機械学習を採用したGoogleのアルゴリズムにどのように対応すべきか from #SMX Munich 2016
[レベル: 上級] この記事では、3月に独ミュンヘンで開催されたSMX Munich 2016で参加したセッションをレポートします。 John Mueller（ジョン・ミューラー）氏とMariya Moeva（マリヤ・モエヴァ）氏の2人のGoogle社員から聞いた情報については、参加後にすぐに記事にしたものの、それ以外のセッションは紹介していませんでした。 1か月半ほど時間が空いてしまいましたが、その情報価値はまったく古くなっていないので安心して読んでください。 まずは、MozのRand Fishkin（ランド・フィッシュキン）氏による基調講演です。 フィッシュキン氏は、人工知能と機械学習によるGoogleのアルゴリズムの変化と、それにどう対応していくべきかについて語りました。 2012年の昔に戻ってみると 2012年の昔に戻ってみると、キーワードとコンテンツ、リンクそしてクロール可能なサ
【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった - 日経BigData
ディープラーニングのビジネスへの活用の可能性を探る。初回はディープラーニングの登場がどんな意味で大事件だったのかを解説する。 機械学習、ニューラルネット、ディープラーニングといった言葉の意味を整理することから始めよう。機械学習は人工知能の一分野で、データの背景にある傾向や法則を探り、現象の解析や予測をすることを目標としている。人間がルールを明示的に与えるのではなく、データから機械自身に法則を学習させるのが特徴だ。ルールで記述しきれない複雑な現象や、季節や時間などで傾向が変わる現象の解析に強みを発揮する。 ニューラルネットは機械学習で扱われる計算アルゴリズムの1つである。脳を模倣したモデルで、入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から成る。入力に対して単純な変換を何回も繰り返し、予測結果などを出力する構造をしている。 深い構造、すなわち隠れ層を何層も重ねる構造がニューラルネットの精度向上の鍵とな
グーグルの順位決定要因2014年版データ登場！――まずはキーワード関連のデータを紹介（前編） | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
いまや、いかに「コンテンツが王者」であるかを、だれもが語り、「ユーザーのために質の高いコンテンツを作る」ようにとアドバイスする。キーワードが（not provided）になる以前から、「キーワードは終わった」と口にする人もいた。 もちろん、こうした言葉によってそれなりのアプローチがひらめく場合も多少はあるかもしれないが、実際のところ、たいていは、それ以上の情報を何ももたらさない役立たずの決まり文句でしかない。 コンテンツの関連性測定を可能にする「質の高いコンテンツ」とは何なのだろうか。 ユーザーにとって関連性の高いコンテンツとは、どのようにすれば作れるのだろうか。 「タイトルにキーワードを入れ、コンテンツにキーワードを7回入れる」といった手法は、まだ有効だろうか。 検索エンジンが時とともにどのように発達してきたのか、そしてどんな特徴が流行しその重要性が変動してきたのかを理解するべく、Sea
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