RankBrain 对 Web 流量的真正影响

我们正在进入一个针对搜索引擎进行优化的新时代。

不，搜索引擎优化并没有死。

虽然搜索中的许多事情保持不变，但我们不能否认我们正在采用人工智能驱动的机器学习系统（如 Google 的 RankBrain）所走的新道路。

RankBrain 的概念可能看起来技术性和令人生畏，但 CMO（不仅仅是精通技术的 SEO）必须理解这一概念，才能在未来几个月内保持竞争力。

在这篇文章中，我介绍：

• RankBrain 是什么
• 搜索结果如何变化
• 如何为机器学习搜索算法发展您的数字营销策略
• 以及为什么您可能比以往任何时候都更需要 PPC 广告

什么是 RankBrain？

谷歌的 RankBrain 是一个机器学习人工智能系统，于 2015 年问世。

彭博社是第一个爆料 RankBrain 的主流媒体。 这是谷歌对其搜索排名算法的最新补充。

当我们在 2015 年正式见到 RankBrain 时，谷歌早在 2013 年就在谈论它。

RankBrain 旨在更好地理解搜索者的话背后的含义。 如果您想了解更多信息，Google 的这篇 2013 年帖子讨论了理解单词关系的概念。

从彭博社的文章中，我们了解到每天 15% 的查询从未被 Google 看到过。 RankBrain 帮助解释这些新颖的查询。

RankBrain 的核心是更好地解释搜索查询背后的用户意图，以显示最相关的搜索结果。 这一直是 Google 搜索的终生目标。

移动：RankBrain 存在的主要驱动力

移动进一步推动了对 RankBrain 的需求。 移动搜索行为已经改变了游戏规则，尤其是在语音搜索方面，很多移动用户都在利用这一点。

您可能知道，使用语音搜索与打字相比，查询往往更具会话性。

RankBrain 可以很好地处理当今语音搜索中常见的长尾查询，尽管在搜索栏中也有大量长尾搜索。

我相信 RankBrain 正在为语音搜索将越来越成为常态的世界做准备。

请记住，语音搜索已经在兴起。 在 Mary Meeker 关于流行的 2016 年互联网趋势报告的演讲中，她报告说语音搜索自 2010 年以来增长了 7 倍。

这不仅仅是来自移动设备的语音搜索。 现在，我们必须考虑诸如 Google Home 之类的语音助手之类的东西，设备的答案将如何从网络结果中提取还有待观察。

这是RankBrain的作用

RankBrain 旨在更好地分析谷歌索引中网站的语言，然后将该分析应用于搜索查询。 通过更好地理解搜索查询，它可以更好地将用户与网站和页面进行匹配。

目的是更好地理解内容的含义和搜索查询背后的意图。

一旦 RankBrain 更好地理解了意图，它就可以应用适当的 Google 算法信号，这些信号应该对该查询具有最大的权重。

除了能够更好地理解网页上的概念外，RankBrain 还可以更好地理解多个查询之间的关联，例如：

“埃菲尔铁塔在哪？”

其次是：

“它有多高？”

RankBrain 如何学习？ RankBrain 实例

从本质上讲，RankBrain 可以利用人类创建的一组“训练”数据来帮助建立基线，然后可以应用机器学习来根据各种因素随着时间的推移确定最佳搜索结果。

谷歌在彭博文章和 Search Engine Land 上的这篇文章中证实，他们会定期更新系统，为其提供新数据以更好地解释新概念。

在 SMX West 2016 上，一些演讲者分享了 RankBrain 的实际应用示例。

一项研究表明 RankBrain 如何更好地解释单词之间的关系。

这可能包括在搜索查询中使用停用词（“the”、“without”等）——这些词历来被 Google 忽略，但有时对于理解查询背后的意图至关重要。

例如，以电视剧《办公室》为例。 这是一个搜索示例，如果没有最重要的“the”，就会断章取意。

这是另一个来自谷歌员工 Gary Illyes 采访的示例查询：“你能在没有演练的情况下获得 100% 的超级马里奥分数吗？” 忽略“没有”可能会返回通过演练在超级马里奥上获得 100% 分数的搜索结果……因此与人们试图获得的结果相反。

还有其他关于 RankBrain 如何使用数据来了解搜索查询的最佳结果的理论。 正如 Rand Fishkin 在 2016 年 7 月的主题演讲中所说，搜索者对搜索结果的参与可能是 RankBrain 如何确定结果相关性的一个因素。

例如，如果有人点击了搜索结果，但没有返回搜索结果开始点击其他网页，这可能表明搜索者找到了他们正在寻找的内容。

然后，机器可以随着时间的推移了解到低跳出率表示相关结果，因此网页可以在搜索结果中更频繁、更高地出现。

这是 Fishkin 演示文稿中该概念的视觉效果：

RankBrain 如何与其他排名信号一起工作

正如我之前提到的，RankBrain 本质上是内置在查询过程中的，以更好地理解语言并在搜索查询和 Google 索引中的网站之间进行改进的匹配。

请记住，Google 仍有数百个其他信号可以应用于搜索查询以确定最佳结果。

然而，在 2016 年，谷歌确认 RankBrain 是其搜索排名前三的信号之一。 排在前 3 位的是内容和链接。

这是一个需要理解的重要概念。 谷歌明确表示，我们已经知道的信号很重要，并且我们一直在优化仍然很重要：内容和链接。

虽然网站上的内容及其链接对于确定意义和相关性都是必不可少的，但 RankBrain 通过协助 Google 搜索引擎根据搜索者的意图，根据信号和算法更好地确定网站是否最相关。

RankBrain 对大品牌的影响

通过机器学习，RankBrain 会随着时间的推移学习关联。 这意味着，如果一个品牌与某个产品相关联，则有关该产品的查询可能会导致更多品牌搜索结果。

由于谷歌出于多种原因倾向于在线上偏爱大品牌，而 RankBrain 诸如网站的参与率、在许多社交网站上提及该品牌等可能会进一步增强这里的偏爱。

尽管一些较大品牌的链接配置文件可能比其空间中的其他网站弱，但这种情况仍可能发生。

RankBrain 对您的 SEO 和数字营销策略意味着什么

好的，现在是一些行动项目……

搜索引擎优化和您的内容

首先说一下内容。 对于许多人来说，这实际上是照常营业。

检查您的内容以确保它为查询提供最佳、最完整的答案，无论您是信息页面还是销售产品。

RankBrain 是一个机器学习系统，但它仍然需要您网站的输入。

是的，它正在努力更好地建立关于概念的联系。 例如，我们可以将 RankBrain 归功于理解一个页面是关于棒球的，即使这个词从未使用过，并且页面上只有“芝加哥小熊队”和“纽约洋基队”。

绝对 SEO 的目标之一是更好地帮助搜索引擎了解您的内容是什么。 确保在您的网站页面上包含对您的业务很重要的关键字仍然至关重要。

这包括关键词“词干”（如“walked”和“walking”以及“walk”和“walks”）以及使用同义词和自然词变体来帮助在想法之间建立联系。

我们在 SEO 培训课程中使用的一个例子是“mercury”这个词。 您可以在一个页面上使用 10 次“mercury”，但如果您忘记使用“planet”这个词，那么搜索引擎可能会对该页面的主题感到困惑。 是元素、汽车、保险还是其他？

这也是探索结构化数据标记的时候，它可以帮助搜索引擎更好地连接页面上的内容。

请记住，小事很重要，因为它们在 SEO 中总是如此。

您需要继续注意使您的搜索结果列表在人群中脱颖而出。 这意味着除了探索使用模式标记和有用的、引人入胜的副本使其脱颖而出的其他方法之外，还要确保每个网页都有自定义元数据。

另一个要问的问题：一旦人们登陆您的网站，是否通过提供更多探索主题/产品/服务的相关内容来帮助他们在旅程中走得更远？

这可以通过隔离您的内容以围绕对您的业务重要的关键术语创建主题主题来实现。

RankBrain 和数字营销策略

我之前提到过 RankBrain 可能会偏爱大品牌。 那么，如果您不是大品牌，会发生什么？

现在是时候开始考虑如何补充您的数字营销策略了，如果您还没有的话。

虽然拥有一个彻底的 SEO 策略是一个好主意，但将所有鸡蛋放在一个篮子里绝不是一个好主意。

因此，在 RankBrain 时代，即使我们所了解和喜爱的 SEO 基础知识仍然很重要，您仍需要想出创造性的方法来获取 SERP 空间。

这意味着，如果您不在您所在领域的在线品牌的上层，请考虑使用按点击付费广告来补充您的搜索营销策略。

RankBrain 不是 SEO 的终结

如果您一直担心 RankBrain 如何影响 SEO，那么担心的事情可能比您想象的要多。

RankBrain 是类固醇的搜索结果相关性。 简而言之，您必须提高内容相关性以匹配查询意图。 是的，SEO 最佳实践对流量至关重要，并且排名比以往任何时候都更具竞争力。

但是您还必须从宏观和微观层面关注您的内容，以及您网站的整体内容如何帮助回答您的受众正在寻找的问题。

并且不要忘记通过付费搜索、社交和其他渠道来补充您的数字营销策略，以使您的品牌始终处于首位。

您对 RankBrain 对搜索排名的影响有见解吗？ 我想知道。 在下面发表评论。

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