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SEO 指南第4講：Rankbrain，Google 演算法的大變革

更新於 2020/12/27發佈於 2020/12/27閱讀時間約 10 分鐘

Google 從推出搜尋引擎服務之後，乍看之下介面上變化不大，但它背後的演算法核心卻不斷的迭代升級，而有非常大的差異，特別是在 Rankbrain 推出之後。那麼 Rankbrain 到底是什麼？

我在2004年開始教授SEO的時候，透過網頁互聯的連結作為排名信號的想法徹底改變了搜索，後來變成了Google PageRank。那時候的Google 使用的演算法還是由工程師設計完成的，在那之後，我們從 twitter 上陸續看到 Google 每年都會更新演算法的消息。但很遺憾的是，Google 每次都沒有詳細說明這些更新到底更新了什麼，都是在之後由不同的消息管道來源聚合起來，才慢慢知道每次 Google 更新的演算法要「對付」的對象。比如：企鵝演算法就是針對「垃圾鏈接建設」而做的強制性更新；而2017年出現的Fred演算法更新則是著重于「過多廣告/蓋版廣告，低質量內容」所做的針對性演算法更新。當然搜尋引擎的頭紗總是會慢慢揭開來的，如果你有興趣追蹤 Google 的演算法更新，你可以通過搜尋方式查找 Google Algorithm Update 這個關鍵字詞，就可以找到相關的說明。

Rankbrain 是這一系列的更新當中的一個，Google 雖然在之前做過多次的演算法更新，並隨著客戶的需求聲音引入了許多大規模的改組和算法，但是可以說，沒有一個比RankBrain重要。Rankbrain之所以重要，是因為Google 用上了Rankbrain 這個新的技術，整個搜尋行業才真的走入新的紀元。那麼什麼是 Rankbrain呢？簡單來說，RankBrain 是Google開發出來的帶有機器學習能力的 A.I.人工智慧系統。它將搜尋從“字符串”環境帶入“事物”環境。Rankbrain在 2015 年下半年開始導入上線。

在 Google 引入人工智慧系統之後，百度也在 Google 導入機器學習之後，也導入機器學習提供技術支持。RankBrain 主要工作分析使用者的搜尋需求跟意圖、分析網站的內容展現品質、幫助 Google提供更完美的搜尋體驗。Rankbrain 帶來的變化包括：

更精準的搜索結果：你知道嗎？隨著每年使用搜尋引擎的人以及次數逐步增長，雖然 Google 並沒有正式公開搜尋的數量，但許多網路上提供 SEO 服務的公司估算之後，估計 Google 每年有兩兆的搜尋行為。其中有將近 15%是 Google從來沒看過的搜尋詞組（相當於每年有 3000 億的搜尋行為所帶來的詞組是 Google 從來沒看過的），因此 Google 推出的 RankBrain 會分析這些搜尋行為、來更進一步理解使用者意圖、提升搜尋體驗。舉例來說，在 Rankbrain 上線之前，如果我們在 Google 上搜尋 Peter Jackson（魔戒三部曲的導演），Google 是通過多種排列組合查找的 - Peter Jackson、Jackson Peter，然後把這些排列組合全部展現給用戶看，由用戶決定要用哪個搜尋結果；但 Rankbrain 導入之後，Google 不在只是看過這個詞而已，它讀過這個詞，而且在閱讀之後，它已經知道這是魔戒導演，它會快速地拼湊出用戶本身查找這個詞的意圖：是要找 Peter Jackson 的生平、找他拍過的電影系列、這些作品的評價、跟他相關的演職員列表等等。Google 通過Rankbrain 分析你究竟是要找甚麼、你想要用搜索引擎做甚麼？Rankbrain分析這些搜索行為，進一步理解用戶，持續提升搜索體驗。

搜尋 Peter Jackson

判斷排名因素的重要性：Rankbrain的工作之一就是幫助判定＂在這個搜尋需求/產業底下，哪一個排名因素比較重要？＂以前例來說，Peter Jackson 對我們來說其實就是一個菜市場名，所以就以前 Google 的搜尋來說，只要關鍵詞與 Peter 或是 Jackson 有相關關係就可以展示出來。但在 Rackbrain 當中，Google 會讀過這個詞，並且將這個詞對比搜索結果排序的時候，知道 Peter Jackson 其實是電影圈的人，因此排序列表也都會在一定的地域範圍內可以展現的電影圈相關內容，這是在排名因素下的考量；用另外一個例子來說，如果有一家公司的網站沒有加密，首先它就不會被排名到網站搜尋結果當中；而且如果涉及交易，Google 會認為網站的安全性很重要，而這個網站沒有HTTPS，網站對使用者來說安全性的維護是比較低的， SEO當然會被直接的影響到。
提升搜尋結果的搜尋體驗：Google不只了解你想找甚麼，它還能直接告訴你，除了跟你說 Peter Jackson 導演過哪些電影，最近在籌備的影片，還會有爛蕃茄的評價。

我們不妨來做個測試，例如：如果要輸入查詢“我應該去哪裡吃飯？”進入Google，搜尋引擎首先會盡力查明你的位置並檢測你正在使用的設備。然後，它利用這些因素來解釋你的查詢意圖，Google會將其翻譯為“目前在我當前位置的步行距離內有哪些餐館正在提供晚餐？”，從而幫助您為您提供最相關的結果。更主要的是，這一頁都跟吃的有關，不會包含其他的意圖內容。

在Rankbrain 之前其實有一個非常重要的版本：蜂鳥（hummingbird）。蜂鳥可以提取所有查詢的含義，而不是單純的單詞。這個版本的重要性在於它會根據你輸入的關鍵詞語意找到最佳結果。

Rankbrain加強了Google 推斷語意含義的能力，因為它將用戶輸入的資料傳遞到算法當中。國外的評論者曾經做了下方的比較：“ RankBrain是思想，Hummingbird是記憶。”

RankBrain的這種功能的一個示例是，對於語義相似但不同的關鍵字，搜索結果的相似程度。例如，“開陽白菜”和“開洋白菜”具有相似的結果，包括未針對特定查詢逐字優化的關鍵字。

如果我們比較相近的兩個詞，例如：用搜尋引擎搜索結果（SERP，Search Engine Result Pages）比較“ 開洋白菜”和“開陽白菜”，具有9/10相似的SERP結果

如何最佳化Rankbrain 結果

儘管Rankbrain幫助Google適應了不斷變化的搜索行為，但很多行銷人員其實並不理解這技術上的細微變化，因此仍未將這樣的SEO策略套用在這樣的轉變上。以下是我的建議：

不要單憑關鍵字來考慮SEO，展示意圖給搜尋引擎

這世界上有超過 90% 的用戶高度依賴 Google 來為他們的大多數問題提供準確且相關的答案，因此像 Google 這樣的搜尋引擎需要了解每次搜索背後的意圖和背景。

HubSpot技術SEO主管Victor Pan曾在媒體上說：「我們不斷以關鍵字主題為主題來吸引受眾的主要原因之一是搜尋引擎已經發展起來，但客戶的內容行銷策略卻落後。」

因此，Google 已經逐步啟動個人化、場景化、主題化的概念，回顧用戶過去搜索過的類似查詢，發展為能夠識別用戶查詢中的主題，並展示給用戶最符合回答他們場景的內容。這樣才能保證自己提供的搜尋質量。那麼 Google 會關注哪些數據呢？我想應該會包含以下幾類：

有效的點擊率
停留網頁時間長度
跳出率
搜尋結果頁面點擊後的效果

Rankbrain

實施支柱集群模型（pillar-cluster model）

Pillar-cluster model

為了幫助Google將品牌識別奠定為受信任的權威，我們可以在操作SEO的時候，針對內容行銷的部分，規劃在博客上實現支柱集群模型。這個策略的運用，可以讓我們建立起一個支柱架構頁面，這個頁面涵蓋各個主題的簡單論述以及研究子題的分類內容頁面，這樣的好處是會讓 Google 認為你是這個領域的權威，從而提升 SERP 的權重。

用情境與核心關鍵字編寫長篇高質量的頁面和帖子

在編輯方面，Google 透過Rankbrain 釋放了一種內容規劃的策略：放棄原先以量取勝，而改採以質取勝的策略。這也是為什麼現在的 B2B 企業服務當中，有70% 以上的行銷經費是花在內容營銷上。內容豐富且引人入勝的內容是提高企業在 Google 中的地位的最佳方法之一。大陸的致趨百川Martech 公司就使用了這個技巧在2020年攻城掠地拿下了不少企業的訂單。

中尾詞的運用

Rankbrain 關注搜尋過程中的中尾詞，而不是長尾詞。所謂中尾詞，指的是你的目標用戶感興趣的主題。換句話說，不是一個特定某個關鍵詞，而是一系列主題。假設你開了家公司經銷籃球架，你就可以使用 Google Ad Planner 搜“basketball hoop”。從經驗上講，從“主題”開始拓詞是找到高轉化、低競爭詞的最簡單方法。要圍繞你的用戶潛在關心的東西拓展，比如有興趣購買籃球架的人也可能查找（建議用 Google AD Planner 幫助查找）：