RankBrain est un nouveau sous-système d'algorithmes que Google utilise dans la livraison de résultats de recherche ou SERPs. RankBrain utilise l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour répondre à des questions qui n'ont jamais été posées. Le système incorpore le langage parlé sous la forme de recherches dans des modèles mathématiques qui peuvent être traités par le moteur de recherche. RankBrain complète les différents algorithmes de catégorisation de ces nouvelles recherches. Utilisez également le recherche sémantique, qui a été implémenté avec la mise à jour Hummingbird, et associe des mots sémantiquement inconnus à des entités linguistiques déjà connues. Le système est donc conçu pour apprendre dans le futur.
Informations générales
Google reçoit quotidiennement des millions de requêtes de recherche. Environ 15% de toutes les recherches entrantes dans la recherche Google sont totalement nouveau. Cela inclut de nouveaux concepts, phrases et questions. Pour examiner correctement ces modèles de langage souvent très complexes et fournir des résultats pertinents, Google, selon ses propres affirmations, utilise plus de 200 signaux différents, une infrastructure complexe et diverses mises à jour conçues pour améliorer les résultats de recherche.
Après des années de recherche, Google a mis en œuvre le système RankBrain, qui a été déployé dans le monde entier au début de 2015 après une courte période d'essai. RankBrain a été testé en premier et comparé à de vrais utilisateurs, qui ont correctement attribué le 70% des nouvelles recherches tandis que RankBrain a atteint le 80%. Parce que le système peut apprendre de manière presque autonome, est rapidement devenu une partie intégrante de la recherche Google. En même temps que les liens et les signaux sémantiques sont probablement les facteurs de classement les plus importants, RankBrain est déjà devenu l'un des signaux les plus importants.
Cinq développeurs conduisant l'intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle dans le contexte de la recherche en étaient responsables. Avec l'acquisition de DeepMind en 2014 et la nomination de Ray Kurzweil en 2012, l'entreprise a jeté il y a des années les bases de sa propre recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le système RankBrain récemment intégré complète le produit principal, la recherche dans le moteur de recherche Google, un cadre qui vise à prendre en charge notamment la recherche conversationnelle, les termes de jargon, la recherche vocale et également la création de Google dans le domaine de l'IA pour le futur. .[1]
Comment ça marche
Comme pour les autres mises à jour ou modifications de l'algorithme de base, Google ne fournit pas beaucoup d'explications sur le fonctionnement des mécanismes exacts de RankBrain. Juste un communiqué de presse comprenant une entrevue avec Greg Corrado, chercheur scientifique principal.[2] Selon cela, RankBrain utilise l'intelligence artificielle pour intégrer le langage dans des entités mathématiques, appelées vecteur. Si Rank Brain reçoit un mot ou une phrase de recherche inconnu sous forme de requête, il devine la signification de ces caractères en identifiant des similitudes importantes avec des mots déjà dans la base de données; les recherches historiques sont entrées dans le système. Si ces associations sont correctes, elles peuvent être intégrées dans le système vivant. La livraison des résultats de la recherche est ensuite modifiée en fonction des données, afin que les sites Web et applications pertinents puissent être montrés à l'utilisateur, en particulier dans le cas de recherches jamais faites auparavant, avec des termes à long terme ou contenant des mots ambigus. .[3]
Cerveau de rang est basé sur l'algorithme Hummingbird et la recherche sémantique pour, au moins, comprendre à un niveau rudimentaire les significations de certains énoncés. Dans le cadre de Hummingbird, les recherches individuelles sont traitées comme des entités et non comme des chaînes, et annotées par le Knowledge Graph pour comprendre, par exemple, le type de requête (recherches transactionnelles, de navigation, informationnelles). Mais le système n'a pas encore été en mesure de traiter des requêtes complexes avec plusieurs termes dans différents contextes.[4]
Ainsi, RankBrain est spécifiquement conçu pour gérer des requêtes composées de combinaisons de termes multiples, de mots clés à longue traîne, de questions et de recherches conversationnelles. Les moteurs de recherche ont toujours eu des problèmes avec un langage complexe dans la communication homme-machine parce que les significations ne pouvaient pas être modélisées. RankBrain est apparemment basé sur un modèle conversationnel intégré dans un image d'une séquence à l'autre.[5]
Par conséquent, le modèle utilise un contexte de recherches précédentes (séquence) pour deviner la séquence suivante. Si le système est correct, les séquences qui avaient été devinées ils seront également transférés dans le contexte. Avec la mise en œuvre de l'apprentissage automatique, le système vise à améliorer le traitement des requêtes complexes à l'avenir. Aujourd'hui, ces recherches sont toujours traitées par des ingénieurs qui enseignent au système comment il peut gérer des termes inconnus. On peut supposer qu'à long terme, il le fera de manière indépendante.
Importance pour le référencement
À ce jour, RankBrain est considéré le troisième signal le plus important dans le positionnement des résultats de recherche. Greg Corrado a été surpris que le système fonctionne mieux que prévu. Même s'il n'y avait pas de date pour la sortie de RankBrain, mais très probablement, le système a déjà pris en charge l'interprétation de la requête de recherche pendant des mois. RankBrain ne doit pas être interprété comme une mise à jour ou un algorithmemais plutôt comme une procédure qui aide le moteur de recherche à comprendre les requêtes de recherche.
RankBrain ne traite pas nécessairement toutes les recherches, comme c'est le cas avec le système principal. Seules les recherches qui n'ont jamais été effectuées auparavant ou les requêtes complexes avec différents mots ou phrases passent par ce système. La synonymie, l'ambiguïté, la signification (intention) et la signification (extension) sont des problèmes linguistiques que Google essaie de résoudre en apprenant au système à interpréter les termes et à les relier les uns aux autres.[6]
Plus la base de données est volumineuse, que les ingénieurs de Google enrichissent continuellement avec des recherches déjà effectuées, plus les prévisions seront précises. De l'intelligence artificielle ou de l'apprentissage automatique au sens strict, RankBrain est encore à quelques pas du développement. Quoi qu'il en soit, le système fera de la langue parlée un sujet d'optimisation pour les moteurs de recherche. Cela fait également référence à des aspects tels que le marketing de contenu, le balisage sémantique, les données structurées et contenu général utile du portail Web.[7]
Liens web
- Infographie sur elRankBrain
- Diverses opinions sur RankBrain
- Plus d'informations pratiques sur les vecteurs et le traitement du langage
