Czy samouczący się algorytm Google’a – Rank Brain – sprawi, że usługa znana do tej pory jako pozycjonowanie strony WWW przestanie istnieć? Oparty na technologii sztucznej inteligencji algorytm, który dopasowuje wyniki wyszukiwania do zainteresowań, wieku, wyglądu, preferencji seksualnych, a nawet aktualnych emocji użytkownika, działa już od 2015 r., jednak to rok 2018 ma być według prognoz tym, w którym doczekamy się przełomu. A więc – drżyjcie, pozycjonerzy? Niekoniecznie. Na każdą zmianę można się przecież przygotować.

Zmiany, zmiany, zmiany…

Branża SEO to nieustające zmiany. Od dostosowania stron do urządzeń mobilnych, przez optymalizację prędkości, certyfikaty SSL, aż po wartościową zawartość, treści wideo i wyszukiwanie głosowe. Wszystkie te zmiany ogłaszane były jako „rewolucje” w pozycjonowaniu stron WWW, ale czy faktycznie nimi były? Nie do końca, bo zarówno pozycjonerzy, jak i właściciele firm walczący o pozycję w sieci na własną rękę, szybko się do nich adaptowali. Czy wykorzystanie mechanizmów sztucznej inteligencji w algorytmach Google’a sprawi jednak, że wreszcie będziemy świadkami prawdziwej rewolucji w SEO, a pozycjonowanie w tradycyjnym rozumieniu przejdzie do historii?

Jak funkcjonuje Rank Brain i dlaczego zrozumienie mechanizmu jego działania jest kluczowe dla pozycjonerów?

Rank Brain w powszechnej świadomości pojawił się po raz pierwszy już w 2015 r., jako element głównego algorytmu wyszukiwania Google – Kolibra. Samouczący się algorytm szybko zaczął zyskiwać na znaczeniu, w ciągu kilku miesięcy stając się jednym z trzech głównych czynników wpływających na wyniki wyszukiwania. W tym roku być może zostanie liderem tego rankingu.

Na czym dokładnie polega działanie Rank Brain, a w zasadzie – co wiadomo o jego działaniu? Dzięki inteligentnemu mechanizmowi algorytm jest w stanie nie tylko zapamiętywać dotychczasowe wybory użytkownika, analizować, ile czasu i na jakich stronach on spędza, ale także odgadywać jego intencje i podpowiadać mu linki do stron, w które z większym prawdopodobieństwem kliknie. Co więcej, Rank Brain potrafi się uczyć, co pozwala mu na łatwiejsze i trafniejsze odpowiadanie na zapytania, które jeszcze nigdy nie zostały wpisane w wyszukiwarkę albo są niejednoznaczne lub trudne do interpretacji.

Jak to wygląda w praktyce?

Załóżmy, że szukamy klasycznego modelu butów Adidas Gazelle w kolorze białym. Wpisujemy do wyszukiwarki frazę „adidasy Gazelle białe”. Wyniki, które otrzymujemy w odpowiedzi na to zapytanie, będą miały różną strukturę w zależności od użytkownika. Mogą wyglądać np. tak:

Na samej górze otrzymujemy sponsorowane wyniki z najpopularniejszych sklepów internetowych, które oferują ten właśnie model. Poniżej – rozbudowany link sponsorowany przekierowujący do sklepu reklamującego się na tę frazę. Pod nim – obrazy, które Google dopasował do wpisanego zapytania i – w końcu – wyniki organiczne, które w tym przypadku będą nas przenosić głównie do internetowych porównywarek cen lub e-sklepów.

Widać więc, że Google w przypadku tego typu „komercyjnych” strukturyzuje wyniki w taki sposób, by maksymalnie ułatwić nam zakup poszukiwanego produktu. Co jednak w przypadku, gdy nasze zapytanie będzie mniej oczywiste, np. będzie prośbą o radę lub informację? Spójrzmy np. na wyniki, jakie otrzymamy po wpisaniu do Google’a hasła „pogoda”:

To, że Google wie, jakiego miasta dotyczy nasze zapytanie, nikogo już nie dziwi, prawda? Zwróćmy jednak uwagę, że w tym przypadku nie otrzymamy w wynikach linków sponsorowanych – najwyraźniej algorytm Google’a uznał, że korzystniej dla użytkownika będzie po prostu wyświetlić potrzebną informację niż atakować go np. reklamami parasolek.

Przeanalizujmy teraz wyniki dla bardziej złożonej frazy „Co zrobić na obiad szybko i tanio?”.

Tutaj otrzymujemy już inną strukturę wyników wyszukiwania: głównie strony z przepisami oraz obrazy, które jednak pojawiają się zdecydowanie niżej niż w przypadku zapytania o adidasy. W jakiś sposób Google wie, że w tym momencie szukamy przede wszystkim prostego przepisu na ciepły posiłek…

Jak to działa? Samouczący się algorytm Google’a analizuje zapytania i zachowania użytkowników wyszukiwarki. Wie, że osoba wpisująca w Google frazę „co zrobić na obiad szybko i tanio” nie szuka restauracji, tylko pomysłów na obiad, podpowiada więc strony z takimi przepisami. Jeśli użytkownik już wcześniej z którejś z nich korzystał i spędził na niej więcej czasu niż na innych, z dużym prawdopodobieństwem zobaczy ją wśród wyników wyszukiwania.

Ponadto Rank Brain, oparty na machine lerning, cały czas ewoluuje i dostosowuje się do trendów panujących wśród użytkowników. Dzięki zaawansowanym możliwościom interpretacji zapytań, Rank Brain „tłumaczy” wpisane frazy i filtruje strony, które zawierają najbardziej wyczerpującą i właściwą odpowiedź na zadane pytanie. Niekoniecznie będą to strony zawierające w treści dokładnie tak samo sformułowane pytanie – ważniejsze jest, żeby ich zawartość przynosiła rozwiązanie problemu użytkownika.

Czynniki, które przede wszystkim bierze pod uwagę Rank Brain: dwell time i CTR

Od wprowadzenia Rank Brain minęło już trochę czasu, dzięki czemu wiemy obecnie nieco więcej o mechanizmach jego działania. Kluczowe dla pozycjonerów są dwa czynniki, na podstawie których Rank Brain ocenia wartość konkretnej strony WWW. Są to: dwell time, czyli średni czas, jaki użytkownik spędza na stronie, oraz CTR, czyli współczynnik określający klikalność strony w stosunku do ilości jej wyświetleń.

Więcej o czynnikach wpływających na długość przebywania użytkownika na stronie, personalizacji wyników wyszukiwania i możliwych konsekwencjach wprowadzenia Rank Brain jako podstawowego czynnika decydującego o wynikach wyszukiwania niebawem, w drugiej części artykułu.