RankBrain
RankBrainは、Googleが2015年に導入した機械学習ベースの検索ランキングシステムです。単語と概念の関係を学習し、見慣れない検索クエリの意味を解釈して、最も関連性の高い検索結果と結び付けます。これは、検索ランキングに機械学習を初めて応用したGoogleの取り組みでした。
RankBrainは、Googleが2015年に導入した機械学習ベースの検索ランキングシステムで、検索ランキングにおける同社初の機械学習活用を示すものです。
その中核機能は、これまで見たことのないクエリの意味を解釈し、単語をベクトル（埋め込み）に変換して、意味の近い既知のクエリや概念に照合することです。
2015年、GoogleはRankBrainを、コンテンツとリンクに次ぐ3番目に重要なランキング要因と位置づけました。
SEO上の要点は、検索意図と概念的な関連性が、完全一致のキーワードマッチングよりも重要であるということです。
BERTやHummingbirdと同様に、意味理解システムの一種に属しますが、RankBrainは機械学習のランキングシステムとして独自の位置づけにあります。
概要
RankBrainは、Googleが2015年に導入した機械学習ベースの検索ランキングシステムです。Googleは2015年10月26日、Bloombergが最初に報じたのと同じ日に、これを正式に認めました。実際の展開は2015年春に行われ、発表はその後でした。Googleの公式ランキングシステムガイドでは、RankBrainは検索エンジンが単語と概念の関係を理解するのを助けるAIシステムと説明されています。言い換えれば、クエリで使われた正確な語句がコンテンツ内にそのまま含まれていなくても、RankBrainはそのコンテンツが関連する語や概念と結びついていることを認識し、関連性の高い結果として返すことができます。
RankBrainの最も重要な目的は、Googleがこれまで見たことのないクエリを処理することです。毎日入ってくるクエリのかなりの割合は新しい表現を含んでおり、RankBrainはこうした未知のクエリを、意味の近い既知のクエリに結び付けて、最適な結果を予測します。これは、検索ランキングにおける機械学習の最初の適用例として広く認識されています。
仕組み
RankBrainは、単語を単語ベクトル（分散表現、または埋め込み）に変換することでクエリを処理します。言語的に似たクエリはこのベクトル空間内で互いに近くに位置し、RankBrainが未知の単語やフレーズに遭遇すると、意味の近い単語やフレーズを推論して結果を絞り込みます。この意味ベースのマッチングにより、表面的なキーワードが異なっていても、同じ意図を持つクエリを同じ概念の下にまとめることができます。
SEOへの影響
RankBrainの登場により、完全一致のキーワードマッチングを中心に据えたSEO戦略の限界が明らかになりました。Googleは同じ意図を表すさまざまな表現を概念レベルでまとめて理解するため、単一のキーワードを繰り返し挿入するコンテンツよりも、検索意図とトピックの関連性を十分に満たすコンテンツのほうが評価されやすくなります。2015年、GoogleはRankBrainを、約200のランキングシグナルの中でコンテンツとリンクに次ぐ3番目に重要な要素だと説明しました。
根拠と区別
RankBrainは、BERTやHummingbirdと同じ系統に属しますがクエリの意味を理解するためのものですが、その役割は同一ではありません。Google のガイドによると、RankBrain は言葉と概念の関係を理解する機械学習ベースのランキングシステムです。BERT（2019年に導入）は、単語の組み合わせや順序が意味と意図をどのように変えるかを解釈するシステムです。さらに neural matching は、クエリとページの概念的な表現を結び付ける別個のシステムです。この3つは相補的に機能します。