SEOをGoogleランクブレインに適応させる方法は？

Googleが2015年にこのアルゴリズムを公式化したとしても、SEOコミュニティは過去数か月の間にランクブレインについて多くのことを聞いてきました。 ここにいくつかのアドバイスがあります。

ランクブレインとは：リマインダー

ランクブレインは、Googleの主要なランキングアルゴリズムを補完するAIアルゴリズムです。 OnCrawlがRankbrainを定義する最初の試みでそれを説明したように、あなたはそれをフィルターまたはペナルティとしてではなく、検索エンジンからの新しい調整または要因として考えるべきです。
したがって、RankbrainはAIと連携し、GoogleのSERPが、頻繁に発生するクエリを認識しない場合、またはページがリクエストに一致する場合に、探しているものを理解するのに役立ちます。 ランクブレインは、人間の介入なしに、先験的に学習し、進化することができます。
要約すると、Rankbrainは、Googleが実用的であり、したがってよりスマートになることを可能にします。

GoogleがRankbrainを必要とする理由

初日から、ランクブレインはグーグルにとって非常に重要です：理由があるに違いありません。 私たちはよく（情報は最近ではありませんが）、コンテンツと外部リンクに続いて、重要度の高い順にGoogleの3番目のランキング要素であると読みます。
2015年以前、Googleは、ユーザーによるタイピング（または口述）調査の約15％がこれまでにタイピングされたことがないことを検出しました。 それらは検索エンジンによって知られていないため、Googleはそれらを正確に処理する方法を知りませんでした。 それでも、15％は1日あたり5億件のリクエストに相当します。 2007年には、この率は20〜25％でした。
Googleはこれらの未知のクエリをどのように処理しましたか？ 場合によっては、Googleは「ナレッジグラフ」を使用して、リクエストの名前付きエンティティ（場所、会社、イベントなど）を識別しましたが、それでも十分ではありませんでした。 Googleは単語の意味を推測するための知性を必要としていました。
これは、ランクブレインが開発されたときです。マウンテンビュー検索エンジンの新しいブレインです。
その特殊性：その間違いを適応させて理解する。 確かに、ランクブレインで使用される人工知能はそれを進化させることができます。 クエリを入力すると、Googleが検索結果ページを表示します。 そこまで、すべてが正常です。 しかし、Rankbrainは、従来のSEO要因（ページ上の基準とページ外の基準）に対して、いくつかの新しいパラメーターを考慮に入れています。

• アルゴリズムは、クエリの単語を含むページを表示する代わりに、これらの単語と質問の意味を理解しようとし、質問に一致するように見える結果を提供します。 これは特に、「フクロウの鳴き声は何ですか」または「ジャガーが黒い理由」などの不正確なクエリに当てはまります。 ここで使用する方法は開発しませんが、Rankbrainは、既知の単語がコンテンツにどのように関連しているかを研究し、それらを概念に取り入れることによって、それらの間の単語をリンクする方法を学習することを特に保持する必要があります。 したがって、それは「黒ジャガー」と「メラニズム」という用語を結びつけることができます。

• ユーザーの満足度：Rankbrainは、ユーザーがページをどのように操作しているかを観察し、提供された結果に満足しているかどうかを確認します。 Googleから何も隠すことができないため、さまざまなパラメータを使用します。オーガニッククリック率、費やした時間、「ホッピング」効果（Googleクエリにすばやく戻って、他の結果を参照するという事実）など…

実際には何が変わりますか？

自分自身を適応させるためのアルゴリズムを理解する

2つの公開されたパラメーターには、SEO戦略に対する2つの直接的な結果が含まれます。
一方では、主題に関連していると認識されるページ内のキーワードの繰り返しをターゲットにすることは、もはや適切ではありません。 それどころか。 キーワードの詰め込みは偏見を持っている可能性があり、ページの主題を理解するのに役立ちません。
次の場合、ページはクエリに関連していると見なされます。

• 豊富なコンテンツがあり、クエリの背後に隠された概念を「サポート」するための関連する表現が含まれています。
• ユーザーの要求、期待、意図に正しく答えます。
• それはユーザーを満足させます：ページスピード、魅力的なコンテンツ、クリックしてスクロールしたくなるような…

言い換えれば、あなたのページがその主題と一致しないクエリに対して不本意に目立つ場合、ユーザーの失望により、Rankbrainはそのページがこの特定のクエリの結果に属していないことを知ることができます-特定のユーザーについて、またはすべての人のために。 かつては、URL、タイトルタグ、H1、およびコンテンツに20回配置された「dailymotion」という用語の最適化されたページを作成して、ページをGoogleの最初のページに配置する必要がありました（私もyahoo.comで2位にランクされている「ディレクトリ」タイプのウェブサイトを知っていました）。 しかし、この用語を探しているユーザーは、実際には特定のWebサイト、または少なくともビデオを探しており、ディレクトリやばかげた最適化されたページを探していないため、ページはユーザー、つまり検索エンジンを誤解させていました。

コンテンツの関連性と妥当性

ランクブレインに対処するためのより重要なアドバイスは、ウィキペディアのように、あなたが話していることを考慮してコンテンツを考え、テーマであるコンセプトに関連する語彙を使用することです。 もちろん、同じページでまったく異なる複数のキーワードを狙うことはできません。 たとえば、ページで「Netflixの番組」と「ビデオゲーム」について同時に話すことはできません。 または、VOD全体で利用可能な番組について話し、NetflixとAmazonについて話す必要があります。これらは両方とも、主題に関連する名前付きエンティティです。
確かに、名前付きエンティティは、あなたが話している主題を理解するためにランクブレインにインデックスを与える良い方法です。 たとえば、JKローリング、ダンブルドア、ハーマイオニー、ホグワーツなどを含めずにハリーポッターに関する記事を書くことはできません。
名前付きエンティティは、ランクブレインがページの件名のあいまいさを削除するのに役立ちます。ジャガーについて話すとき、ラフレッシュの動物園のもの、またはジャクソンビルでサッカーをしている人、またはセダンについて話しますか？
テキストまたは件名で名前付きエンティティを検索するためのツールがいくつかあります。IBMツール、Watson、またはOnCrawlのSEOツールボックスからのエンティティの検出器があります。

OnCrawlSEOToolboxを使用した名前付きエンティティ

コンテンツを充実させるもう1つの方法は、検索エンジンの場合、主題に意味的に近い用語を探すことです。これは、「潜在意味索引付け」のLSIと呼ばれるものです。コンテンツ。 これは、それを頻繁に定義する用語の周りに一種の「足跡」を取得し、Googleが「赤い惑星はどれですか」や「死んだハゲ俳優の名前は何ですか」などの質問に正しく答えることができるようにするものです（あなたユル・ブリンナーについて考えていましたが、停電がありました）。
過去数年の間に、多くのSEOツールがセマンティック分析の自動化を実現したように見えました。これは、主題がWebで流行していることを証明しています。textfocus.net、cocon.seなどです。
例：私はボードゲームのファンとして、ゲーム「赤い炎」のルールを説明する記事を書かなければなりません。 「RedFlame」を探すと、面白い用語が見つかりますが、ボードゲームに向けられたものではありません。ツアー、到着、サイクリスト、最初など…

textfocusによるセマンティック分析：「RedFlame」

そうでなければ、「赤い炎のボードゲーム」についての質問は、私が話したいことについてのより指向的なコンテンツのいくつかのアイデアを私に与えます：カード、プレーヤー、戦術、ボックス、ルール、願望（ゲームルールのポイントの1つ）など…

「赤い炎のボードゲーム」の分析

ユーザー満足度

そして最後に、ページスピード、コンテンツ品質、読者にとって魅力的な短い紹介など、ユーザーの満足度を高めることを必ず考えなければなりません。この点は、それ自体が主題の記事です。