Google Rankbrain: 알아야 할 모든 것

Google이 모든 검색을 어떻게 관리하는지 궁금한 적이 있습니까? 초당 약 70,000개! 체계적인 방식으로 검색을 분리하는 데 도움이 되는 "Rankbrain "으로 알려진 기계 학습 인공 지능 시스템입니다.

기계 학습 및 인공 지능:

용어에서 알 수 있듯이 기계 학습은 "기계", 즉 컴퓨터가 수행하는 것입니다. 사람이 지시하는 것이 아니라 컴퓨터는 행동을 실행하는 미리 계획된 프로그램을 따릅니다.

인공지능은 말 그대로 인간을 컴퓨터로 대체하는 것과 같습니다. 여기에서 사용되는 기계는 인간 못지않게(또는 경우에 따라 더 낫습니다). 최신 기술을 최신 상태로 유지하거나 새로운 개념을 만드는 것

이전에 AI는 공상과학 소설과 이야기의 개념이었습니다. 그러나 끊임없는 기술 발견으로 컴퓨터 시스템은 이제 여러 프로세스를 쉽게 자동화할 수 있는 연결을 학습하고 설정하도록 설계되었습니다.

Rankbrain 과 관련하여 이 두 용어가 상호 교환 가능하여 서로 매우 유사하게 들리는 것을 종종 들을 수 있습니다.여러 종류의 인공 지능 기술을 설명하는 용어로 기계 학습을 들을 수도 있습니다.

랭크브레인 알고리즘이란?

몇 년 전 Google에 문제가 발생했습니다. 검색자가 입력한 키워드의 약 15%는 검색 엔진 거대 기업이 한 번도 접한 적이 없는 키워드였습니다. 이 15%는 매일 수십억 건의 검색을 처리하므로 약 4억 5천만 개의 키워드에 해당합니다.

솔루션을 해독하기 위해 Google은 페이지를 스캔하여 새로 검색된 키워드와 일치하는 항목을 찾았습니다. 여기서Rankbrain 알고리즘이 큰 도움이 되었습니다.주로 검색된 정확한 키워드가 없을 수 있는 페이지를 찾기 위해 사람들이 제출하는 검색을 분류하는 데 주로 사용됩니다.

Rankbrain이란 무엇이며 왜 중요합니까?

2015년 초였습니다. Google은Rankbrain을 사용하기 시작했습니다.Google Rankbrain은 솔루션을 사용하여 사람의 작업과 관련된 쿼리를 구체화합니다. 물론 일부 자동화가 포함되어 있지만 형태소 분석(예: 동의어 목록) 생성 또는 데이터베이스 연결 설정과 같은 대부분의 프로세스에는 사람의 개입이 필요합니다.

"롱테일" 쿼리라고도 하는 다중 단어 또는 복잡한 쿼리의 경우 Rankbrain은 이러한 쿼리를 더 잘 해석하고 효과적으로 디코딩하는 데 편리합니다. 이를 통해 검색자에게 최상의 결과 페이지를 제공할 수 있습니다.

Rankbrain을 사용하면 Google이 복잡하고 관련 없는 쿼리를 더 잘 이해하고 유사한 의미를 가진 더 간단한 실제 쿼리에 연결할 수 있습니다.

Rankbrain Google기술을 사용하면 혼란스러운 검색어를 거대 검색 엔진이 만족스러운 결과를 제공할 수 있는 매우 구체적인 검색 주제로 변환할 수 있습니다. 검색 쿼리에 대한 성공적인 답변을 허용합니다.

대부분의 검색자가 클릭한 검색 결과 집합이 있는 특정 페이지에 순위가 올라가고 이는 Rankbrain에 의해 표시됩니다.

RankBrain은 구체적으로 무엇을 관찰합니까?

RankBrain은 검색자가 각각의 모든 검색 결과와 상호 작용하는 방식에 엄격한 주의를 기울이고 있습니다.

그것은 본다:

• 유기적 CTR(클릭률)
• 드웰 시간
• 반송률
• 포고 스티킹

이러한 매개변수는 사용자 경험 신호 또는 UX 신호라고도 합니다.

알고 계십니까? RankBrain은 세계에서 세 번째로 중요한 순위 신호입니다.

Google에서 Rankbrain을 도입한 이유는 무엇인가요?

Google은 검색어(키워드)를 더 잘 이해하여 검색 결과를 정렬하기 위해 Rankbrain을 출시했습니다.그러나이 프로세스는 Google Inc의 똑똑한 인간 엔지니어가 수행했지만 여전히 기술 회사는 경쟁 방식으로 결과를 측정하기로 결정했습니다.

Rankbrain 알고리즘을 사용하기 전에는 모든 Google 알고리즘이 100% 수작업으로 코딩되었습니다. Rankbrain의 도입으로; 최소한의 인간 코딩 개입이 있으며 주로 소프트웨어 코딩의 도움을 받습니다.

기본적으로RankBrain은 전체 알고리즘을 조정하고 자체적으로 변화하는 추세를 처리합니다.본질적으로 백라인을 늘리거나 줄이고 적절한 순위 지정 프로세스에 필요한 다른 측면 중에서 새로운 콘텐츠 요소, 콘텐츠 길이 및 도메인 권한을 유지합니다.

사용자가 새 알고리즘을 좋아하는지 여부와 그것이 호감이 가는지 여부에 관계없이 Google 검색자가 최신 검색 결과와 어떻게 상호 작용하는지 기록하는 것이 중요합니다. 그것은 남아있다. 싫어하는 경우 RankBrain은 뒤로 물러나 알고리즘을 교체합니다.

연습으로 Google은 한때 전문 엔지니어에게 특정 검색에 대한 최상의 결과 페이지를 요청하고 비교 분석을 위해 동일한 페이지를 RankBrain에 할당했습니다. Rankbrain알고리즘 의 결과가 인간의 결과보다 10% 더 우수한 것으로 나타났습니다.

Rankbrain을 최적화하려면 어떻게 해야 합니까?

지금까지 알고 있듯이 Google은 키워드 검색의 진정한 의도를 이해합니다. 그것은 유기적 키워드 연구가 죽었다는 것을 의미하지는 않지만 " Pro- RankBrain"으로 만들기 위해 키워드 연구를 조정해야 합니다.

RankBrain 최적화 팁:

• 롱테일 키워드를 피하십시오:

이들은 완전히 죽었습니다. 인터넷 초기에; 100개의 개별 페이지를 개발하는 것이 합리적이었습니다. 각각은 특정 키워드를 최적화했습니다. 예를 들어, "암스테르담 최고의 커피"에 최적화된 페이지와 "암스테르담 최고의 커피"에 대한 다른 페이지가 있으면 Google은 이러한 각 키워드를 각각의 롱테일 키워드로 순위를 매깁니다.

오늘날 RankBrain 덕분에 이러한 각 키워드가 동일한 주제에 속한다는 것을 이해하므로 두 경우 모두 동일한 검색 결과 페이지를 표시합니다.요컨대, 롱테일 키워드는 효과가 없으므로 최적화를 중지하십시오.

• 차이를 만들기 위해 미디엄 테일 키워드에 최적화:

미디엄 테일 키워드는 최대 검색량을 받는 팩 용어의 중간입니다. 특히 구식 롱테일 키워드와 비교할 때.

미디엄 테일 키워드를 최적화할 때; RankBrain이 자동 모드에서 특정 용어 및 유사한 다른 관련 키워드의 순위를 매기므로 무의식적으로 페이지 품질을 향상시키고 있습니다.

따라서 페이지에서 인기 있는 키워드를 선택하고 미디엄 테일 키워드로 자격을 부여한 다음 Google RankBrain이 나머지 작업을 수행하도록 하십시오.

• CTR 향상을 위해 제목 및 설명 태그 최적화:

감성을 불러일으키는 제목 태그 만들기

예: 최소 시간과 리소스 내에서 더 많은 작업을 수행하는 방법은 무엇입니까? 또는

효과적인 자기 정리 팁으로 '할 일 목록'을 달성하세요.

• 제목 끝에 괄호를 유지하십시오.

예: 내 SEO 사례 연구(숙련도를 어떻게 얻었는지 알아보기)T)

• 제목 내 숫자 사용(매우 효과적)

예: 최대 270% 더 많은 트래픽을 얻을 수 있는 9가지 트릭

• 설명 태그 및 CTR 최적화:
  • 설명을 제목 태그처럼 감성적으로 유지하세요.
  • 검색자가 결과를 선택하고 클릭해야 하는 이유를 전달합니다.
  • 유료 광고 캠페인에서 사용되는 것과 유사한 단어 및 문구를 사용하십시오.
  • 실제 경이로움을 만드는 모든 효과적인 키워드를 포함하는 데 실패하지 마십시오.

개인의 SEO 경험 및 작업 패턴에 따라 다름 RankBrain Google의 여러 효과가 있을 수 있습니다. 그러나 이 끊임없이 변화하는 시나리오와 적용자의 기술 세트와 결합된 SEO 산업의 현대 관행의 영향도 변화와 그 효과를 결정하는 데 큰 역할을 합니다.

궁극적으로 우리 모두에게 진정한 간절함으로 다음 Google RankBrain 업데이트를 기다리는 것과 같은 불확실성입니다.