RankBrain 對 Web 流量的真正影響

我們正在進入一個針對搜索引擎進行優化的新時代。

不，搜索引擎優化並沒有死。

雖然搜索中的許多事情保持不變，但我們不能否認我們正在採用人工智能驅動的機器學習系統（如 Google 的 RankBrain）所走的新道路。

RankBrain 的概念可能看起來技術性和令人生畏，但 CMO（不僅僅是精通技術的 SEO）必須理解這一概念，才能在未來幾個月內保持競爭力。

在這篇文章中，我介紹：

• RankBrain 是什麼
• 搜索結果如何變化
• 如何為機器學習搜索算法發展您的數字營銷策略
• 以及為什麼您可能比以往任何時候都更需要 PPC 廣告

什麼是 RankBrain？

谷歌的 RankBrain 是一個機器學習人工智能係統，於 2015 年問世。

彭博社是第一個爆料 RankBrain 的主流媒體。 這是谷歌對其搜索排名算法的最新補充。

當我們在 2015 年正式見到 RankBrain 時，谷歌早在 2013 年就在談論它。

RankBrain 旨在更好地理解搜索者的話背後的含義。 如果您想了解更多信息，Google 的這篇 2013 年帖子討論了理解單詞關係的概念。

從彭博社的文章中，我們了解到每天 15% 的查詢從未被 Google 看到過。 RankBrain 幫助解釋這些新穎的查詢。

RankBrain 的核心是更好地解釋搜索查詢背後的用戶意圖，以顯示最相關的搜索結果。 這一直是 Google 搜索的終生目標。

移動：RankBrain 存在的主要驅動力

移動進一步推動了對 RankBrain 的需求。 移動搜索行為已經改變了遊戲規則，尤其是在語音搜索方面，很多移動用戶都在利用這一點。

您可能知道，使用語音搜索與打字相比，查詢往往更具會話性。

RankBrain 可以很好地處理當今語音搜索中常見的長尾查詢，儘管在搜索欄中也有大量長尾搜索。

我相信 RankBrain 正在為語音搜索將越來越成為常態的世界做準備。

請記住，語音搜索已經在興起。 在 Mary Meeker 關於流行的 2016 年互聯網趨勢報告的演講中，她報告說語音搜索自 2010 年以來增長了 7 倍。

這不僅僅是來自移動設備的語音搜索。 現在，我們必須考慮諸如 Google Home 之類的語音助手之類的東西，設備的答案將如何從網絡結果中提取還有待觀察。

這是RankBrain的作用

RankBrain 旨在更好地分析谷歌索引中網站的語言，然後將該分析應用於搜索查詢。 通過更好地理解搜索查詢，它可以更好地將用戶與網站和頁面進行匹配。

目的是更好地理解內容的含義和搜索查詢背後的意圖。

一旦 RankBrain 更好地理解了意圖，它就可以應用適當的 Google 算法信號，這些信號應該對該查詢具有最大的權重。

除了能夠更好地理解網頁上的概念外，RankBrain 還可以更好地理解多個查詢之間的關聯，例如：

“埃菲爾鐵塔在哪？”

其次是：

“它有多高？”

RankBrain 如何學習？ RankBrain 實例

從本質上講，RankBrain 可以採用人類創建的“訓練”數據集來幫助建立基線，然後可以應用機器學習來根據各種因素隨著時間的推移確定最佳搜索結果。

谷歌在彭博文章和 Search Engine Land 上的這篇文章中證實，他們會定期更新系統，為其提供新數據以更好地解釋新概念。

在 SMX West 2016 上，一些演講者分享了 RankBrain 的實際應用示例。

一項研究表明 RankBrain 如何更好地解釋單詞之間的關係。

這可能包括在搜索查詢中使用停用詞（“the”、“without”等）——這些詞在歷史上被 Google 忽略，但有時對於理解查詢背後的意圖至關重要。

例如，以電視劇《辦公室》為例。 這是一個搜索示例，如果沒有最重要的“the”，就會斷章取意。

這是另一個來自谷歌員工 Gary Illyes 採訪的示例查詢：“你能在沒有演練的情況下獲得 100% 的超級馬里奧分數嗎？” 忽略“沒有”可能會返回通過演練在超級馬里奧上獲得 100% 分數的搜索結果……因此與人們試圖獲得的結果相反。

還有其他關於 RankBrain 如何使用數據來了解搜索查詢的最佳結果的理論。 正如 Rand Fishkin 在 2016 年 7 月的主題演講中所說，搜索者對搜索結果的參與可能是 RankBrain 如何確定結果相關性的一個因素。

例如，如果有人點擊了搜索結果，但沒有返回搜索結果開始點擊其他網頁，這可能表明搜索者找到了他們正在尋找的內容。

然後，機器可以隨著時間的推移了解到低跳出率表示相關結果，因此網頁可以在搜索結果中更頻繁、更高地出現。

這是 Fishkin 演示文稿中該概念的視覺效果：

RankBrain 如何與其他排名信號一起工作

正如我之前提到的，RankBrain 本質上是內置在查詢過程中的，以更好地理解語言並在搜索查詢和 Google 索引中的網站之間進行改進的匹配。

請記住，Google 仍有數百個其他信號可以應用於搜索查詢以確定最佳結果。

然而，在 2016 年，谷歌確認 RankBrain 是其搜索排名前三的信號之一。 排在前 3 位的是內容和鏈接。

這是一個需要理解的重要概念。 谷歌明確表示，我們已經知道的信號很重要，並且我們一直在優化仍然很重要：內容和鏈接。

雖然網站上的內容及其鏈接對於確定意義和相關性都是必不可少的，但 RankBrain 通過協助 Google 搜索引擎根據搜索者的意圖，根據信號和算法更好地確定網站是否最相關。

RankBrain 對大品牌的影響

通過機器學習，RankBrain 會隨著時間的推移學習關聯。 這意味著，如果一個品牌與某個產品相關聯，則有關該產品的查詢可能會導致更多品牌搜索結果。

由於谷歌出於各種原因傾向於在線上偏愛大品牌，而 RankBrain 諸如網站的參與率、在許多社交網站上提及該品牌等可能會進一步增強這裡的偏愛。

儘管一些較大品牌的鏈接配置文件可能比其空間中的其他網站弱，但這種情況仍可能發生。

RankBrain 對您的 SEO 和數字營銷策略意味著什麼

好的，現在是一些行動項目……

搜索引擎優化和您的內容

首先說一下內容。 對於許多人來說，這實際上是照常營業。

檢查您的內容以確保它為查詢提供最佳、最完整的答案，無論您是信息頁面還是銷售產品。

RankBrain 是一個機器學習系統，但它仍然需要您網站的輸入。

是的，它正在努力更好地建立關於概念的聯繫。 例如，我們可以將 RankBrain 歸功於理解一個頁面是關於棒球的，即使這個詞從未使用過，並且頁面上只有“芝加哥小熊隊”和“紐約洋基隊”。

絕對 SEO 的目標之一是更好地幫助搜索引擎了解您的內容是什麼。 確保在您的網站頁面上包含對您的業務很重要的關鍵字仍然至關重要。

這包括關鍵詞“詞幹”（如“walked”和“walking”以及“walk”和“walks”）以及使用同義詞和自然詞變體來幫助在想法之間建立聯繫。

我們在 SEO 培訓課程中使用的一個例子是“mercury”這個詞。 您可以在一個頁面上使用 10 次“mercury”，但如果您忘記使用“planet”這個詞，那麼搜索引擎可能會對該頁面的主題感到困惑。 是元素、汽車、保險還是其他？

這也是探索結構化數據標記的時候，它可以幫助搜索引擎更好地連接頁面上的內容。

請記住，小事很重要，因為它們在 SEO 中總是如此。

您需要繼續注意使您的搜索結果列表在人群中脫穎而出。 這意味著除了探索使用模式標記和有用的、引人入勝的副本使其脫穎而出的其他方法之外，還要確保每個網頁都有自定義元數據。

另一個要問的問題：一旦人們登陸您的網站，是否通過提供更多探索主題/產品/服務的相關內容來幫助他們在旅程中走得更遠？

這可以通過隔離您的內容以圍繞對您的業務重要的關鍵術語創建主題主題來實現。

RankBrain 和數字營銷策略

我之前提到過 RankBrain 可能會偏愛大品牌。 那麼，如果您不是大品牌，會發生什麼？

現在是時候開始考慮如何補充您的數字營銷策略了，如果您還沒有的話。

雖然擁有一個徹底的 SEO 策略是一個好主意，但將所有雞蛋放在一個籃子裡絕不是一個好主意。

因此，在 RankBrain 時代，即使我們所了解和喜愛的 SEO 基礎知識仍然很重要，您仍需要想出創造性的方法來獲取 SERP 空間。

這意味著，如果您不在您所在領域的在線品牌的上層，請考慮使用按點擊付費廣告來補充您的搜索營銷策略。

RankBrain 不是 SEO 的終結

如果您一直擔心 RankBrain 如何影響 SEO，那麼擔心的事情可能比您想像的要多。

RankBrain 是類固醇的搜索結果相關性。 簡而言之，您必須提高內容相關性以匹配查詢意圖。 是的，SEO 最佳實踐對流量至關重要，並且排名比以往任何時候都更具競爭力。

但是您還必須從宏觀和微觀層面關注您的內容，以及您網站的整體內容如何幫助回答您的受眾正在尋找的問題。

並且不要忘記通過付費搜索、社交和其他渠道來補充您的數字營銷策略，以使您的品牌始終處於首位。

您對 RankBrain 對搜索排名的影響有見解嗎？ 我想知道。 在下面發表評論。

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