Время чтения: 5 минут

Что представляет из себя алгоритм нейронных сопоставлений Google

Новый алгоритм ранжирования от компании Google.

Недавно представитель корпорации Google Дэнни Саливан сообщил вебмастерам, что для обработки 30% запросов поисковая система включает алгоритм нейронных сопоставлений. Учитывая, что описание методики работы нового алгоритма появилось относительно недавно, seo-сообщество сразу заинтересовалось, как работает Google’s Neural Matching Algorithm.

Небольшое отступление

Несмотря на то, что компании Google принадлежит большое количество патентов, а научные статьи с описаниями разных алгоритмов выходят с завидной регулярностью, до их практического применения доходит не всегда. Однако какое-то неизвестное количество алгоритмов все-таки используется. И судя по всему, алгоритм нейронных сопоставлений как раз из их числа.

Следует отметить, что Google никогда прямо не подтверждает, что использует тот или иной алгоритм. Но сотрудники «Корпорации добра» иногда косвенно подтверждают догадки оптимизаторов. В этот раз «проговорился» Дэнни Саливан – в своем твиттере он сообщил, что последние несколько месяцев Google использует нейронное сопоставление.

После этого работнику компании пришлось дать несколько ответов, которые дают пищу для размышлений.

Как работает алгоритм нейронных сопоставлений Google

Суть работы нового алгоритма состоит в том, что искусственный интеллект пытается сопоставить разные слова и понятия, чтобы определить являются ли они синонимами в данном, конкретном случае.

Что именно делает искусственный интеллект? Он пытается разобрать, что подразумевал пользователь под конкретным словом. Для примера предлагается слово «change».

На скриншоте представлены варианты нейронного сопоставления слов.

В зависимости от запроса, настоящий смысл слов может меняться. Новый алгоритм как раз и пытается понять намерение пользователя.

Во второй строке пользователь спрашивает, как поменять файл с формата .pdf на Microsoft Word. ИИ изучает данный запрос и понимает, что пользователя интересует «конвертирование формата» (англ. convert).

В последнем запросе человек спрашивает, как меняться между мониторами и искусственный интеллект сопоставляет слова «change» и «switch».

Однако самая интересная информация оказалась в документе под названием «Deep Relevance Ranking using Enhanced Document-Query Interactions», в котором инженеры Google описали методику ранжирования страниц на основе нейронного соответствия. Оказалось, что Google AI способен определять релевантность страницы только на основе прямого сопоставления запроса и контента, без учета других, традиционных факторов ранжирования. Причем авторы документа отдельно отметили, что здесь абсолютно не учитывается ссылочная масса.

Далее идет небольшое пояснение о том, как все работает.

Ранжирование страниц в поиске на основе алгоритма нейронного соответствия происходит в два этапа:

  1. Сначала основной алгоритм Google отбирает все потенциально подходящие документы, используя традиционные факторы, в том числе и ссылки.
  2. На втором этапе подключается искусственный интеллект, который находит нейронные соответствия между запросами и документами, полученными после первого этапа. Определяя реальную релевантность страницы, новый алгоритм повторно ранжирует результаты.

Таким образом, нельзя сказать, что ссылки совсем перестанут влиять, но их значение может упасть до минимума. Более того, получается, что на позициях в первой десятке окажутся документы, которые являются самыми релевантными запросу пользователя. При этом остальные показатели (CTR, глубина просмотров, отказы и пр.) просто не будут учитываться на втором этапе.

Какое влияние окажет новый алгоритм на SEO

Представители компании Google утверждают, что новый алгоритм уже используется при обработке порядка 30% запросов. Конечно, в данном случае речь идет о тех вопросах, на которые пока не найдены однозначные ответы. Тем не менее, становится понятно, в какую сторону двигается развитие алгоритмов Google – в компании хотят, чтобы главенствующую роль в определении релевантности страницы играли внутренние факторы, а не внешние. В этом случае поисковая система даже на новые, свежие запросы сможет давать качественные ответы.

А недавно корпорация Google сделала официальное заявление:

Нейронные сети могут помочь сделать рывок от простого понимания значений слов к пониманию концептов. Алгоритм позволяет трансформировать слова в более размытые сущности основного понятия, сопоставлять концепты в запросе с концептами в документе.

Как только новая методика будет добавлена в основной алгоритм поисковой системы, влияние традиционных, внешних факторов ранжирования упадет до минимума. Станет ли при этом выдача более ценной для пользователей покажет время.

Оцените статью:
Понравилась 0
Не понравилась 0
Автор: Ольга Фомина

Постоянно совершенствоваться в профессии, расти и развиваться. Расти в первую очередь над собой, ибо ни люди, ни обстоятельства не могут нанести автору столько вреда, сколько его самомнение и нежелание учится. Любая остановка — падение вниз. Поэтому только вперед, наперекор всему, что мешает двигаться и покорять новые вершины.

Нам интересно ваше мнение, напишите комментарий:

Нажимая на кнопку «Отправить», я даю согласие на обработку персональных данных в соответствии с «Политикой конфиденциальности».

Обмен мнениями и отзывы о публикации
Подпишитесь на рассылку блог-оптимизатора.рф

Уже подписались 800 человек