RankBrain

RankBrain - система машинного обучения, встроенная в поисковый алгоритм Google для обработки и интерпретации поисковых запросов. Запущенная в 2015 году, RankBrain стала одним из первых компонентов поиска Google, использующих искусственный интеллект для понимания смысла запросов, особенно тех, которые встречаются впервые или сформулированы нестандартно.

История появления

Предпосылки

К 2015 году Google обрабатывал около 3 миллиардов запросов в день. Значительная часть этих запросов (около 15%) были уникальными - такими, которые система никогда не видела раньше. Старые алгоритмы плохо справлялись с новыми, незнакомыми запросами, особенно если они были длинными или сформулированы нестандартно.

Нужен был механизм, который мог бы интерпретировать новые запросы, опираясь не на исторические данные о кликах, а на понимание смысла.

Запуск

В октябре 2015 года Google анонсировал RankBrain как часть алгоритма Hummingbird. Первоначально система обрабатывала только небольшую часть запросов, но быстро доказала свою эффективность.

Уже в 2016 году Google объявил, что RankBrain стал третьим по важности фактором ранжирования (после контента и ссылок) и участвует в обработке всех запросов.

Эволюция

RankBrain стал основой для дальнейшего развития систем машинного обучения в Google. Впоследствии появились более сложные модели (BERT, MUM), но RankBrain продолжает работать и дополнять их.

Как работает RankBrain

Векторное представление

В основе RankBrain лежит технология векторного представления слов и фраз. Система переводит текст запроса в математические векторы - наборы чисел, описывающих смысл в многомерном пространстве.

Чем ближе векторы разных запросов, тем ближе их смысл. Это позволяет системе находить связь между новым, незнакомым запросом и уже известными понятиями.

Обучение на примерах

RankBrain обучается на огромных массивах данных о том, как пользователи взаимодействуют с результатами поиска. Система анализирует, на какие страницы люди переходят, а какие игнорируют, и на основе этого учится предсказывать, какие результаты будут наиболее релевантны для новых запросов.

Интерпретация незнакомых запросов

Главная задача RankBrain - обрабатывать запросы, которые система видит впервые. Вместо того чтобы просто искать точные совпадения ключевых слов, система пытается понять, что пользователь имел в виду, и подобрать страницы с близким смыслом.

Самообучение

В отличие от многих других компонентов поиска, которые программируются вручную, RankBrain способен обучаться самостоятельно. Анализируя успешные и неуспешные результаты, система постоянно улучшает свои прогнозы.

Зачем нужен RankBrain

Обработка новых запросов

Каждый день Google получает миллионы запросов, которых никогда не видел раньше. RankBrain позволяет давать по ним релевантные результаты, даже если нет исторических данных о том, как пользователи реагировали на выдачу.

Понимание разговорного языка

Люди формулируют запросы по-разному. 1 человек может спросить «как починить кран», другой - «ремонт смесителя своими руками». RankBrain понимает, что смысл 1 и тот же, даже если слова разные.

Сложные и длинные запросы

Чем длиннее запрос, тем сложнее его обработать традиционными методами. RankBrain лучше справляется с длинными, разговорными фразами.

Учёт контекста

Система помогает учитывать контекст запроса, особенно когда одно и то же слово может иметь разное значение.

Отличие RankBrain от других алгоритмов

RankBrain vs BERT

RankBrain появился раньше и работает на уровне векторных представлений целых запросов

- BERT глубже анализирует связи между словами внутри предложения - Они дополняют друг друга, а не заменяют

RankBrain vs MUM

MUM более мощная мультимодальная система, способная работать с разными типами контента
RankBrain более узкоспециализирован на обработке текстовых запросов

RankBrain vs Neural Matching

Neural Matching - ещё 1 компонент Google, который также ищет смысловые соответствия. Разница в деталях реализации, но для внешнего наблюдателя они решают схожие задачи.

Влияние на SEO

Уход от точных вхождений

RankBrain окончательно закрепил тенденцию, что точное вхождение ключевых слов перестало быть главным фактором. Страница может ранжироваться по запросу, даже если в ней нет ни 1 слова из запроса, но по смыслу она подходит.

Синонимы и связанные понятия

Использование синонимов и семантически связанных терминов (LSI) стало важнее, чем многократное повторение главного ключа.

Естественный язык

Тексты, написанные для людей естественным языком, с разговорными оборотами, получили преимущество перед «сеошными» текстами с неестественными формулировками.

Поведенческие факторы

Поскольку RankBrain обучается на поведении пользователей, качество трафика и поведенческие факторы стали ещё важнее. Если пользователи быстро возвращаются из поиска, это сигнал для системы, что страница не релевантна.

Контент для людей

Основной вывод для вебмастеров - создавать контент, который отвечает на реальные вопросы пользователей, а не просто набит ключевыми словами.

Что не нужно делать

Пытаться оптимизироваться специально под RankBrain (это невозможно)
Зацикливаться на точных вхождениях ключей
Игнорировать синонимы и связанные темы
Писать неестественные, «сеошные» тексты

Как узнать, что RankBrain сработал

Точно определить, что по конкретному запросу сработал RankBrain, невозможно. Система работает в фоновом режиме, и Google не раскрывает деталей.

Косвенные признаки могут включать:

Хорошие позиции по длинным, разговорным запросам при отсутствии точных вхождений
Рост трафика по запросам, которые раньше не приносили посетителей
Способность страницы ранжироваться по многим близким по смыслу запросам

RankBrain сегодня

К середине 2020-х годов RankBrain стал неотъемлемой частью поисковой системы Google. Он работает в связке с другими алгоритмами машинного обучения, такими как BERT и MUM, и участвует в обработке всех запросов.

Google больше не делает отдельных анонсов о RankBrain, так как машинное обучение стало стандартом для всех компонентов поиска.

Связанные термины

Аноним

Поиск