マシンラーニングがクオリティコンテンツに与える影響

SEO

SEOのための、2ファクターランキングモデルというコンセプトがある。このアイデアは、パブリッシャーのためにSEOを極限までシンプル化したもので、SEOの基礎を忘れて細かな作業に当たっても意味がないことを思い出させる目的もある。そのモデルが、「ランキングスコア=コンテンツスコア×リンクスコア」だ。別の見方をすれば、コンテンツの質の重要性を端的に表す、次のグラフを導き出せる。

このグラフからマシンラーニングの重要性を説明すると、検索エンジンは言葉の理解力の改善のために重点的に投資をしていることがあげられる。Googleによってハミングバードが、初めて自然な言葉の理解にフォーカスしたアルゴリズムであることが公表された。RankBrainはハミングバードを継承する、マシンラーニングアルゴリズムになる。言葉の理解を改善する目的は、ユーザーの意向の理解やコンテンツの質を正確に評価できることを意味する。

Googleや他の検索エンジンは、ユーザーの満足度やエンゲージデータの活用に関心を持ている。だがそのために、どのシグラナルをキーに据えるのかは、はっきりしていない。その判断にもマシンラーニングが入り込むと予測される。では、マシンラーニングがコンテンツの質をどのように見ているのかを確認していこう。

コンテンツの質

検索エンジンにとって、高品質コンテンツの表示ができるかが決定的な重要性を持つ。
RankBrainのようなマシンラーニングアルゴリズムは、人の言葉を理解する能力を高めてきた。そのひとつの例が、Gary Illyes氏がシェアしたクエリ“練習なしにスーパーマリオで100%のスコアをゲットできるか?”で示された。
RankBrain以前は、Googleアルゴリズムが“なしに”を排除するため、ユーザーは練習なしの情報が知りたいはずなのに、練習についての結果がリターンされていた。RankBrainはロングテール検索クエリにフォーカスすることで、このようなクエリをするユーザーの意図を読み解くため進化している。

現在、RankBrainの精度には不十分な点が多いが、Googleの優先事項として、マシンラーニングへの投資は進められており、マーケッターのデジタルマーケティングへのインパクトはかなり大きくなる。
だが、高品質のコンテンツの作成、サイトのユーザー満足度の向上、リンクビルディングによるオーソリティの確立の重要性はこれまでと変わらない。いや、マシンラーニングによるユーザーの意図に対する理解の進化は、これらのファクターの重要性を増すことになるだろう。Google検索精度が高まることは、より価値のあるコンテンツを提供できるサイトがマーケットシェアを高め、利益を向上することを意味する。
手遅れになる前に、コンテンツの質にフォーカスするときがきたのだ。
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