Googleが2015年10月に発表したAI（Artificial Intelligence=人工知能）タイプの検索エンジン用アルゴリズム「RankBrain」。導入後、実際にGoogle検索における順位にどのような影響を与えているのでしょうか。また今後の対策に向けて注意するべきは、どのような方法が考えられるのでしょうか。今回は「RankBrain」の仕組みを学び、現状ある情報から今後の対策を考察してみたいと思います。

「RankBrain」とは

「RankBrain」とは、特定の検索クエリに最適と思われるページを、数十億のページから選び分けて検索結果をランキングするために使用している、Googleが開発した機械学習の技術を使った人工知能システムです。

「RankBrain」はGoogle検索アルゴリズムの一部

「RankBrain」自体は「ハミングバード」というGoogle検索アルゴリズムの中に組み込まれたプログラムの一つで、ユーザーの入力する検索クエリの「意味」や「意図」を理解する、という役目を果たしていると言われています。これはつまりどういうことなのか。

「RankBrain」の検索表示例

例えばGoogleの検索窓に「I’m hungry（お腹が空いた）」と入力すると、検索結果として、現在地から最寄りの飲食店情報が表示されます。

もし、「I’m hungry」というクエリだけに注目して回答するのなら “hungry（単語そのもの）の意味や用例”あるいは“文中に使われたもの”などが表示されてもおかしくないところを、「RankBrain」の働きのおかげで、Googleは「I’m hungry」と検索された意図をしっかり理解して、ユーザーの要望に応えるために最寄りのレストランガイドを結果として出しているわけです。

当然ですが、これらの回答を弾き出すためには、「I’m hungry」という検索意図を理解することが必要なわけです。「RankBrain」は関連する情報の理解と紐付け、検索意図の予測、学習を自動で行っているもの、と理解しておいてください。

※「RankBrain」の適用範囲は米国のみが対象となっています。（2017年3月1日現在）

Googleの検索アルゴリズム「ハミングバード」とは

「ハミングバード」とは、2013年にGoogleが発表した検索アルゴリズムで、主な特徴としてキーワードから会話型の検索へ大きくシフトしたことが挙げられます。会話型の検索へ大きくシフトした背景にはモバイル端末からの音声入力による検索ニーズに応えるため、特定の単語ではなく、各単語に注意を払いながら、クエリ全体（≒モバイル端末利用時における話し言葉や文章）の意味を理解する必要性が高まったからであることが容易に想像できます。

ハミングバードの構成プログラム

「RankBrain」は、このGoogleの検索アルゴリズム「ハミングバード」の一部で、以下のような複数のプログラムで構成されています。

• スパム取り締まり目的：パンダアップデート、ペンギンアップデート、ペイデイ
• ローカル検索の改良を目的：ピジョン
• 広告の過度な表示を検知：トップ・ヘビー
• モバイル対応の評価：モバイル・フレンドリー
• 著作違反取り締まり目的：パイレーツ

Google検索では1秒間に数百万、１日30億ものクエリが処理されていますが、そのうちの15%のクエリは今まで誰も検索したことがないもので、それらは「RankBrain」によって処理されているとのことです。こういった処理や学習していくことで、Googleにおける会話型の検索の精度は日々、猛烈な速度で進歩していくことが分かります。

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「RankBrain」はSEO対策において3番目に重要なアルゴリズム

Googleの検索品質シニアストラテジストであるアンドレ・リパチェフ氏による公式見解によると、検索ランキング決定における重要ポイントは以下の順番になるようです。

１位　リンク
２位　コンテンツ
３位　RankBrain

この結果が何を指しているのか。「Googleが掲げる10の事実」にある通り、ユーザーのニーズに十分に答える質の高いコンテンツこそが何よりも勝ると解釈できます。

また、リンク（性善説に立てば、良いコンテンツには多くのリンクが紐づく）とコンテンツが検索結果の重要要素であり、次いでRankBrainの検索アルゴリズムが補完することで、ユーザーが真に求めるコンテンツを精度高く検索表示できる仕組みが整いつつあります。

「RankBrain」に対応したWebコンテンツとは

これまでの内容をご覧になっていただければ分かる通り、各社のWeb担当者は「RankBrain」が実装されたことで、よりニッチ（専門性、地域性、用途など）な検索クエリに対して必要なコンテンツを用意することが求められています。では、「RankBrain」に対応したWebコンテンツとはどのようなものでしょうか。次に「交通事故専門の弁護士紹介サイト」で「RankBrain」に対応している例をご紹介します。

「RankBrain」に対応したWebメディア例

「交通事故専門の弁護士紹介サイト」では、交通事故をあい困っている方の弁護士紹介を獲得する必要がありますが、”事故後にすぐに弁護士に依頼しよう！”とはなりません。ほとんどの方は被害にあった後に、慰謝料の金額や後遺症への対応で困り、交通事故の損害賠償や慰謝料について調べることが多いようです。

ロングテールSEO対策で潜在顧客を獲得する

そのため弁護士紹介サイトでは、以下のようなキーワード軸から100ページ以上のあらゆる交通事故の検索ニーズに対応したコンテンツを用意することで、潜在顧客となり得るユーザーへ情報提供し、弁護士紹介依頼の問い合わせを獲得しているのです。これをロングテールSEO対策とも言います。

潜在顧客向けのテーマキーワード例

慰謝料/示談/人身事故/死亡事故/過失割合/損害賠償/後遺障害/むちうち

弁護士紹介サイトのように、潜在的なニーズを取り込むことが必要な業態で検索エンジン集客を行う場合、「弁護士相談」といった、お問合せに直結するキーワードだけでは十分な集客はできません。

そこで、「後遺障害2級の慰謝料相場」といったユーザーにとって有益な情報を幅広く提供していくことで、訪問者を安定的に獲得することが期待できるのです。また、「けがの症状や過失割合による慰謝料相場を知りたい」など、文章の検索クエリにおいても、「RankBrain」のアルゴリズムは、今後適切なコンテンツを上位表示するように進化していくことが予想されます。

「RankBrain」対応の極意

「RankBrain」は、ニッチで曖昧な検索クエリに対しても、有益な情報を上位表示することで、ユーザーの利便性を高めようとしています。つまり、「上位表示したいならテクニックを駆使するのではなく、コンテンツ制作に力を入れるべき！」というGoogleからのメッセージではないでしょうか。