MUM 알고리즘 | 구글 검색 순위 관련 중요 요소

MUM은 Multitask Unified Model의 약자입니다. 이 시스템은 언어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 시스템이라고 합니다. 이 시스템은 구글 가이드에 검색에 표시되는 추천 스니펫 콜아웃 개선하는 용도로 사용되고 있다고 합니다. 지금까지 중요한 용도로 알고 있었던 시스템이였습니다. 하지만 재판과정에서 Nayak이 … 더보기

RankEmbed BERT | 구글 검색 순위 관련 중요 알고리즘

RankEmbed BERT는 Rankbrain과 DeepRank와 같이 구글 검색 순위 점수에 기여는 하고 있지만 결과의 초기 검색 후에 작동합니다. 이 이야기가 무슨 이야기냐면, 구글 허니문과 같이 한번 뜨고 난 다음에 이 알고리즘이 작동하여 검색 순위를 재순위 평가하는데 도움을 주는 시스템입니다. … 더보기

검색 품질 평가, 구글이 사용하는 측정항목 요소

구글이 검색 결과 순위를 결정할 때 알고리즘이 고려하는 요소를 개발, 조정하고 알고리즘 변경이 검색 결과에 영향을 어떻게 주는지를 모니터링하기 위해 검색 품질 평가 측정항목 요소들을 사용한다고 합니다. 이는 이번 미국 독점금지 재판에서 나왔던 내용입니다. 관련 내용은 아래를 확인하시길 … 더보기

DeepRank 알고리즘 | 구글 검색 순위 관련 중요 요소

자연어를 이해하는 BERT 시스템에서 한단계 더 나아가 검색 의도와 문장을 더 잘 이해해주게하는 시스템입니다. DeepRank는 BERT 시스템안에 있는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 대량의 문서 데이터를 사전에 학습하고 클릭수와 사용자 데이터를 분석하여 구글 검색을 할 때 사용자가 더욱 관련성이 높은 … 더보기

RankBrain 알고리즘 | 구글 검색 순위 관련 중요 요소

RankBrain 알고리즘은 구글 가이드에 나와있는 검색 순위 시스템에서 중요한 요소입니다. 하지만 이번 미국 독점금지 재판을 하게되면서 알고리즘의 중요성이 오픈되었습니다. 이에 대해서 공유를 해보겠습니다. RankBrain 알고리즘 RankBrain은 단어와 개념간의 관계를 이해하는데 도움을 주는 AI 시스템입니다. 즉, 콘텐츠가 다른 단어 … 더보기

Glue 알고리즘 | 구글 검색 순위 관련 중요 요소

Glue는 Generalised likelihood uncertainty estimation의 약자입니다. 이 알고리즘은 모델 예측의 불확실성을 정량화하기 위한 통계 방법입니다. “모델 예측의 불확실성을 정량화하기”란 모델의 검증을 위한 시스템이라는 뜻입니다. 먼저 글을 썼던 Navboost 알고리즘과 같은 시스템이라고 보시면 좋습니다. Glue 알고리즘 중요한 이유 Nayak에 … 더보기

Navboost 알고리즘 | 구글 검색 순위 관련 중요 알고리즘

Navboost 알고리즘은 처음 들어봤을겁니다. 이번 미국 독점금지 재판으로 인해 구글 검색 순위 관련 알고리즘이 공개되었는데요. 이때 사용자 양방향 소통 시스템이 공개되었습니다. 사용자 데이터로 품질 검증을 한다는 내용입니다. 여기서 나온 Navboost 알고리즘은 탐색 기반 검색 결과를 최적화하고 사용자 검색 … 더보기

구글 검색 순위 작동 7가지 방식 | 미국 법무부 공개

구글에 있던 기술자가 이야기하는 구글 검색 순위 작동 7가지 방식에 대해 공유해봅니다. 2023년 미국 법무부에서 독점금지 관련 재판을 통해 공개된 내용입니다. 개인적으로 2021년에 주장했던 내용들이 보고서에 실려있네요. 색인 생성, 알고리즘, 딥 러닝, 평가, 클릭, 검색 데이터 관련하여 구글이 … 더보기