Google RankBrain là gì? & Cách thuật toán máy học Google hoạt động

Trong video lần này mình sẽ nói về thuật toán Google Rankbrain, đây là một trong những thuật toán máy học AI Machine Learning do google phát triển nhằm tối ưu trải nghiệm người dùng tốt nhất.

Google RankBrain là gì?

Google RankBrain là thuật toán được xây dựng dựa trên hệ thống máy học (machine learning) AI được Google phát triển nhằm mục đích phân loại kết quả tìm kiếm. Trước khi RankBrain ra đời thì 100% thuật toán Google sẽ được các kỹ sư lập trình bằng tay. Ngày nay, nhờ sự phát triển của RankBrain mà nó đóng vai trò là một người trợ lý đắc lực giúp việc thay đổi thuật toán của các kỹ sư dễ dàng hơn.

Mục đích của RankBrain là hiểu nhanh hơn các nhu cầu truy vấn của người dùng. Hiểu đơn giản hơn, RankBrain có khả năng tự thay đổi thuật toán. Nó sẽ tự động tăng hoặc giảm các yếu tố xếp hạng của Google như backlink, độ dài bài viết, chất lượng domain. Sau đó, RankBrain sẽ tập trung vào cách người dùng tương tác với kết quả tìm kiếm để xếp hạng từ khóa.

Nguyên lý vận hành Google RankBrain

Nhiệm vụ của RankBrain là hiểu, truy vấn, tìm kiếm từ khóa và đo lường phản ứng của mọi người về kết quả tìm kiếm.

Ví dụ: Nếu bạn tìm kiếm từ khóa về cửa hàng gà rán thì RankBrain sẽ hiểu rằng rất có thể bạn sẽ tìm kiếm những cửa hàng gà rán gần bạn. Và RankBrain sẽ liệt kê những cửa hàng nổi tiếng như KFC, Lotteria,…

RankBrain đang cố gắng để hiểu điều mà bạn thật sự đang muốn là gì, thông qua các truy vấn về từ khóa. RankBrain đặc biệt chú ý đến cách người dùng tương tác với kết quả tìm kiếm thông qua 4 yếu tố là:

• Organic CTR – Lượt nhấp chuột tự nhiên
• Time on site – Thời gian trên trang
• Out bounce rate – Tỷ lệ thoát trang
• Pogo sticking – Hành động người dùng back về trang tìm kiếm.

Ví dụ: Bạn tìm kiếm cách trị đau lưng

Google sẽ liệt kê 10 vị trí tìm kiếm, khi người dùng click vào vị trí Top 1 và thông tin ở đây không đáp ứng đúng nhu cầu thì họ sẽ back ra, sau đó click vào vị trí thứ 2. Nếu kết quả vẫn không đúng với nhu cầu thì họ sẽ tiếp tục back ra và nhấn vào kết quả tìm kiếm thứ 3. Khi đã đúng với nhu cầu tìm kiếm thì RankBrain sẽ dựa vào time on site để xem xét là nội dung này có thật sự hữu ích hay không.

Google sẽ dựa vào lần back cuối cùng để xác định. Tất cả quá trình trên được gọi là Pogo sticking và đây chính xác là những gì RankBrain chú ý đến. Nếu Google nhận thấy người dùng ngừng Pogo sticking ở một vị trí cụ thể thì RankBrain sẽ nâng cao thứ hạng của trang đích đó để nó được dễ dàng tìm thấy hơn.

Tại sao nên áp dụng từ khóa ngữ cảnh LSI vào trong nội dung?

Từ khóa ngữ cảnh LSI giúp RankBrain biết được bối cảnh của bài viết, từ đó hiểu hơn về nội dung mà bạn muốn truyền tải. Khi áp dụng từ khóa theo dạng ngữ cảnh thì RankBrain sẽ hiểu tất cả chủ đề mà bạn muốn truyền tải. Nhờ đó mà RankBrain hiểu được bài viết của bạn là một bài viết chuyên sâu.

Tóm lại, RankBrain có 3 nhiệm vụ chính là: Hỗ trợ thay đổi thuật toán dựa trên cách mà người dùng tương tác với kết quả tìm kiếm. Dựa trên hoạt động của người dùng trong quá trình tìm kiếm để xếp hạng trang đích. Các bạn nên vận dụng mô hình Topic Cluster để phân tích từ khóa ngữ cảnh LSI nhằm tạo mức độ chuyên sâu cho content. Cảm ơn các bạn đã xem bài viết. Bây giờ thì mình xin chào và hẹn gặp lại!.