Czym jest DeepRank?

Wyszukiwarka Google stale się rozwija. Aby była w stanie udzielać jak najlepszych odpowiedzi na zróżnicowane pytania, musi potrafić zrozumieć różne niuanse językowe oraz kontekst. Z tego powodu jej twórcy ulepszają ją o coraz to nowsze technologie.

Jedna z takich ostatnich nowości to DeepRank. Czym on dokładnie jest? Jak brać go pod uwagę podczas pozycjonowania? Jak wpłynie w przyszłości na SEO? Tego dowiesz się w tym artykule.

DeepRank – czym jest i co ma wspólnego z BERT-em?

O DeepRanku oficjalnie dowiedzieliśmy się w listopadzie 2020 roku. Ogłoszono wtedy także, że jest on już stosowany w przypadku wszystkich zapytań wprowadzanych po angielsku. Okazało się równocześnie, że jest on powiązany ze znaną nam już wcześniej technologią Google pod nazwą BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

BERT odnosi się do systemu maszynowego uczenia się służącego do przetwarzania języka naturalnego. Technologia ta pomaga w zrozumieniu niuansów i kontekstu słów wprowadzanych w wynikach wyszukiwania.

Dzięki modelom BERT Google jest w stanie brać pod uwagę cały kontekst zapytania, analizując przy tym wszystkie słowa, co bardzo pomaga w zrozumieniu intencji stojącej za zapytaniem.

DeepRank nie jest jednak dokładnie tym samym, co BERT. Należy go raczej traktować jako proces ostatecznej integracji BERT-a w algorytmie Google.

DeepRank – jak dokładnie działa?

Jak wspomniałem wcześniej, BERT, na którym bazuje DeepRank, ma na celu rozpoznawać subtelności językowe, które dla nas są naturalne. Problem jednak w tym, że z punktu widzenia projektowania samego algorytmu, trudno jest wprowadzić taką funkcję. Właśnie z tego powodu Google w tym celu implementuje maszynowe uczenie się.

Przed integracją tego typu rozwiązań wyszukiwarka miała w zwyczaju ignorować pewne słowa, aby wychwycić te, które są dla algorytmu łatwiejsze do przetworzenia. Przykładowo w zapytaniu Jaka pogoda będzie jutro w Warszawie, Google pominęłoby wszelkie „zapełniacze” i odczytało to pytanie jako pogoda-jutro-Warszawa.

Takie podejście zwykle działa i prawdopodobnie dalej jest stosowane w przypadku krótkich i prostych zapytań. Z tego powodu inżynierowie Google przeprowadzali wiele testów, aby upewnić się, że metody stosowane przez DeepRank faktycznie pomogą w zwracaniu lepszych odpowiedzi.

Okazuje się jednak, że w przypadku wielu bardziej złożonych zapytań sytuacja staje się skomplikowana i dotychczasowe podejście nie wystarczy.

Google powołuje się tutaj na następującą frazę kluczową (na szczęście przykład ten jest zrozumiały, gdy przetłumaczymy zapytanie na polski):

2019 brazil traveler to usa need a visa

2019 brazylijski turysta do usa potrzebuje wizy

Słowo to (do) ma tutaj kluczowe znaczenie, gdyż wpływa na to, jak poszczególne słowa w zdaniu się do siebie odnoszą. W omawianym przypadku mamy zatem turystę z Brazylii, który w 2019 roku wybiera się do USA i potrzebuje wizy.

Przed wprowadzeniem DeepRank algorytmy Google nie rozpoznałyby relacji wszystkich słów, skupiając się głównie na wyrazach turysta-usa-wiza-brazylia, zwracając przez to odpowiedzi przydatne dla turystów z USA, którzy potrzebują wizy, gdyż wybierają się do Brazylii.

Jednak dzięki implementacji BERT-a poprzez DeepRank wyszukiwarka będzie już w stanie wychwycić niuanse językowe typu słowo to (do), które całkowicie zmieniają znaczenie.

Jak uwzględnić DeepRank podczas pozycjonowania?

BERT w języku polskim został wdrożony 9 grudnia 2019 roku. Jeśli chodzi o język angielski, to od momentu wprowadzenia tej technologii w przypadku części fraz do objęcia nią wszystkich zapytań minął mniej więcej rok. Z tego też powodu możemy mówić, że DeepRank już działa, jeśli mowa o tym języku, gdyż BERT, (na którym to DeepRank się opiera) jest już całkowicie zintegrowany z algorytmem.

W przypadku naszego podwórka BERT zapewne nie obsługuje wszystkich zapytań, ale na pewno ich znaczny odsetek. Z tego powodu warto go uwzględnić podczas pozycjonowania.

W tym celu zastosuj się do tych porad:

• Znaj swoją grupę docelową

Aby wykorzystać na swoją korzyść to, że Google coraz lepiej rozumie naturalny język, musisz wiedzieć, jak on brzmi w przypadku Twojej grupy docelowej.

• Bierz pod uwagę intencję użytkownika

DeepRank chce być w stanie rozpoznawać naturalnie wprowadzane zapytania, których to intencja nie jest zawsze do końca oczywista. Twórz więc treści, które są skierowane pod to, czego użytkownik faktycznie potrzebuje.

• Odpowiadaj na konkretne, nawet rozbudowane pytania

Omawiana w tym artykule technologia wskazuje, że Google chce rozpoznawać nawet bardzo złożone frazy, które kryją w sobie nieco niuansów językowych. Z czasem ich rozumienie będzie stanowić dla wyszukiwarki coraz mniejszy problem, dlatego tym bardziej wypozycjonuj się na takie zapytania.

Podsumowanie – jak DeepRank wpłynie na SEO w dłuższej perspektywie?

Subtelności języka naturalnego były długo poza zasięgiem algorytmu Google. Wraz z pełną implementacją DeepRank w kolejnych językach znacznie się to zmieni. Z czasem korzystanie z wyszukiwarki stanie się bardzo naturalne, gdyż będzie ona w stanie rozpoznać nasze pytania tak, jak ludzie rozumieją się między sobą.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat tego zagadnienia, obejrzyj ten film od Google. Dyskusja o DeepRanku zaczyna się mniej więcej od 42 minuty.