Google検索エンジンの利用者数は年々増加している。Googleは様々な機能を使い、日々検索機能は進化している。誰もが気になるSEO対策について、まず、Search Engine LandというGoogleが自ら発信している情報をもとに、基本的なGoogle検索の学習機能の技術について調べてみた。この検索機能は「RankBrain」と呼ばれる技術が使用されているらしい。ここに書かれている主な情報源は下記の2つからである。
Googleは「RankBrain」と呼ばれる学習機能システムを使用しているのをご存じだろうか？
今回は、この「RankBrain」が検索にどのように影響を及ぼしているのかをステップごとに分析していく。
RankBrainとは、Googleの人工学習機能システムで、検索におけるプロセスに利用されており、Bloombergにてこの検索結果などが報告されている。Machine learning 学習機能についてはご存知の通り、コンピューターが検索ワードをもとに、最適なサイトを上位に表示するシステムで、手作業でするものではない。
人工知能は、AI（Artificial Intelligence)とも言われるが、コンピュータが人間の様に知識を吸収し、学習し、他の情報に自動的に繋げていくことで、基本的にAIとは、コンピューターシステム用語で、他の知識と自動的に繋げる機能を言う。AIと機械的学習機能に関して、RankBrainの領域に関しては、ほぼ同じ意味である。
RainBrainとは、莫大な情報から最適なサイトを上位に挙げていくというアルゴリズムの一部だと言える。このアルゴリズムとは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。
例えば、「問題」はその「解」を持っているが、アルゴリズムは正しくその解を得るための具体的手順および根拠を与える。さらに多くの場合において効率性が重要となる。コンピュータにアルゴリズムをソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。
人間より速く大量に計算ができるのがコンピュータの強みであるが、その計算が正しく効率的であるためには、正しく効率的なアルゴリズムに基づいたものでなければならない。
2013年までは、このGoogleが使用するアルゴリズム（コンピュータプログラム）に名前がなかったわけだが、現在は、「ハミングバード（Hummingbird）」と呼ばれている。
「ハミングバード」は、全般的なアルゴリズム検索のことを意味し、車のエンジンのような役割をしている。例えば、車のエンジンは、様々なパーツで構成されている、オイルフィルター、ガソリンポンプ、ラジエーターなどである。
ハミングバードはこれと同じく、様々な要素から構成されており、「RankBrain」はその中の一部、最新のものと理解しておくと良い。さらに、「ハミングバード」は、SEO－検索エンジン最適化のための主体となり、様々なアルゴリズムから構成されている。
例えば、 Panda, Penguin と Payday 、これらはスパム対策に、 Pigeonは自分の現在地を拠点としたローカル情報への対応、Top Heavy は、広告ページの調整、Mobile Friendly は、携帯に対応したページ、 Pirate は、著作権対策などである。
「PageRank 」とはハミングバードのアルゴリズムの一部で、特定のページとリンクさせながら、信用性を測るもの。「PageRank」は1998年に最初にランキングアルゴリズムが開発された時に名付けられたものである。
「シグナル」とは、Googleが様々なサイトのランキングを決定する要素となるものである。例えば、ウェブサイトで使用されている言葉こそがシグナルである。さらに、その書体がボールドであれば、それも判断材料となる。
ページがモバイル対応であれば、これも自動的に登録される。全てのシグナルは、ハミングバード・アルゴリズムの中で判断され、ランキングを決定するという仕組みになっている。
ランキングシグナルのトップ200ワード、そして、サブシグナルとしてそれに繋がる1万以上のバリエーションシグナルがあるらしい。
下記の図表はヒットしやすくするランキングシグナルをまとめたものである。 Periodic Table Of SEO Success Factors:
新しいシステム「RankBrain」はGoogleのランキングの需要な要素の一つだと考えられている。最も「重要なシグナル」とは何か？については、2016年の3月にGoogleが公表した記事によると、やはり、「キーワード」と「リンク」が最も重要な要素だということである。
その次に「RankBrain」という順番で決定されるらしい。さらに詳しいSEOの仕組みについてはこのリンクhttp://searchengineland.com/guide/seo（英語）がある。
2012年にスタートした「Knowledge Graph」は本来、Googleが自動的にワードをリンク付けて検索する機能であるが、 これがリンクづけられていないワードから関連性の高い人物やコネクション、場所、物などを自動的に予測するという機能である。
例えば、"Obama"と検索に書き込むとアメリカ大統領のオバマ大統領が浮かぶが、この新機能では、それに関連付けられた人、物事が自動的に検索結果に表示される。
この「Knowlege Graph」は世界中の関連した人、物を繋げる役割をしている。「オバマ大統領の奥さんの出身地は？」と名前を入れなくても、そのままミッシェルオバマが結果として出る優れた機能だ。
Googleは日々検索ワードを学習しながら莫大なデータベースを関連付けて結果を出せるようにしているが、しかし、2007年のGoogleのレポートによると、20-25%の検索ワードは当時、データーベースにもない新しい検索ワードだったらしい。
そして2013年には15%まで減少しているとBloombergの記事で発表されていた。つまり、検索の総件数が一日30億サーチだとして、現在も4億5千万件の検索ワードは過去に検索されなかったワードということ。この「RankBrain」は、結局、利用者の検索ワードによって記憶され、データーベースに格納されていくものなので、日々の積み重ねであり、短期間で学習、改善されていくものではないことがわかる。
毎日利用しているGoogle検索であるが、欧米では、Google検索の利用率がかなり高い。確かに、この「RankBrain」は優れており、履歴から過去に検索したワードと関連付けて表示されるので、全てのワードタイプしなくても素早く検索できるので、仕事の時間短縮につながり助かる。
この速さだけでなく、セキュリティ、著作権など、フィルタを掛け、信頼できるサイトを上位に表示するのは、利用者にとって有り難いことだ。
SEO対策は多くの人が関心があることだが、サイトの信頼性を高めるには、日々の記事、情報、ワード、リンク付けの積み重ねであるということも、ここでは理解できる。さらなる要素があるか今後も調べていきたい。
