AIと機械学習がグーグルのランキングをどう形成するか

イントロ

Googleが高度なAIと機械学習モデルでアルゴリズムを改良するにつれ、単純なキーワードターゲティングではもはや成功は保証されなくなった。今日のアルゴリズムは、単語、トピック、エンティティ間の文脈、意図、関係を理解しています。競争力を維持するためには、検索エンジンがあなたのページを正確に解釈し、ランク付けするように、あなたのコンテンツをこれらのAI主導の要素に合わせることが非常に重要です。

以下では、AIと機械学習がもたらす主な要因と、それらに最適化する方法を探る。

1.ランクブレインクエリー解釈

RankBrainとは：RankBrainは、ユーザーのクエリをより理解するためにGoogleが2015年に導入した機械学習システムである。検索エンジンがこれまでに見たことのない検索を処理し、曖昧なクエリや会話形式のクエリを解釈するのに役立つ。

なぜそれが重要なのか：

• 関連性の向上：RankBrainは、複雑なクエリや見慣れないクエリを理解できる概念に変換し、より正確な結果を提供します。
• 意図の充足：RankBrainは、キーワードのマッチングだけでなく、ユーザーの意図にフォーカスすることで、検索者のニーズに真に応えるコンテンツを制作することを促します。

最適化の方法

• コンテンツを作成する際には、ユーザーの意図を重視する。
• 自然言語を使用し、ユーザーが持つ可能性のある関連する質問や概念に対応する。
• 進化する検索行動に合わせてコンテンツを継続的に分析し、更新する。

2.自然言語処理（NLP）の最適化

NLPとは：NLPは、機械が人間の言葉を理解し、解釈し、生成することを可能にする。グーグルは、テキストを解析し、エンティティを識別し、言語のニュアンスを理解するためにNLPに依存しています。

なぜそれが重要なのか：

• 文脈の理解：NLPは、Googleが正確なキーワードマッチングを超えて、ページの全体的な意味を評価することを可能にします。
• 読みやすさの向上：構造化された読みやすいコンテンツは、多くの場合、NLP主導のアルゴリズムでより良いスコアを獲得する。

最適化の方法

• 会話調、人間的なトーンで書く。
• 類義語、関連語、バリエーションを自然に取り入れる。
• 明確な見出し、箇条書き、簡潔な段落を使い、コンテンツの構造を改善する。

3.コンテキスト・マッチングのための BERT アルゴリズム

内容：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが文中の単語周辺の文脈を理解するのに役立つ。2019年に発表されたBERTは、単独のキーワードではなくフレーズ全体を分析する。

なぜそれが重要なのか：

• 文脈の正確さ：BERTは、クエリの真の意味を反映した結果を提供するGoogleの能力を向上させます。
• 自然なクエリ：音声検索とロングテールのクエリが増加するにつれ、BERTのコンテキストに対する理解は、ユーザーの質問に直接かつ包括的に対応するために不可欠となる。

最適化の方法

• 具体的な質問に端的に答える。
• 人々が自然に質問する方法（例：誰が、何を、なぜ、どのように）を反映したコンテンツを作成する。
• キーワードの強要は避け、全体的な物語が明確で首尾一貫していることを確認する。

4.MUMアルゴリズム（マルチタスク統一モデル）

内容：MUMは、異なるフォーマットや言語にわたる複雑なクエリを理解するために設計されたグーグルの次世代AIシステムである。テキスト、画像、その他のメディアを処理し、多言語ソースから学習することができる。

なぜそれが重要なのか：

• 多言語理解：MUMは言語の壁を取り払うので、グローバルな価値を提供するコンテンツはより上位に表示される可能性があります。
• 複雑なクエリーの処理：MUMは、複雑な複数パートのクエリを処理することができます。つまり、コンテンツの深さと幅がこれまで以上に重要になります。

最適化の方法

• トピックを多角的にカバーする、包括的で詳細なコンテンツを制作する。
• 国際的なリーチのために、多言語コンテンツや翻訳を検討する。
• 構造化データとメディア（画像、動画）を使用して、より広範なクエリ解釈をサポートする。

5.エンティティ関係とトピック・クラスタリング

内容：エンティティとは、Googleが認識する人、場所、物、概念のこと。トピックのクラスタリングは、関連するエンティティやコンテンツの断片をグループ化し、ナレッジグラフのマッピングやアイデアのつながりを理解するのに役立ちます。

なぜそれが重要なのか：

• トピックの権威性向上：関連するトピックの中で専門知識を示すことで、サイトの権威性が高まります。
• 発見性の向上：関連するコンテンツをリンクすることで、検索エンジンがナビゲートし、そのテーマに関するあなたの知識の深さを理解しやすくなります。

最適化の方法

• 詳細なクラスター・ページにリンクするコンテンツ・ハブや柱となるページを作成する。
• 関連記事やリソースをリンクさせ、トピック間の関係を強調する。
• 構造化データを使用して、Googleが主要なエンティティとその属性を識別できるようにする。

6.意味的関連性

意味論的関連性とは：意味論的関連性とは、単にキーワードと一致するだけでなく、意味、意図、文脈の観点から、ユーザーのクエリとコンテンツがどれだけ一致しているかを測定するものです。

なぜそれが重要なのか：

• より深い理解：GoogleのAIが向上するにつれ、単にキーワードと一致するコンテンツよりも、ユーザーの意図に近いコンテンツを特定するようになる。
• 持続的な可視性：一貫してセマンティックな関連性を満たすコンテンツは、長期にわたって上位表示される可能性が高くなります。

最適化の方法

• キーワードだけでなく、コンセプト、ユーザーからの質問、クエリの背景にある「なぜ」に注目しましょう。
• 関連キーワード、類義語、トピックを豊かにする例を盛り込む。
• 新しい洞察、トレンド、データを反映するためにコンテンツを継続的に更新し、継続的な関連性を確保する。

結論

AIと機械学習は、Googleがコンテンツを解釈し、ランク付けする方法を再定義した。RankBrainからMUMまで、これらのアルゴリズムは文脈、品質、ユーザーの意図を重視します。セマンティックでリッチな、構造化された、詳細なコンテンツを作成することで、実際のユーザーのニーズに応えることができ、AI主導の検索時代において長期的な成功を収めることができます。

重要なポイント

• 個々のキーワードだけに注目するのではなく、ユーザーの意図と文脈を満たすようにコンテンツを調整する。
• 自然言語、トピック・クラスタリング、リッチ・メディアを使用して、総合的な回答を提供する。
• 継続的にコンテンツを洗練させ、拡大し、ニッチにおける深みと権威を示す。

このようなAIや機械学習の要素を取り入れることで、アルゴリズムが進化しても、貴社のコンテンツが発見されやすく、権威があり、関連性が高く、それ以上の価値を維持できるようになります。