Was ist Google RankBrain und wie funktioniert es - Profit Hunter

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Inhalt des Artikels

  1. Konzept von Google RankBrain
  2. Hummingbird
  3. Bewegung von "Zeichenketten "an" Objekte "
  4. Komplexe Abfragen und ihre Auswirkung auf die Ausgabe
  5. Beispiele für die Funktionsweise des Algorithmus

Konzept von Google RankBrain

RankBrain ist das neue, selbstlernende Issue-Build-System von Google, das anhand von Faktoren wie dem Abfrageverlauf, dem Benutzerverhalten und dem Seitenkontext nach relevanten Antworten auf die Anfrage eines Nutzers sucht (weitere Informationen zur LSI-Indizierungstechnologie).

Ende Oktober gab es Neuigkeiten über das neue selbstlernende Google RankBrain-System, das zusammen mit anderen Rankingfaktoren dazu beiträgt, die relevantesten Seiten für Suchanfragen von Nutzern zu ermitteln.

Um genauer zu sein, verarbeitet und verfeinert RankBrain Anforderungen mithilfe von Erkennungsmustern für komplexe und mehrdeutige (mehrdeutige) Schlüsselsätze und definiert diese in spezifische Themen.

Dadurch kann Google bessere Suchergebnisse anzeigen, insbesondere wenn es um hunderte Millionen Anfragen pro Tag geht. Mitarbeiter der Suchmaschine stellten fest, dass RankBrain einer der wichtigsten Bewertungsfaktoren ist, die der Algorithmus berücksichtigt.

RankBrain ist eines von Hunderten von Signalen, die bestimmen, welche Ergebnisse in den Ergebnissen erscheinen sollen und wie sie eingestuft werden sollen. Es ist ein Versuch, die Suchergebnisse basierend auf der Technologie des Knowledge Graphs und der Objektsuche zu verbessern:

Was ist Google RankBrain und wie funktioniert es - Profit Hunter

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Was ist eine objektive Suche? Wie funktioniert das mit RankBrain und in welche Richtung geht Google? Um dies zu verstehen, müssen Sie vor einigen Jahren zurückgehen.

Kolibri (Kolibri)

Der Start dieses Algorithmus war eine radikale Veränderung. Es war eine Rekonstruktion der Verarbeitung organischer Anfragen durch Google: Von der Suche nach Zeichenketten bis zum Auffinden der Objekte selbst, für die ein bestimmter Wert, Eigenschaften und Beziehungen zu anderen Objekten definiert sind.

Wie erschien der Kolibri? Ein neuer Algorithmus entstand aus den Versuchen der Entwickler, eine semantische Suche in die Google-Suchmaschine einzubetten. Mit anderen Worten, sie wollten eine selbstlernende Maschine entwickeln, die die natürliche Sprache des Menschen versteht (NLP-Technologie). Es wurde angenommen, dass die Suchmaschine versteht, was Sie bedeuten, wenn Sie Ihre Abfrage eingeben.

Der Zweck der semantischen Suche besteht darin, die Genauigkeit des Ergebnisses zu verbessern, indem die Absichten des Benutzers und die kontextabhängige Bedeutung der Begriffe erkannt werden, um relevantere Ergebnisse zu erzeugen. Semantische Suchsysteme berücksichtigen verschiedene Parameter (einschließlich Kontext, Benutzerziele, Variationen von Wörtern, Synonymen, allgemeine und eng thematische Abfragen), um die genauesten Antworten zu geben.

Zwei Jahre sind vergangen, aber jeder, der Google nutzt, weiß, dass der Traum der semantischen Suche noch nicht verwirklicht wurde. Obwohl einige Versuche in diese Richtung bereits unternommen werden. Datenbanken werden beispielsweise verwendet, um Objekte nach Wert zu definieren und in Gruppen zu gruppieren. Die semantische Engine muss jedoch verstehen, wie der Kontext Wörter beeinflusst, und deren Bedeutung bestimmen und interpretieren können.

Google kann die natürliche (menschliche) Sprache noch nicht verstehen, obwohl es in der Lage ist, bekannte Objekte und Beziehungen durch Definitionen wahrzunehmen.

Natürlich kann eine Suchmaschine nach einer Weile viele Konzepte und Beziehungen lernen, wenn genügend Leute nach einer Kombination von Begriffen suchen. Hier kommt die RankBrain-Maschine ins Spiel. Basierend auf den gesammelten Erfahrungen versucht sie, die relevanteste Annahme bei der Erstellung des Problems zu treffen.

Google ist definitionsgemäß keine semantische Suchmaschine. Was ist es dann?

Bewegung von "Zeichenketten" zu "Objekten"

Die heutige Suchmaschine verfügt über hervorragende Fähigkeiten, um bestimmte Informationen anzuzeigen. Brauchen Sie eine Wettervorhersage? Verkehrsinformationen? Bewertungen von Restaurants? Google kann diese Informationen bereitstellen, so dass der Besuch von Websites Dritter nicht erforderlich ist. Von gibt nur die Antwort am Anfang der Seitenausgabe. Dies ist dank der Wissensgrafik möglich.

Die Bewegung von "Linien" zu "Objekten" ist hervorragend, wenn Sie eine Antwort auf Fragen finden müssen, die mit beginnen, wer, was, wo, wann, warum und "Wie" . Darüber hinaus kann Google, basierend auf Informationen des Knowledge Graphs, Nutzern Informationen zur Verfügung stellen, von denen sie noch nicht einmal wussten, die für sie jedoch von Nutzen sein könnten.

Dieser Sprung in Richtung "Objekte" hat jedoch Nachteile. Obwohl das PS spezifische, datenbankbasierte Informationen bereitstellt, ist es noch nicht so erfolgreich, die relevantesten Antworten für komplexe zusammengesetzte Abfragen zu finden. Solche Abfragen bestehen häufig aus lose gekoppelten Begriffen. Google ist schwierig, sie zu einem "Objekt" zu kombinieren.

Wenn Sie also einen bestimmten Satz komplexer Begriffe in Ihrer Suche angeben, erhalten Sie höchstwahrscheinlich nur wenige relevante Ergebnisse, und der Grad dieser Relevanz ist nicht sehr hoch. Die Ausgabe ist zum größten Teil eine Sammlung zufälliger Optionen, jedoch keine direkten Antworten. Aber warum passiert das?

Komplexe Anfragen und ihre Auswirkungen auf das Thema

Wie bereits gesagt, ist es für Google schwierig, in Abfragen passende Antworten zu finden, die einige verwandte Begriffe enthalten. PS ist nicht in der Lage, Beziehungen zu verstehen und herzustellen. In diesem Fall geht die RankBrain-Technologie von der Beziehung zwischen diesen Begriffen aus, schätzt sie.

Versuchen Sie, eine zusammengesetzte Abfrage mit der Dropdown-Liste der Optionen zu drucken. Wählen Sie die am besten geeigneten aus. Sie werden feststellen, dass die von Google selbst vorgeschlagenen Abfragen bei dem Problem genauere Ergebnisse ergeben. Dies liegt daran, dass die Objekte selbst in der Anfrage und die Verbindungen zwischen ihnen der Suchmaschine bekannt sind.

Was versteht man unter dem Begriff "Objekt"?

Dies sind Substantive: Personen / Orte / Dinge / Ideen usw. Ihre Bedeutung ist in den Datenbanken definiert, auf die Google verweist. PS ist eine riesige digitale Enzyklopädie. Wenn jedoch die beiden Objekte nicht miteinander zusammenhängen, hat die Maschine Schwierigkeiten, die Benutzeranforderung zu verstehen. Sie macht nur eine Vermutung.

Beispiele für den Algorithmus

  • Lassen Sie uns die Abfrage "Eistee, Zitrone, Glas" (Eistee, Zitrone, Glas) eingeben, die sich aus Objekten zusammensetzt, die eine verständliche Beziehung haben viele sehr relevante Ergebnisse.
  • Jetzt ändern wir es: "Eistee, Rooibos, Glas" (Eistee, Rooibos, Glas). Die Relevanz ist immer noch ausreichend, geht aber bereits zurück. Warum Denn Rooibos wird selten zur Herstellung von Eistee verwendet.
  • "Eistee, Goji, Glas" (Eistee, Goji, Glas). Wir beobachten teilweise Relevanz. Einige Objekte fallen heraus. Google ist leicht verwirrt.
  • "Eistee, gelöster Zucker, Glas ”(Eistee, gelöster Zucker, ein Glas). Nicht nur Seiten mit Teerezepten, sondern auch eine Beschreibung chemischer Prozesse sind in der Ausgabe enthalten.

Was ist Google RankBrain und wie funktioniert es - Profit Hunter

  • Wenn wir jedoch den Dropdown-Google-Tipp verwenden und "Glas Zucker-Eistee" eingeben, erhalten wir wieder eine sehr hochwertige Frage, die unsere Frage beantwortet

Was ist Google RankBrain und wie funktioniert es - Profit Hunter

Google versucht, die auf den Seiten angezeigten Wörter in "Objekte" zu übersetzen, die etwas bedeuten und haben Eigenschaften: Dies ist, was das menschliche Gehirn normalerweise tut, aber im Fall eines Computers wird dies als "künstliche Intelligenz" bezeichnet.

Dies ist eine schwierige Aufgabe, aber die Arbeit ist bereits im Gange. " Google baut sein eigenes Verständnis davon auf, welche oder welche Objekte und was die Leute über sie wissen sollten ", sagte Amit Singhal, Software-Ingenieur bei

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