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検索サポーター

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【SEO】Googleがスパム対策にも機械学習を使うよう取り組み中。RankBrainがネガティブ被リンクの価値も判別するか

SEO 検索 Google コンテンツ
目次

スパムの分野でも機械学習を利用する

少し前に、Googleは検索ユーザーの検索意図を的確に判断する技術の1つとしてAI(人工知能)を用いた「RankBrain(ランクブレイン)」というアルゴリズムを数か月前から導入していたことを明らかにしていました。

 

【SEO】GoogleがAI(人工知能)「RankBrain」の新アルゴリズムを導入済みであることを明らかに - 検索サポーター

 

この技術をウェブスパムに対しても利用するよう取り組んでいることが、GoogleのAndrey Lipattsev氏がSEOエキスパートたちと一緒に開催したオンラインQ&Aで語ったと『海外情報SEOブログ』のエントリー「スパマー戦慄!? Googleがスパム対策にも機械学習を使うように取り組み中 | 海外SEO情報ブログ」で報じられています。

 

たしかに、機械学習を全体的に利用することを私たちは見ている。それはスパムを含むし、ほかの分野も含んでいる。
ウェブスパムの分野においては、機械学習によってなにか特別な大成功をこれまでに収めたと示すことはまだできない。すぐには使えるようになるとは思わない。

だが取り組みを続けていくと間違いなく言い切れる。機械学習をウェブスパム対策に適用しようとするのは間違いなくとても有益なことだろう。

 

訳:

スパマー戦慄!? Googleがスパム対策にも機械学習を使うように取り組み中 | 海外SEO情報ブログ

 

Googleがランキング要素の上位3つの要素を「リンク」、「コンテンツ」、「RankBrain」であることを公式に発表した今回の発言は、今後はスパム対策の有効な手段として、機械学習が及ぼす影響は大きなものになるというGoogleの意思を明確に示したものであると言えます。

 

Googleがランキング要素のTOP3を公式に発表。 | SEO Japan

 

ブリキのおもちゃの写真

ボクタチガ、チャントヒョウカスルヨ・・・

 

炎上商法はスパムと変わらない

RankBrainは主に、検索クエリの理解を処理することを目的として設計されています。
自ら学習することで、たとえそれまでには検索されたことがなかったクエリであってもユーザーがどんな情報を探しているのか、何を意図しているのかを推測する能力が飛躍的に向上しました。

RankBrainに限らずに、あらゆる分野で機械学習を利用することをGoogleは模索しているとのことです。
そのなかには、当然スパム対策も含まれていました。

 

引用:

スパマー戦慄!? Googleがスパム対策にも機械学習を使うように取り組み中 | 海外SEO情報ブログ

 

検索クエリの理解、すなわちユーザーがどんな意図を持って検索をしているのかをより正確に判断できるようになるということは、検索ユーザーにとって価値はないが検索上位に来てしまっている、いわゆるスパムコンテンツの検索順位を落とす(ペナルティを与える)ことになるのでしょう。

 

しかし、検索ユーザーにとって価値のないコンテンツが検索上位に来てしまっていることも多いのが今の検索評価の現状です。

 

ランキング要素にある「リンク」、いわゆる被リンクがランキング要素となっていることからも分かるように、Googleは今だに被リンクの価値、質を完全に推し量ることが出来ていなく、だからこそリンクスパムが今でも蔓延っている原因にもなっているのです。

 

(以前と比べると被リンクの価値は下がり、スパム判定の正確さ、スピードも上がりましたが、それでもまだまだ完全なものとは言えません。)

 

また、その被リンクが良いコンテンツとして紹介するためのポジティブな言及なのか、もしくはコンテンツを否定する、晒すためのネガティブな言及なのかは、Googleはまだ正当な評価が出来ていません。

 

前者は検索順位における被リンクの評価として正しいのですが、後者は「人に薦めたくないコンテンツ」なのに、「自然な被リンクが多く集まっている」という被リンクの評価が数の論理によって逆に働いてしまう、検索上位に推し上げるきっかけを与えていることにもなります。

 

人に薦める価値がない(むしろ評価して欲しくない)のに、被リンクを貼ることで検索順位を押し上げる手助けをしてしまっている、結果的にはスパムと同じことをやってしまっている(スパムに加担してしまっている)のです。

 

【ブログ運営】その言及はブログの価値を高めるものですか?スルーすることも大切です - 検索サポーター

 

キャンプファイヤーの写真

炎上商法も一種のスパムだよね。

 

コンテキストから被リンクの価値も判別するか

主語を大きくしたりある属性の人を叩くことで炎上を得意とする人っていますよね。

そういう記事に対してはてなブックマークが大量について更に言及する人が現れて被リンクが強くなって、全く中身の無い記事が検索上位に来てしまっている現状を見ると、Googleが行うべきSEOアルゴリズムの変更は炎上かどうかを見極めて炎上で得た被リンクを無効とするアルゴリズムじゃないのかな?って最近特に思うようになりました。

 

引用:

GoogleがやるべきSEOアルゴリズムの変更は炎上対策だと思った - 鈴木です。別館

 

好きの反対は嫌いじゃなくて無関心です。

 

「奇を衒ったコンテンツ」「釣り、炎上狙いのコンテンツ」を見つけたときに「晒し」を行うのは極力やめましょう。

 

(晒したい気持ちはとてもよく分かりますけどね・・・でも、それは炎上を仕掛けた輩の思うツボです。)

 

そして現状がそうである、正当な評価が出来ていないからこそ、Googleはあらゆる分野で機械学習を利用することを考えていて、今後はRankBrainによって被リンクを含めたコンテンツの価値を見定める(コンテキストから判別して、ネガティブ被リンクはnofollow同様に評価をしない)ようになるのではないかと私は考えています。

 

「コンテンツ」と「リンク」がランキング要素の上位であるからこそ、GoogleはRankBrainによってその精度を更に高めるでしょう。

 

【SEO】nofollowの多用でサイトの評価が下がるということはない - 検索サポーター

 

(手動ペナルティでしか判断出来なかったものが、どんどん自動で判断されるようになっていくとも考えています。ペンギンアップデートがリアルタイム処理されるようになることにもRankBrainが大きく関係しているのではないでしょうか。)

 

RankBrainによってコンテンツと被リンクの判別が正確になればなるほど、タイトルやディスクリプションとコンテンツが一致しない(人の心理を悪用した釣りや煽り)ページは評価されなくなるので、検索順位も落ちることになります。

 

また、そのようなメディアはSEO(検索流入)では流入が見込めないからこそタイトルやディスクリプションで釣れる、煽れる場所で集客していて、そう考えるとソーシャルでの集客に特化していたバイラルメディアが正にそれであることが分かります。

 

(炎上の発火点も今は2ちゃんではなくソーシャル、はてなブックマークやTwitterから発火することが多いですよね。)

 

ただ、バイラルメディアはSEOでは集客出来ないからこそSNSでの集客に特化しましたが、ほとんどのバイラルメディアが生き残っていないことを鑑みれば、炎上、煽りは再現性の低い一時的なバズを起こすだけの小手先のテクニックだったと自ら証明したといえるでしょう。

 

燃え終わってしまえば資産にならない、蓄積型ではないコンテンツですしね。

 

(話題にされてこそナンボのメディアなので手を変え品を変えて煽りますが、何事もリピーターがつきにくい商売は食いつぶしてしまえば先がない(ユーザーも飽きる)のでうまくいかないわけで。)

 

ゴミ箱の写真

炎上コンテンツは燃え終われば(時間が経てば)ゴミになるだけ。

 

RankBrainに期待します

ちなみにGoogleは、まとめサイトやバイラルメディア、キュレーションサイトなどコピペばかりの中身の薄いコンテンツの検索評価を落とすクオリティアップデートも行っています。

 

【Google】まとめサイトの検索順位下落は本当だった!クオリティアップデートで下落対象に - 検索サポーター

 

また、今年の2月にはGoogleの検索事業を統括していたAmit Singhal氏が退職し、後任には人工知能事業の責任者であるJohn Giannandrea氏が就任することが決まっており、この人事によってRankBrainが更に強化されることになるのは間違いないと考えられます。

 

【SEO】Google検索事業の後任はAI(人工知能)分野の責任者に。RankBrainが強化されるか - 検索サポーター

 

RankBrainによって、コンテキストと被リンクの判別が今以上に正確になり、炎上系コンテンツの検索評価もすぐに落ちる未来はそう遠くはないでしょう。

 

(今でも炎上系コンテンツは「その時だけ」は多くのユーザーが検索するので、検索上位にも表示され検索流入も増えますが、ほんの数日もすれば検索される数も少なくなりますし、検索にすら引っかかりにくくなってますよね。今後はこの精度と下落スピードがもっと上がることになると私は考えます。)

 

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