RankBrain이란 무엇입니까?

2020년 4월 21일 최종 업데이트

SEO와 관련하여 RankBrain은 링크와 콘텐츠에 이어 웹사이트 순위를 매기는 세 번째로 중요한 요소입니다. RankBrain은 검색 쿼리, SERP에 대한 사람들의 행동 및 클릭한 결과 웹사이트에서의 시간을 통해 학습합니다. 수집된 데이터의 패턴을 관찰하고 결과를 수학적으로 계산합니다.

RankBrain은 신호나 순위 요인 대신 검색 엔진이 검색 결과를 분류하는 방법에 가깝습니다. 오히려 벌새로 알려진 Google의 검색 엔진 알고리즘에 추가되었습니다. 데이터베이스는 특정 수학적 범주로 변환된 데이터와 정보로 가득 차 있습니다. Google은 알 수 없는 검색어를 발견하면 데이터베이스를 검색하고 검색어와 유사한 표현과 개념을 찾아 해석을 시도합니다.

RankBrain 이전에 Google이 작동한 방식

RankBrain 이전에 Google은 사용자가 검색어에서 사용한 정확한 용어를 넘어선 페이지를 찾을 수 있었습니다. 새로운 Google 알고리즘 이전에 Google은 동일한 검색어의 변형을 인식하고 사용자에게 관련 결과를 제공하기 위해 자체적으로 개발했습니다. RankBrain을 통해 Google은 이제 더 복잡한 검색어를 이해하고 효과적으로 해석할 수 있습니다.

RB가 출시되기 전에 Google은 주요 결과를 추측했습니다. 새 알고리즘의 특별한 점은 현재 쿼리에 대한 결과만 개선된 것이 아닙니다. 시간이 지남에 따라 새로운 쿼리를 통해 RankBrain은 다른 새로운 쿼리에 대한 검색 결과도 개선합니다.

RankBrain은 어떻게 작동합니까?

앞서 언급했듯이 RankBrain은 검색어, SERP 사용자의 행동, 클릭한 웹사이트에서의 시간을 통해 학습합니다. 본질적으로 Google은 검색자의 행동을 관찰하여 최상의 결과를 결정하는 "크라우드 소싱"입니다. 대부분의 검색에서 가장 좋은 점은 Google이 이미 검색에 대한 많은 정보를 수집했으며 검색어에 대한 가장 정확한 검색 결과를 즉시 제공할 수 있다는 것입니다. 그러나 RB가 알 수 없는 쿼리를 만나면 원래 쿼리와 가장 유사한 벡터를 찾아 결과를 반환합니다. 시간이 지남에 따라 Google은 사용자 상호 작용 및 검색 패턴을 기반으로 이전에 알려지지 않은 검색어에 대한 결과를 구체화합니다. RankBrain은 기본적으로 사용자가 동일한 검색어를 입력한 후 검색한 결과를 분석합니다.

따라서 Google RB는 인공 지능을 사용하여 검색 결과를 정렬하는 기계 학습 알고리즘입니다. 이제 검색 쿼리에 대해 Google에서 세 번째로 중요한 신호가 되었으며 Google 알고리즘의 중심 구성 요소입니다. 주요 업무는 사용자의 검색어를 이해하고 검색된 단어를 기반으로 관련 결과를 제공하는 것입니다.

Google은 사용자 행동이 단순히 무엇이 좋고 무엇이 좋지 않은지 또는 관련 콘텐츠를 나타내는 가장 좋은 지표라는 것을 이해하기 시작했습니다. Google은 기본적으로 단어가 컨텍스트를 형성하는 방식을 이해하고 인식하지만 사용자 행동은 검색 의도와 관련하여 콘텐츠의 가치를 훨씬 더 잘 나타내는 지표입니다.

RankBrain은 Google 엔지니어를 능가합니다.

RB는 Google 엔지니어보다 검색 결과를 더 잘 개선하는 것 같습니다. Google 엔지니어들은 Google 검색 결과 상단에 어떤 검색 페이지가 표시될지 추측하여 효율성을 놓고 RankBrain과 경쟁했습니다. 사실, AI는 검색하기에 가장 좋은 사이트를 찾기 위해 엔지니어들과 싸웠을 때 사람들보다 10% 더 뛰어난 성능을 보였습니다. 아이러니하게도 RB는 기계 학습 알고리즘이지만 검색 결과에 대한 인간 사용자의 영향을 증가시킵니다.

RB는 언제 출시되었나요?

RankBrain은 2015년 10월 Bloomberg 기사에서 처음 발표되었지만 Google은 2015년 4월부터 사용하고 있다고 밝혔습니다. 2016년 6월 Google은 RankBrain이 검색 엔진에서 수행되는 모든 검색을 처리하는 데 사용될 것이라고 발표했습니다. Google은 RB의 세부 사항에 대해 모호했지만 최근 몇 년 동안 Google이 수행한 관찰 및 의견을 사용하여 RB가 수행하는 작업의 일부 측면을 식별할 수 있습니다.

2015년 Google의 수석 분석가인 Greg Corrado는 RB의 발표에 대해 논의하기 위해 Bloomberg를 방문했습니다. 그가 한 진술은 이것이 유기적 결과의 순위에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대한 통찰력을 제공했습니다. 그는 본질적으로 RB가 Google이 검색 엔진 결과를 결정하는 데 사용하는 수백 가지 중 하나라고 말했습니다.

RB를 이해하는 것이 중요한 이유

RB는 이 검색의 여러 측면을 유사한 검색의 결과와 결합하는 데 능숙합니다.

Google RB AI는 검색 엔진이 페이지를 평가하는 방법의 중요한 부분입니다. 사용자를 더 잘 이해하고 검색 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다. RB는 특히 음성 검색의 보급이 증가함에 따라 더욱 중요해질 것입니다.

어떤 교훈을 없애야 합니까?

검색의 미래는 기계에 속하므로 Google을 능가하려는 시도를 멈추고 미래를 최적화하여 검색 거인의 길을 따르십시오. 내용은 왕입니다. 항상 그래왔고 앞으로도 그럴 것입니다. 사실 이것은 어쨌든 콘텐츠 마케팅의 상위 트렌드에 해당합니다. 어쨌든 RankBrain은 웹이 마침내 성장했다는 마케터로서 우리에게 경종을 울립니다. 이제 진지하게 논의할 때입니다.

저자: Ken Knorr, CEO

인용 출처

• https://moz.com/learn/seo/google-rankbrain
• https://searchengineland.com/faq-all-about-the-new-google-rankbrain-algorithm-
• https://www.searchenginejournal.com/google-algorithm-history/rankbrain/
• https://backlinko.com/google-rankbrain-seo
• https://en.wikipedia.org/wiki/RankBrain
• https://www.wordstream.com/blog/ws////rankbrain-seo
• https://neilpatel.com/blog/how-rankbrain-works/
• https://www.link-assistant.com/news/rank-brain.html