В Google имеется два алгоритма для лучшего понимания смысла поисковых запросов и текстов — это RankBrain и Neural Matching.
RankBrain был анонсирован в 2015 году и по словам гуглоидов являлся третьим наиболее значимым фактором ранжирования. Этот алгоритм использует искусственный интеллект для обработки поисковых результатов, в основном для редких запросов (которые никогда раньше не вводили в Google, соответственно, нет статистики, а таких запросов до 20% от всех) и является частью большого алгоритма Колибри. RankBrain может из запросов извлекать сущности и факты, сопоставлять их и искать взаимосвязи, в результате показывать на первых местах даже те важные сайты, где не встречались слова из исходного запроса.
Алгоритм
Neural Matching анонсировали в конце пошлого года. Он помогает понимать концепты и сопоставлять поисковые запросы с документами. Классический пример — запрос "почему мой телевизор выглядит странно". В данном случае Google понимает, что речь об "эффекте мыльной оперы" и в первую очередь будет показывать документы про это. По заявлениям гугла Neural Matching алгоритм используется для 30% запросов.
В чем же различие этих алгоритмов? Судя по описанию, оба они используют машинное обучение и оба лучше понимают смысл текстов. Google в лице Дени Салливана объяснил разницу:
https://twitter.com/searchliaison/status/1108776357385789441RankBrain помогает лучше соотносить страницы с концептами. Это значит, что Google может находить лучшие релевантные документы, даже если они не содержат ключевых слов из запроса. Так как понимает, что страница относится к другим словам и концептам.
Neural Matching помогает лучше соотносить слова с поисковыми запросами. Типа системы супер-синонимов. Где синонимы это слова, очень близко связанные с другими словами.
Есть небольшая путаница, что с чем соотносится, так как в разных анонсах Google формулировал определения по-разному. Но в целом, оба алгоритма про понимание текстов, слов и их взаимосвязей (как в запросах, так и в документах).
via
@devakatalk
