Mọi thông tin bạn cần biết về Google RankBrain 2019

Giống như hầu hết các cập nhật thuật toán của Google RankBrain vẫn là thứ gì đó thật bí hiểm. RankBrain được ra giới thiệu lần đầu vào tháng 10 năm 2015, đã 4 năm trôi qua nhưng RankBrain vẫn là một chủ đề bị bao quanh bởi rất nhiều tranh luận. Nhưng sự thật thì, RankBrain là một trong những phần quan trọng nhất của thuật toán cốt lõi của Google và là hệ thống máy học duy nhất được Google sử dụng tại thời điểm này.

Thế nên, trong bài viết sau đây, Vietads online sẽ giúp bạn tìm thấy được câu trả lời cho hầu hết những thắc mắc thường được đưa ra gần đây bao gồm cả cách mà RankBrain thực sự hoạt động ra sao, nó làm thay đổi SEO như thế nào và làm thế nào để tối ưu RankBrain.

Bạn đang xem: Mọi thông tin bạn cần biết về Google RankBrain 2019

RankBrain bắt đầu như thế nào?

Trước khi chúng ta đi sâu vào RankBrain, hãy để Việt Anh Trần kể cho bạn nghe câu chuyện về sự ra đời của nó nhé. Tôi chắc rằng bạn còn nhớ 10 năm trước, internet thật sự giống như là một mớ hỗn độn – các sites spam đã từng là yếu tố thống trị trong việc xếp hạng, các chủ website từng thực hiện các phi vụ mua liên kết, và SEO thực sự không phải là một trò chơi có tính công bằng.

Nhưng vào năm 2011, mọi thứ đã thay đổi mãi mãi khi Google nhận ra rằng chất lượng và các kết quả có tính liên quan nên là yếu tố được quan tâm đầu tiên. Vì thế, cỗ máy tìm kiếm này bắt đầu một cuộc cách mạng SEO mũ trắng bằng việc phạt và làm giảm thứ hạng của các website không có độ tin cậy bằng những cập nhật thuật toán Panda (2011) và Penguin (2013). Ngay sau khi các site có chất lượng ít hơn hoặc nhiều hơn bắt được xếp hạng ở những vị trí hàng đầu, Google tiến hành một loạt những cải thiện về tính liên quan.

Xem thêm bài viết: 6 bí mật về thuật toán mới chưa từng được tiết lộ (2018)

Quay trở lại trước đây, thì Google đã từng dựa vào từng từ riêng rẽ trong một truy vấn để đoán ra mục đích tìm kiếm, nhưng thực ra điều này không có hiệu quả. Đó là lí do tại sao Google thực hiện cập nhật Hummingbird vào năm 2013, tạo nên bước đột phá trong tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách xem xét kết hợp các từ khóa cũng như bối cảnh của chúng. Tuy nhiên, kết quả tìm kiếm vẫn ở cách xa mức độ liên quan hoàn hảo bởi vì các thuật toán không biết làm thế nào để xử lí các truy vấn lạ khi chúng liên tục xuất hiện. Thực tế, có khoảng 15% các truy vấn mà Google xử lí mỗi ngày là truy vấn mới. Vì vậy, 2 năm sau, vào tháng 10 năm 2015, Google ra mắt RankBrain. Mục đích là để xử lí những truy vấn tìm kiếm chưa từng xuất hiện trước đó và đưa ra dự đoán kết quả tốt nhất cho những truy vấn này.

#1 Vậy RankBrain là gì?

RankBrain là tên mà Google đặt cho hệ thống máy học được sử dụng để xử lí những truy vấn lạ hoặc quá khác biệt, và kết nối chúng với những tìm kiếm đã có sẵn, để cung cấp cho những dùng những kết quả tìm kiếm có tính liên quan nhất.

Mặc dù thuật toán này được bắt đầu sử dụng vào tháng 4 năm 2015, nhưng nó được giới thiệu tới công chúng lần đầu trong một cuộc phỏng vấn với Greg Corrado – một nhà khoa học tìm kiếm của Google với tạp chí Bloomberg vào tháng 10 năm 2015.

Dưới đây là cách mà Greg Corrado miêu tả về RankBrain ở thời điểm đó:

RankBrain sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhúng một lượng lớn các ngôn ngữ được viết ra thành các thực thể toán học – còn được gọi là các vectors- nhằm giúp cho máy tính có thể hiểu được. Nếu RankBrain thấy một từ hay một cụm từ không quen thuộc, hệ thống máy học này có thể đưa ra dự đoán liệu từ đó hay cụm từ đó có nghĩa tương tự với từ nào và sàng lọc kết quả theo dự đoán đó, việc này sẽ tăng hiệu quả xử lí các truy vấn tìm kiếm chưa từng xuất hiện trước đó.

#2 RankBrain hoạt động ra sao?

RankBrain sử dụng những cái gọi là “thực thể”. Đây là những đối tượng đặc biệt mà Google biết một số yếu tố liên quan về thực thể đó như là con người, địa điểm hay những thứ liên quan khác. Với sự trợ giúp của thuật toán toán học, RankBrain sau đó chia các thực thể thành các vector từ chi tiết hơn dẫn tới các SERPs nhất định. Tất nhiên, các vector từ tương tự dẫn tới các SERPs tương tự.

Điều tuyệt nhất liên quan tới các thực thể chính là Google đã thu thập sẵn một lượng lớn thông tin về các thực thế đó, và có thể ngay lập tức đưa ra các kết quả tìm kiếm chính xác nhất cho các truy vấn của bạn. Tuy nhiên, khi RankBrain gặp phải một truy vấn lạ, nó tìm kiếm các vector tương tự với các truy vấn gốc nhất và trả về kết quả cho truy vấn đó.

Theo thời gian, Google lọc những kết quả cho một truy vấn tìm kiếm từng được xem là truy vấn lạ dựa trên tương tác của người dùng và mẫu tìm kiếm. Về cơ bản, RankBrain phân tích các kết quả mà người dùng tiếp cận sau khi gõ truy vấn tương tự. Nếu nó nhận ra rằng có nhiều người dùng lựa chọn cùng một kết quả cụ thể nào đó hơn các kết quả khác, RankBrain sẽ cân nhắc để coi kết quả đó là kết quả có tính liên quan nhiều hơn và xếp hạng nó cao hơn khi đưa kết quả cho các truy vấn tương tự truy vấn đó.

RankBrain cũng hiển thị các kết quả phù hợp nhất với các truy vấn có xu hướng nghĩa phủ định – như các cụm từ có chứa các từ như “không có” hoặc “không”. Quay trở lại với thời điểm trước đó thì Google sẽ bỏ qua những từ như vậy.

Dưới đây chính là cách Gary Illyes giải thích về cơ chế của RankBrain tại Hội thảo SMX Advanced.

Về cơ bản, RankBrain là một yếu tố xếp hạng. Nó là một phần của máy học. Nó là thứ đang cố gắng để xác định các mẫu và các dữ liệu. RankBrain xem xét các dữ liệu tìm kiếm trước đó và dựa trên hoạt động đã thực hiện với các tìm kiếm này, RankBrain cố gắng để dự đoán cái gì sẽ là kết quả tốt nhất cho truy vấn hiện tại. RankBrain hoạt động hiệu quả nhất trên các truy vấn đuôi dài và các truy vấn chưa từng xuất hiện.

Một ví dụ như truy vấn “can i beat mario bros without using a walkthrough”. Nếu không có RankBrain chúng ta sẽ đưa ra các kết quả không đáp ứng được cái mà truy vấn này cần. Nhưng với RankBrain, kết quả đưa ra khiến tôi hài lòng.

#3 RankBrain hoạt động trên loại truy vấn nào?

Vào năm 2015, khi RankBrain vừa mới ra mắt, nó được sử dụng chỉ với 15% trong tổng số các truy vấn của Google. Tuy nhiên, vào năm 2016, khi RankBrain cho thấy hiệu quả trong việc đưa ra các truy vấn tốt, sự tự tin của Google vào hệ thống máy học này tăng lên. Nhưng RankBrain vẫn không xử lí tất cả các truy vấn, đặc biệt hầu hết các truy vấn không rõ ràng đối với Google. Như Steven Levy có nói: “Rank Brain có lẽ không liên quan tới mọi truy vấn nhưng nó ảnh hưởng tới nhiều truy vấn”

Logic phía sau việc RankBrain không liên quan tới xử lí tất cả truy vấn rất dễ hiểu – khi Google tự tin về hiểu ý nghía của một truy vấn, RankBrain không cần được sử dụng. Nó chỉ tham gia vào trò chơi khi Google không thể hiểu chính xác truy vấn đó là nói về cái gì.

#4 Máy học và trí tuệ nhân tạo là gì?

Để hiểu hơn về RankBrain, thì việc hiểu về máy học và trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng. Những vấn đề xung quanh của 2 khái niệm này có sự đan xen chặt chẽ và thường khiến người ta nhầm lẫn hiểu sai.

Tóm lại thì, trí tuệ nhân tạo là một khái niệm rộng hơn của máy học, có thể thực hiện được những nhiệm vụ mà thông thường cần đòi hỏi trí tuệ của con người, như nhận thức trực quan, nhận dạng giọng nói, đưa ra quyết định và dịch ngôn ngữ.

Xem thêm : Tối ưu hoá tìm kiếm cho SEO Voice search (SEO bằng giọng nói) 2018

Khi nhắc tới máy học, nó được gọi là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, và có thể tự nhận biết hay tự học mà không cần lập trình rõ ràng. Đây chính xác là cái mà RankBrain đang làm – nó tự động hiểu và cải thiện dựa trên những kinh nghiệm trước đó của nó.

#5 Neural Matching là gì?

Tôi không hề nói dối khi phát biểu rằng neural matching có lẽ là từ thông dụng hot nhất trong SEO ngày nay. Chủ đề này được các SEOer rất quan tâm sau khi Danny Sullivan đưa ra thông báo vào tháng 9 năm 2018 rằng Google đã bắt đầu sử dụng neural matching- cái đang có ảnh hưởng tới khoảng 30% trong tổng số các truy vấn hiên nay.

Chúng tôi chưa nhận được bất kì thông tin rõ ràng nào về vấn đề này cho tới khi Danny Sullivan tweet rằng về neural matching:

“Neural matching là một hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo được Google bắt đầu sử dụng vào năm 2018, nhằm mục đích hiểu được các từ liên quan tới các khái niệm như thế nào. Nó giống như một hệ thống siêu đồng nghĩa. Từ đồng nghĩa là các từ có liên quan gần với các từ khác về mặt ngữ ngĩa.”

Nhìn chung, neural matching là một hệ thống giúp Google kết nối các từ với các truy vấn tốt hơn nhằm đưa ra các kết quả tìm kiếm có tính liên quan nhiều nhất.

#6 RankBrain khác với neural matching như thế nào?

Cả RankBrain và neural matching đều hoạt động dựa trên trí tuệ nhân tạo. Nhưng chúng vẫn khác nhau nhiều. Ngoài dòng tweet được đề cập ở trên, Danny Sullivan cũng đã cung cấp một ví dụ hay để thấy cách neural matching thực sự hoạt động ra sao:

Ví dụ, neural matching giúp chúng ta hiểu truy vấn “Tại sao TV của tôi trông lạ vậy” sẽ có liên quan tới khái niệm “hiệu ứng phim kịch”. Chúng ta có thể trả kết quả các trang về hiệu ứng phim kịch, thậm chí là dù từ chính xác như vậy không hề được dùng trên trang đó…”

Danny Sullivan giải thích về sự khác nhau cốt lõi giữa RankBrain và neural matching bằng 2 câu đơn giản như sau:

“Kết lại thì:

— RankBrain giúp Google kết nối tốt hơn các trang với các khái niệm.

— Neural matching giúp Google kết nối tốt hơn các từ với các tìm kiếm.

Và không có gì đặc biệt để người truy vấn và các webmasters cần phải làm cả. 2 khái niệm này là một phần của hệ thống cốt lõi của chúng tôi được thiết kế để tăng sự hiểu biết”

Dựa trên những thông tin mà chúng ta nhận được từ Google, sự khác biệt chủ yếu giữa 2 khái niệm này là chúng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. Neural matching chủ yếu là kết nối các truy vấn với các khái niệm nhất định, như Danny Sullivan có đề cập thì nó giống như một “hệ thống siêu đồng nghĩa”. Còn RankBrain tham gia vào trò chơi và trả về cho máy tìm kiếm liên quan nhất dựa trên lịch sử hành vi người dùng. Xin hãy nhớ rằng đây chỉ là một giả định, và không có thông tin chính thức nào chứng minh chúng tôi sai hay đúng.

Mặc dù RankBrain và neural matching thực hiện những nhiệm vụ khác nhau, chúng vẫn có những điểm chung – cả hai đều thực hiện rất tốt việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên và ý nghĩa phía sau mỗi truy vấn.

#7 RankBrain có phải là một phần của Hummingbird không?

Hummingbird là một thuật toán tổng thể của Google, được tạo nên bởi nhiều phần khác nhau với những nhiệm vụ nhất định. RankBrain cũng hoạt động dưới sự ảnh hưởng của Hummingbird, chịu trách nhiệm thực hiện việc xử lí các truy vấn lạ -nó không xử lí tất cả truy vấn như một thuật toán chính.

#8 RankBrain có phải một dấu hiệu xếp hạng không?

Một dấu hiệu hay không phải là một dấu hiệu – đó là một thắc mắc. Thực thế thì cũng trong buổi phỏng vấn với Bloomberg, Greg Corrado đã gọi RankBrain là dấu hiệu xếp hạng quan trọng thứ 3 của Google. Đây là cái Greg đã nói:

RankBrain là một trong số hàng trăm dấu hiệu đi vào một thuật toán để quyết định kết quả nào sẽ xuất hiện trên trang tìm kiếm của Google và chúng sẽ được xếp ở vị trí nào. Một vài tháng khi nó được triển khai, RankBrain đã trở thành dấu hiệu xếp hạng quan trọng thứ 3 liên quan tới kết quả của một truy vấn tìm kiếm.

Dựa vào thông tin mà bạn vừa đọc, thì RankBraain là một dấu hiệu xếp hạng. Thế nhưng, phát biểu này vẫn còn phụ thuộc rất lớn vào việc bạn coi một dấu hiệu xếp hạng là gì. Theo cách hiểu truyền thống hơn thì dấu hiệu xếp hạng là các đặc điểm của site (như từ khóa trên trang, số lượng backlink, thẩm quyền trang…) mà thuật toán máy tìm kiếm xem xét khi thực hiện xếp hạng trang. Vì thế nếu chúng ta xem xét dấu hiệu xếp hạng trang theo hướng này, RankBrain rõ ràng không phải là một dấu hiệu xếp hạng – nó không phải là một đặc điểm trên trang và cũng không có điểm số RankBrain (ít nhất là không ai biết là có sự tồn tại của điểm số này hay không). Đó là lí do tại sao theo quan điểm của Vietads Online, RankBrain nó giống cơ chế xử lí từ khóa hơn là một yếu tố xếp hạng.

Nhưng nếu chúng ta xem xét vấn đề theo hướng khác, coi dấu hiệu xếp hạng như là một phần của thuật toán tham gia vào quá trình xếp hạng thì RankBrain có thể lại rõ ràng lại giống với một dấu hiệu xếp hạng.

#9 RankBrain đã thay đổi SEO như thế nào?

Xem thêm : Có cập nhật thuật toán nào của Google xảy ra trong tháng 5 không?

Hiện tại, RankBrain hướng tới kết nối người tìm kiếm với những kết quả liên quan nhất có thể, ý định tìm kiếm trở thành yếu tố được ưu tiên. Đó là tại sao RankBrain chỉ ưu tiên đưa các trang thực sự đáp ứng được yêu cầu của truy vấn – trả lời được cho câu hỏi của người tìm kiếm, cho phép giao dịch (nếu cần thiết), hoặc cung cáp một mẩu thông tin về chủ đề có trong truy vấn. Thế nên, về cơ bản, hiệu quả tối ưu nội dung sẽ không thể đạt được nếu không hiểu được mục đích tìm kiếm và thực hiện nghiên cứu từ khóa theo mục đích tìm kiếm.

Một vấn để khác cũng thay đổi cách mà chúng ta SEO là tối ưu hóa nội dung được tập trung vào chủ để thay vì từ khóa. Tôi đoán là sẽ không có gì gây ngạc nhiên cho hầu hết các SEOer khi nói rằng khái niệm 1 trang 1 từ khóa đã thực sự chết rồi. Điều này có nghĩa ở thời đại của RankBrain, tất cả cái bạn cần để phấn đấu là tính toàn diện – không có cách nào để bạn có thể nhận được thứ hạng cao bằng việc tạo ra nhiều trang với những biến thể từ khóa khác nhau.

#10 Làm sao để tối ưu hóa RankBrain?

Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên

Nói chung, chúng ta chỉ nhận được duy nhất một lời khuyến nghị về việc tối ưu hóa RankBrain từ Gary Illyes, nhà phân tích xu hướng quản trị web của Google, với nội dung như sau:

Tối ưu hóa RankBraain thực sự vô cùng dễ và nó là thứ chúng ta vẫn đang nói với nhau trong suốt 15 năm qua, thế nên lời khuyên ở đây là – hãy viết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cố gắng viết nội dung thật giống con người. Nếu bạn cố gắng để viết như một cái máy thì RankBrain sẽ cảm thấy bối rối và có thể đẩy bạn lại phía sau.

Nhưng nếu bạn có site nội dung, hãy cố gắng viết ra một vài bài hoặc bất cứ cái gì bạn đã viết, và hỏi mọi người liệu nó nghe có tự nhiên hay không. Nếu nghe giống như hội thoại, nếu nó giống như ngôn ngữ mà chúng ta sử dụng để nói trong cuộc sống hàng ngày, thì chắc chắn rồi, bạn đã tối ưu cho RankBrain. Nếu không, thì bạn chưa tối ưu.

Tôi chắc rằng một khuyến nghị chính thức duy nhất từ Google không phải là điều ngạc nhiên đối với bạn và bạn cũng đang tạo ra các nội dung, hướng tới những người đọc rất con người đầu tiên. Tuy nhiên, vẫn còn một vài vấn đề cần phải cân nhắc khi tối ưu hóa cho RankBrain.

Tìm ra ý định tìm kiếm

Như tôi vừa đề cập, RankBrain có nhiệm vụ cơ bản là cung cấp cho bạn kết quả tìm kiếm có tính liên quan nhất có thể. Vì thế, sẽ rất quan trọng khi trang của bạn phù hợp với ý định tìm kiếm được mong muốn bởi vì nó luôn đòi hỏi lượng CTR cao.

Thế nên, bước đầu tiên để tối ưu hóa RankBrain là cố gắng để hiểu ý định tìm kiếm phía sau từ khóa của bạn. Hãy gõ từ khóa của bạn vào hộp tìm kiếm, rồi xem các kết quả mà Google đưa ra, cố gắng tìm hiểu ý định tìm kiếm phía sau từ khóa đó.

Dưới đây là ví dụ về kết quả mà Google hiển thị khi bạn gõ từ khóa “green smoothie” hay sinh tố rau củ quả.

Toàn bộ trang đầu tiên cho kết quả tìm kiếm là về các công thức green smoothies – Google thậm chí không đưa cho bạn khái niệm về một green smoothies là gì, vì thế có thể nói rằng ý định tìm kiếm phía sau truy vấn này chính là “làm thế nào để tạo ra green smoothies”.

Hay khi bạn tìm kiếm “champions league”, Google đoán rằng bạn muốn biết kết quả của các trận đấu gần đây và người ghi bàn và một loạt dữ liệu thống kê khác. Thêm nữa, khi bạn bắt đầu gõ “champions league”, Google thông báo cho bạn tỉ số và ngày cho trận đấu mới nhất trên thanh tìm kiếm.

Có thể bạn cần đọc: Tìm kiếm từ khóa dựa trên ý định (intent keywords)

Cải thiện tính liên quan và tính toàn diện

Các trang của bạn không thực sự phù hợp với ý định tìm kiếm mong muốn. Nếu vậy, bạn cần cải thiện tính liên quan và toàn diện của trang.

Như tôi đã nói, với RankBrain, chủ đề đã thay cho từ khóa, nên bạn cần phải làm nội dung của trang có tính toàn diện nhất có thể bằng cách đa dạng hóa chúng với những từ đồng nghĩa, khái niệm liên quan. Thêm nữa, với khả năng xử lí ngôn ngữ tự nhiên của RankBrain, bạn cần phải cố gắng để hạn chế các cụm từ không tự nhiên, đặc biệt là ở tiêu đề và thẻ meta.

Kiểm tra đoạn trích dẫn của bạn

CTR chính là một trong những yếu tố mà RankBrain xem xét khi đánh giá tính liên quan, nó cực quan trọng để chắc rằng đoạn trích dẫn của bạn được tối ưu hóa tốt vì nó ảnh hưởng trực tiếp tới CTR.

Cân nhắc sử dụng Google Search Console để tìm ra các trang có CTR thấp. Sau đó, xem đoạn trích của chúng và tìm cách cải thiện.

Cải thiện thứ hạng

Ngay cả khi cá nhân hóa tìm kiếm trở nên lớn hơn, giá trị của thứ hạng vẫn được đánh giá cao. Trong thời đại của RankBrain, khi người dùng tìm kiếm cho từ khóa mục tiêu của bạn và site của bạn xuất hiện ở kết quả hàng đầu, site của bạn sẽ trở thành thực thế được người dùng yêu thích. Điều đó có nghĩa site của bạn có cơ hội xếp hạng cao cho cả những tìm kiếm tương tự của đối thủ cạnh tranh. Hiểu đơn giản thì khi thứ hạng của bạn càng cao thì bạn càng có cơ hội để xếp hạng cho các truy vấn tương tự.

Theo dõi các niche của bạn

Vấn đề cuối cùng nhưng không phải là kém quan trọng, tôi muốn khuyên bạn thường xuyên để ý tới niche của bạn. RankBrain có thể điều chỉnh lại SERPs nếu nó cho rằng ý định tìm kiếm của từ khóa của bạn thay đổi. Nếu Netflix ra mắt một serie TV với tên tương tự thương hiệu của bạn, các đánh giá của series có thể vượt qua thứ hạng trang của bạn. Nếu bạn không muốn điều này xảy ra, hãy chắc rằng bạn thường xuyên theo dõi SERPs cho từ khóa của mình.

Kết luận

Chúng ta biết chắ rằng Google vẫn luôn thay đổi thuật toán, nó chẳng bao giờ giữ nguyên trong thời gian dài cả. Và khả năng cao là Google sẽ (nếu chưa) tinh chỉnh và cải tiến RankBrain. RankBrain vẫn luôn học và thay đổi, vì thế thứ duy nhất đúng đắn để làm ở đây là hướng nội dung của bạn một cách tự nhiên, làm cho nó có tính liên quan với ý định tìm kiếm cũng như khiến nó giống như cuộc trò chuyện tự nhiên.

Và cuối cùng là Vietads chúc các bạn thành công với phương pháp SEO đúng đắn của mình, đừng ngần ngại vote 5 sao và chia sẻ bài viết này đến người khác nhé. Tham khảo thêm các bài viết khác tại mục Kiến Thức SEO tổng thể.

Nguồn tham khảo: link-assistant.com

Trang chủ: https://vietadsonline.com
Danh mục: Kiến thức SEO