Штучний інтелект змінює SEO швидше, ніж ви думаєте

Сьогодні вже кожен чув про RankBrain Google - нову систему штучного інтелекту (ШІ) на базі машинного навчання, яка вважається найсучаснішою і найбільш видатною розробкою родом з Маунтін-В'ю (Каліфорнія). Не так очевидно наскільки швидко змінюється SEO-індустрія через це. У цій статті я на простих прикладах покажу, що деякі зі старих SEO правил більше не застосовуються, і які кроки можна зробити, щоб не вилетіти на віражі і надалі проводити успішні SEO кампанії для вашого бізнесу

Так що ж таке ШІ?

Існує як мінімум три види ШІ:

1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) - це ШІ, створений для одного конкретного завдання (наприклад, перемогти чемпіона світу з шахів)

2. Artificial General Intelligence (AGI) - це ШІ, здатний виконувати безліч завдань (порівнянно з можливостями людини)

3. Artificial Superintelligence (ASI) - це ШІ, здатний виконувати безліч завдань на найвищому рівні (перевершуючи можливості людини)

Коли ми говоримо про RankBrain Google, та інші алгоритми машинного навчання, які в даний час працюють в Google, ми, очевидно, говоримо про ANI.

Аналогічно RankBrain Google, ANI - це і ті самі спам-фільтри в нашій пошті, і мій улюблений Google Translate і IBM's Watson, і фіча Amazon, яка рекомендує нам покупки, і безпілотні автомобілі.

Всередині ANI існує маса різних підходів. Педро Домінгос у своїй книзі Верховний алгоритм розділив усіх вчених, зайнятих проблемою вдосконалення ШІ, на кілька груп:

• символісти (Symbolists)
• комунікатори (Connectionists)
• еволюціонери (Evolutionaries)
• баезіанці (Bayesians)
• аналізатори (Analogizers)

RankBrain зроблено в таборі комунікаторів. Вони вважають, що все наше знання закодоване у зв'язках нейронів нашого мозку.

Особлива стратегія RankBrain полягає в тому, що фахівці називають методом зворотного поширення помилки, а після ребрендингу стали називати «глибинне навчання»

Комунікатори стверджують, ця стратегія здатна навчитися всього з необроблених даних, і, в кінцевому рахунку, автоматизувати пошук нових знань. Google, мабуть, вважає також: за 26 січня 2014 року компанія Google оголосила про придбання DeepMind Technologies, яка була, по суті, побудована на методі зворотного поширення помилки.

Резюмуючи можемо сказати, що RankBrain - це штучний інтелект, створений для вузького завдання на базі технології «глибинного навчання». Розібравшись з цим, давайте розберемося наскільки далеко вони зайшли і, що більш важливо, як це змінить бізнес SEO?

Експотенційне зростання технологій (і ШІ)

Ми схильні недооцінювати майбутнє - все тому, що у своїх оцінках ми полаємося на минулий історичний досвід. Тим не менш, реальність така, що прогрес прискорюється з часом. Рей Курцвейл називає це Законом більш швидкої віддачі. Наукове обґрунтування його теорії полягає в тому, що більш розвинені суспільства мають можливість прогресувати більш швидкими темпами, ніж менш розвинені - тому що вони більш просунуті. Звичайно, ті ж висновки можна застосувати до області штучного інтелекту.

Ось візуалізація Закону більш швидкої віддачі:

Як можна зауважити, та й інтуїтивно відчути, удосконалення методів глибинної обробки та комп'ютерів випливає із Закону більш швидкої віддачі. Ось ще одне шокуюче одкровення: в якийсь момент, потужність процесора перевершить, не тільки одну людину, але і всіх людей разом узятих.

Насправді, тепер здається, що ми зможемо створити багатозадачний штучний інтелект (AGI) до 2025. Технології явно ростуть швидкими темпами, і, за багатьма свідченнями, більшість з нас будуть застигнуті зненацька.

Зростання суперінтеллекту

Як я вже пояснював вище, RankBrain - лише одна з форм ANI, що означає, що він може виконувати краще ніж людина завдання в одній конкретній області, а значить це відносно слабка форма штучного інтелекту.

Але незабаром ми можемо бути приголомшені тим, наскільки швидко цей «слабкий» штучний інтелект може легко перетворитися на щось, з чим ми не маємо ні найменшого уявлення, як мати справу.

Тут ви можете ясно бачити, що RankBrain Google, будучи супер розумним в одній конкретній задачі, як і раніше в загальному контексті речей, досить слабкий в загальному сенсі інтелекту.

Але що відбувається, коли ми застосовуємо той самий Закон швидшої віддачі до галузі штучного інтелекту? Ось висновки такого подумкового експерименту Тіма Урбана:

“… Так, спостерігаючи розвиток ШІ, ми незабаром побачимо, як просто йому стати розумнішим за тварину. Потім, коли він досягне мінімального рівня людського інтелекту - скажімо так'сільського дурника "- ми будемо вигукувати: "О, нічого собі, це який дурненький. Міленько ". Тільки ось не такий вже великий діапазон відсутнього інтелекту між дурником і Ейнштейном - так що дуже скоро після "дурника" ми почуємо про створення AGI, який ще розумніше Ейнштейна ".

SEO змінився назавжди

До того як почати займатися передбаченнями давайте подивимося як вже змінився ринок SEO. У цьому мені допоміг мій друг, випускник Університету Карнегі-Меллон (США) Scott Stouffer - технічний директор і співзасновник Market Brew, що займається пошуковими моделями для SEO команди Fortune 500. Ось деякі з його порад для SEO індустрії, в контексті акценту компанії Google на штучному інтелекті.

Сьогоднішній регресійний аналіз має серйозні недоліки

Всередині Google, існує цілий ряд алгоритмів. Робота RankBrain полягає в тому, щоб вирішувати, який комплекс цих алгоритмів найкраще застосовувати до кожного типу результатів пошуку. Наприклад, у деяких результатах пошуку, RankBrain може вирішити, що найбільш важливим є META Title. Але в іншому результаті пошуку, цей же сигнал може мати жахливу кореляцію з хорошою пошуковою видачею.

Звідси стає очевидним, що більше не має сенсу робити регресійний аналіз сайту, не маючи контекст результату пошуку.

З цих причин, сьогодні регресійний аналіз повинен бути зроблений для кожного конкретного результату пошуку. При цьому алгоритмічні зрушення Google можуть бути вимірені. По-перше, ви можете зафіксувати поточну ситуацію, а також кожну калібрування за ключовими словами. Потім повторно калібрувати кожен раз після виявлення зсуву в рейтингу, виявити дельту між двома параметрами. Використовуючи цей підхід, ви можете виявити, який конкретний алгоритм пріоритезує RankBrain для кожного окремо взятого контексту, підвищуючи або знижуючи його значення в кожній видачі пошукових результатів. Розуміючи це, ми можемо зосередитися на поліпшенні цих конкретних частинах SEO для сайтів для цих унікальних результатів пошуку.

Чітко фокусуйтеся на своїй ніші, щоб уникнути неправильної класифікації

Крім цього Google зрозумів, що вони могли б навчити RankBrain відрізняти «хороші» і «погані» сайти. Подібно до того, як він визначає ваги існуючих пошукових алгоритмів по-різному для кожного результату пошуку, вони також зрозуміли, що в кожній такій вертикалі різні приклади «хороших» і «поганих» сайтів. Це, безсумнівно, тому що різні вертикалі мають різні CRM, різні шаблони і різні структури даних в цілому. Оцінка сайтів проходить шляхом їх порівняння з кращими і гіршими сайтами. Простий приклад: якщо ви працюєте в охороні здоров'я і ваш сайт схожий на авторитетний WebMD.com - то ви будете визнані «хорошим» сайтом, якщо він помітить у вас щось спільне з сайтами-спамерами - ви отримаєте тавро «поганий».

Тепер подумайте, які ваші шанси на успіх, якщо вашим завданням буде пояснити RankBrain що сайт, який, наприклад, присвячений багатьом різним галузям промисловості одночасно - «хороший»?

Так що ж відбувається з сайтами, які мають багато різних категорій? Гарним прикладом цих типів сайтів є сайти How-To. У цих випадках, алгоритм ламається. І що ж робить Google? Відповідь: Вибирає випадково одну або іншу категорію з усіх представлених для ранжирування. Для добре відомих сайтів, як Wikipedia, Google робить винятки, щоб гарантувати, що новий алгоритм не знищив існуючий досвід пошуку (але це тільки для тих, хто «занадто великий, щоб впасти»).

Але що відбуватиметься для менш відомих сайтів? Хто знає? Мабуть, алгоритм має автоматизований спосіб класифікації кожного сайту, перш ніж намагатися порівняти його з іншими сайтами в тій же категорії.

Висновок простий: для сайтів типу How-To має сенс завести окремі домени, для кожного напрямку і це допоможе йому поліпшити свої позиції в кожній категорії з цієї галузі. Фокусуйтеся на одній ніші.

Зворотні посилання (backlinks) погано пахнуть

Давайте подивимося, як новий алгоритм впливає на зворотні посилання. Зараз більше ніж коли б то не було важливо займатися перелинковкою. Це пояснюється тим, що RankBrain для визначення результату у видачі буде порівнювати зворотні посилання вашого сайту зі зворотними посиланнями «хороших» і «поганих» сайтів - тобто це один з параметрів порівняння нарівні зі структурою тощо. Перелинковка з дружніми, але нерелевантними ресурсами загрожує вам тією ж проблемою, що і зайва кількість категорій на сайті - випадковим вибором алгоритму ранжування, порівнювання з сайтами чужих категорій.

Майбутнє SEO та ШІ

Ніхто не знає точно як буде вдосконалюватися ШІ і куди це нас приведе, але дещо все ж можна стверджувати напевно вже сьогодні:

1. Конкурентне середовище кожного ключового слова необхідно вивчати окремо;
2. Більшість сайтів потрібно буде зробити нішевими, щоб уникнути неправильної класифікації;
3. Кожен сайт повинен імітувати структуру і зміст лідерів пошукової видачі в цій ніші.

З одного боку, методика глибинного навчання спростила роботу оптимізаторів. Тепер, знаючи, що є RankBrain і подібні технології, що працюють практично на одному рівні з людиною, ясно одне: лазівок більше немає.

З іншого боку, все трохи складніше. Поле SEO продовжить ставати виключно технічним. Аналітика і великі дані на порядку денному, і будь-яким SEO-фахівцям, які не знайомі з цим, доведеться надолужувати. Натомість, ті з вас, у кого є ці навички можуть розраховувати на великі зарплати.