Artificial Intelligence Changes SEO Faster Than You Think
- Transfer
Today, everyone has heard about Google RankBrain, a new machine-based artificial intelligence (AI) system that is considered the most modern and most outstanding development from Mountain View (California). It's not so obvious how fast the SEO industry is changing because of this. In this article, I’ll show you with simple examples that some of the old SEO rules no longer apply, and what steps you can take to stay on top and continue to conduct successful SEO campaigns for your business
Before we start predicting, let's see how the SEO market has already changed. My friend, Carnegie Mellon University graduate (USA) Scott Stouffer, technical director and co-founder of Market Brew, who is engaged in search models for the Fortune 500 SEO team, helped me in this. Here are some of his tips for the SEO industry in the context of Google’s emphasis on artificial intelligence.
Inside Google, there are a number of algorithms. RankBrain's job is to decide which set of these algorithms is best applied to each type of search result. For example, in some search results, RankBrain may decide what is most important is the META Title. But in another search result, the same signal may have a terrible correlation with good search results.
This makes it obvious that it no longer makes sense to do a regression analysis of the site without having the context of the search result.
For these reasons, today a regression analysis should be done for each specific search result. In doing so, Google’s algorithmic shifts can be measured. Firstly, you can record the current situation, as well as each calibration by keywords. Then recalibrate each time after detecting a shift in the rating, identify the delta between the two parameters. Using this approach, you can find out which particular algorithm prioritizes RankBrain for each individual context, increasing or decreasing its value in each search result output. With this in mind, we can focus on improving these specific parts of SEO for sites for these unique search results.
In addition, Google realized that they could teach RankBrain to distinguish between “good” and “bad” sites. Just as he determines the weights of existing search algorithms differently for each search result, they also realized that in each such vertical there are different examples of “good” and “bad” sites. This is undoubtedly because different verticals have different CRMs, different patterns, and different data structures in general. Evaluation of sites is carried out by comparing them with the best and worst sites. A simple example: if you work in healthcare and your site is similar to reputable WebMD.com, then you will be recognized as a “good” site, if it notices something in common with spammers, you will get a “bad” brand.
Now think, what are your chances of success, if your task is to explain RankBrain that a site that, for example, is dedicated to many different industries at the same time is “good”?
So what happens with sites that have many different categories? A good example of these types of sites are How-To sites. In these cases, the algorithm breaks down. And what is Google doing? Answer: Randomly selects one or another category from all presented for ranking. For well-known sites like Wikipedia, Google makes exceptions to ensure that the new algorithm does not destroy the existing search experience (but this is only for those who are “too large to crash”).
But what will happen to lesser known sites? Who knows? Apparently, the algorithm has an automated way to classify each site before trying to compare it with other sites in the same category.
The conclusion is simple: for sites like How-To, it makes sense to create separate domains for each direction and this will help him improve his position in each category from this industry. Focus on one niche.
Let's see how the new algorithm affects backlinks. Now more than ever it’s important to relink. This is due to the fact that RankBrain will compare backlinks of your site with backlinks of “good” and “bad” sites to determine the result in the SERP - that is, this is one of the comparison parameters along with the structure, etc. Relinks with friendly but irrelevant resources threatens to you the same problem as an excessive number of categories on the site - a random choice of ranking algorithm, comparison with sites of other categories.
The future of SEO and AI
No one knows exactly how AI will improve and where it will lead us, but something can still be said for sure today:
On the one hand, the deep learning technique has simplified the work of optimizers. Now, knowing that there is RankBrain and similar technologies that work almost on the same level as humans, one thing is clear: there are no more loopholes.
On the other hand, things are a little more complicated. The SEO field will continue to become extremely technical. Analytics and big data are on the agenda, and any SEO-specialists who are not familiar with this will have to catch up. But, those of you who have these skills can count on large salaries.
So what is AI?
Существует как минимум три вида ИИ:
1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) — это ИИ, созданный для одной конкретной задачи (например, победить чемпиона мира по шахматам)
2. Artificial General Intelligence (AGI) — это ИИ, способный выполнять множество задач (сопоставимо с возможностями человека)
3. Artificial Superintelligence (ASI) — это ИИ, способный выполнять множество задач на высочайшем уровне (превосходя возможности человека)
Когда мы говорим о RankBrain Google, и других алгоритмах машинного обучения, которые в настоящее время работают в Google, мы, очевидно, говорим об ANI.
Аналогично RankBrain Google, ANI — это и те самые спам-фильтры в нашей почте, и мой любимый Google Translate и IBM’s Watson, и фича Amazon, которая рекомендует нам покупки, и беспилотные автомобили.
Внутри ANI существует масса различных подходов.Педро Домингос в своей книге Верховный алгоритм разделил всех ученых, занятых проблемой совершенствования ИИ, на несколько групп:
RankBrain сделан в лагере коммуникаторов. Они считают, что все наше знание закодировано в связях нейронов нашего мозга.
Особая стратегия RankBrain заключается в том, что специалисты называют методом обратного распространения ошибки, а после ребрендинга стали называть «глубинное обучение”
Коммуникаторы утверждают, эта стратегия способна научиться всему из необработанных данных, и, в конечном счете, автоматизировать поиск новых знаний. Google, по-видимому, считает также: еше 26 января 2014 года, компания Google объявила о приобретении DeepMind Technologies, которая была, по сути, построена на методе обратного распространения ошибки.
Резюмируя можем сказать, что RankBrain — это искусственный интеллект, созданный для узкой задачи на базе технологии “глубинного обучения”. Разобравшись с этим, давайте разберемся насколько далеко они зашли и, что более важно, как это изменит бизнес SEO?
Мы склонны недооценивать будущее — все потому, что в своих оценках мы полаемся на прошлый исторический опыт. Тем не менее, реальность такова, что прогресс ускоряется со временем. Рэй Курцвейл называет это Законом более быстрой отдачи. Научное обоснование его теории состоит в том, что более развитые общества имеют возможность прогрессировать более быстрыми темпами, чем менее развитые — потому что они более продвинутые. Конечно, те же выводы можно применить к области искусственного интеллекта.
Вот визуализация Закона более быстрой отдачи:
Как можно заметить, да и интуитивно почувствовать, усовершенствование методов глубинной обработки и компьютеров следует из Закона более быстрой отдачи. Вот еще одно шокирующее откровение: в какой-то момент, мощность процессора превзойдет, не только одного человека, но и всех людей вместе взятых.
На самом деле, теперь кажется, что мы сможем создать многозадачный искусственный интеллект (AGI) к 2025. Технологии явно растут быстрыми темпами, и, по многим свидетельствам, большинство из нас будут застигнуты врасплох.
Как я уже объяснял выше, RankBrain — лишь одна из форм ANI, что означает, что он может выполнять лучше чем человек задачи в одной конкретной области, а значит это относительно слабая форма искусственного интеллекта.
Но вскоре мы можем быть ошеломлены тем, насколько быстро этот „слабый” искусственный интеллект может легко превратиться в нечто, с чем мы не имеем ни малейшего представления, как иметь дело.
Здесь вы можете ясно видеть, что RankBrain Google, будучи супер умным в одной конкретной задаче, по-прежнему в общем контексте вещей, довольно слаб в общем смысле интеллекта.
Но что происходит, когда мы применяем тот же Закон более быстрой отдачи к области искусственного интеллекта? Вот выводы такого мысленного эксперимента Тима Урбана:
“… Так, наблюдая развитие ИИ, мы вскоре увидим, как просто ему стать умнее животного. Затем, когда он достигнет минимального уровня человеческого интеллекта — скажем так 'деревенского дурачка’ — мы будем восклицать: „О, ничего себе, это какой глупенький. Миленько”. Только вот не так уж велик диапазон недостающего интеллекта между дурачком и Эйнштейном — так что очень скоро после “дурачка” мы услышим о создании AGI, который еще умнее Эйнштейна “.
1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) — это ИИ, созданный для одной конкретной задачи (например, победить чемпиона мира по шахматам)
2. Artificial General Intelligence (AGI) — это ИИ, способный выполнять множество задач (сопоставимо с возможностями человека)
3. Artificial Superintelligence (ASI) — это ИИ, способный выполнять множество задач на высочайшем уровне (превосходя возможности человека)
Когда мы говорим о RankBrain Google, и других алгоритмах машинного обучения, которые в настоящее время работают в Google, мы, очевидно, говорим об ANI.
Аналогично RankBrain Google, ANI — это и те самые спам-фильтры в нашей почте, и мой любимый Google Translate и IBM’s Watson, и фича Amazon, которая рекомендует нам покупки, и беспилотные автомобили.
Внутри ANI существует масса различных подходов.Педро Домингос в своей книге Верховный алгоритм разделил всех ученых, занятых проблемой совершенствования ИИ, на несколько групп:
- символисты (Symbolists)
- коммуникаторы (Connectionists)
- эволюционеры (Evolutionaries)
- баэзианцы (Bayesians)
- анализаторы (Analogizers)
RankBrain сделан в лагере коммуникаторов. Они считают, что все наше знание закодировано в связях нейронов нашего мозга.
Особая стратегия RankBrain заключается в том, что специалисты называют методом обратного распространения ошибки, а после ребрендинга стали называть «глубинное обучение”
Коммуникаторы утверждают, эта стратегия способна научиться всему из необработанных данных, и, в конечном счете, автоматизировать поиск новых знаний. Google, по-видимому, считает также: еше 26 января 2014 года, компания Google объявила о приобретении DeepMind Technologies, которая была, по сути, построена на методе обратного распространения ошибки.
Резюмируя можем сказать, что RankBrain — это искусственный интеллект, созданный для узкой задачи на базе технологии “глубинного обучения”. Разобравшись с этим, давайте разберемся насколько далеко они зашли и, что более важно, как это изменит бизнес SEO?
Экспотенциальный рост технологий (и ИИ)
Мы склонны недооценивать будущее — все потому, что в своих оценках мы полаемся на прошлый исторический опыт. Тем не менее, реальность такова, что прогресс ускоряется со временем. Рэй Курцвейл называет это Законом более быстрой отдачи. Научное обоснование его теории состоит в том, что более развитые общества имеют возможность прогрессировать более быстрыми темпами, чем менее развитые — потому что они более продвинутые. Конечно, те же выводы можно применить к области искусственного интеллекта.
Вот визуализация Закона более быстрой отдачи:
Как можно заметить, да и интуитивно почувствовать, усовершенствование методов глубинной обработки и компьютеров следует из Закона более быстрой отдачи. Вот еще одно шокирующее откровение: в какой-то момент, мощность процессора превзойдет, не только одного человека, но и всех людей вместе взятых.
На самом деле, теперь кажется, что мы сможем создать многозадачный искусственный интеллект (AGI) к 2025. Технологии явно растут быстрыми темпами, и, по многим свидетельствам, большинство из нас будут застигнуты врасплох.
Рост суперинтеллекта
Как я уже объяснял выше, RankBrain — лишь одна из форм ANI, что означает, что он может выполнять лучше чем человек задачи в одной конкретной области, а значит это относительно слабая форма искусственного интеллекта.
Но вскоре мы можем быть ошеломлены тем, насколько быстро этот „слабый” искусственный интеллект может легко превратиться в нечто, с чем мы не имеем ни малейшего представления, как иметь дело.
Здесь вы можете ясно видеть, что RankBrain Google, будучи супер умным в одной конкретной задаче, по-прежнему в общем контексте вещей, довольно слаб в общем смысле интеллекта.
Но что происходит, когда мы применяем тот же Закон более быстрой отдачи к области искусственного интеллекта? Вот выводы такого мысленного эксперимента Тима Урбана:
“… Так, наблюдая развитие ИИ, мы вскоре увидим, как просто ему стать умнее животного. Затем, когда он достигнет минимального уровня человеческого интеллекта — скажем так 'деревенского дурачка’ — мы будем восклицать: „О, ничего себе, это какой глупенький. Миленько”. Только вот не так уж велик диапазон недостающего интеллекта между дурачком и Эйнштейном — так что очень скоро после “дурачка” мы услышим о создании AGI, который еще умнее Эйнштейна “.
SEO has changed forever
Before we start predicting, let's see how the SEO market has already changed. My friend, Carnegie Mellon University graduate (USA) Scott Stouffer, technical director and co-founder of Market Brew, who is engaged in search models for the Fortune 500 SEO team, helped me in this. Here are some of his tips for the SEO industry in the context of Google’s emphasis on artificial intelligence.
Today's regression analysis has serious flaws
Inside Google, there are a number of algorithms. RankBrain's job is to decide which set of these algorithms is best applied to each type of search result. For example, in some search results, RankBrain may decide what is most important is the META Title. But in another search result, the same signal may have a terrible correlation with good search results.
This makes it obvious that it no longer makes sense to do a regression analysis of the site without having the context of the search result.
For these reasons, today a regression analysis should be done for each specific search result. In doing so, Google’s algorithmic shifts can be measured. Firstly, you can record the current situation, as well as each calibration by keywords. Then recalibrate each time after detecting a shift in the rating, identify the delta between the two parameters. Using this approach, you can find out which particular algorithm prioritizes RankBrain for each individual context, increasing or decreasing its value in each search result output. With this in mind, we can focus on improving these specific parts of SEO for sites for these unique search results.
Focus clearly on your niche to avoid misclassification
In addition, Google realized that they could teach RankBrain to distinguish between “good” and “bad” sites. Just as he determines the weights of existing search algorithms differently for each search result, they also realized that in each such vertical there are different examples of “good” and “bad” sites. This is undoubtedly because different verticals have different CRMs, different patterns, and different data structures in general. Evaluation of sites is carried out by comparing them with the best and worst sites. A simple example: if you work in healthcare and your site is similar to reputable WebMD.com, then you will be recognized as a “good” site, if it notices something in common with spammers, you will get a “bad” brand.
Now think, what are your chances of success, if your task is to explain RankBrain that a site that, for example, is dedicated to many different industries at the same time is “good”?
So what happens with sites that have many different categories? A good example of these types of sites are How-To sites. In these cases, the algorithm breaks down. And what is Google doing? Answer: Randomly selects one or another category from all presented for ranking. For well-known sites like Wikipedia, Google makes exceptions to ensure that the new algorithm does not destroy the existing search experience (but this is only for those who are “too large to crash”).
But what will happen to lesser known sites? Who knows? Apparently, the algorithm has an automated way to classify each site before trying to compare it with other sites in the same category.
The conclusion is simple: for sites like How-To, it makes sense to create separate domains for each direction and this will help him improve his position in each category from this industry. Focus on one niche.
Backlinks smell foul
Let's see how the new algorithm affects backlinks. Now more than ever it’s important to relink. This is due to the fact that RankBrain will compare backlinks of your site with backlinks of “good” and “bad” sites to determine the result in the SERP - that is, this is one of the comparison parameters along with the structure, etc. Relinks with friendly but irrelevant resources threatens to you the same problem as an excessive number of categories on the site - a random choice of ranking algorithm, comparison with sites of other categories.
The future of SEO and AI
No one knows exactly how AI will improve and where it will lead us, but something can still be said for sure today:
- The competitive environment of each keyword needs to be studied separately;
- Most sites will need to be niche to avoid misclassification;
- Each site should imitate the structure and content of search engine leaders in this niche.
On the one hand, the deep learning technique has simplified the work of optimizers. Now, knowing that there is RankBrain and similar technologies that work almost on the same level as humans, one thing is clear: there are no more loopholes.
On the other hand, things are a little more complicated. The SEO field will continue to become extremely technical. Analytics and big data are on the agenda, and any SEO-specialists who are not familiar with this will have to catch up. But, those of you who have these skills can count on large salaries.