機械学習とセマンティック検索 Google の最終兵器は何ですか?

過去数年間は、検索エンジン マーケティング担当者にとって刺激的な日々でした (変化に慣れていない人にとっては、少し怖い日々でした)。 Google は、すでに優れた検索アルゴリズムを最適化するために、一連の新しいテクノロジーとシステムを導入しており、Bing、Apple、Microsoft、さらには Facebook などの競合他社も、ユーザーの検索エクスペリエンスを最適化するために、対応するシステムを導入またはアップグレードしています。

これらの最適化の主な目標は、コンピューターと人工知能の歴史の中で最も困難な問題の 1 つである、自然言語の獲得と理解を解決することです。機械は、手続き型および論理型のタスク（数式を解く、オブジェクト データの特徴を識別するなど）に非常に優れていますが、ネイティブ スピーカーだけが直感的に認識できる微妙な違いを区別することは困難です。たとえば、私たちにとって、「一番近いハンバーガーレストランはどこですか」と「ハンバーガーを食べたい」という 2 つの文は、同じような意図を伝えますが、基本的なマシンにとって、この 2 つの文は非常に異なります。最初の文は特定の情報の検索であり、話者の考えとはまったく関係がありません。 2 番目の文は明確な欲求を伝えており、情報の取得とは何の関係もありません。 Google は過去数年間、言語の壁を打ち破り、機械アルゴリズムが直面する問題に対処するために取り組んできました。しかし、この取り組みの最終的な目標は何でしょうか。Google は人間の心の意図と機微を完全に理解したいのでしょうか?それとも、これは単に技術開発における探求なのでしょうか?

セマンティック検索のルーツとハミングバードアルゴリズム

2013 年にハミングバード アップデートが導入され、セマンティック検索の概念が初めて人々の目に留まりました。以前は、Google は検索クエリ内のキーワードを判別して対応する Web ページを取得していました。上記のハンバーガー レストランの例では、Google は「ハンバーガー」というキーワードを取得し、そのキーワードを頻繁に言及する Web ページを返しますが、この方法ではユーザーの意図を正確に捉えることはできません。ユーザーが「ハンバーガーレストラン」を検索したいのか、「ハンバーガーの作り方」を検索したいのかを区別できません。まだ改善の余地はあるものの、ユーザー意図分析に基づくハミングバード アルゴリズムは、ページに含まれるキーワードに限定されるのではなく、ユーザー意図の重要な要素を捉えてページのコンテンツを「理解」することができます。

パーソナルデジタルアシスタントと音声検索

Google Now や Siri などのパーソナル デジタル アシスタントでは、より高度な意味理解が必要です。話された言葉を入力されたテキストに翻訳すること、適切な検索用語を見つけること、理解しやすい方法で応答することなど、新たな障害が発生します。検索結果は基本的に Google の標準検索アルゴリズムを使用して取得されますが、AI アルゴリズムは改善を続けており、これらのテクノロジーは現在のレベルまで進歩しています。主な目的は検索を使いやすくすることですが、2 番目の目的はユーザーの習慣を変えることです。音声検索には会話入力とコンテキスト プロンプトが必要であり、従来のキーワードベースの入力よりも強力で関連性の高い結果が求められます。

RankBrainの登場

昨年のセマンティック分野における最大のニュースは、ハミングバード アルゴリズムと組み合わせた機械学習アルゴリズムである RankBrain の登場でした。その目的を簡単に説明するためにまとめました。

その機能は、ユーザーが入力したさまざまな長い、複雑な、または曖昧な口頭によるクエリ ステートメントを Google が理解できるようにすることです。このように、文法規則に準拠していない不適切な入力文を、アルゴリズムロジックで解釈できる形式に変換すると理解できます。また、機械学習を使用しているため、自動的に更新され、開発者が手動で調整してアップグレードする必要がなくなります。

「関連質問」の増加

Google は、ユーザーの検索エクスペリエンスをより充実したものにするために、「リッチ アンサー」（従来の検索結果の上に表示されることがある「回答」の簡潔なバージョン）を徐々に推進しています。最近、Google は、ユーザーが検索トピックについてさらに詳しく調べることを促す「関連する質問」を導入しました。特に興味深いのは、現在「関連する質問」に対する回答がそれぞれのリッチ アンサーと異なっていることです。つまり、この 2 つは Google の検索アルゴリズムの異なる部分に基づいています (たとえば、Google のナレッジ グラフと RankBrain を参照できます)。いずれにせよ、Google はユーザーのクエリを理解するだけでなく、それらに明確かつ簡潔に答えることにも取り組んでいるようです。

3つの予測

これらの観察が何を意味するのかを推測するために、Google が今後 10 年間でどのように進むかについて 3 つの予測を提示したいと思います。

1. 機械学習が新たな目標となる。現在、機械学習は Google の検索アルゴリズムのより最適化された部分にのみ存在します。その応用範囲は、コンテンツ品質分析やバックリンクのコンテキスト評価など、他の分野にも広がるのではないかと考えています。

2. Google は、あらゆる検索クエリを回答可能な質問に変換するよう努めます。豊富な回答と関連する質問が蓄積されるにつれて、Google がユーザーに最も直接的な情報を提供したいと考えていることは明らかです。基本的なクエリを複雑で回答可能な質問に変換するなど、この方向で Google からの取り組みがさらに進むと思います。

3. 新しいテクノロジーにより、音声検索を利用する人が増えるでしょう。これは当然、意味的に複雑な質問と、その質問に対する直接的な回答が増えることを意味します。音声検索を使用する人が増えれば増えるほど、Google が取得するデータが増え、ユーザーが得る検索結果の質が向上し、全体として検索システムが向上します。したがって、Google は今後数年間で、より多くの人々に音声検索の使用を促していくのではないかと思います。

これら 3 つの予測は、必要に応じて活用してください。ユーザーの質問に答えるために、新しいコンテンツ マーケティング戦略を採用し始めることができます。あるいは、機械学習によってもたらされる頻繁な変更を回避するために SEO の新しいテクニックを使用する。または、より簡単で直感的な検索方法が利用できるようになるまで待つこともできます。未来を予測することはできませんが、過去数年間に私たちが成し遂げた大きな進歩を振り返ると、次の10年は画期的な10年になると予見できます。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。