الگوریتم رنک برین (Rank brain) چیست؟

الگوریتم رنک برین (Rank Brain) یکی از الگوریتم‌های مهم گوگل است که برای درک بهتر معنای عبارت‌های جستجو شده توسط کاربران از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. گوگل با الگوریتم رنک برین (Rank brain) و تطبیق عصبی(Neural matching) از یک عبارت جستجو شده هرچند نامفهوم، متوجه منظور کاربر می‌شود و بهترین نتایج مرتبط با آن را نمایش می‌دهد.

برای آشنایی با تمامی الگوریتم های گوگل وبلاگ زیر را مطالعه کنید:

این الگوریتم در سال 2015 معرفی شد و به عنوان سومین فاکتور مهم در تعیین رتبه و جایگاه سایت‌ها در صفحه نتایج جستجو (SERP) شناخته شده است . هدف از این الگوریتم، کمک به گوگل برای پاسخ دادن به کلمات کلیدی جدید و ناشناخته است که قبلا هرگز جستجو نشده‌اند . رنک برین با تحلیل رفتار و تجربه کاربران، می‌تواند نتایج مرتبط‌تر و کاربرپسندتری را نمایش دهد.

رنک برین چه تفاوتی با تطبیق عصبی (Neural Matching) دارد؟

رنک برین یک الگوریتم هوش مصنوعی است که گوگل از آن برای درک بهتر مفهوم و منظور کاربر از عبارت جستجو شده استفاده می‌کند. رنک برین با تحلیل کلمات و عبارات جستجو شده، سعی می‌کند بهترین نتایج مرتبط با آن‌ها را نمایش دهد.

تطبیق عصبی (Neural Matching) نیز یک الگوریتم هوش مصنوعی است که گوگل از آن برای اتصال بهتر کلمات به مفاهیم استفاده می‌کند. تطبیق عصبی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، سعی می‌کند معادلات و مترادف‌های مناسب برای کلمات جستجو شده پیدا کند و نتایج را با توجه به آن‌ها بهبود بخشد. تطبیق عصبی در سال 2018 رونمایی شد و بر 30 درصد از جستجوها تأثیر گذار بود.

رنک برین و تطبیق عصبی هر دو در راستای هم عمل می‌کنند و هر دو بخشی از هسته عصبی (Neural Core) هستند. اما تفاوت اصلی آن‌ها این است که رنک برین به درک منظور کاربر از جستجو می‌پردازد، در حالی که تطبیق عصبی به پیدا کردن معادلات و مترادف‌های مناسب برای جستجو مشغول است. به عبارت دیگر، رنک برین سؤال کاربر را فهمیده و تطبیق عصبی پاسخ مناسب را پیدا می‌کند.

قبل از هر چیزی باید با دو تا تعریف آشنا شویم:

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی یا AI یکی از شاخه‌های علوم کامپیوتر است که به مطالعه و طراحی ماشین‌هایی می‌پردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً نیازمند هوش انسانی هستند. هوش مصنوعی شامل زیرشاخه‌های مختلفی است که هر یک به حل مسائل خاصی اختصاص دارند، مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، بازیابی اطلاعات و هوش محاسباتی. هوش مصنوعی در حال حاضر در بسیاری از زمینه‌های صنعت، علم، فرهنگ و سرگرمی به کار گرفته می‌شود و تأثیر بزرگی بر روند تحولات جهان دارد. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و داده‌های بزرگ، قادر است الگوها را شناسایی کرده و تصمیمات منطقی بگیرد. هوش مصنوعی همچنین قابلیت خلاقیت و تولید محتوای جدید را نیز دارد.

مقالات مرتبط: ChatGPT چیست و چگونه می توان از آن استفاده کرد؟

یادگیری ماشینی (Machine learning) چیست؟

یادگیری ماشینی یک شاخه از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها و تجربه‌ها یاد بگیرند و بهتر عمل کنند. یادگیری ماشینی از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری استفاده می‌کند تا الگوها و قوانین را از داده‌های نمونه استخراج کند و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند. یادگیری ماشینی در زمینه‌های مختلف کاربرد دارد، از جستجو در اینترنت گرفته تا تشخیص چهره، فیلتر کردن اسپم، تشخیص پزشکی و پیش‌بینی آب و هوا. یادگیری ماشینی روش‌های متفاوتی دارد که بسته به نوع داده‌ها و هدف مورد نظر، می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. سه روش اصلی یادگیری ماشین عبارتند از:

1) یادگیری با نظارت: در این روش، داده‌های آموزش شامل برچسب یا خروجی مورد نظر هستند و الگوریتم سعی می‌کند تابع رابطه بین ورودی و خروجی را پیدا کند. برای مثال، در تشخیص چهره، داده‌های آموزش شامل تصاویر چهره با نام شخص هستند و الگوریتم سعی می‌کند تابع شناسایی چهره را بسازد.

2) یادگیری بدون نظارت: در این روش، داده‌های آموزش بدون برچسب هستند و الگوریتم سعی می‌کند ساختار و خصوصیات داده‌ها را کشف کند.

یادگیری عمیق (Deep learning) چیست؟

هوش مصنوعی، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و هوشمندی است که تلاش می‌کند تا از توانایی‌های انسانی در تقلید از آنچه ما از نظر هوشی انجام می‌دهیم، بهره ببرد. یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین است و در این زیرشاخه، یادگیری عمیق به عنوان یک تکنیک نمونه‌برداری از یادگیری ماشین برجسته است.

یادگیری عمیق نمونه‌برداری از هوش مصنوعی است که هدفش تقلید از توانایی مغز انسان در تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها برای اتخاذ تصمیمات است. این نوع یادگیری زیرمجموعه‌ای از دسته یادگیری ماشین در حوزه هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی برای یادگیری از داده‌های بدون ساختار یا بدون برچسب، با استفاده از تکنیک‌های بی‌نظارت بهره می‌برد.

یادگیری عمیق از ساختار سلسله مراتبی موجود در شبکه‌های عصبی مصنوعی برای انجام فرآیند یادگیری ماشین بهره می‌برد. در مقابل روش‌های سنتی که تجزیه و تحلیل‌ها به صورت خطی با داده‌ها انجام می‌شود، یادگیری عمیق به ماشین‌ها این قابلیت را می‌دهد که داده‌ها را به صورت غیرخطی با استفاده از یک ساختار سلسله مراتبی پردازش کنند.

در مدل‌های کامپیوتری، این مفهوم باعث می‌شود که ماشین‌ها توانایی انجام وظایف خاصی مانند تشخیص اشیاء در تصاویر، متن یا صدا را یاد بگیرند. یادگیری عمیق می‌تواند دقت بسیار بالایی داشته باشد و گاهاً از توانایی انسان عبور می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده گسترده و معماری‌های شبکه عصبی با چندین لایه، آموزش داده می‌شوند.

خودروهای خودران بسیاری از فواید یادگیری عمیق را بهره برده‌اند. تحقیقات در صنعت خودرو از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار اشیاء مانند چراغ‌های راهنمایی، عابران پیاده و علائم توقف استفاده می‌کند. این الگوریتم‌ها به طور مداوم اطلاعات جدیدی جمع‌آوری می‌کنند و سیستم از داده‌های گذشته برای یادگیری بهره می‌برد.

علاوه بر این، یادگیری عمیق در زمینه‌های دیگری نیز مانند تحقیقات پزشکی، اتوماسیون صنعتی، تولید لوازم الکترونیک مصرفی و حتی تحقیقات فضایی کاربرد دارد. این تکنیک قدرتمند به ما امکان می‌دهد تا از داده‌ها الگوبرداری کرده و درک عمیق‌تری از دنیای پیرامون پیدا کنیم.

نحوه عملکرد الگوریتم رنک برین گوگل

این الگوریتم جایگزین الگوریتم ریاضی قبلی گوگل شده است که جایگاه نتایج جستجو را با روش ثابت و بدون تغییر مشخص می‌کرد. الگوریتم رنک‌برین به طور مداوم در حال یادگیری و تطبیق با عبارات جستجو شده است و نتایج مرتبط‌تر و مناسب‌تری را به کاربران نشان می‌دهد. این الگوریتم توانایی شناسایی و اصلاح الگوهای جدید را دارد و پیشرفته‌تر از الگوریتم مرغ مگس خوار است. گوگل اعلام کرده است که الگوریتم رنک‌برین ۱۵ درصد از کل جست‌وجوهای آنلاین را پاسخ می‌دهد و یکی از مهم‌ترین عوامل تعیین رتبه سایت‌هاست.

شناسایی مفهوم کلیدی براساس وازه سرچ شده

هوش مصنوعی الگوریتم رنک‌برین به کلمات موجود در جستجوی کاربر دقت کرده و آن را درک و تفسیر معنایی می‌کند. این تفسیر تنها به عبارت جستجو شده توسط کاربر محدود نمی‌شود، بلکه علاوه بر آن به بررسی منطقه جغرافیایی، برهه‌ی زمانی و حتی علایق کاربر بر اساس جستجوهای قبلی او می‌پردازد. به این ترتیب، الگوریتم رنک برین سعی می‌کند مفهوم مورد نظر کاربر را شناسایی کرده و صفحات وب مناسب را به او پیشنهاد دهد.

بررسی رفتار کاربران پس از نمایش نتایج سرچ

الگوریتم رنک برین پس از نمایش نتایج، همچنان در حال تحلیل و ارزیابی است. این الگوریتم با استفاده از فاکتورهای مختلف، رفتار کاربر را مورد بررسی قرار می‌دهد. برخی از این فاکتورها عبارتند از: صفحات انتخاب شده توسط کاربر، مدت زمان سپری شده در هر صفحه، بازگشت به صفحه جستجو یا خروج از سایت، نحوه حرکت ماوس و … . با تحلیل این رفتارها، الگوریتم رنک برین متوجه می‌شود که چه صفحات وب به جستجو و نظر کاربر نزدیک‌تر هستند و چه صفحات وب دورتر. سپس با استفاده از چالش‌های خود، الگوریتم رنک برین نحوه رتبه‌بندی نتایج جستجو را بهینه‌سازی می‌کند.

به چه دلیل گوگل، الگوریتم رنک برین را طراحی کرد؟

قبل از معرفی الگوریتم رنک برین، گوگل از الگوریتم‌های ریاضی برای سیستم رتبه‌دهی خود استفاده می‌کرد. با این حال، این الگوریتم‌ها بر اساس محاسبات ریاضی بودند و قادر به درک مفاهیم نبودند، بنابراین ممکن بودند نتایج ثابتی را نمایش دهند، بدون در نظر گرفتن اینکه محتواها آپدیت و به‌روزرسانی می‌شدند یا خیر. همچنین، محتواهای بی‌ارزش، تکراری و پر از کلمات کلیدی نیز به شدت در حال افزایش بودند.

به علت این چالش‌ها، گوگل تصمیم گرفت الگوریتم رنک برین را معرفی کند. این الگوریتم اطمینان حاصل می‌کند که فقط محتواهایی که برای کاربران مفید و کاربردی هستند و ارزش رتبه‌گیری دارند، نمایش داده شوند و رتبه بهتری کسب کنند. این تغییر بهبود قابل توجهی در کیفیت نتایج جستجو و جلوگیری از نمایش محتواهای ناکارآمد و تکراری به کاربران گوگل ایجاد کرده است.

آیا RankBrain بخشی از الگوریتم مرغ مگس خوار گوگل است؟

RankBrain یک قسمت از الگوریتم جستجوی گوگل به نام مرغ مگس خوار است. مرغ مگس خوار مثل یک ماشین است که یک موتور دارد. موتور هم از قطعات کوچکتری ساخته شده است، مثل فیلتر روغن، پمپ و رادیاتور. RankBrain هم یکی از این قطعات کوچک است که به الگوریتم مرغ مگس خوار کمک می‌کند.

ما می‌دانیم که RankBrain فقط یک قسمت از الگوریتم جستجو است، چون یک مقاله در بلومبرگ گفته که RankBrain همه کار جستجوها را انجام نمی‌دهد.

الگوریتم جستجوی مرغ مگس خوار شامل قسمت‌های دیگری هم هست مثل پاندا، پنگوئن و Payday که با هرزنامه‌ها مبارزه می‌کنند، یا کبوتر که نتایج نزدیک به مکان شما را نشان می‌دهد، یا Top Heavy که صفحات پر از تبلیغات را کمتر نشان می‌دهد، یا Mobile Friendly که صفحات مناسب برای موبایل را بالاتر نشان می‌دهد.

نحوه بهینه سازی برای رنک برین

الگوریتم رنک برین گوگل اطلاعاتی را که در مورد لینک‌های بین صفحات وب وجود دارد جمع‌آوری و بررسی می‌کند. این الگوریتم تعداد و کیفیت لینک‌های به یک صفحه را شمارش می‌کند تا یک تخمین از اهمیت آن صفحه بدهد. هر لینک به یک صفحه مانند یک رأی حمایتی است. مقدار رنک برین یک صفحه به طور فیدبک تعریف می‌شود و به تعداد و مقدار رنک برین تمام صفحاتی که به آن لینک دارند (لینک‌های ورودی) بستگی دارد. یک صفحه که توسط صفحات با رنک برین بالا لینک شده باشد، خود رنک برین بالایی خواهد داشت.

در ادامه به ۴ کاری که برای بهبود سئو سایت از نظر الگوریتم رنک برین قابل‌اجرا هستند، اشاره می‌کنیم.

تحقیق کلمه کلیدی

تحقیق کلمات کلیدی یک فرایندی است که در آن شما به دنبال کلمات و عبارات مناسب برای موضوع وب سایت یا محتوای خود هستید. این کلمات و عبارات باید با نیازها، سوالات و اهداف بازدیدکنندگان شما همخوانی داشته باشند. تحقیق کلمات کلیدی به شما کمک می کند تا بفهمید چه چیزی مخاطبان شما جستجو می کنند، چه زبانی را استفاده می کنند و چه رقابتی برای رتبه بندی در نتایج جستجو وجود دارد. تحقیق کلمات کلیدی اساس هر استراتژی سئو و بازاریابی محتوا است و به شما امکان می دهد تا محتوای مفید، مرتبط و قابل اعتماد برای هدف خود ایجاد کنید.

نوشتن به زبان عامیانه

یکی از راه‌های افزایش جذابیت و خوانایی وبلاگ نوشتن به زبان عامیانه است. زبان عامیانه یعنی زبانی که مخاطبان شما در زندگی روزمره استفاده می‌کنند و با آن آشنایی دارند. این زبان به شما کمک می‌کند تا با مخاطبان خود ارتباط برقرار کنید، احساسات و انگیزه‌های آن‌ها را درک کنید و پاسخ به نیازها و سوالات آن‌ها بدهید. برخی از مزایای نوشتن متن وبلاگ به زبان عامیانه عبارتند از:

• افزایش باورپذیری و اعتماد مخاطبان به شما و محتوای خود
• افزایش تعامل و مشارکت مخاطبان با نظرات، پیشنهادات و سوالات
• افزایش قابلیت به یاد سپردن و تاثیرگذاری محتوای شما بر روی مخاطبان
• افزایش رضایت و وفاداری مخاطبان به شما و برند خود
• افزایش ترافیک وبسایت شما با بهبود رتبه در نتایج جستجو

برای نوشتن متن وبلاگ به زبان عامیانه، باید به چند نکته توجه کنید. برخی از این نکات عبارتند از:

• بکار بردن کلمات ساده، روان و رایج
• استفاده از جملات کوتاه، ساختار یافته و مفید
• استفاده درست از فعل‌های قوی، مستقیم و فعال
• بهره بردن از صفات و قیدهای توصیفی، تشویق کننده و جذاب
• نشانه‌گذاری مناسب، خصوصا نقطه، ویرگول و دو نقطه
• برجسته‌سازی مناسب، خصوصا پررنگ، کج و زیرخط
• استفاده از تصاویر، نمودارها، جدول‌ها و لیست‌ها برای تصویرسازی محتوا
• داستان‌گویی، مثال‌ها، شواهد و نقل قول‌ها برای تأثیرپذیری محتوا
• استفاده از سؤالات، دعوت‌ها، فرمان‌ها و پاسخ‌دهی‌ها برای تعامل با مخاطب

محتوای جامع با کلید واژه های مناسب

محتوای جامع یک نوع محتوا است که به طور کامل و جامع یک موضوع را پوشش می دهد و از کلیدواژه های مرتبط و متنوعی استفاده می کند. محتوای جامع برای رضایت کاربران و بهبود رتبه سئو سایت بسیار مفید است. برای تولید محتوای جامع باید به نکات زیر توجه کنید:

انتخاب یک موضوع گسترده و جذاب که پاسخ به نیازها و سوالات کاربران را بدهد.
تحقیق درباره موضوع و یافتن منابع معتبر و به روز برای استناد و ارائه اطلاعات دقیق.
استفاده از ساختار پیلار کلاستر برای سازماندهی محتوا به صورت هماهنگ و منطقی. در این ساختار، یک صفحه پیلار به عنوان صفحه اصلی محتوا عمل می کند و به صورت خلاصه و جامع تمام جنبه های موضوع را شرح می دهد. سپس، به صفحات خوشه ای لینک می دهد که هر یک به طور تخصصی و عمیق یک جنبه از موضوع را بررسی می کنند.

تنوع کلیدواژه ها: تنوع کلیدواژه‌ها و استفاده از lsi می تواند مفهوم صفحه را بهتر برساند. برای این کار می‌توانید از مشتقات کلیدواژه‌های اصلی خود استفاده کنید. البته تمرکز بر روی کلیدواژه اصلی را فراموش نکنید.

استفاده از عناصر بصری: عکس، ویدئو، نمودار، جدول و غیره می توانند باعث شود محتوای شما جذاب تر و قابل فهم تر شود. همچنین، به خاطر سپرده باشید که عناصر بصری را با alt text مناسب تگ بزنید تا قابل شناسایی توسط گوگل باشند.

رعایت قواعد نگارشی: دقت به املا، نشانه گذاری، فاصله گذاری، پاراگراف بندی، استفاده از عنوان های مناسب و زیر عناوین، لیست ها و نکات کلیدی می تواند خوانایی محتوای شما شود.

حفظ ارتباط موضوعی و ساختاری محتوا

حفظ ارتباط موضوعی و ساختاری محتوا یکی از مهم‌ترین عوامل در تولید متن‌های کارآمد و جذاب است. این ارتباط به این معنی است که هر بخش از محتوا باید با بخش‌های دیگر و با موضوع کلی هماهنگ باشد و به یک هدف یا پیام منتهی شود. ساختار محتوا نیز نحوه‌ی چیدمان و تقسیم‌بندی بخش‌های مختلف آن را نشان می‌دهد. ساختار مناسب محتوا به خواننده کمک می‌کند تا اطلاعات را به راحتی درک و یاد بگیرد. برای حفظ ارتباط موضوعی و ساختاری محتوا، باید به نکات زیر توجه کرد:

– قبل از شروع به نوشتن، هدف و مخاطب خود را مشخص کنید و بر اساس آن محتوای مناسب را انتخاب کنید.
– یک عنوان جذاب و گویا برای محتوای خود بنویسید که خلاصه‌ای از موضوع و پیام آن باشد.
– از یک مقدمه قوی استفاده کنید که خواننده را به خواندن ادامه‌ی محتوا ترغیب کند. در مقدمه، باید به سوالات چه، چرا، چگونه، کجا و کی پاسخ دهید و نشان دهید که چه فایده‌ای برای خواننده دارد.
– در بدنه‌ی محتوا، اطلاعات را به صورت منطقی و سلسله‌مراتبی بیان کنید. از عبارات انتقالی استفاده کنید تا رابطه‌ی بین بخش‌ها را نشان دهید. از نمودارها، جدول‌ها، لیست‌ها و تصاویر استفاده کنید تا اطلاعات را تصویرسازی و تأکید کنید.
– در پایان، یک خلاصه‌ای از نکات اصلی محتوا بدهید و نتیجه‌گیری مناسب را ارائه کنید. همچنین، می‌توانید به منابع دیگر ارجاع دهید یا پیشنهاداتی برای عمل یا یادگیری بیشتر بدهید.

با رعایت این نکات، می‌توانید محتوایی را تولید کنید که ارتباط موضوعی و ساختاری قوی‌ای دارد و خواننده را جذب و رضایت می‌دهد.

نتیجه گیری:

الگوریتم رنک برین یکی از الگوریتم‌های مهم گوگل است که با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، نتایج جستجو را بهبود می‌بخشد. این الگوریتم سعی می‌کند تا مفهوم عبارت جستجو شده توسط کاربر را درک کرده و صفحات مرتبط با آن را نمایش دهد. همچنین، این الگوریتم براساس رفتار کاربران، نرخ کلیک، نرخ پرش و پوگو استیکینگ، رتبه‌بندی نتایج جستجو را بهینه‌سازی می‌کند. نتیجه گیری از مقاله الگوریتم رنک برین این است که این الگوریتم باعث شده است تا جستجو‌های گوگل طبیعی‌تر و دقیق‌تر شوند و کاربران به پاسخ‌های مناسب‌تر برای سؤالات خود دست پیدا کنند.

مقالات مرتبط: خلاصه کتاب ایکیگای