Google 怎麼知道你在說什麼?看搜尋引擎 AI 如何學會「聽人話」!

大數聚

20220308

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經原著【Elaine】授權轉載原文,未經同意者請勿任意轉載!

Image Source:Google

文/Elaine

你是否曾想過,為什麼只是在 Google 搜尋框框裡簡單輸入幾個關鍵字,Google 就能知道我們要找什麼呢?即便是相當破碎或是語意模糊的句子,Google 似乎也能精準判斷。例如,搜尋「藍色貍貓 身高」,馬上就會跳出來哆啦A夢是 129.3 公分;儘管在關鍵字中完全沒有提到「哆啦A夢」、僅描述他的外觀特徵,Google 也能自動判讀你想問的是「哆啦A夢的身高」。

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最近,Google 就在官方部落格親自解密搜尋引擎是如何讀懂「人話」,其中最關鍵的 AI 之一就是「RankBrain」。

RankBrain 是什麼?它怎麼知道人在說什麼?

理解「搜尋意圖」的智慧大腦

當人們在搜尋引擎輸入關鍵字,必定是心中帶有一個目的或疑問,希望從網路世界中找到相對應的答案。也就是說,關鍵字其實代表著使用者的「搜尋意圖」;比如我搜尋「台北 咖啡廳 推薦」,期望的可能是得到一連串好喝、的台北咖啡廳名單。

早年,Google 仰賴人力來分析這些關鍵字資料,然而隨著網路世界蓬勃,人工處理早就不堪負荷。官方資料,Google 每月處理 1,000 億次以上的搜尋,其中有 15% 關鍵字是全新的、搜尋引擎從未看過,這也造成了資料處理上的困難。而 RankBrain 正是因應飛速成長的搜尋量而生 ──一種透過機器學習  (machine learning) 而能更準確判定搜尋意圖、給出最相關結果的人工智慧演算法。

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所謂機器學習,簡單來說就是持續丟一堆資料給 AI,讓 AI 能夠從中找出共通之處,並產生一套運行規則用來分析往後的資料;有別於過去寫好一套編碼讓程式不斷重複固定且相同的工作,AI能夠像人一樣「學習」資料背後的意義,並且「舉一反三」產生相關應用。

例如,面對「Nextflix 影集 熱門」、「Nextflix上有什麼好影集」、「Nextflix上最好看的劇」這三組關鍵字,RankBrain 可以透過機器學習了解到它們背後的搜尋意圖都是「要尋找Nextflix上的好劇收看」、應給出的結果。

也就是說,RankBrain不僅僅只是看到表面上的關鍵字 「Nextflix」 或「影集」,而是能夠將關鍵字轉化成概念或意圖,知道使用者需要的是 Nextflix 上的節目推薦。

在此篇關於學習搜尋意圖的官方介紹中,說明了 Google 可利用 AI 相關技術,將關鍵字化為概念。比如,此技術可以理解「台北 台灣」、「巴黎 法國」之間的關係與「柏林 德國」一樣(首都與國家),而「米蘭 義大利」(義大利首都是羅馬)和上述不同。雖然文章並非針對RankBrain,但根據美國知名 SEO 權威 Backlinko 的看法,RankBrain 很可能採用了相關技術。

Image Source: Google Blog

RankBrain 不只會「理解」,還能判別孰先孰後

透過分析「使用者行為」,為搜尋結果排序。

更進一步,RankBrain 理解了使用者的意圖、明白該給出哪些可能結果,但它怎麼知道究竟哪個網站需要先排在前面給使用者看?人們跟搜尋結果的互動關係亦是 RankBrain 的考量重點。

假設你搜尋「背肌拉傷」、想了解處理方法。A 網站點進去主要在說明「背肌重要性、拉到會怎樣」,你發現不合你的需求於是很快退出;而 B 網站是緊急處置教學、你花了點時間看完。

此時,RankBrain 會不斷學習使用者的這些「操作訊號」,倘若大多數人搜尋相關關鍵字時都在 B網站停留較久,它就有可能判定在此關鍵字下,B 網站比 A 網站更貼近使用者意圖、需排在更前面。不過,具體上 RankBrain 到底是怎樣解讀各式各樣的關鍵、學習、挖掘出意圖並做排名,目前 Google 尚未公布詳細算法。

從這點也可以看出,RankBrain 是一個非常以使用者角度出發的演算法,且對搜尋結果排名及 SEO 有一定影響力。 事實上,Google 官方曾說過RankBrain 是影響關鍵字排名的「第三大」因素前兩大為連結(Link)內容(Content)

雖然在搜尋框框內輸入關鍵字、獲得搜尋結果僅是幾秒鐘的事,背後卻是相當龐大且複雜的一連串 AI 與運作。除了 RankBarin 以外,亦還有近年推出的 BERTMUM 等算法不斷精進搜尋引擎對於人類語言的理解;多虧日益進步的 AI ,讓我們的搜尋體驗持續變好,彷彿在跟知識的朋友對話一般,即便是很模糊、口語化的關鍵字,Google 也能。

Elaine 內容行銷專欄作家、UX/UI設計師。致力於以深入淺出的方式撰寫 SEO 科普文章、分享 SEO 相關時事,曾獲選刊登於INSIDE、數位時代、行銷人等知名媒體。擅長撰文領域: 網路趨勢與要聞、網路行銷 SEO、前端網頁設計與 UI/UX。


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