Skip to content Skip to footer

Czym jest Neural Matching w SEO?

Działanie Google jest w ogromnym stopniu uzależnione od wprowadzania i funkcjonowania różnych istotnych algorytmów. Istnieje wiele algorytmów nieużywanych albo takich, które są stosowane, ale nieogłoszone przez Google. Jest to robione specjalnie po to, aby właściciele nie zmieniali swoich strony w celu sztucznego zwiększania oglądalności. O pewnych rozwiązaniach jednak wiadomo od pewnego czasu. Do tego grona można zaliczyć Neural Matching.

Neural Matching – co to takiego?

Neural Matching stanowi część składową aktualizacji algorytmu wyszukiwania Google. Rozwiązanie to wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby rezultaty wyszukiwania były bardziej zróżnicowane. Wykorzystanie technologii AI ułatwia wyszukiwarce Google analizę języka oraz interpretowanie intencji stojącymi za zapytaniami wpisywanymi w wyszukiwarkę. Pozwala to Google na dopasowanie strony internetowej do zapytania wyłącznie na podstawie treści tej strony

Spodziewanym działaniem algorytmu Neural Matching jest udoskonalenie zdolności wyszukiwarki internetowej do interpretowania zapytań poprzez ulepszanie rozpoznawania tego czy ludzie szukają terminu oznaczającego taką samą rzecz jak słowo kluczowe znajdujące się na stronie internetowej. Szacuje się, że algorytm ten będzie wpływął na około 30% zapytań użytkowników.

Zgodnie z dokumentem badawczym wydanym przez Google, algorytm może wykorzystywać ranking zgodności dokumentów w celu określenia najlepszych rezultatów wyszukiwania przy jednoczesnym unikaniu spamu i nieodpowiednich wyników. Innymi słowy, algorytm ten może pomóc wyszukiwarce odkryć, które rezultaty są najlepsze i pozycjonować te najwyższe spychając w rankingu strony próbujące oszukać system lub nieodpowiednie dla danego zapytania.

Jak Neural Matching wpływa na SEO?

Główną koncepcją Neural Matching jest wynagrodzenie twórców treści za skuteczne odpowiadanie na pytania zadawane przez użytkowników w wyszukiwarce oraz zmniejszenie roli linków i słów kluczowych. Nie oznacza to jednak, że Google całkowicie porzuciły tradycyjne kryteria rankingowe wykorzystywane przez główny algorytm.

Wierzy się raczej w to, że tradycyjne kryteria są stosowane w pierwszej kolejności, aby dokonać przesiewu poprzez usunięcie stron nieodpowiednich i zawierających spam z rezultatów. Następnie nowy algorytm jest wykorzystywany do tego, aby ponownie ułożyć ranking pozostałych rezultatów.

Dzięki temu najbardziej przydatne wyniki uzyskają czołowe pozycje w rankingu. Twórcy treści mają możliwość poprawy pozycji swoich stron w rankingach poprzez tworzenie treści przydatnej dla użytkowników zachowując jednak podstawową wiarygodność oraz znaczenie treści dostarczając wysokiej jakości linki zwrotne oraz uwzględniając odpowiednie słowa kluczowe.

Od teraz działania SEO bazujące na technikach NLP powinny być nakierowane na dopasowanie semantyczne. Dzięki zastosowaniu tego algorytmu można spodziewać się tego, że wyszukiwanie stanie się bardziej spersonalizowane niż kiedykolwiek wcześniej, ponieważ nowy algorytm znacznie lepiej rozumie zapytania. Oznacza to również, rozwój, opracowanie i wdrożenie nowych strategii SEO, umożliwiających technologii AI Google lepsze pozycjonowanie stron internetowych w rezultatach wyszukiwania.

Danny Sullivan opublikował na Twitterze zrzut ekranu pokazujący, jak słowa mają różne znaczenia.
Danny Sullivan opublikował na Twitterze zrzut ekranu pokazujący, jak słowa mogą mieć różne znaczenie.

To sprawia, że dokładne wyszukiwania oparte na pytaniach będą jeszcze lepiej dopasowane niż wcześniej i wyszukiwarka Google może teraz rozumieć te pytania dokładniej oraz będzie w stanie generować rezultaty, których nie dało się znaleźć wcześniej. W związku ze wzrostem znaczenia wyszukiwania głosowego oraz wizualnego, posiadanie technologii AI z pewnością zapewni lepsze, mądrzejsze rezultaty, które zapewniają większe korzyści dla użytkowników oraz stron internetowych.

Jak działa Neural Matching?

Wiole osób zastanawia się nad działaniem algorytmu Neural Matching oraz jego rezultatami i ich zgodnością. Metoda ta jest inspirowana pozyskiwaniem doraźnym. Zdaniem wielu znawców ranking zgodności dokumentów wykorzystujący ocenę TF-IDF oraz podobieństwo w celu dopasowania fraz w dokumentach, potrzebuje wyrażenia tego w zapytaniach.

Ze względu na to, że algorytm Neural Matching wykorzystuje tylko słowa z zapytań do dopasowania koncepcji. W tym miejscu do gry wchodzi sztuczna inteligencja. W tym przypadku wykorzystywana jest technika nienadzorowanego uczenia sztucznej inteligencji, aby jeszcze lepiej zrozumieć słowa i ich powiązanie z koncepcjami.

Wspierany przez Deep Relevance Matching Model (DRMM – model dopasowania na podstawie głębokiego znaczenia) pozyskiwania tymczasowego, algorytm Neural Matching opiera się na znaczeniu. Jak zostało wskazane w dokumentach, metoda ta wykorzystuje głęboką architekturę poziomu terminologii zapytań wraz z lokalnymi interakcjami pomiędzy terminami w zapytaniu i dokumencie w zakresie dopasowania pod względem znaczenia.

Były pracownik – Google Danny Sullivan z omawia Neural Matching. Mowa o łączeniu słów z koncepcjami.
Google Danny Sullivan omawia Neural Matching. Mowa o łączeniu słów z koncepcjami.

Optymalizacja pod kątem SEO

Wdrożenie Neural Matching nie zmieniło radykalnie działania rankingów Google. Jednak może mieć to wpływ na pozycjonowanie stron. W związku z tym istotna jest optymalizacja SEO nakierowana na Neural Matching oraz inne najnowsze algorytmy Google.

Zostaw komentarz

Otrzymaj najświeższe informacje
ze świata SEO

Kubadzikowski.com © 2024.