<p class="rtecenter"><img alt="Google RankBrain" class="aligncenter size-full wp-image-9794" height="281" src="http://www.brightedge.com/blog/wp-content/uploads/2015/10/Google-RankBr…; width="432" /></p>

<p>「ランクブレインとは何か？　サイトへの訪問者数にどんな影響を及ぼすのか？」　今週、こんな質問がマーケティングの世界で駆け巡りました。グーグルは最近、検索結果の表示を決定するアルゴリズムに、マシン･ラーニングを使い始めたことを発表しました。このランクブレインと呼ばれるテクノロジーは、2015年の初めから導入され、テストされてきましたが、今回、世界中で利用されることになりました。</p>

<p>グーグルは、検索の意図を理解し、最も適切な役に立つ情報をユーザに返すための新しい方法を常に模索しています。このことが、新しいマシン・ラーニングの機能のリリースの契機となりました。</p>

<p>現在、ブライトエッジのテクノロジーをご利用いただいているお客様は、すでにランクブレインへの準備ができているといえます。これについては、後ほど、説明します。今のところ、多くのマーケターがこのランクブレインが検索に関する活動にどのような影響を与えるのか、当惑しているところです。</p>

<h2>マシン･ラーニングとはなにか？</h2>

<p><a href="http://www.cmo.com/articles/2015/6/16/applying-machine-learning-to-mark…・ラーニング</a>とは、コンピュータのプログラムの機能で、学ぶこと、それから行動を予測することを意味します。あらかじめコンピュータにプログラムされたルールに従うのではなくて、マシン･ラーニングではパターンを機械が認識し、応答内容を予測します。</p>

<p>マシン・ラーニングプログラムでは、さらに、サイトのパフォーマンスの異常値を検知して、その理由を推測します。たとえば、業界のトレンドであるとか、です。そして、どのように処理するべきなのか、推奨を行います。これにより、マーケターは、より早く、正確に意思決定を行い、売り上げを増やし、損失を軽減することが可能になります。</p>

<p>マシン・ラーニングは、グーグル以外のさまざまな企業でも開発が進められています。たとえば、フェイスブックでは、ユーザがホームページを見るときにニュースフィードがフィルターされるという、違う形のテクノロジーが開発されています。この機能により、ユーザが見たいと思うニュースのみが更新されるようになり、ユーザのつなぎとめに役立っています。この機能があるので、ユーザは、いつもソーシャルメディア・プラットフォームに戻って来たいと思うのです。</p>

<p>マシン・ラーニングは、マーケティングのさまざまな分野に侵食してきています。たとえば、ブライトエッジの<a href="http://www.brightedge.com/products/optimize-content/landing-page-optimi…・オプティマイザー</a>は、アドビ・エクスペリエンス・マネジャーとシームレスに統合されて、マシン・ラーニングの技術を活用しています。マーケターをサポートして、デジタルでの利用環境を最適化し、コンテンツのパフォーマンスを向上します。この新しいプログラムにより、ブランドのコンテンツ決定が自動化され、ユーザによるインパクトが最大化されます。</p>

<p class="rtecenter"><img alt="Landing Page Optimizer Adobe Experience Manager" class="aligncenter size-full wp-image-9793" height="424" src="http://www.brightedge.com/blog/wp-content/uploads/2015/10/Landing-Page-…; width="864" /></p>

<p><a href="http://www.brightedge.com/news/press-releases/brightedge-introduces-dat…・データ・クワント (BrightEdge Data Quant)</a> は、ブライトエッジ・プラットフォームに組み込まれた、データ・サイエンティストのバーチャル・チームです。データキューブの膨大なデータを、今すぐ実施可能なインサイトとを結びつけ、マーケティングに関する意思決定をサポートします。このインテリジェンス層は、ブライトエッジのすべての機能を増幅し、向上します。これには、最近新機能として加えられた「異常検知 (Anomaly Detection) 」が含まれます。この機能は、マーケターの代わりとなって、日夜考え、働いています。</p>

<h2>これは、グーグルのこれまでの機能とどのように違うのか？</h2>

<p>グーグルの上級調査員、グレッグ・ コラード (Greg Corrado)が<a href="http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-its-lu…; に、このテクノロジーについて語っています。このインタビューの中で、彼は、ランクブレインとそれ以前のグーグルの技術との違いについて、次のように説明しました。</p>

<blockquote>
<p>これまでのシグナルは、すべて、人が情報の中から見つけたり考えついたりしたことに基づいています。ただし、そこにはラーニングということがありませんでした。</p>
</blockquote>

<p>ランクブレイン以前から、グーグルは、いくつかの技術を持っていました。一つの例が、ナレッジグラフと関連のツールです。これによって、異なる単語が相互に関連しているかどうかを理解していました。たとえば、「シカゴ、家」と検索すると、「シカゴ　不動産」、「シカゴ　戸建て」といったキーワードの検索結果も合わせて表示されます。「ワシントンの妻の誕生日」と検索すると、アルゴリズムは、初代大統領の妻、マーサ・ワシントンのことを指していると理解して、そのデータを表示します。アルゴリズムは、このような言葉やフレーズが近い意味を持つと理解し、その結果、より適切なデータをユーザに返すのです。別の言い方をすると、アルゴリズムは、文字の羅列ではなくて、その意味を理解するようにすでに訓練されているということになります。</p>

<p>ところが、これらのシステムは、かなりの量の人間の介入が必要でした。アルゴリズムには、自動プロセスも数多く含まれています。しかし、そのとっかかりのところは人間に頼っていました。だれかがプログラムに、不動産と戸建ては、両方とも「家」という言葉と近い、と教えてあげなければならなかったのです。人間が語幹と同意語のリストを作って用意しておかないといけなかったのです。</p>

<p>今回の新しい技術は、このようなステップを不要にします。この技術は、毎日検索される言葉のうち、始めて出てくる言葉に注力します。グーグルの試算によると、毎日行われる30億回の検索のうち、15％は、まったく新しい検索語です。その量は、毎日、4.5億回の検索回数に上ります。ランクブレインは、言葉のつながりを理解することによって、これらの検索をより効果的に処理します。ユーザに表示される検索結果は、これまでよりも改善されます。</p>

<p>ブルームバーグは、<a href="http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-its-lu…; を出して、ランクブレインがユーザの意図を理解しているのか、説明しました。ユーザが「食物連鎖のもっとも高い位置にいる者は誰か？」という検索をするとき、アルゴリズムは、この検索者の意図が「食物連鎖の頂点」と同じものだと理解することができます。そして、その検索結果ととても似た結果を表示するのです。</p>

<h2>ランクブレインはグーグルにどのような影響を与えたか？</h2>

<p>この新しい検索順位の要素は、グーグルのアルゴリズムとして確立したので、検索エンジンに大きな影響を与えました。すでに、その優秀さを自らを証明しています。グーグルは、ランクブレインをグーグルのエンジニアを使ってテストしました。グーグルの検索エンジニアにウェブページのリストを渡して、どのページがグーグルのアルゴリズムで最上位にランクされるか、予測させました。グーグルのエンジニアの正解率は、<a href="http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-its-lu…% </a>でした。ランクブレインは、80% の正答率でした。</p>

<p>実験では、このマシン・ラーニングの機能を外した場合、ユーザに与える影響ががあるかどうかについても調べました。<a href="http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-10-26/google-turning-its-lu…、</a>この機能をランキングファクターから取り除くと、ウィキペディアのサイトのうち、半分のページを掲載し忘れるのと同じくらい、ユーザに悪い影響がある、とのことでした。</p>

<p>このステムは、恒常的に新しい情報にアップデートされて、より適切なデータをラーニングできるようにされています。また、新しい概念をこのシステムが学ぶ場合は、正しい方向に向いているのか、注意深くモニターされています。</p>

<h2>これはマーケターにとって、何を意味するのか？</h2>

<p>この記事を読んで、頭に浮かぶことはおそらく、「これは私や私が担当しているウェブサイトにどんな意味があるのか？」ということでしょう。これは定義するのが難しい問題です。グーグルは、このマシン・ラーニングが、検索を正しく理解するものではあるのですが、どのようにSEOに対して影響があるのか、説明していません。<a href="http://searchengineland.com/faq-all-about-the-new-google-rankbrain-algo…、</a>　この新しいプログラムにより、グーグルはウェブサイトのコンテンツをより正しく理解できるようになり、ランキングはより正確になるだろうということです。この新しい技術はすでに使われているわけですから、マーケターは、この機能がその他のアルゴリズムとどのように適合するのかを見極めるために今後２・３週間、あるいは、２・３か月の時間を費やすことになりそうです。</p>

<p>それまでの間、<a href="http://www.forbes.com/sites/miketempleman/2015/10/27/google-rankbrain-w…、</a>品質が高い、価値のあるコンテンツに注力するということが、時がたつにつれ、より重要になるということです。このことが、おそらく、マシン・ラーニングや人工知能による進歩がコンテンツ・マーケティングの世界に、最初にもたらすもののひとつでしょう。これらのテクノロジーは、優れたコンテンツを作成する人たちのためにあるものです。コンピュータがさらに発達して、ページ内容や検索内容、ユーザの意図を理解するようになるにつれ、このことを理解したうえで作成されたコンテンツは、より高いパフォーマンスを示すことになるでしょう。</p>

<h2>グーグルのランクブレインにつして、知っておくべきこと</h2>

<p>要約すると、以下がグーグルの最新の進化について知っておくべきポイントです。</p>

<ol>
<li>これは、グーグルのマシン・ラーニング・システムで、以前に検索されて、今は見ることができない検索について理解することをサポートします。</li>
<li>ランクブレインは、1日に4.5億回以上の検索について、影響を持ちます。</li>
<li>グーグルは、検索結果にどのような影響があるのか、公表していませんが、この機能により、アルゴリズムが、コンテンツや検索者の意図を理解しやすくなったと考えられます。</li>
<li>企業やマーケターは、高品質のコンテンツに注力することを、これからも継続するべきです。なぜなら、このように、最適なコンテンツとユーザを結びつけるという技術の進歩が、当然のものになってきているからです。</li>
</ol>

<p>グーグルの発表によると、グーグルのテクノロジーは、プログラム可能なデータを使う人に依存してきた状況から、機械が自分で学ぶことができるものに大きな躍進を遂げた、とのことです。</p>

<p><strong>ブライトエッジのお客様は、すでにランクブレインへの準備ができています。</strong></p>

<p>既存のブライトエッジのテクノロジーにより、お客様はグーグルの最新のアップデートに対応することが可能です。</p>

<p>ブライトエッジは、ランクブレインのアップデートをブライトエッジのテクノロジーを使って、どのように活用するべきか、<strong>ステップ・バイ・ステップのガイド</strong>をまもなくリリースする予定です。その他、詳細は、以下の製品ビデオをご活用ください。</p>

<ul>
<li><a href="/innovation/video/anomaly-detection" target="_blank">異常検知</a></li>
<li><a href="/innovation/video/storybuilder" target="_blank">ストーリービルダー</a></li>
<li><a href="/innovation/video/data-cube-july-2015-refresh" target="_blank">データキューブ</a></li>
<li><a href="/innovation/video/ignite-campaigns" target="_blank">イグナイト・キャンペーン</a></li>
</ul>

<p>ステップ・バイ・ステップガイドについては、近いうちに提供する予定です。</p>

<p><a href="/jp/articles">ブライトエッジブログ記事一覧</a></p>