Google RankBrain i søkemotoroptimalisering

Hva er Google RankBrain? RankBrain er en maskinlæring kunstig intelligens som ble utviklet av Google den 26. oktober 2015. RankBrain behandler søkeresultatene og gir mer relevante søkeresultater for brukere. Rankbrain forutsir de mest nøyaktige resultatene som brukeren ønsker å vite om. AI bruker deretter sannsynlighets score som en beregning for å underbygge søkeresultatene. Dette er målet, men jeg vil begrune at dette er ikke 100% utviklet enda i 2016.

Tilbake i 2006 var det en viss interesse i å implementere kunstig intelligens i Googles søkemotor algoritme. Noen år senere i 2014, ble Google Brain etablert etter oppkjøpet av Deep Mind som er en britisk kunstig intelligens selskap som ble stiftet i 2010. De kikket på hvordan du spiller dataspill basert på maskinlæring og nevralt nettverk (Ann). Den smarte kunstige intelligensrevolusjonen kan gjenkjenne mønstre i digitale representasjoner av lyder, bilder og data.

Hva er dyp læring? Det handler om iterativ algoritme, læring på ulike nivåer av abstraksjon, ikke-lineære transformasjoner og typiske nevrale nettverk.

Iterativ algoritme er en enkel måte å løse et problem på.

Big data består av Internett, Meta data: koder, oversettelser og Mechanical Turk. Big Data i seg selv er ikke en nyttig ting. Det er en samling av informasjon med mindre du bruker en metode slik at du får bruk for den.

Du kan ikke forstå store data og ingen av oss ville gå og lese en telefonkatalog siden det er nytteløst.
Før var det 1 milliard synopsis i Google Brain, mens en voksen person sin hjerne har 100 billion synopsis og et spedbarn har 1q av trillioner av synopsis. Antallet synopsis per nevron vokser (et begrep i biologi) i hjernemassen. Det bør være et bedre forbedring for å strukturere en dyp læringmetodikk.

Google hevder at deres D-Wave kvantedatamaskin er 10 ganger raskere.

D-Wave prøvetaking til dyp læring:

Nedenfor er D-Wave prosessen.

Legg inn data -> D Wave -> klassifisering

Når en algoritme er skrevet, er det koder med likheter som kan lastes ned fra 80 millisekunder for eksempel: bil, BMW, Porsche etc. Eller søkeord som: barn, klovn, morsom og farger med lignende bilder.

Maskinlæring er en spesiell tilnærming til beregningsoppgaver. Når en algoritmedesigner skriver en algoritme som er hans eller hennes jobb ikke er ferdig. De trenger å få sine data gjennom ulike prosesser for å få det til å fungere ordentlig.

Årene fra 1980 – 2009 var de mørke årene.

Ifølge IMAGEnet var det svikt i å gjenkjenne bilder mellom 2010 – 2014. Der var feilprosenten opp til 79%, men det var mindre etter 2014.

Hjernen bruker 20w energi mens en bærbare datamaskin bruker 50W. Dette betyr at Google kan ikke 100% forutse hva en bruker vil tenke før å skrive søke fraser på Google.

Så hva er det som mangler? Det bør foregå mange operasjoner samtidig for å vedta endringen. Noen av dere har kanskje gjettet hvorfor jeg kommer med denne erklæringen om Google RankBrain.

Google trenger virkelig å skalere opp ting. Google RankBrain er ikke ferdig og du bør heller ikke bekymre deg for vurderinger av ditt nettsted og SEO prosesser. Googles ingeniører kan bygge ny maskinvare og ta databehandlingen til nye retninger, men det tar tid.

Hvorfor trenger vi store data?

Vi trenger data for å gjøre dette arbeidet. Her er spørsmålet om hvordan denne algoritmen vil hjelpe bedrifter for å løse sine problemer? Sannheten er at de fleste selskapene ikke bekymrer seg for dyp læring. De vil ha alt i boks.

Kunstig intelligens AI i nettverkstilkoblingen er som å bygge kapasitet evner. Evnen til å forstå språk og bilder. Evnen til å stille spørsmål eller å vite hvilke spørsmål en bruker kommer til å tenke på når det gjelder søking på Google søkemotor. Det eksisterer ikke 100% per i dag. Fordi Google kan ikke finne ut hva du tenker på i ulike situasjoner. De kan gjette ut ifra sine laget informasjon i deres database servere, men hvis du tenker på en ting som ikke er lagret fra før på Internett, da Google kan ikke gi deg det resultatet du trenger.

Maskinlæring algoritme brukes til å trekke konklusjoner fra datasettet består av inndata uten merket respons. Cluster analyse innebærer bruk av en eller flere clustering algoritmer med mål om å finne skjulte mønstre eller grupperinger i et datasett. Clustering algoritmer danne grupper eller klynger på en slik måte at dataene i en klynge som har en høyere grad av likhet enn dataene i andre klynger.

Neuro nettverket består av to deler: neuro nettverk og læring prinsippet. Hvis vi bygger en mer generelle datamaskin som behandler nevrale nettverk, så vi trenger å overvåke (supervised learning) dem til å gå videre. Det finnes ikke unsupervised learning. Det er årsaken at google slitter med sin søkemotor og prøver å forbedre søkemaskinen sin. Det er sant at Google er mest brukt, men det betyr ikke at den er perfekt.

Det har vært en manglende fremdrift i ukontrollert læring (unsupervised learning), derfor trenger du ikke å bekymre deg for Google RankBrain innvirkning på ditt nettsted rangering. Google har ikke bygget en algoritme for unsupervised learning fordi Google har ikke læring prinsippet for å utkonkurrere en overvåket algoritme. Med overvåket algoritme mener jeg at alt data står i database og når en bruker søker på et søke ord, vil den kommer opp. Google indekserer flere millioner av data i form av bilder, video, tekst, kode,lyd og diverse filer hver dag.  Google har ikke bygget en «unsupervised learning» ennå. Fordi Google vet ikke hva du kommer til å tenke på før å skrive din søkefrase på deres søkemotor. Google ønsker å tenke som et menneske ved hjelp av AI. Google kan ikke forutse hva folk vil tenke når de skriver en spørring på søkemotoren. Ustabilitet på Google søkemotor per idag er å forstå hva som er relevant og ikke relevant fordi Google vet mange manipulerer data på søkemotoren. Det er årsaken at rangering av en hjemmeside for et søkeord er ikke stabilt.

Hva bør du gjøre etter RankBrain algoritme? Hvordan kan du få topprangering for dine nøkkelord etter RankBrain?

Optimaliser innholdet til din hjemmeside og bruk en serie nøkkelord som er relevant til innholdet. Målet skal være å rangere en side for kun et eller to ord. Hvis din hjemmeside handler om økologiske hudpleieprodukter, da bør du bruke søkefraser som har noe med økologiske plante ekstrakter å gjøre.Fraser som folk kommer til å skrive på Google for å finne din tjeneste. For eksempel: Hvis du er hudlege og behandler kroniske hud problemer og vil selge et hud produkt som passer til alle hudtyper, da bør du skrive slik:  «pleieende serie velegnet til alle hudtyper og aldre», » [navet til produktet] et rikt utvalg av produkter til alle i familien» osv. Du kan skrive fraser som består av 3 ord også.

Den type frase vill lande salg.Hvis du skriver kun «hudpleie» da vil det komme opp mange hudpleie websider i Oslo, Bergen, Trondheim, Stavanger, Tromsø,Halden osv. Din bedrift er i Trondheim, og da bør du skrive søkeord som vil synliggjøre din bedrift i  Nord-Trøndelag og Sør- Trøndelag i din nisje. Fordi folk fra Namsos, Steinkjer, Osen, Fosen, Orkanger osv. også oppsøke hudpleie i Trondheim. Dette er bare et eksempel. Du kan prøve samme strategi i forbindelse med «tannbehandling», «tannlege» eller «bil» «mote of klær» osv.
Husk! Etisk søkemotoroptimalisering vil gi deg en langvarig resultat, bare vær tålmodig. De som rangerer rask online ved hjelp av uetisk SEO, vil miste rangering etter noe måneder. Google overvåker websider som er topprangert. Vil du spare penger på markedsføring? Da må du bruke søkemotoroptimalisering. Hvis du har nok penger, bruk Google Adwords PPC og Facebook PPC også for få inn salg. Årsaken at SEO er viktig fordi den øker synligheten til din hjemmeside som hjelper med salg.