2016年6月22～23日に米国シアトルで開催された SMX Advanced でより「AMA With Google Search」セッションの一部を紹介する。米Google のゲイリー・イリーズ（Gary Illyes, Webmaster Trends Analyst）氏が何でも質問に答える時間だ。セッションの完全なレポートは他の日本人参加者に譲り、私が気になったポイントだけ列挙する。
RankBrain 機械学習の一つ
コンテンツ、リンクに続く3番目に重要なランキングシグナル（※ 検索順位を決定するための手がかり）として昨年挙げられた RankBrain について解説された。RankBrain がメディアで騒がれていた当初はハミングバード(Hummingbird)の一種、つまり（自然検索結果の関連性というよりも）検索クエリの理解という文脈で紹介されていた。
しかし本日の説明によると、RankBrain は機械学習の一つで、過去の検索・閲覧行動履歴やクリックデータに基づいて、ある検索クエリに対して何がもっとも関連性が高いのか、何の検索結果が最適であるかを判定するものだということだ。意図の理解そのものよりも、意図への適合度を判断する役割を果たす。機械学習なので、検索クエリを処理するたびに洗練され、最適な検索結果を学習していく。
同氏は RankBrain の効果の1つとして、"can i beat Mario Bros without using a walkthrough" というクエリを例に挙げた。RankBrain のアルゴリズムを適用することで、検索意図に合致した検索結果が表示されるという。
ユーザーの検索エクスペリエンスを考えることが RankBrain への対応
SEO に従事する人達であれば「最適化」に関心が寄せられるが、RankBrain へ最適化するための近道はない。RankBrain は検索結果の適合度を評価する、つまりユーザーの検索エクスペリエンスの問題なので、ユーザーが求めている情報にマッチするコンテンツを用意することが必要なことである。
コンテンツとリンク、RankBrain、どれが一番重要か
3つの重要なシグナルとしてコンテンツ、リンク、RankBrain が挙げられているが、検索クエリによって重要な要素は異なる。
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個人的にペンギンやパンダアップデートはもはやどうでもいいので省略しました。ソーシャルシグナルの話も、根本的な理由（Twitter や Facebook のいいねやリツイートがどれだけコンテンツやページの評価に役立つのかという問題）を理解していれば同じことの繰り返しなので、これまた省略します。HTTP2 の話は SEO ではなくてウェブインフラの観点で論ずべき話だと思います。
