先日、Googleの検索ランキングシステムが、”Google Search Ranking System Guide “という名前で公開されました。このコラムでは、そのコアとなるランキング構造の19の各主要コンポーネントについて、簡単に解説します。
2023年の躍進に向けて、Googleからプレゼントされたこのお宝情報を有効に活用しましょう！
ヘルプフル・コンテンツ・システム、リンク分析システムとPageRank、ローカルニュースシステム、MUM、ニューラルマッチング
第２回となる今回のコラムでは、19の主要コンポーネントのうち、下記5つのコンポーネントについて解説します。
６. ヘルプフルコンテンツシステム
７. リンク分析システムとPageRank
８. ローカルニュースシステム
９. MUM
10. ニューラルマッチング
ヘルプフルコンテンツシステム
ヘルプフルコンテンツシステム（Helpful Content System）は、ウェブ検索の分野で革命的な進歩を遂げました。インターネットユーザーの検索クエリを支援し、より正確で関連性の高い検索結果を提供することを意図して作成されたものです。
このシステムは、検索クエリに表示されるあらゆるウェブページのコンテンツの関連性と品質を評価する精巧なアルゴリズムで構成されています。有益な情報を提供するコンテンツを持つウェブページを、そうでないウェブページと比較して優先的に表示します。
与えられた検索結果の精度を最大限に高めるために、このアルゴリズムは、コンテンツとキーワードとの整合性、提供されるデータの有用性など、さまざまなパラメータを考慮します。このプロセスは、より良いユーザー体験を提供し、ユーザーが必要とする情報を迅速かつ確実に提供するために大いに役立っています。
また、ここで採用されているアルゴリズムは、ページの読み込み速度などの技術的な詳細も考慮し、ページの安全性や効率、読み込みの速さを保証しています。これらの要素はすべて、どのウェブページが検索結果に表示されるかを決定する上で重要な役割を果たすため、インターネット上での情報検索がより簡単に、より効率的に行えるようになるのです。
さらに、ユーザーの位置情報やタイムゾーンも考慮し、ユーザーが住んでいる場所に関連するページをより多く表示できるようなアルゴリズムになっています。また、使用するデバイスも考慮されるため、モバイル用に最適化されたサイトが、より優先的に表示されます。
リンク分析システムとPageRank
リンク解析システムは、ウェブサイトの関連性と品質をネットワーク接続から評価する高度な手法です。具体的には、あるWebサイトを指すリンクの数、質、出自を考慮し、総合的な関連性を判断します。
このシステムの中で、PageRankは、ウェブサイトを指すリンクの数と質に基づいて、検索エンジンの結果をさらに洗練し、順序付けるアルゴリズム的アプローチを採用しています。具体的には、各ウェブサイトに全体的な重要度を表す数値が割り当てられ、数値が高いほど重要度が高いことを表しており、この数値は、検索エンジンの検索結果の順位付けに利用されます。
ローカルニュースシステム
ローカル・ニュース・システムは、読者がコンテンツを利用できるようにするために、高度なアルゴリズムも採用しています。たとえば、地理的データ、過去の実績指標、またはその両方を組み合わせて、どのストーリーを強調すべきかを判断することもあります。
さらに、読者を楽しませ、エンゲージメントを高めるために、感情分析を用いて、より好意的なストーリーを最初に提示することもあります。
このように、ローカルニュースシステムは、読者が最も有用で、関連性が高く、正確なローカルニュースにアクセスできるように努めています。
MUM
Googleは、複雑化する検索問い合わせに対して、より詳細な検索結果を提供するために、既存のBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）アルゴリズムをベースにした検索アルゴリズム「MUM」を2018年に誕生させました。
BERTはこれまで膨大なテキストデータ（デジタル化された11,038冊の書籍と25億語の単語）を使って開発されていましたが、それを1000倍にパワーアップした結果、MUMは75の異なる言語で結果を出すことができるようになったのです。
ニューラルマッチング
ニューラルマッチングシステムは、大規模なデータセット内のパターンをより正確に認識するために開発された、強力な人工知能技術の一種です。このシステムは、これまで関連性のなかったデータの中から意味のあるつながりを特定し、複雑なトピックの分析をより高度に行うことができます。
ニューラルネットワークは、相互に接続された処理要素（ニューロン）の大きなクラスターを活用することで、入力と分析の繰り返しから「学習」し、パターンを識別して予測モデルを開発します。これらの機能を活用することで、ニューラルマッチングシステムは、従来の分析手法よりもさらに高い精度でインサイトを生成することができます。
具体的には、高度なアルゴリズムとディープニューラルネットワークを用いて、入力データの共通特性を分析し、データ間の関係性を把握します。これにより、人間が達成できるよりも精度の高いデータに対する理解を深めることができるのです。
ニューラルネットワークは、この理解をパターン認識と機械学習の形で適用し、自動的にフィードバックを取り入れ、自身のプロセスを洗練させます。
ニューラル・マッチング・システムは、すでに医療、金融、マーケティング、小売などの分野でデータ分析に利用されています。この技術は、これまで理解することが困難であった問題をより包括的に理解し、データ分析に革命をもたらす可能性を秘めています。ニューラル・マッチング・システムは、大規模なデータセットから貴重な情報を引き出し、これまで以上に迅速な意思決定を可能にします。
