之前我們寫過一篇Bert演算法的文章，而今天要介紹的另一個演算法- RankBrain，它同樣也是Google新開發的演算法之一，而且比Bert更早被開發出來。
在這篇文章中，你將會了解RankBrain演算法是什麼？改變搜尋引擎哪些事情？會不會影響SEO？一起看下去吧！
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RankBrain演算法是什麼？
RankBrain演算法在2015年的時候被Google發表，其實至今也有五年左右了。
RankBrain其實跟近年來很流行的AI人工智慧很像，目的是用來幫助搜尋引擎判斷使用者輸入某關鍵字背後的意圖，希望藉由機器人的學習，讓跳出來的搜尋結果更符合使用者想要的內容。
早在過去，Google的演算法還完全使用人工判別，但是這樣太累了，因為每天至少都有幾十億的搜尋量，就算雇用在多人力，人腦也會有疲憊、需要休息的時候。
因此現在使用RankBrain，讓所有流程跟判別都電腦化，並且還能夠根據搜尋結果同步調整網站排名，也就是說演算法判斷使用者輸入某關鍵字後比較喜歡哪篇文章，之後那篇文章的排名就會提升；但若之後有更好的文章出來，原本拿到好排名的那篇文章也不見得永遠都可以坐穩寶座，只要沒有持續提供好內容，有一天排名還是會往下掉的。
RankBrain與搜尋結果的關係
說個冷知識：早期的Google其實一直有個困擾，因為在每天的搜尋量中，有15%的關鍵字是Google完全無法判斷意圖的，所以他們只能用猜測的。如果不幸猜錯，那就會提供錯誤的搜尋結果，讓使用者找不到需要的答案，憤而關掉網站。
但是有了RankBrain以後，為什麼就可以精準預測使用者想要什麼呢？答案就是結合沒看過的關鍵字與曾經出現過的關鍵字。
舉例來說，假如過去使用者都是輸入「Nike 品牌 顏色」來找到Nike Logo的顏色；但某天有個使用者忽然輸入「Nike 品牌 橘色」，以往的Google可能不知道是什麼意思所以就給了一堆Nike產品中有橘色這個顏色的商品，可是現在有了RankBrain，他就能判斷其實輸入「Nike 品牌 顏色」和「Nike 品牌 橘色」的搜尋意圖是相同的，因此就能給出正確的搜尋結果。
RankBrain如何知道使用者想要什麼？
經過前面的說明，你可能會覺得RankBrain超神奇，究竟是如何把兩個關鍵字連結在一起的？其實答案很簡單，那就是透過「使用者滿意度」。
RankBrain透過使用者點擊率、跳出率和網頁停留時間，來判斷某些網站的答案就是他們需要的。
同樣以上面Nike為例，輸入「Nike 品牌 橘色」的使用者，可能在第一頁和第二頁點了很多網站，但很快就又跳出，顯然這些都不是他要找的答案。
最後他在搜尋結果第3頁的時候找到了他想要的答案，並且在網頁停留了一段時間，這時RankBrain就會明白：原來這就是使用者要的答案，因此把這個網頁的名次提高。當之後再有第2、3、4…人輸入同樣關鍵字並點進同樣網站時，RankBrain就可以100%確定這個網站提供的內容很好，名次也就會不斷提高。
RankBrain的SEO優化方式
說了這麼多，相信大家都很關心RankBrain到底可不可以優化，答案是：可以。
而最主要優化的重點就在於「標題」，有符合使用者且吸睛的標題，就容易吸引使用者點閱，如果又剛好是他們在找的答案，那恭喜你，排名就會提升了。
以下提供2個標題的優化技巧：
1. 善用數字
很多研究都證實數字可以提高網站的點擊率，因此像是「5個小技巧」、「90%的人都做錯了」等標題用語特別容易增加人的好奇心。除了標題之外，在內容中也可以多用數字標號，這也是很有幫助的喔！
2. 標題後放入括號
這是什麼意思呢？例如「RankBrain演算法是什麼？所有你需要知道的事情(附RankBrain優化教學影片)」，這樣也同樣可以吸引使用者點擊，尤其他們會特別想看到括號內那些看似「免費」的東西！
