Što je Google RankBrain i kako radi - Profit Hunter

Što je Google RankBrain i kako radi - Profit Hunter

Sadržaj članka

  1. Koncept Google RankBrain
  2. Kolibri
  3. Kretanje iz nizova znakova "do" objekata "
  4. Složeni upiti i njihov utjecaj na izlaz
  5. Primjeri rada algoritma

Pojam Google RankBrain

RankBrain je Googleov novi sustav za samostalno učenje, koji traži relevantne odgovore na zahtjeve korisnika na temelju čimbenika kao što su povijest upita, ponašanje korisnika, kontekst stranice (saznajte više o tehnologiji LSI indeksiranja).

Krajem listopada pojavile su se vijesti o novom Googleovom sustavu za samoučenje RankBrain, koji, zajedno s drugim čimbenicima rangiranja, pomaže u određivanju najrelevantnijih stranica za korisničke upite za pretraživanje.

Da budemo precizniji, RankBrain procesira i oplemenjuje zahtjeve koristeći obrasce prepoznavanja za složene i dvosmislene (dvosmislene) ključne fraze i definirajući ih u određene teme.

To Googleu omogućuje prikaz boljih rezultata pretraživanja, posebno kada se radi o stotinama milijuna upita dnevno. Osoblje tražilice primijetilo je da je RankBrain jedan od najvažnijih faktora rangiranja koji algoritam uzima u obzir.

RankBrain je jedan od stotina signala koji određuje koji bi se rezultati trebali pojaviti u rezultatima i kako će biti rangirani. To je pokušaj da se poboljšaju rezultati pretraživanja temeljeni na tehnologiji Grafikona znanja i pretraživanja objekata: Dakle, što je objektivno pretraživanje? Kako funkcionira s RankBrain-om iu kojem smjeru Google radi? Da biste to shvatili, morate se vratiti prije nekoliko godina. Hummingbird (Hummingbird)

Lansiranje ovog algoritma bila je radikalna promjena. To je bila rekonstrukcija načina na koji je Google obradio organske upite: od traženja nizova znakova do pronalaženja samih objekata, za koje su definirane određene vrijednosti, svojstva i odnosi s drugim objektima.

Kako se pojavio Hummingbird? Novi algoritam nastao je iz pokušaja programera da u Google tražilicu ugrade semantičko pretraživanje. Drugim riječima, željeli su napraviti stroj za samostalno učenje koji bi mogao razumjeti ljudski prirodni jezik (NLP tehnologija). Pretpostavljalo se da će tražilica razumjeti što mislite kada upišete svoj upit.

Svrha semantičkog pretraživanja je poboljšati točnost rezultata prepoznavanjem korisnikovih namjera i kontekstualnim značenjem pojmova kako bi se generirali relevantniji rezultati. Sustavi semantičkog pretraživanja uzimaju u obzir različite parametre (uključujući kontekst, korisničke ciljeve, varijacije riječi, sinonime, generalizirane i usko tematske upite) kako bi dali najtočnije odgovore. Prošle su dvije godine, ali svatko tko koristi Google razumije da san o semantičkom pretraživanju još nije ostvaren. Iako su već poduzeti neki pokušaji u tom smjeru. Na primjer, baze podataka se koriste za definiranje i grupiranje objekata u skupine prema vrijednosti. Međutim, semantički motor mora razumjeti kako kontekst utječe na riječi i biti sposoban odrediti i interpretirati njihovo značenje.

Google još nije u stanju razumjeti prirodni (ljudski) jezik, iako je u stanju opažati poznate objekte i odnose kroz definicije.

Naravno, tražilica može naučiti mnogo pojmova i odnosa nakon nekog vremena, ako dovoljno ljudi traži neku kombinaciju pojmova. Ovo je mjesto gdje stroj za rangiranje dolazi u igru. Na temelju stečenog iskustva, ona nastoji donijeti najrelevantniju pretpostavku pri oblikovanju pitanja.

Dakle, po definiciji Google nije semantički pretraživač. Što je onda?

Kretanje iz "niza znakova" u "objekte"

Današnja tražilica ima izvrsne sposobnosti za prikazivanje određenih informacija. Trebate vremensku prognozu? Informacije o prometu? Recenzije restorana? Google može pružiti te informacije, eliminirajući potrebu za posjetom web-lokacijama trećih strana. Od samo daje odgovor na početku stranice problem. To je moguće zahvaljujući grafikonu znanja.

Premještanje iz "linija" u "objekte" je izvrsno, kada trebate pronaći odgovor na pitanja koja počinju sa Tko, Što, Gdje, Kada, Zašto, I "Kao" . Štoviše, vođen informacijama iz grafikona znanja, Google može korisnicima pružiti informacije o kojima nisu ni znali, ali koje bi im mogle biti korisne. Međutim, ovaj skok u smjeru "objekata" ima nedostatke. Iako je PS dobar u pružanju specifičnih informacija baziranih na bazi podataka, još uvijek nije tako uspješan u pronalaženju najrelevantnijih odgovora za složene upite složenica. Takvi upiti često se sastoje od pojmova koji su labavo povezani. Google je teško kombinirati ih u jedan "objekt".

Kao rezultat toga, kada navedete određeni skup složenih pojmova u pretraživanju, vrlo je vjerojatno da ćete dobiti samo nekoliko relevantnih rezultata, a stupanj te relevantnosti neće biti vrlo visok. Većinom je izdavanje zbirka slučajnih opcija, ali ne i izravnih odgovora. Ali zašto se to događa?

Složeni zahtjevi i njihov utjecaj na pitanje

Kao što smo rekli, Google teško pronalazi prikladne odgovore u upitima koji imaju neke loše povezane izraze. PS ne može razumjeti i uspostaviti odnose. U ovom slučaju, RankBrain tehnologija pretpostavlja odnos između ovih pojmova, pretpostavlja ih.

Pokušajte ispisati složeni upit pomoću padajućeg popisa opcija. Odaberite najprikladnije od njih. Vidjet ćete da upiti koje je predložio Google sami daju točnije rezultate u problemu. To je zato što su sami objekti u zahtjevu i veze između njih poznati tražilici.

Usput, što se podrazumijeva pod riječju "objekt"?

To su imenice: ljudi / mjesta / stvari / ideje itd. Njihovo značenje je definirano u bazama podataka na koje se Google odnosi. PS djeluje kao ogromna digitalna enciklopedija. Međutim, ako dva objekta u njoj nisu međusobno povezana, stroj ima poteškoća u razumijevanju korisničkog zahtjeva. Ona samo nagađa.

Primjeri algoritma

  • Upišite upit "Ledeni čaj, limun, staklo" (ledeni čaj, limun, staklo). Sastoji se od objekata koji imaju jasnu vezu. mnogo relevantnih rezultata.
  • Sada ćemo ga promijeniti: "Iced Tea, Rooibos, Glass" (ledeni čaj, rooibos, staklo). Još uvijek postoji dovoljna relevantnost, ali ona već opada. Zašto? Zato što se Rooibos rijetko koristi za izradu ledenog čaja. "Iced Tea, Goji, Glass" (Ledeni čaj, Goji, staklo). Primjećujemo djelomičnu relevantnost. Neki predmeti ispadaju. Google je pomalo zbunjen. - (Ledeni čaj, otopljeni šećer, čaša). Ne samo stranice s receptima za čaj, nego i opis kemijskih procesa uključeni su u izdanje.

Što je Google RankBrain i kako radi - Profit Hunter

    • Ali, ako koristimo padajući Googleov savjet i unosimo "Čašu šećera s ledenim čajem", opet ćemo dobiti vrlo kvalitetan problem koji će odgovoriti na naše pitanje

    Što je Google RankBrain i kako radi - Profit Hunter

    Google pokušava prevesti riječi koje se pojavljuju na stranicama u "objekte" koji nešto znače i imaju To je ono što ljudski mozak obično radi, ali u slučaju računala, to se zove "umjetna inteligencija."

    To je težak zadatak, ali posao je već u tijeku. " Google gradi vlastito razumijevanje onoga što oni ili predmeti i ono što bi ljudi trebali znati o njima ”, rekao je Amit Singhal, softverski inženjer na

    Volite li članke? Pretplatite se na newsletter!

  • traži

    povezani članci