Megszokhattuk már, hogy a Google folyamatosan alakítja a kereső rangsorolási faktorait. Ennek oka az, hogy az “igazságos” rangsorolás iszonyú bonyolult. Hogyan tudja egy algoritmus megállapítani a cikkedről, hogy az releváns lesz-e annak, aki a keresést végzi?
Ez a kérdés önmagában is bonyolult, de ha hozzáteszed, hogy a keresések mennyisége percenként több mint 6 millió, és a Google Search Index 100 millió gigabyte méretű, talán megérted azt is, miért volt már nagyon szükség a mesterséges intelligencia bevezetésére az adatok feldolgozásában.
Miért használ a Google mesterséges intelligenciát?
A Google célja mindig is az volt, hogy a felhasználók számára a lehető legrelevánsabb találatokat kínálja. Az internet azonban hatalmas és folyamatosan változik, ezért egyre kifinomultabb módszerekre van szükség a keresési eredmények javítására. Az MI segít a Google-nek jobban megérteni a felhasználói szándékokat, értelmezni a tartalmakat, és kiszűrni a manipulált, gyenge minőségű oldalakat.
A Google által használt MI technológiák
A Google nem titkolja, hogy a keresési eredmények feldolgozásában mesterséges intelligencia megoldásokat vezetett be. Valójában már régebben munkálkodik az algoritmus hátterében ilyen megoldás. Nézzük meg mi az amiről tudunk jelenleg:
1. RankBrain – A keresési szándék felismerése
A RankBrain-t 2015-ben vezette be a Google, és ez volt az első mesterséges intelligencia alapú algoritmusuk, amely gépi tanulást alkalmazott a keresési eredmények javítására. Célja, hogy azonosítsa a keresések mögötti szándékot, és ennek megfelelően rangsorolja az oldalakat. Ha például egy felhasználó egy ritkán használt kifejezést keres, a RankBrain segít értelmezni, hogy milyen eredmények lehetnek számára relevánsak.
A RankBrain neurális hálózatokat és gépi tanulást használ arra, hogy a keresési lekérdezéseket értelmezze és kapcsolatokat találjon az egyes kifejezések között. Különösen hasznos, ha egy keresés összetett vagy új kifejezéseket tartalmaz, mivel képes korábbi keresésekből tanulni, és azokat a jövőbeni keresések során alkalmazni. A rendszer folyamatosan finomhangolja magát, figyelve, hogy a felhasználók hogyan reagálnak a találatokra.
2. BERT – A természetes nyelv megértése
A BERT-et (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 2019-ben vezette be a Google, és ez az egyik legjelentősebb fejlődés a keresőalgoritmusok történetében. A BERT célja, hogy a keresőkifejezések összefüggéseit elemzi, és lehetővé teszi, hogy a Google jobban megértse a keresési lekérdezések jelentését, különösen a hosszabb, összetettebb kérdéseknél.
A BERT egyik legfontosabb újítása, hogy képes figyelembe venni a keresőkifejezések előzményeit és következményeit is, így pontosabb kontextust biztosít. A hagyományos keresőalgoritmusok gyakran egyenként vizsgálták a szavakat, míg a BERT a teljes mondat struktúráját értelmezi, így például a „bankhoz megyek” és a „folyóparti bank” közötti különbséget is képes felismerni.
A BERT az úgynevezett transformer neurális hálózatok egyik formáját használja, amely lehetővé teszi a mondatok kétirányú értelmezését, így a keresések még pontosabbá válnak.
3. MUM – A jövő keresője
A MUM (Multitask Unified Model) egy újabb fejlesztés, amelyet 2021-ben jelentett be a Google. Ez a rendszer képes több nyelven és többféle tartalomtípuson keresztül is értelmezni az információkat. Ez azt jelenti, hogy egy keresés során nemcsak a szöveges találatokra támaszkodik, hanem képek, videók és egyéb források segítségével is pontosabb válaszokat ad.
A MUM 1000-szer erősebb, mint a BERT, és képes az információk keresztfunkciós feldolgozására, vagyis egy keresési lekérdezéshez többféle médiatípusból (például szövegből és képből) is képes következtetéseket levonni.
Hogyan befolyásolja az MI a SEO-t?
Mivel a Google egyre jobban érti a felhasználói szándékokat és a tartalmak jelentését, a keresőoptimalizálás is változik. A kulcsszavak halmozása vagy az irreleváns linképítés már nem működik – ehelyett a következőkre érdemes fókuszálni:
- Minőségi tartalom készítése: Az MI az értékes, jól megírt és informatív tartalmakat részesíti előnyben. Ehhez támpontot adhatnak az EEAT irányelvek.
- Felhasználói élmény javítása: A gyors betöltési idő, a mobilbarát kialakítás és az interaktivitás mind hozzájárul a jobb helyezéshez.
- Strukturált adatok használata: A keresőrobotok könnyebben értelmezik az adatokat, ha megfelelően vannak strukturálva.
Hogyan segít az ITZen ebben?
Ha szeretnéd, hogy weboldalad a lehető legjobban szerepeljen a Google keresőjében, az ITZen segít a megfelelő keresőoptimalizálási stratégiák kialakításában. A legfrissebb MI-alapú trendeket figyelembe véve olyan SEO-megoldásokat kínálunk, amelyek nemcsak növelik a látogatottságot, hanem hosszú távon is eredményeket hoznak.
Itt kérhetsz ingyenes konzultációt