Czym jest Google Neural Matching (dopasowanie neuronowe)?
Na skróty
We wrześniu 2018 roku Google poinformowało, że w 30% wyszukiwań wykorzystuje dopasowanie neuronowe (Google Neural Matching). Można przypuszczać, że od tego czasu jego udział w wyszukiwarce znacznie się zwiększył. Poniżej dowiesz się, co oznacza to pojęcie. Przeczytasz też, jaki wpływ na pozycjonowanie ma Google Neural Matching Algorithm.
Czym jest Google Neural Matching? Dopasowanie neuronowe
Google Neural Matching jest technologią opracowaną przez Google. To algorytm, który analizuje kontekst oraz związki między słowami. Dzięki niemu wyszukiwarka trafniej rozpoznaje intencje użytkowników. Nawet wtedy, gdy są one wyrażone nietypowo lub nieprecyzyjnie.
Dopasowanie neuronowe jest bardzo przydatne, gdy zapytania:
- przybierają formę języka potocznego,
- złożone są ze skrótów myślowych,
- opierają się na synonimach.
Google nie traktuje ich wtedy literalnie, tylko interpretuje intencję użytkownika.
Zdj. 1. Przykład tego, jak te same słowa kluczowe mogą mieć różne znaczenia w zależności od kontekstu
Źródło: https://kubadzikowski.com/blog/czym-jest-neural-matching-w-seo/
Neural Matching Google i RankBrain
RankBrain jest natomiast algorytmem opartym na uczeniu maszynowym. Został wprowadzony w 2015 roku. Jego głównym celem jest analiza i interpretacja zapytań użytkowników. Szczególnie tych złożonych lub nietypowych.
RankBrain pomaga Google zrozumieć intencje stojące za zapytaniem. Nawet jeśli zawiera ono rzadkie słowa kluczowe. Dzięki tej technologii algorytm wyszukiwarki lepiej dopasowuje strony do zapytań i wspiera ustalanie kolejności wyników według trafności.
Zdj. 2. RankBrain — algorytm wyszukiwarki, który próbuje odgadnąć intencję użytkownika
Źródło: https://serpwatch.io/blog/what-is-rank-brain/
Z kolei dopasowanie neuronowe skupia się na rozumieniu kontekstu i znaczenia słów w zapytaniach oraz treści na stronach. Dzięki zaawansowanym modelom głębokiego uczenia, Google jest w stanie wychwycić powiązania między różnymi słowami i wyrażeniami, nawet jeśli różnią się one formą, ale przekazują podobne idee.
Obie technologie współpracują ze sobą i wzajemnie się uzupełniają. RankBrain pomaga w analizie zapytań. A Neural Matching Google umożliwia lepsze dopasowanie wyników poprzez zrozumienie semantycznych relacji między językiem użytkownika a treścią stron.
Wpływ Google Neural Matching Algorithm na pozycjonowanie
Główną ideą, która przyświecała twórcom Google przy wprowadzeniu Neural Matching Google było wynagrodzenie twórców treści za skutecznie odpowiadanie na pytania użytkowników. Tym samym zmniejszyć miała się rola linków oraz słów kluczowych.
Uznaje się jednak, że tradycyjne kryteria stosowane są w pierwszej kolejności. Dzięki nim można bowiem usunąć z rezultatów witryny nieodpowiednie oraz takie, które zawierają spam.
W dalszej kolejności algorytm jest wykorzystywany do tego, aby ponownie ułożyć ranking pozostałych wyników. Dzięki temu najbardziej użyteczne rezultaty osiągają czołowe pozycje.
Za sprawą Google Neural Matching jeszcze większy nacisk trzeba położyć na dopasowanie semantyczne. Wyniki natomiast stają spersonalizowane bardziej niż kiedykolwiek wcześniej.
Podsumowanie
Algorytm Google Neural Matching pomaga wyszukiwarce lepiej rozumieć intencje użytkowników. Dzięki tej technologii wyszukiwarka skupia się na kontekście i znaczeniu, a nie tylko na dokładnym dopasowaniu słów kluczowych. Trzeba pamiętać, że Neural Matching Google współpracuje z RankBrain.
Opisywana technologia zmniejsza znaczenie linków i słów kluczowych, a większy nacisk kładzie na jakość i użyteczność treści. W efekcie wyniki wyszukiwania są bardziej spersonalizowane i precyzyjne.
Eksperci odpowiedzialni za pozycjonowanie stron oraz tworzenie treści mają na uwadze tę technologię. W związku z tym teksty na stronach, które obsługują, muszą być maksymalnie wartościowe. Zarówno dla użytkowników, jak i coraz bardziej zaawansowanych algorytmów wyszukiwarki.
