Войти
RankBrain - это алгоритм на основе машинного обучения поисковой системы, использование которого было подтверждено Google 26 октября 2015 года. Он помогает Google для обработки результатов поиска и предоставления пользователям более релевантных результатов поиска. В интервью 2015 года Google отметил, что RankBrain был третьим по важности фактором в алгоритме ранжирования наряду со ссылками и контентом. По состоянию на 2015 год «RankBrain использовался менее чем для 15% запросов». Результаты показывают, что RankBrain дает результаты, которые находятся в пределах 10% от команды инженеров поисковых систем Google.
Если RankBrain видит слово или фразу, с которыми он не знаком, машина может предположить, что слова или фразы могут иметь схожее значение и соответствующим образом фильтровать результат, что делает его более эффективным при обработке ранее неизвестных поисковых запросов или ключевых слов. Поисковые запросы сортируются по векторам слов, также известным как «распределенные представления», которые близки друг к другу с точки зрения лингвистического сходства. RankBrain пытается сопоставить этот запрос со словами (объектами) или кластерами слов, которые имеют наилучшие шансы на совпадение. Таким образом, RankBrain пытается угадать, что люди имеют в виду, и записывает результаты, которые адаптируют результаты, чтобы обеспечить лучшее удовлетворение пользователей.
Существует более 200 различных факторов ранжирования, которые составляют алгоритм ранжирования, точные функции которых в Алгоритм Google полностью не раскрыт. После контента и ссылок RankBrain считается третьим по важности сигналом для определения рейтинга в поиске Google. Хотя Google не признал какой-либо порядок важности, только то, что RankBrain является одним из трех наиболее важных сигналов ранжирования в поиске. В автономном режиме RankBrain получает пакеты прошлых поисков и учится, сопоставляя результаты поиска. Исследования показали, как RankBrain лучше интерпретирует отношения между словами. Это может включать использование стоп-слов в поисковом запросе («то», «и», «без» и т. Д.) - слов, которые ранее исторически игнорировались Google, но иногда имеют большое значение для полного понимание смысла или намерения, стоящего за поисковым запросом человека. Он также может анализировать закономерности между поисковыми запросами, которые, казалось бы, не связаны между собой, чтобы понять, чем эти поисковые запросы похожи друг на друга. После проверки результатов RankBrain командой Google система обновляется и снова запускается.
Google заявила, что использует блок обработки тензора (TPU) ASIC для обработки запросов RankBrain.
RankBrain позволил Google ускорить алгоритмическое тестирование категорий ключевых слов, чтобы попытаться выбрать лучший контент для поиск по любому конкретному ключевому слову. Это означает, что старые методы игры в рейтинге с помощью ложных сигналов становятся все менее и менее эффективными, а контент самого высокого качества с человеческой точки зрения получает более высокий рейтинг в Google.
RankBrain помог Hummingbird предоставлять более точные результаты, потому что он может запоминать слова и фразы, которых может не знать. Он также изучает их специально для страны и языка, на котором выполняется запрос. Итак, если кто-то найдет запрос со словом boot в Соединенных Штатах, он получит информацию об обуви. Однако, если запрос поступает через Великобританию, то информация также может относиться к складским помещениям в автомобилях.
