الگوریتم رنک برین (Rank Brain) چیست

الگوریتم رنک برین یکی از مهمترین الگوریتم های گوگل برای رتبه‌بندی صفحات وب است. این الگوریتم با توجه به مجموعه‌ای از عوامل، اعم از کلمات کلیدی، سرعت لود صفحه، محتوا، لینک‌های خارجی و داخلی و سایر عوامل، به رتبه‌بندی صفحات وب در نتایج جستجو می‌پردازد. در این مطلب، به بررسی جزئیات این الگوریتم و تاثیرات آن بر سئوی سایت خواهیم پرداخت. لطفا تا انتها همراه ما باشید.

الگوریتم رنک برین (Rank Brain) چیست؟

Rank Brain یک الگوریتم یادگیری ماشینی است و توسط گوگل در سال 2015 توسعه یافت که به موتور جستجوی گوگل کمک کند تا زمینه و هدف پشت عبارت‌های جستجو را بهتر درک کند. هدف کاربر یکی از سه سیگنال اصلی رتبه‌بندی در الگوریتم جستجوی گوگل به همراه لینک‌ها و محتوا در نظر گرفته می‌شود.

به‌طورکلی، الگوریتم‌های جستجو از مجموعه‌ای قوانین از پیش تعریف‌شده یا الگوریتم‌ها استفاده می‌کردند تا تعیین کنند که کدام صفحات وب، بیشترین ارتباط را با عبارت جستجوی کاربر دارند. بااین‌حال، با انفجار داده‌ها و پیچیدگی زبان طبیعی، الگوریتم‌های قدیمی، دیگر نمی‌توانستند در این موضوع به خوبی عمل کنند. اینجا جایی است که Rank Brain وارد می‌شود.

الگوریتم Rank Brain از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و درک معنای عبارت‌های جستجو استفاده می‌کند، حتی اگر حاوی غلط املایی باشند یا از عبارت‌های غیرمعمول استفاده کنند. Rank Brain با استفاده از سیستمی از شبکه‌های عصبی برای اصلاح مداوم درک خود از زبان و مفهوم، می‌تواند نتایج مرتبط‌تری را برای عبارت‌های جستجو ارائه دهد.

به عنوان مثال، اگر کاربری برای «بهترین گوشی‌های هوشمند ارزان قیمت» جستجو کند، Rank Brain نه تنها صفحاتی را که دقیقاً از عبارت «بهترین گوشی‌های هوشمند ارزان قیمت» استفاده می‌کنند نمایش می‌دهد، بلکه صفحاتی را که از زبانی مشابه استفاده می‌کنند، مانند «تلفن‌های هوشمند مقرون‌به‌صرفه» یا «تلفن‌های اقتصادی» نیز در نظر می‌گیرد.

به‌طورکلی، الگوریتم Rank Brain یک پیشرفت مهم در تکامل فناوری موتورهای جستجو است. این الگوریتم با استفاده از یادگیری ماشین برای درک بهتر مقاصد کاربر، نتایج جستجو را مرتبط‌تر و مفیدتر کرده است. همچنین صاحبان وب‌سایت و بازاریابان دیجیتال را به تمرکز بر ایجاد محتوای باکیفیت که نیازهای مخاطبانشان را برآورده می‌کند، تشویق می‌کند.

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

یادگیری ماشین، رشته‌ای از علوم کامپیوتر است که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامه‌نویسی توسط انسان‌ها را می‌دهد. یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در انجام وظایف، بهبود ببخشند. الگوریتم های یادگیری ماشین را می‌توان برای طبقه‌بندی داده‌ها، پیش‌بینی رویدادهای آینده و تصمیم‌گیری استفاده کرد. آن‌ها در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله فیلتر کردن هرزنامه‌ها، موتورهای جستجوی وب و اتومبیل‌های خودران استفاده می‌شوند. یادگیری ماشین در سال‌های اخیر با کاربردهای گسترده در صنایعی مانند مالی، بهداشتی، خرده‌فروشی و غیره به یک فناوری محبوب تبدیل شده است.

یادگیری ماشین، این توانایی را دارد که بسیاری از فرآیندهایی را که قبلاً به صورت دستی انجام می‌شد، به صورت خودکار تبدیل کند و می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر اساس داده‌ها، آموزش داده می‌شوند. هرچه داده‌های بیشتری در دسترس باشد، الگوریتم، بهتر می‌تواند یاد بگیرد. هنگامی که یک الگوریتم آموزش داده شد، می‌توان از آن برای پیش‌بینی داده‌های جدید استفاده کرد.

یادگیری ماشینی حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین در دسترس هستند. برخی از رایج‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین عبارت‌اند از:

• یادگیری نظارت شده (Supervised learning): در یادگیری نظارت شده، الگوریتم بر اساس مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود. داده‌ها با خروجی مورد نظر، برچسب‌گذاری می‌شوند و الگوریتم یاد می‌گیرد که خروجی را برای داده‌های جدید، پیش‌بینی کند.
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised learning): در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم، برعکس حالت قبل بر اساس داده‌های برچسب‌گذاری شده، آموزش داده نمی‌شود. در عوض، الگوریتم یاد می‌گیرد که خودش الگوها را در داده‌ها پیدا کند.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement): در یادگیری تقویتی، الگوریتم یاد می‌گیرد که در یک محیط، تصمیم‌گیری کند و اقداماتی را انجام دهد که پاداش آن را به حداکثر می‌رساند.

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) توانایی یک کامپیوتر یا ماشین برای تقلید از توانایی‌های مغز انسان، مانند یادگیری و حل مسئله است. هوش مصنوعی می‌تواند برای خودکارسازی وظایف، تصمیم‌گیری و حتی ایجاد محتوای خلاقانه استفاده شود. انواع مختلفی از هوش مصنوعی وجود دارد که همه آن‌ها در تقلید از هوش انسانی، مشترک هستند.

برخی از رایج‌ترین انواع هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

• یادگیری ماشین (Machine learning): همان‌طور که در بخش قبل توضیح داده شد، یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی یاد بگیرند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای طبقه‌بندی داده‌ها، پیش‌بینی رویدادهای آینده و تصمیم‌گیری استفاده کرد.
• پردازش زبان طبیعی (Natural language processing): پردازش زبان طبیعی نوعی هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد زبان انسان را درک و پردازش کنند. الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی را می‌توان برای ترجمه زبان‌ها، استخراج معنا از متن و تولید متن، استفاده کرد.
• بینایی کامپیوتری (Computer vision): بینایی کامپیوتری نوعی از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان درک و پردازش تصاویر را می‌دهد. الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری، می‌توانند برای شناسایی و ردیابی اشیا و طبقه‌بندی تصاویر استفاده شوند.
• رباتیک (Robotics): رباتیک، رشته‌ای از هوش مصنوعی است که به طراحی و ساخت ربات‌ها می‌پردازد. ربات‌ها را می‌توان برای خودکارسازی وظایف و انجام کارهای خطرناک استفاده کرد.

هوش مصنوعی حوزه‌ای است که به سرعت در حال توسعه است و فناوری‌های جدید در این حوزه همواره و به سرعت در حال توسعه هستند. هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که بسیاری از صنایع را متحول کند و در حال حاضر در صنایع مختلف از جمله بهداشت، مالی و حمل‌ونقل، مورد استفاده قرار گرفته است. برخی از نمونه‌های هوش مصنوعی در عمل شامل خودروهای خودران، دستیاران مجازی مانند سیری و الکسا و توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی‌ شده بر اساس داده‌های ژنتیکی بیمار است.

در حالی که مزایای بالقوه هوش مصنوعی بسیار زیاد است، نگرانی‌هایی نیز در مورد تأثیر آن بر جامعه وجود دارد، از جمله بیکاری کارگران و احتمال تصمیم‌گیری مغرضانه. همان‌طور که هوش مصنوعی به تکامل و رواج بیشتر خود ادامه می‌دهد، بررسی دقیق این پیامدهای اخلاقی و اجتماعی نیز مهم خواهد بود.

آیا رنک برین بخشی از الگوریتم مرغ مگس خوار است؟

بله، رنک برین گوگل بخشی از الگوریتم مرغ مگس خوار است. مرغ مگس خوار یکی از الگوریتم‌های گوگل است که در سال 2013 توسعه داده شد و شامل چندین ویژگی و به‌روزرسانی جدید است. Rank Brain یکی از به‌روزرسانی‌هایی است که در الگوریتم مرغ مگس خوار گنجانده شده است تا توانایی گوگل را برای درک زبان طبیعی و مدیریت بهتر عبارت‌های جستجوی پیچیده، بهبود ببخشد؛ بنابراین، Rank Brain اساساً یک بخش از یادگیری ماشین الگوریتم مرغ مگس خوار است که از هوش مصنوعی برای تفسیر پرسش‌های کاربر و ارائه نتایج جستجوی مرتبط‌تر استفاده می‌کند.

نحوه عملکرد الگوریتم رنک برین

Rank Brain تنها یکی از الگوریتم‌هایی است که گوگل برای رتبه‌بندی نتایج جستجو استفاده می‌کند، اما در سال‌های اخیر اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است. رنک برین با استفاده از یادگیری ماشین به گوگل کمک می‌کند تا عبارات جستجوی پیچیده را بهتر درک کند و نتایج جستجوی دقیق‌تری را به کاربران ارائه دهد.

الگوریتم رنک برین از نوعی هوش مصنوعی به نام شبکه‌های عصبی برای پردازش و تفسیر عبارات جستجو استفاده می‌کند تا درک بیشتری از زبان انسان‌ها داشته باشد. هنگامی که یک عبارت جستجو در گوگل وارد می‌شود، Rank Brain عبارت جستجو را تجزیه و تحلیل می‌کند و تلاش می‌کند تا هدف آن را درک کند. سپس از این ادراک برای تطبیق عبارت جستجو با صفحات وب مرتبط استفاده می‌کند. این کار با اختصاص یک امتیاز به هر صفحه وب بر اساس میزان مطابقت آن با پ عبارت جستجو و میزان محبوبیت و معتبر بودن آن انجام می‌شود.

یکی از ویژگی‌های کلیدی Rank Brain توانایی آن در یادگیری از رفتار کاربران است. همان‌طور که کاربران با کلیک کردن روی لینک‌های خاص و صرف زمان بیشتر در صفحات خاص با نتایج جستجو تعامل می‌کنند، رنک برین از این الگوها یاد می‌گیرد و الگوریتم‌های خود را بر اساس آن تنظیم می‌کند.

الگوریتم رنک برین بر چه کوئری هایی تاثیر دارد؟

الگوریتم Rank Brain بر طیف گسترده‌ای از کوئری‌ها، به ویژه عبارات جستجوی طولانی و مبهم تأثیر می‌گذارد تا تجربه کاربری بهتری به کاربران ارائه دهد. عبارات جستجوی طولانی معمولا دقیق‌تر و خاص‌تر هستند، در حالی که کوئری‌های مبهم، ممکن است چندین تفسیر داشته باشند. این نوع عبارات می‌توانند برای موتورهای جستجو در تفسیر و ارائه نتایج مرتبط چالش‌برانگیز باشند.

هدف رنک برین، درک معنای پشت این پرسش‌ها و تطبیق آن‌ها با مرتبط‌ترین نتایج جستجو است. این الگوریتم می‌تواند الگوها و روابط بین کلمات و عبارات را در کوئری‌ها تجزیه و تحلیل کند و از این اطلاعات برای درک هدف کاربر استفاده کند. برای مثال، اگر شخصی "بهترین رستوران غذاهای دریایی نزدیک من" را جستجو کند، Rank Brain می‌تواند بفهمد که کاربر در این جستجو به دنبال رستورانی است که غذاهای دریایی سرو می‌کند و در همان نزدیکی قرار دارد. همچنین می‌تواند عواملی مانند تاریخچه جستجوی کاربر، موقعیت مکانی و سایر الگوهای جستجو را برای ارائه مرتبط‌ترین نتایج در نظر بگیرد.

الگوریتم رنک برین چه تاثیری بر سئو سایت دارد؟

الگوریتم Rank Brain به طرق مختلفی بر سئوی وب‌سایت تاثیر می‌گذارد. این الگوریتم در اولویت اول، بر ارائه مرتبط‌ترین نتایج جستجو به درخواست کاربر تمرکز دارد و این کار را با تجزیه و تحلیل هدف جستجوی کاربر انجام می‌دهد. این بدان معناست که وب‌سایت‌هایی با محتوای باکیفیت و مرتبط که با هدف کاربر مطابقت دارند، احتمالاً در رتبه بالاتری قرار می‌گیرند.

ثانیاً، الگوریتم رنک برین به رفتار کاربر پس از کلیک روی نتیجه جستجو نیز، دقت می‌کند. اگر کاربر به سرعت به صفحه نتایج جستجو برگردد، این یک سیگنالی به الگوریتم است، مبنی بر اینکه نتیجه نمایش داده شده با درخواست او مرتبط نبوده است. از سوی دیگر، اگر کاربر، زمان زیادی را در وب‌سایت سپری کند، این سیگنال مبنی بر آن است که نتیجه مفید و مرتبط با درخواست او بوده است. این بدان معناست که وب‌سایت‌هایی با محتوای باکیفیت و جذاب که کاربر را برای مدت طولانی‌تری در سایت نگه می‌دارد، احتمالاً رتبه بالاتری دارند.

در نهایت، الگوریتم Rank Brain سایر عوامل سئو مانند استفاده از کلمات کلیدی، بک لینک‌ها و سرعت لود صفحه را نیز در نظر می‌گیرد. با این حال علاوه بر این موارد، تاکید بیشتری بر ارائه مرتبط‌ترین نتایج جستجو به کاربر دارد.

تاثیر الگوریتم رنک برین بر نتایج جستجو

همان‌طور که اشاره شد، الگوریتم رنک برین از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای درک معنای پشت عبارات جستجو و تطبیق آن‌ها با صفحات وب مرتبط، استفاده می‌کند. این بدان معنی است که الگوریتم می‌تواند عباراتی را که از کلمات کلیدی Long Tail، عامیانه و زبان محاوره‌ای استفاده می‌کنند، درک کند و نتایج جستجوی مرتبط‌تری ارائه دهد.

علاوه بر این، Rank Brain با فیلتر کردن صفحات وب بی‌کیفیت و محتوای اسپم از نتایج جستجو به بهبود تجربه کاربر کمک می‌کند. همچنین صفحات وبی که دارای محتوای باکیفیت، طراحی ریسپانسیو و سرعت لود زیاد هستند، در اولویت قرار می‌دهد. برای صاحبان وب‌سایت و متخصصان سئو، Rank Brain فرصت‌ها و چالش‌های مختلفی را در بردارد. از یک طرف، بر اهمیت ایجاد محتوای باکیفیت که برای کاربران مرتبط و جذاب باشد، تأکید می‌کند. از سوی دیگر، صاحبان وب‌سایت‌ها را ملزم می‌کند که روی تجربه کاربر، بهینه‌سازی فنی و تحقیق کلمات کلیدی تمرکز کنند تا مطمئن شوند که صفحات وب آن‌ها برای الگوریتم بهینه شده است. به‌طورکلی می‌توان تاثیر الگوریتم رنک برین در نتایج جستجو را در موارد زیر خلاصه کرد:

• بهبود ارتباط نتایج با عبارت جستجوی کاربران: همان‌طور که Rank Brain معنی کلمات و عبارات را می‌آموزد، می‌تواند هدف یک عبارت جستجو را بهتر درک کند و نتایج مرتبط‌تری ارائه دهد. به عنوان مثال، اگر عبارت «چگونه کیک درست کنیم» را جستجو کنید، Rank Brain ممکن است نتایجی را برای «نحوه تزئین کیک» یا «چگونه کیک برای مهمانی درست کنیم» به شما نشان دهد.
• افزایش اهمیت محتوای باکیفیت: رنک برین قادر است محتوای باکیفیت و مرتبط با یک عبارت جستجو را شناسایی کند. این بدان معنی است که  اگر تولید محتوا آموزنده و جذاب باشد، اهمیت بسیار زیادی دارد.
• کاهش اهمیت کیورد استافینگ: کیورد استافینگ، روشی است که طبق آن به طور مکرر از کلمات کلیدی در سراسر یک محتوا استفاده می‌شود که از نظر گوگل یک تکنیک اسپم است. با این حال، Rank Brain قادر به شناسایی کیورد استافینگ است و وب‌سایت‌هایی را که از این روش استفاده می‌کنند، جریمه می‌کند. به همین دلیل محتواهایی که از کلمات کلیدی به صورت منطقی و درست استفاده می‌کنند، ارزش بیشتری نزد این الگوریتم خواهند داشت.
• اهمیت ایجاد وب‌سایت‌های کاربرپسند: Rank Brain قادر به شناسایی وب‌سایت‌هایی است که کاربرپسند نیستند و به این وب‌سایت‌ها در نتایج جستجو، رتبه پایین‌تری خواهد داد. این به این معنی است که ایجاد وب‌سایت‌هایی که به راحتی قابل پیمایش هستند، دارای محتوای واضح و مختصر هستند و به سرعت لود می‌شوند، بسیار مهم است.

چگونه سایت را برای الگوریتم رنک برین بهینه کنیم؟

بهینه‌سازی وب‌سایت برای الگوریتم Rank Brain را می‌توان با اجرای برخی از تکنیک های سئو انجام داد که در ادامه به آن‌ها اشاره خواهیم کرد:

• تمرکز بر تجربه کاربری: رنک برین گوگل برای درک مقصود کاربر و ارائه بهترین نتایج جستجو بر اساس آن طراحی شده است؛ بنابراین، مهم است که روی ارائه یک تجربه کاربری خوب تمرکز کنید و اطمینان حاصل کنید که وب‌سایت شما رابط کاربری آسان و ساختار سلسله مراتب واضحی دارد و سازگار با موبایل است.
• تمرکز بر کلمات کلیدی طولانی: الگوریتم Rank Brain برای درک هدف کاربر در عبارات جستجو طراحی شده است، بنابراین استفاده از کلمات کلیدی و عبارات طولانی می‌تواند به الگوریتم در درک این عبارات، کمک کند. این موضوع باعث می‌شود تا وب‌سایت شما در جستجوهایی نمایش داده شود که تطابق بیشتری با جستجوی کاربر داشته است که باعث افزایش نرخ کلیک سایت شما خواهد شد.
• تولید محتوای باکیفیت: Rank Brain جهت پاداش دادن به محتوای باکیفیت طراحی شده است که برای کاربران مرتبط و مفید است؛ بنابراین، ایجاد محتوای جذاب، آموزنده و معتبر بسیار مهم است. محتوای باکیفیت باعث افزایش Dwell Time یعنی زمانی که کاربر در سایت می‌ماند، می‌شود.
• بهبود سرعت صفحه: سرعت صفحه یک عامل مهم در سئو سایت است، زیرا کاربران، بیشتر با وب‌سایت‌هایی که به سرعت لود می‌شوند، تعامل برقرار می‌کنند و در آن‌ها می‌مانند. این موضوع نرخ پرش را کاهش می‌دهد و برای سئو سایت، بسیار مفید است. در بهینه‌سازی وب‌سایت خود برای الگوریتم Rank Brain، مطمئن شوید که سرعت صفحه خود را با بهینه‌سازی تصاویر، به حداقل رساندن درخواست‌های HTTP و استفاده از یک شبکه توزیع محتوا (CDN) بهبود می‌بخشید.
• استفاده درست از Anchor text: الگوریتم رنک برین تاکید کمتری روی انکر تکست Exact Match دارد و بیشتر روی زمینه و معنای پشت لینک‌ها دقت می‌کند. در واقع به جای تلاش برای بهینه‌سازی کلمات کلیدی خاص، تمرکز بر ایجاد انکر تکست‌هایی که به طور دقیق محتوای صفحه لینک شده را منعکس می‌کنند، مهم است.
• لینک‌سازی داخلی: رنک برین به زمینه و ارتباط لینک‌های داخلی در یک وب‌سایت نیز توجه می‌کند. این بدان معنی است که استفاده از لینک‌های داخلی برای راهنمایی کاربران به محتوای مرتبط و ایجاد یک ساختار منطقی در سایت که به موتورهای جستجو کمک می‌کند تا سلسله مراتب محتوای شما را درک کنند، مهم است.
• لینک‌سازی خارجی: الگوریتم Rank Brain کیفیت و ارتباط بک لینک‌های سایت شما را در نظر می‌گیرد. به این معنی که تمرکز بر ساخت بک لینک‌های باکیفیت و معتبر از منابع مرتبط برای بهبود رتبه‌بندی جستجوی شما بسیار مهم است.
• تگ‌های عنوان: الگوریتم رنک برین برای درک ارتباط معنایی محتوا با عبارت جستجو به تگ های هدینگ (H1، H2 و ...) برای درک ساختار و سلسله مراتب محتوا در یک صفحه توجه می‌کند؛ بنابراین استفاده از تگ‌های عنوان برای سازمان‌دهی محتوای خود و راهنمایی کاربران از طریق عناوین اصلی صفحه مهم است.
• جایگاه صفر گوگل/ فیچر اسنیپت: یکی از راه‌هایی که رنک برین گوگل برای ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر به عبارات جستجو از آن استفاده می‌کند، نشان دادن محتوا در جایگاه صفر گوگل و فیچر اسنیپت در بالای نتایج جستجو است؛ بنابراین ایجاد محتوای باکیفیت و آموزنده که مستقیماً به سؤالات رایج کاربران پاسخ می‌دهد، مهم است تا شانس شما را برای نمایش در موقعیت صفر افزایش دهد.

کلام آخر

در این مطلب از سئو24 در مورد الگوریتم رنک برین که از مهم‌ترین الگوریتم‌های گوگل و در واقع بخشی از الگوریتم مرغ مگس‌خوار است، صحبت کردیم. ضمن اینکه به تاثیرات آن بر سئوی سایت پرداخیتم و جزئیات آن را مورد بررسی قرار دادیم. امیدواریم که این مطلب برای شما مفید بوده باشد.