ランクブレイン

RankBrainは機械学習ベースの検索エンジンアルゴリズムで、 2015年10月26日にGoogleによってその使用が確認されました。 ^[1]これは、Googleが検索結果を処理し、ユーザーにとってより関連性の高い検索結果を提供するのに役立ちます。^[2] 2015年のインタビューで、Googleは、RankBrainがリンクとコンテンツに次いでランキングアルゴリズムで3番目に重要な要素であるとコメントしました。 ^{[ 2] [3]}約200のランキング要素のうち。^[4] Googleアルゴリズムでの正確な機能は完全には公開されていません。2015年の時点で^{[アップデート]}、「RankBrainはクエリの15％未満で使用されていました。」^[5]結果によると、RankBrainは、Google検索アルゴリズムの他の部分がトップ結果として選択するものを80％の確率で推測しますが、人間の検索エンジニアの場合は70％です。^[2]

RankBrain は、馴染みのない単語やフレーズを見つけた場合、類似した意味を持つ単語やフレーズを推測し、それに応じて結果をフィルタリングできるため、これまでに見たことのない検索クエリやキーワードをより効果的に処理できます。検索クエリは、言語的類似性の点で互いに近い「分散表現」とも呼ばれる単語ベクトルに分類されます。RankBrain は、このクエリを、一致する可能性が最も高い単語 (エンティティ) または単語のクラスターにマッピングしようとします。したがって、RankBrain は人々が何を意味しているかを推測し、その結果を記録し、結果を適応させてユーザー満足度を向上させます。^[6]

RankBrain は過去の検索のバッチを使ってオフラインでトレーニングされます。研究により、RankBrain が単語間の関係をより良く解釈できることが示されました。これには、検索クエリ内のストップワード(「the」、「and」、「without」など) の使用が含まれます。ストップワードは、これまで Google によって無視されていた単語ですが、人の検索クエリの背後にある意味や意図を完全に理解するために重要な場合があります。また、一見無関係に見える検索間のパターンを解析して、それらの検索が互いにどのように似ているかを理解することもできます。^[7] RankBrain の結果がGoogleチームによって検証されると、システムが更新され、再び稼働します。^[8]

GoogleはRankBrainリクエストの処理にテンソルプロセッシングユニット（TPU）ASICを使用していると述べている。 ^[9]

RankBrain により、Google はキーワード カテゴリのアルゴリズム テストを高速化し、特定のキーワード検索に最適なコンテンツを選択できるようになりました。これは、誤ったシグナルでランキングを操作する古い手法がますます効果を失い、人間の視点から見て最も質の高いコンテンツが Google で上位にランクされるようになったことを意味します。^{[10] [信頼できない情報源? ]}

RankBrain は、Google Hummingbird (2013 年版のランキング アルゴリズム) がより正確な結果を提供できるように支援してきました。これは、RankBrain が知らない単語やフレーズを学習できるためです。また、クエリが行われた国や言語に特化した学習も行います。つまり、米国内で「ブーツ」という単語を含むクエリを検索すると、履物に関する情報が表示されます。ただし、クエリが英国経由で行われた場合、情報は車の収納スペースに関する情報である可能性もあります。^{[11] [信頼できない情報源? ]}

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