sử dụng. Nó giúp họ bắt được những lời nói khó xử hoặc không tự nhiên.
Với Google RankBrain, việc đọc to có thể giúp bạn xác định xem nội dung của bạn có âm thanh tự nhiên hay không. Lý tưởng nhất, nó nên được đàm thoại. Nội dung của bạn càng thường xuyên hơn, nội dung của bạn càng có nhiều khả năng Google sẽ thưởng cho bạn với xếp hạng tìm kiếm cao.
Một cách khác để nhìn vào nó là điều này. RankBrain luôn học hỏi, và vì vậy nó luôn thay đổi. Cố gắng để tối ưu hóa chính xác cho nó là một công việc của kẻ ngốc. Nó giống như cố gắng để đạt được mục tiêu đang di chuyển. Thời gian của bạn là tốt nhất dành để đánh bóng nội dung của bạn, vì vậy nó có liên quan đến người dùng.
Suy nghĩ cuối cùng: RankBrain và tối ưu hóa cho Google
Không có câu hỏi rằng RankBrain sẽ đóng một vai trò trong bảng xếp hạng SEO của bạn vào năm 2018 và tiến lên phía trước. Nếu trang web của bạn đã có đầy đủ nội dung chất lượng, phong phú, chuyên đề, bạn cũng đang đi đúng hướng.
Tất nhiên, một điều chúng tôi biết về Google là không có gì giữ nguyên lâu dài. Cơ hội tốt là Google RankBrain sẽ được cập nhật thường xuyên, nếu không theo thời gian thực cùng với các tín hiệu xếp hạng và thuật toán học tập khác mà Google sử dụng.
Mục tiêu của bạn phải là giữ cho nội dung của bạn có liên quan đến mục đích tìm kiếm, trò chuyện và cập nhật. Nếu bạn làm điều đó, bạn sẽ cung cấp cho trang web của bạn cơ hội tốt nhất để làm hài lòng thuật toán Google luôn thay đổi.
