Hvordan AI og maskinlæring former Googles rangeringer

Intro

Etter hvert som Google forbedrer algoritmene sine med avansert kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller, er det ikke lenger noen garanti for suksess å målrette mot enkle søkeord. Dagens algoritmer forstår konteksten, intensjonen og relasjonene mellom ord, emner og enheter. For å være konkurransedyktig er det avgjørende å tilpasse innholdet ditt til disse AI-drevne faktorene, slik at søkemotorene tolker og rangerer sidene dine riktig.

Nedenfor ser vi nærmere på de viktigste faktorene innen AI og maskinlæring, og hvordan du kan optimalisere for dem.

1. RankBrain: Tolkning av forespørsler

Hva det er: RankBrain er et maskinlæringssystem som ble introdusert av Google i 2015 for å bedre forstå brukernes spørsmål. Det hjelper søkemotoren med å behandle søk som aldri før har blitt sett, og tolke tvetydige spørsmål eller konversasjonsspørsmål.

Hvorfor det er viktig:

• Forbedret relevans: RankBrain oversetter komplekse eller ukjente spørsmål til begreper den forstår, noe som gir mer nøyaktige resultater.
• Oppfyllelse av intensjon: Ved å fokusere på brukerens intensjon i stedet for bare å matche søkeord, oppfordrer RankBrain deg til å produsere innhold som virkelig dekker søkernes behov.

Hvordan optimalisere:

• Fokuser på brukerens intensjon når du lager innhold.
• Bruk naturlig språk og ta opp relaterte spørsmål eller konsepter som en bruker kan ha.
• Analyser og oppdater innholdet kontinuerlig for å holde det i tråd med utviklingen i søkeatferden.

2. Optimalisering av naturlig språkbehandling (NLP)

Hva det er: NLP gjør det mulig for maskiner å forstå, tolke og generere menneskelig språk. Google bruker NLP til å analysere tekst, identifisere enheter og forstå nyanser i språket.

Hvorfor det er viktig:

• Kontekstuell forståelse: NLP gjør det mulig for Google å gå lenger enn nøyaktig søkeordmatching, ved å evaluere den generelle betydningen av en side.
• Forbedret lesbarhet: Godt strukturert, lettlest innhold scorer ofte bedre med NLP-drevne algoritmer.

Hvordan optimalisere:

• Skriv i en samtalepreget, menneskelig tone.
• Innlemme synonymer, beslektede termer og variasjoner på en naturlig måte.
• Bruk tydelige overskrifter, kulepunkter og konsise avsnitt for å forbedre innholdsstrukturen.

3. BERT-algoritme for kontekstmatching

Hva det er: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hjelper Google med å forstå konteksten rundt ord i en setning. BERT ble lansert i 2019 og analyserer hele setninger i stedet for isolerte nøkkelord.

Hvorfor det er viktig:

• Kontekstuell nøyaktighet: BERT forbedrer Googles evne til å levere resultater som gjenspeiler den sanne betydningen av et søk.
• Naturlige spørsmål: Etter hvert som stemmesøk og long tail-spørsmål øker, gjør BERTs forståelse av konteksten det viktig å adressere brukernes spørsmål direkte og utfyllende.

Hvordan optimalisere:

• Svar på konkrete spørsmål på en enkel måte.
• Lag innhold som gjenspeiler hvordan folk naturlig stiller spørsmål (f.eks. hvem, hva, hvorfor, hvordan).
• Unngå å tvinge frem nøkkelord, men sørg i stedet for at den overordnede fortellingen er tydelig og sammenhengende.

4. MUM-algoritme (Multitask Unified Model)

Hva det er: MUM er Googles neste generasjons AI-system som er utviklet for å forstå komplekse spørsmål på tvers av ulike formater og språk. Det kan behandle tekst, bilder og potensielt andre medier, og lære fra flerspråklige kilder.

Hvorfor det er viktig:

• Flerspråklig forståelse: MUM bryter språkbarrierer, slik at innhold som gir global verdi, kan rangeres bedre.
• Håndtering av komplekse spørsmål: MUM kan behandle kompliserte, flerdelte spørsmål, noe som betyr at dybde og bredde i innholdet er viktigere enn noensinne.

Hvordan optimalisere:

• Produser omfattende og dyptgående innhold som dekker temaer fra flere vinkler.
• Vurder flerspråklig innhold eller oversettelser for å nå ut internasjonalt.
• Bruk strukturerte data og medier (bilder, videoer) for å støtte bredere tolkninger av søket.

5. Enhetsrelasjoner og emneklyngedannelse

Hva det er: Entiteter er personer, steder, ting eller konsepter som Google gjenkjenner. Emneklynging grupperer relaterte enheter og innholdsdeler, noe som hjelper Google med å kartlegge kunnskapsgrafer og forstå hvordan ideer henger sammen.

Hvorfor det er viktig:

• Bedre aktuell autoritet: Ved å demonstrere ekspertise innenfor en gruppe relaterte emner øker du nettstedets opplevde autoritet.
• Forbedret oppdagbarhet: Ved å lenke til relatert innhold blir det lettere for søkemotorer å navigere og forstå dybden i kunnskapen din om et emne.

Hvordan optimalisere:

• Opprett innholdsnav eller søylesider som lenker til detaljerte klyngesider.
• Koble sammen relaterte artikler og ressurser for å synliggjøre forholdet mellom ulike emner.
• Bruk strukturerte data for å hjelpe Google med å identifisere viktige enheter og attributtene deres.

6. Semantisk relevans

Hva det er: Semantisk relevans måler hvor godt innholdet ditt samsvarer med brukerens spørsmål når det gjelder mening, hensikt og kontekst - og ikke bare samsvarende søkeord.

Hvorfor det er viktig:

• Dypere forståelse: Etter hvert som Googles AI blir bedre, identifiserer den innhold som stemmer bedre overens med brukerens intensjon enn innhold som bare samsvarer med søkeord.
• Vedvarende synlighet: Innhold som konsekvent oppfyller semantisk relevans, har større sjanse for å rangere godt over tid.

Hvordan optimalisere:

• Tenk lenger enn bare søkeord - fokuser på konsepter, brukerspørsmål og "hvorfor" bak spørsmålene.
• Inkluder relaterte nøkkelord, synonymer og eksempler som beriker temaet.
• Oppdater innholdet kontinuerlig for å gjenspeile ny innsikt, nye trender og data, slik at det hele tiden er relevant.

Konklusjon

AI og maskinlæring har omdefinert hvordan Google tolker og rangerer innhold. Fra RankBrain til MUM - disse algoritmene legger vekt på kontekst, kvalitet og brukerens intensjon. Ved å skape semantisk rikt, velstrukturert og dyptgående innhold som samsvarer med brukernes reelle behov, kan du posisjonere nettstedet ditt for langsiktig suksess i en tid med AI-drevne søk.

De viktigste erfaringene:

• Skreddersy innholdet slik at det oppfyller brukerens intensjon og kontekst, i stedet for å fokusere utelukkende på enkelte søkeord.
• Bruk naturlig språk, emneklynging og rike medier for å gi helhetlige svar.
• Forbedre og utvid innholdet ditt kontinuerlig, og vis at du har dybde og autoritet i nisjen din.

Ved å ta i bruk disse AI- og maskinlæringsfaktorene sikrer du at innholdet ditt forblir søkbart, autoritativt, relevant og mer enn det.