RankBrain ist Teil des Kernalgorithmus von Google, der maschinelles Lernen (die Fähigkeit von Maschinen, aus der Dateneingabe selbst zu lernen) verwendet, um die relevantesten Ergebnisse für Suchmaschinensuchen zu ermitteln. Vor RankBrain verwendete Google den grundlegenden Algorithmus, um zu bestimmen, welche Ergebnisse für eine bestimmte Suchanfrage angezeigt werden sollen. Nach Ansicht von Post-RankBrain durchläuft die Abfrage jetzt ein Interpretationsmodell, das potenzielle Faktoren wie den Standort des Suchers, die Personalisierung und die Wörter der Abfrage anwenden kann, um die wahre Absicht des Suchers zu bestimmen. Durch die Unterscheidung dieser wahren Absicht kann Google relevantere Ergebnisse liefern.
RankBrain ist Teil des Kernalgorithmus von Google, der maschinelles Lernen (die Fähigkeit von Maschinen, aus der Dateneingabe selbst zu lernen) verwendet, um die relevantesten Ergebnisse für Suchmaschinensuchen zu ermitteln. Vor RankBrain verwendete Google den grundlegenden Algorithmus, um zu bestimmen, welche Ergebnisse für eine bestimmte Suchanfrage angezeigt werden sollen. Nach Ansicht von Post-RankBrain durchläuft die Abfrage jetzt ein Interpretationsmodell, das potenzielle Faktoren wie den Standort des Suchers, die Personalisierung und die Wörter der Abfrage anwenden kann, um die wahre Absicht des Suchers zu bestimmen. Durch die Unterscheidung dieser wahren Absicht kann Google relevantere Ergebnisse liefern.
Der maschinelle Lernaspekt von RankBrain unterscheidet es von anderen Updates. Um den RankBrain-Algorithmus zu "erlernen", um nützliche Suchergebnisse zu erhalten, füttert Google diese Daten aus verschiedenen Quellen. Der Algorithmus nimmt es dann von dort, berechnet und lehrt sich im Laufe der Zeit, verschiedene Signale mit verschiedenen Ergebnissen zu verknüpfen und Suchmaschinen-Rankings basierend auf diesen Berechnungen zu bewerten.
Grundlegendes zu RankBrain
Um RankBrain klar zu definieren, kann es hilfreich sein, sich in die Lage von Google zu versetzen und zu versuchen, die Bedeutung einer Suchmaschinenabfrage als "olympischen Ort" zu verstehen.
Was ist der wahre Zweck dieser Suche? Möchte der Forscher etwas über die Olympischen Sommerspiele oder die Olympischen Winterspiele wissen? Sprechen sie über eine Olympiade, die gerade zu Ende gegangen ist, oder eine, die in vier Jahren stattfinden wird? Ist der Forscher bei den Olympischen Spielen anwesend, ist er in einem Hotel und sucht nach dem Weg zum Ort der Eröffnungsfeier? Könnten sie überhaupt historische Informationen über den Ort der ersten Olympischen Spiele im antiken Griechenland suchen?
Stellen Sie sich nun vor, Sie beantworten diese Frage mit simplen Algorithmus-Signalen wie der Qualität des Inhalts oder der Anzahl der Links, die ein Inhaltselement für die Rangfolge der Ergebnisse für diesen Sucher erhalten hat. Stellen Sie sich vor, dass die Winterspiele in Sotschi, Russland, erst letzten Monat geschlossen wurden und die offizielle Website von Sotschi Olympic Millionen von Links für den Inhalt dieser vergangenen Veranstaltung enthält. Wenn Ihr Algorithmus simpel ist, kann er nur Ergebnisse zu den Sotschi-Spielen anzeigen, weil sie die meisten Links verdient haben ... selbst wenn der Suchende tatsächlich den Ort der nächsten Olympischen Winterspiele in Pyeongchang, Südkorea, erfahren wollte.
In dieser komplizierten, aber alltäglichen Situation erweist sich die Leistungsfähigkeit von RankBrain als wesentlich. Nur durch die mathematische Berechnung von Ergebnissen anhand von Mustern, die der Algorithmus der Maschine im Suchverhalten "bemerkt" hat, kann Google beispielsweise feststellen, dass die Mehrheit der Personen, die nach "Olympics Location" suchen, wissen möchte, wo die nächsten sind Spiele sind angesiedelt (sei es Sommer oder Winter). In diesem Fall wird ein Antwortfeld von Google mit dem Standort der kommenden Spiele den meisten Suchanfragen gerecht.
Obwohl die Antwort hinter den meisten Suchanfragen nach olympischen Orten in diesem Antwortfeld behandelt werden kann, gibt es bemerkenswerte Ausnahmen, die Google lösen muss. Wenn die Suche beispielsweise in der Woche der Spiele von einem Benutzer in einer olympischen Stadt (z. B. Pyeongchang) durchgeführt wird, kann Google stattdessen eine Wegbeschreibung zum Pavillon bereitstellen, in dem die Eröffnungszeremonie stattfindet. Mit anderen Worten, Signale wie der Standort des Benutzers und die Aktualität des Inhalts müssen berücksichtigt werden, um die Absicht zu interpretieren und die Ergebnisse zu liefern, mit denen die Sucher am wahrscheinlichsten zufrieden sind.
* RankBrain ist noch in Arbeit, mit dem Ziel, maschinelles Lernen zu entwickeln, um die Interpretation der Absicht des Suchenden durch Google im Laufe der Zeit zu perfektionieren.