Google は、有名な人工知能の専門名である、John Giannandrea 氏を新しい検索チームの長として迎えました。これは、Amit Singhal氏が2016年2月26日に退任することに伴うものです。この交代はGoogle のアルゴリズムにおいて、マシン・ラーニングに頼る部分が増えていることを象徴しており、Google のSEOにおけるベストプラクティスに影響があると考えられています。
John Giannandrea氏は、シリコンバレーでの経験が長く、氏が立ち上げたMetaweb Technologies社 が買収された2010年に、Google のエンジニア・チームに参加しました。
Google における人工知能
Google におけるマシン・ラーニングのリーダーとして、Giannandrea 氏は、すでに大きな影響を及ぼしています。自動運転自動車の開発に関わり、人や場所、物事に関するGoogle の巨大なデータベースであるナレッジ・グラフの開発を主導し、最近では、ランクブレイン (RankBrain) のリリースを行いました。ランクブレインは、2015年10月に発表されたGoogle のアルゴリズムによるコンテンツのランキングシステムです。
歴史的に見ると、Google のアルゴリズムのアップデートは、エンジニアが何万時間もかけてデータを調べ、新しいコードを書いて、テスト結果を分析するといった膨大な研究の産物でした。今日のGoogle の検索アルゴリズムの多くは人間の知能を特定の問題に適用したものです。たとえば、「特定のHTML について何がわかるか？」とか、「このページランクは、同じ話題でインデックスしたほかのページと比べて、どれだけ高く設定するべきか？」といった特定の問題に答えるものでした。
Google のアルゴリズムのコードの内容や新しいアップデートの内容の秘密は厳しく守られていますが、長い間、Google のSEOのためのベストプラクティスがあることは知られていました。Google 自身がベストプラクティスをGoogle ウェブマスターガイドラインとして公開してきたこともこの理由のひとつです。
ランクブレインはGoogle のSEOを永遠に変える
John Giannandrea氏による10月のRankBrainのリリースは、人間が書いたコードの時代からの決別となりました。ランクブレインは、マシン・インテリジェンスの産物です。これは、Google がこれまで見たことがなかったような検索で、検索全体の15％にかかわっています。典型的な例として、スマートフォンに向かって語られる検索語が挙げられます。
RankBrain は、検索を分析するために意味的な調査を行い、検索結果を表示するページを生成し、検索者のクリックスルーの行動を分析して、将来同じような検索があったときのために自然検索のランクを改善します。これらのことがミリセカンドの間に、人間が関与することなく行われます。それからまもなく、Google は、ランクブレインが検索エンジンの3番目に重要なランキング要因となったことを報告しました。
ランクブレインによって、SEOは今後、永久に変わることになります。あるモバイル検索のフレーズに対して、あるページの検索結果が9位になっていて、1位ではないのは何故か、疑問に思ったとしましょう。コードベースにアクセス権を持つGoogle のエンジニアにも、この質問には答えられません。なぜなら、アルゴリズム自身がデータを分析してその結果をもとにランキングを決定しているのですから。
SEOのベストプラクティスの将来
そして、これは始まりに過ぎません。Google のアルゴリズムには、人工知能を使う余地がまだたくさんあります。音声認識や画像認識のことを考えみてください。マシン・ラーニングは、音声による検索を認識して応答するGoogle の能力の向上に重要な役割を果たしています。（同じ英語のフレーズでも、ミシシッピの人、イギリスのヨークシャーの人、インドのウタ・プラデシュの人がしゃべったことを理解できるとすごいですね）
それから、画像認識の面では、そのうち、代替テキストのタグは入れる必要がなくなるかも知れません。なぜなら、Google は、ウェブサイト上のすべての画像を認識してそのラベルを理解できるようになるからです。
Google のSEOでのベストプラクティスは、人間の指示がなくてもアルゴリズムが自分で決定するようになるにつれて、わかりにくくなりますし、予測が難しくなります。Google のエンジニアが何が起こっているのか理解するのを助けてくれる場合もあるかもしれません。しかし多くの場合、検索結果がなぜそうなるのか、だれにもわからない謎になるでしょう。
ビッグデータの分析とレコメンデーションが鍵となる
この世界を理解するためには、ビッグデータのコンテンツ・マーケティング・プラットフォームにアクセスする必要があります。このプラットフォームは、ウェブの大量のデータを集めて検索ランクに影響を与えていると思われる関連をレポートするものです。
たとえば、2014年6月、ブライトエッジは、モバイルのビジネス機会と呼ばれる研究結果を公開しました。ここでは、Google の検索結果がモバイルとデスクトップで異なるケースが全体の62%になることを示しました。この研究結果により、初めてそれまで疑われてきていたことが実際のデータによって確認されました。また、これは、ブライトエッジのプラットフォームによって収集され、報告された大量のデータによって可能となったものです。
Google のアルゴリズムにおける人工知能の新しい時代に突入し、エンジニアには完全には理解できないランキングのシステムを把握するためには、ブライトエッジのプラットフォームによる可視化が必要となりました。
John Giannandrea氏が昇進したことは、Google SEOが新しい時代にはいり、マーケターが自然検索を可視化するためには、ウェブ上で検索ランクに何が起こっているのか理解し、この新しい時代でコンテンツを最適化するための明確なレコメンデーションを提供するビッグデータのプラットフォームが必要であることを意味しています。
良いニュースは、これまでにない強力なアルゴリズムの時代でも、ブライトエッジのアルゴリズムを味方につけることができるということです。私たちは毎年、多額の資金を開発のために投じて、まだ始まったばかりのエキサイティングなこの新しい時代でお客様がビジネスで成功するするために必要な情報を提供していきます。