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Google検索アルゴリズムの一部に機械学習(マシーン・ラーニング)を使用

2017/06/16 2017/06/16

GoogleのJohn Mueller氏は、2017年6月12日Youtube上の「英語版ウェブマスターオフィスアワー」にて、検索品質アルゴリズムすべてに機械学習を使用するわけではないことを言及した。
※参考:Google: Our Quality Algorithms Don’t Use Machine Learning In A Targeted Way

Google検索アルゴリズムの一部に機械学習(マシーン・ラーニング)を使用

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機械学習は使える場面で採用する

実は以前にGoogleのGary Illyes(ゲイリー・イリーズ)氏が、機会学習を使える場面で採用することを言及してる。
※参考:すべての検索アルゴリズムをGoogleは機械学習に置き換えるのか?

そして今回、GoogleのJohn Mueller氏が、検索アルゴリズムすべてに機械学習を利用しないことを言及し、改めて機会学習を使える場面で採用することを伝えてる形となる。

機械学習を採用するには、十分なデータ量による信頼性の高い結果を出す必要があるようです。

すべて機械学習が解決してくれるような検索アルゴリズムを作るためには、まだ多くの問題があるようです。
今後十分なデータ蓄積が進むなどの改善により、少しづつ機械学習の採用が増えていくことが予想されます。

実際に機械学習が採用されてる検索アルゴリズムには、検索クエリの理解を処理することを主とした「Rank Brain」があります。

また、ウェブスパムに対して機械学習の採用を進めてるようです。
※参考:スパマー戦慄!? Googleがスパム対策にも機械学習を使うように取り組み中

ちなみにペンギンアルゴリズムは、機械学習を採用しないことが言及されてます。
※参考:Google: Penguin Doesn’t Use Machine Learning Within The Algorithm

そもそも機械学習とは何か?

機械学習(マシーン・ラーニング)は、wikipediaによると以下のように定義されてます。

人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。
※参考:機械学習 – Wikipedia

この機械学習に目を付けたGoogleは、2012年より段階的に準備を始めた。
そして、2015年に検索クエリの解釈に特化した機械学習を搭載するAI(人工知能)ベースの検索アルゴリズム「Rank Brain」を検索ランキングに導入した。

2012年、広告のCTRを予測するために機械学習を使う論文をGoogleは公開した。
2013年、Matt CuttsはPubConで機械学習について語った。
2015年、検索ランキングにAIを使うRankBrainをGoogleはついに明らかにした。
※引用元:機械学習を採用したGoogleのアルゴリズムにどのように対応すべきか from #SMX Munich 2016

Googleが機械学習を採用した試みは、この頃から加速した。
機械学習2017年以降も、機械学習を採用したRankBrain以外の新しい検索アルゴリズムを生み出すことを模索し続けている。

また、検索以外のジャンルであるGoogleフォトでは、写真に写っている世界中の場所を認識できる仕組みに機械学習が採用されている。

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機械学習の仕組み

機械学習は、すべてではなく、特定の検索アルゴリズムに採用されます。
例えば、「RankBrain」と呼ばれるAIペースの検索アルゴリズムでは、機械学習が搭載されてます。

RankBrainのようなGoogle検索における機械学習では、膨大なデータが必要とされます。
その膨大なデータから考えられるランキング要因(被リンクやクリック、QDFなど)をベースに、トレーニングデータ(ユーザーが満足する検索結果と満足しない検索結果のデータ)による学習プロセスを経て、最も適したアルゴリズムが作られます。
この最も適したアルゴリズムに合致することで、自分のサイトがランキング付けされる仕組みと考えられます。

機械学習の仕組み イメージ

※引用元:機械学習を採用したGoogleのアルゴリズムにどのように対応すべきか from #SMX Munich 2016

考えられるランキング要因(被リンクやクリック、QDFなど)は常に変化するため、トレーニングデータによる学習プロセスにも変化が生じ、最も適したアルゴリズムも変化し続けます。
つまり、日々膨大な新しいサイトが生み出されたり、更新、削除などが起きてるため、検索順位も1日ごとに変化しやすくなるということが考えられます。

機械学習の目的

Googleが検索に機械学習を採用する目的は、Google自体に価値を作るためと考えられます。
機械学習を活用してユーザーが満足する検索結果を提供すれば、Google検索を利用するユーザーも集まりやすくなると思います。
現在Googleは検索エンジンシェア世界No1であるため、検索品質さらに最適化して、地位を確保したいことも視野にあるかもしれません。
※参考:①Googleの意思

ちなみに昔は、検索する側(ユーザー体験)をほぼ無視した、ユーザーが満足するには程遠い考え方で検索結果が提供されてました。
※2012年ころは、ユーザー体験が低くても、被リンクが多いサイトが検索結果の上位に表示されてた。

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機械学習の増加によるGoogle検索結果(検索順位)への影響

機械学習により、検索アルゴリズムを自動化できるようになります。
検索アルゴリズムの機械学習化が進めば、今まで手動だった調整ミスや偏りなどが減少するため、検索結果の精度が向上する可能性が考えられます。

検索結果の精度は、検索順位として現れるため、少なからず自サイトの順位が上昇・下落といった影響が及ぶかもしれません。

機械学習が搭載されるRankBrainについて

機械学習は、検索クエリを解釈する人工知能ベースの検索アルゴリズム「RankBrain」に組み込まれてます。

機械学習が搭載されるRankBrainについて、「RankBrainは本当にランキング要素なの?」で触れてますので、合わせてご参考下さい。

まとめ

機械学習によるアルゴリズム情報にアンテナを張っておきましょう。

検索アルゴリズムを読み解き、Googleに評価されやすいサイトを公開することが大切です。

コンテンツやリンクの質を上げ、サイトの価値を上げながら、SEO対策で上位化を目指すことが重要です。

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