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Googleが9月までに検索のモバイルファースト化完了へ

Googleは以前から検索をモバイルファースト化することに取り組んできた。これは検索エンジンのインデクシングのデフォルトをモバイルサイトとするものだ。モバイルファースト化が実施されるとGoogle検索は主としてサイトのモバイルコンテンツを使用してインデックスを作成し、ランキングが決定される。

Googleがモバイルファースト化の計画を最初に発表したのは2016年だったが、米国時間3月5日の告知によれば、2020年9月までに、すべてのサイトのデフォルトの動作がモバイルファーストとなる。

テストを何回かした後、Googleは昨年から全面的な移行を開始した。昨年12月には検索結果に表示されるページの半分以上がモバイルファーストとなった。現在この比率はすでに70%になっている。

Googleでは大部分のサイトが新システムに対応するようになったと述べている。ただし従来どおりGooglebotを使ってデスクトップ版ページをクロールする場合もある。Googleが2つの異なるクローラーを使用するため今後数カ月、Googleのサイトへのアクセスの回数が増える可能性がある。クローラーの1つはモバイルスマートフォンユーザーエージェントで、もう1つは現在使用されているChromium版でデスクトップサイトを読み込む。ただしほとんどの場合、ウェブサイト管理者にはモバイルエージェントだけが表示されるはずだ。

ほとんどのサイトでは、この切り替えはシームレスに行われるはずだが、クローラーが理解できる形式で書かれた構造化データをデスクトップサイトでのみを公開している場合は、モバイルサイトでも公開する必要がある。また、Googleは同一コンテンツに対してデスクトップ版とモバイル版で異なるURLを使用しないよう推奨している。これは「（別のURLを用いることは）長年にわたって検索エンジンとユーザーの双方に混乱と不便を引き起こしてきた」からだという。

サイト管理者が準備を整えたい場合はSearch Consoleにアクセスしてページの状況を確認できまる。

【Japan編集部追記】Search Consoleの日本語版トップページはこちら。構造化データのテストはこちら。

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（翻訳：滑川海彦@Facebook）

Googleがここ数年で最大の検索アルゴリズム更新、ニューラルネットのBERTテクノロジー投入

米国時間10月25日、Google（グーグル）は検索エンジンのアルゴリズムをアップデートしたことを発表した。ここ数年で最大で、検索者の意図の推測精度を改善するためにニューラルネットワークを利用する。

Googleでは「検索10回のうち1回の精度をアップさせた」としている。このアップデートは当面米国における英語の検索が対象だが、ほかの地域、他の言語も近くサポートされる。検索時に表示されるスニペットについてはすでに世界でアップデート済みだ。

検索エンジンの世界では、アルゴリズムの改善というのは地味で目立たないものが多いが、検索の10%にも影響するというのは驚くべき数字だ。世界中のSEO専門家はここしばらく徹夜が続くだろう。

Googleではこのアップデートは長く会話的な検索の場合に特に威力を発揮すると考えている。実はGoogleはユーザーがなるべく会話的、説明的に検索テキストを入力することを望んでいる。そのほうが単なるキーワードの羅列より検索意図を理解しやすいからだ。

2019 10 25 0945 1 ニューラルネットを利用した新しいアルゴリズムは双方向エンコーダーによる変形生成、「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」あるいは、セサミストリートの有名なキャラにかけて頭文字でBERT（バート）と呼ばれる。同社は昨年BERTによるモデル化の実装をオープンソース化して公開している。 変形生成（Transformers）というはもっと最近開発された機械学習テクノロジーで、データ要素間にシーケンシャルな関連がある場合に特に有効だという。自然言語による質問を解析する場合に効果があることは当然だ。

また今回のBERTアップデートはGoogleが最新のTPUチップを検索に活用した最初の例だ。

このアップデートにより、Google検索はユーザーが何を探しているかを理解し、もっともふさわしい結果をページないしスニペットとして表示してくれるようになるはずだ。アップデートはすでに公開が始まっている。

画像：Getty Images

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（翻訳：滑川海彦@Facebook）

グーグルが検索結果アルゴリズムを変更、最新情報を優先

フィーチャードスニペットは、Google（グーグル）が近年になって検索エンジンに追加した機能の中で、最も便利なものの１つだろう。米国時間の8月1日、Googleは、スニペット表示を実現するためのアルゴリズムを最近になってアップデートし、より新しい情報を優先するようにしたと発表した。

Google自身が示した例を見ると、これまでの検索結果には、平然と期限切れの情報が表示されていた。そうなってしまうのは、ユーザーが本当は何を知りたいのか、検索エンジンが理解しきれていなかったから。検索欄に入力されたクエリの本当の意図を理解するのは、けっこう難しいのだ。

「検索の真髄は言語の理解にあります。私たちの検索エンジンは、人間と同じように言語を理解するわけではありません」と、Googleの検索担当副社長、Pandu Nayak（パンドゥー・ナヤック）氏は述べている。「だからこそ私たちは、ユーザーによる検索の意図をよりよく理解し、適切な結果を提供するための新しい方法を開発し続けているのです。とりわけ、情報の鮮度に大きな意味があることが暗に示されている場合には、それを汲み取ることが重要です」。

Googleの例では、「upcoming uk school holidays」（今後の英国の学校の休校日）を検索している。その結果のスニペットには、以前は2018〜2019年の休校日が表示されていたが、今では2019〜2020年のものが表示されるようになった。

同様に、例えば今後のイベントについて検索したとすれば、新しいアルゴリズムによって、より新しい、的を射た情報が表示されるはずだ。Googleが示したもう１つの例では、「when does stranger things season 3 start」（ストレンジャー・シングスのシーズン３はいつから始まる）を検索している。今回のアップデートの前は、この今ひとつぱっとしないシーズン３がNetflixで始まる前に検索したとしたら、以前のアルゴリズムは、2018年の古い記事で日時もはっきり示されていないものを表示していた。それがアップデート後には、より新しく、正確な日付が掲載された記事を表示するようになる。

画像クレジット：JOHANNES EISELE／AFP／Getty Images／Getty Images

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（翻訳：Fumihiko Shibata）

Googleのモバイル検索ではセレブがビデオで回答する

Googleはファンの質問に対してセレブがビデオで回答するという機能をテスト中だ。回答は「セルフィー」式のビデオでGoogle検索の結果に含まれて表示される。Googleによるとこのテストはセレブをパートナーとしてモバイル・アプリ上で行われている。

「質問に答える」といってもセレブはもちろんリアルタイムで回答するわけではない。 Googleはファンが検索窓によく入力する質問を集め、それらに対するセレブの回答を予め録画している。こうした質問には「（テレビでドラムを披露した）ウィル・フェレルは本当にドラムが演奏できるのか？」、「（インド出身の女優）プリヤンカー・チョープラーは何か国語を話せるのか？」、「（ダイアナ・ロスの娘で女優の）トレイシー・エリス・ロスは歌えるのか？」などが含まれるという。参加している著名人はPriyanka Chopra、Will Ferrell、Tracee Ellis Ross、Gina Rodriguez、Kenan Thompson、Allison Williams、Nick Jonas、Mark Wahlberg、James Franco、Seth MacFarlane、Jonathan Yeo、Dominique Anselだという。

ユーザーがこうした質問を入力すると、通常の青字のリンクの検索結果のトップに本人のビデオ回答が表示される。

最初のビデオが再生された後、画面は横移動するカルーセル方式によるセレブのQ&Aシリーズを自動的に再生する。もちろんユーザーは好みのビデオクリップを自分で選択することもできる。

Googleは検索結果にセレブを起用したことが過去にもある。

2017年3月には、GoogleはPosts on Google〔Googleポスト〕を発表した。これはセレブやブランドがGoogleに対してツイッター風の投稿を行える仕組みで、2016年のアメリカ大統領選挙期間中にテストが開始されたものだった。ユーザーの投稿はGoogle検索に直接反映される。その今年に入って、Googleポストが利用できるユーザーが拡大され、美術館などの公共施設、スポーツのチームやリーグ、俳優その他映画関係者などが投稿できるようになった。その後、地域のビジネスも含まれた。

Googleポストでは、テキスト以外にも画像、ビデオ、GIFも利用できる。

Googleは検索に対して簡潔な記事による結果を得るためにツイートを引用するだけでなく、検索エンジンそのものにソーシャルな要素を加えた。

今回のセレブのビデオによるQ&A機能は、Googleポストの考え方をさらに一歩進めたものといっていいだろう。あまり目立たないGoogleポストの投稿をビデオクリップに置き換えることで、モバイル・デバイスでの再生に適合させ、Instagram的なソーシャルで親しみやすいものにしている。

歴史的にみてもGoogleの検索結果は当初、テキストベースのみだったが、やがて画像、ビデオへと拡張されてきた経緯がある。今回のセレブのビデオ投稿は人気のソーシャルメディアに対するGoogleの多少の羨望が感じられる。同社はこれまで独自のソーシャル・プラットフォームを構築することに成功していない。Google+はテクノロジー的には高度なものだったがやはり成功していない。グループチャットのSpacesもぱっとしない結果となっている。

Googleはソーシャルメディアを作ることではすべて失敗しているため、Google検索を少しでもソーシャル化しようと努力することに決めたようだ。

またユーザーがセレブのビデオを再生してくれればGoogleサイトの滞在時間が延長され、これは収入の増大につながる。

当面セレブが回答するビデオはAndroidのGoogleアプリの検索結果に表示される。GoogleによればiOSのアプリも数日中にはこの機能を備えるようになるという。

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（翻訳：滑川海彦@Facebook Google+）

Google、低品質サイトの評価を下げるアップデートーーキュレーションメディアなどが対象に

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Google日本法人は2月3日、自社のウェブマスター向け公式ブログにて、日本語検索のアルゴリズムをアップデートしたと発表した。

ブログによると、情報の質が低く、過度な検索エンジン対策を行うサイトの評価が下がるという。その結果「その結果、オリジナルで有用なコンテンツを持つ高品質なサイトが、より上位に表示されるようになります」（Google）とのことだ。

TechCrunchの読者であれば、DeNAが自社で展開するキュレーションプラットフォームを全て非表示にし、代表取締役の守安功氏が謝罪するに至った「WELQ」にまつわる騒動をご存知だろう。ブログでは具体的なサイト名こそ上げられていないが、このWELQの騒動を発端とした一連のキュレーションメディア問題に、Googleが動いたと言っても過言ではない。同社が日本語検索エンジンのアルゴリズム変更を発表するのは珍しいことだ。

WELQ騒動で問題になった品質の低いキュレーションメディアはメディアビジネスというより、労働集約ビジネスだ。クラウドソーシングや在宅バイトを使い、一次取材を行わず、ウェブ上のコンテンツをつぎはぎして記事を制作する。制作する記事は検索対策として「キーワード」や「文字数」を綿密に管理されているというものだ。記事の剽窃やリライト、つまり情報の書き換えを行うメディアも増加していた。

SEO専門家の辻正浩氏はITmedia NEWSの記事にて、今回のアップデートの対象になったサイト名について「RETRIP」や「KAUMO」と具体的に言及。さらにTwitter上で、キュレーションメディアにとどまらず、情報が薄い新興メディアが対象になっていると指摘している。

 

AIが搭載された研究者向けの高機能検索エンジンSemantic Scholar

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科学論文はかなりの頻度で発行されており、主要な分野の最先端にいる人が論文の情報を追おうとすると、それだけでフルタイムの仕事になってしまうほどだ。しかし、論文サーチエンジンのSemantic Scholarは、自動で論文を読み込み、トピックやその影響力、引用回数などの情報を取り出す機能を備えており、ユーザーは簡単に最新の論文や探しているものをみつけることができる。

もしもあなたが科学者であれば、きっとこのようなサービスを求めていたことだろう。Google  ScholarやPudMedも便利なリソースではあるが、メタデータに関しては、著者や論文の引用回数や実験対象となる有機体、使われている共変数など比較的基礎的なものしか含まれていない。

Semantic Scholarは、特定分野の論文を10万本以上読み込んだデータを参照し、重要なフレーズを探しながら、新しい論文の文章全てを分析する。自然言語処理能力も備えているため、ある論文が独自の実験を基に書かれているのか、他人の実験について論じているのか理解することができ、そこから実験方法やマテリアル、動物の種類、テストを行った脳の部位など重要な情報を取り出すことができるのだ。さらに可能な場合は図表を引っ張ってきて、後で検索やソートができるようにその内容まで読み込もうとする。

semantic_illoまた、Semantic Scholarは同じトピックについて書かれた他の論文の情報も参照するため、例えば、どの関連論文もしくは引用元の論文が分析対象の論文と関連性が高いかや、分析中の論文を参照してその後どのような研究が行われたか、といったインテリジェントな判断もできるようになっている。さらにはTwitterとも連携しているため、ユーザーは気になる論文の著者や部署・学部に直接メッセージを送ったり、その後の議論がどのように展開されていったか確認したりできる。

検索スピードは早く、検索結果の関連度合いも高い上、簡単に検索結果をソート・深堀りすることもできる。このような論文を参照することの多い科学者にとって、Semantic Scholarの機能は大きなアドバンテージだ。実際に昨年ベータ版が公開されてから、すでに何百万回もこのサービスが利用されている。

semantic_scholarSemantic Scholarが一番最初に特化した分野は、コンピューターサイエンスだった。しかし、今後はバイオメディカルにも対応していくと本日発表され、最初のフォーカスは神経科学になるようだ。神経科学に関する情報が貯まったあとは、PubMedのバイオメディカルに関する論文全てを2017年中にSemantic Scholarに読み込ませる予定だ。もちろん有料で提供されている他のサービス上にもたくさんの論文が掲載されており、ElsevierやSpringerといった企業がそれを無料で開放するとは考えづらい。しかしそのような企業とも交渉にあたっているところだとSemantic Scholarは語っていた。

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Semantic ScholarをつくったAllen Institute for Artificial Intelligence（AI2）は、数十人程度の小さな組織であると同時に、アメリカ最大の非営利AI研究機関でもある。彼らのモットーは、「公共の利益のためのAI」で、純粋かつ直接的に社会に貢献できるよう、AIテクノロジーを発展させることに注力している。

「医療界のブレイクスルーを、科学論文の検索のように面倒なプロセスのために遅らせるわけにはいきません。私が考えているSemantic Sholarのビジョンは、科学者がオンライン上にある何百万という数の論文を効率的にチェックし、爆発的に増え続ける情報にもついていけるような強力なツールをつくることです」とファウンダーのPaul Allenはプレスリリースの中で語った。

また、AI2のシアトルのオフィスを訪ね、CEOのOren Etzioniに話を聞いたところ、彼はSemantic Scholarが最終的に仮説生成エンジンになる可能性を秘めていると説明してくれた。彼の言う仮説生成エンジンとは、研究者の仕事を奪ってしまうほど高度なものではなく、むしろ大局的な「この手法は、感覚皮質では有効だけど、運動皮質では誰も試したことがないようだから、もしかしたらそっちを試してみた方がいいかもね」と意見を述べる教授のようなものを指している。

さらにEtzioniは、他の分野でもAI関連のプロジェクトを率いており、その多くでも自然言語処理技術が利用されている。例えばEuclidは、「３つの立方数の合計で最小の正の数は？」のように、普段私たちが使っている言葉で表現された数学の問題を理解することができる。また、別のプロジェクトでは、4年生の子供が日頃解いているような、読解問題から構成された標準テストを解くことを目標にソフトの開発が進められている。このようなプロジェクトは意外に難しいと同時に、チュータリングソフトやテストを自動で生成するソフトのように、便利なサービスにつながる可能性があり興味深い。

Semantic Scholarは誰でも試すことができるが、コンピューターサイエンスや神経科学の分野にいない人だと、検索結果はあまり役に立たないだろう。しかし、もしもあなたがそのような分野の研究をしているのであれば、Semantic Scholarを天から与えられたツールのように感じるかもしれない。

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（翻訳：Atsushi Yukutake/ Twitter）

GoogleのLookはファッションの検索と購入サービス―SNSのコンテンツ囲い込みに巻き返し

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Google検索に弱点があるとするなら、現在のインターネットで新しく生成される情報の半分以上がInstagramやSnapchatのようなモバイル・アプリに投稿されていることだろう。つまりGoogleの検索エンジンが簡単にインデックスすることができない。

仮にGooglが写真などコンテンツの一部を取り出せたとしても、その写真のソーシャルネットワーク上のコンテキストには手がとどかない。写真のコンテキストが分からなければ検索結果として表示できず、広告収入に結びつけることができない。これはGoogleのビジネスにとって大きなな問題だ。

しかしGoogleは、すくなくともファッション関係の分野においては、回避策を発見しつあるようだ。Googleは先ほどShop the Lookという機能を発表した。これはファッション・ブログに掲載されたコンテンツを検索結果に表示し、しかも購入を可能にする。

Googleが表示するコンテンツ（ファッション・アイテムを購入するためのリンクも含めて）はrewardStyleのLIKEtoKNOW.itを利用している。この会社はファッション・ブロガーのソーシャル投稿を収益に結びつけることを目的としている。このサービスは影響力のあるブロガーがソーシャルメディアに投稿した記事をベースに、記事とプロダクト購入のためのリンクをフォロワーに知らせることを助ける。たとえば、あるインフルエンサーがInstagram内のファッション・アイテムの写真に「いいね！」を付与したとする。するとrewardStyleはそのアイテムの写真と購入リンクをフォロワーにメールしてくれる。

Googleはこのメール内容とアイテムの詳細情報を次のように結びつけている。

ユーザーが、たとえば"cocktail dress"〔カクテル・ドレス〕というキーワードでGoogle検索をしたとする。するとGoogleはそのブロガーがフォロワーに送ったコンテンツからキーワードにマッチする写真を選び出して表示する。続いてユーザーが写真の一つをタップするとGoogleはその写真にマッチするアイテムの検索結果と購入可能なリンクを提供する。

興味深いことに、GoogleはこのShop the Lookサービスととショッピング用広告キャンペーン用を連動させている。つまりアイテムのリテラーはファッション・アイテムについて、Shop the Lookの検索結果に表示される可能性のある広告を作成することができる。

これはGoogleにとって一見したよりずっと大きな動きだ（つまりInstagramなどのメディアから検索トラフィックの大きな部分を奪える可能性がある）。同時にユーザーのファッションの選択に影響を与える有力ブロガーにとっても重要な意味がある。インフルエンサーはLIKEtoKNOW.itのようなサービスをビジネスに結びつけることができるかもしれない。コンテンツ（とアフィリエイト・リンク）がGoogleの検索結果に含まれるなら、従来よりはるかに多くの人々の目に触れるチャンスがあるだろう。

GoogleとrewardStyleの提携はまだ始まったばかりで、両者は収入の分配などの細部についてまだ交渉中だ。しかしブロガーのアフィリエイト・リンクを通じてアイテムが購入された場合はブロガーとGoogleの間で収益が分配されると考えて間違いないだろう。rewardStyleとコンテンツを制作したインフルエンサーが第一に収益の配分を受けるはずだ。

〔日本版〕　LIKEtoKNOW.itは日本語のサインアップ・ページと利用法の説明を用意している。ただしキャプションの日本語は機械翻訳的でユーザー側にかなりの推理力が必要かもしれない。

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（翻訳：滑川海彦@Facebook Google+）

生命科学研究分野のGoogleを目指すBioz、Esther Dysonから300万ドルを調達

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Biozは、研究者がインターネットに公開された何千という科学関連記事を流し読みするのにかかる時間を削減し、直ちに研究に関連性の高い知見を提供しようとする、生命科学実験専用の新しい検索エンジンだ。

カリフォルニア州パロアルトに拠点を置くこのスタートアップは、自然言語処理を用いて公開されている科学論文から記事を抜粋して提供することでこれを実現している。Biozは、製品の選択、実験の計画、論文の執筆、助成金の申請、共同研究、実験と創薬の迅速化などにおいて実験者を支援するプラットフォームとなる。

科学論文の全体検索を提供する検索エンジンは、Biozが初ではない。すでにGoogle Scholarや人気のPLOS ONEによってピアレビュー済みの文献から研究者が利用できる論文を探し出すことができる。しかし、Biozは同社のビジネスモデルが他社とは一線を画したものであると考えている。

Biozは、検索結果の利用に関連して研究者に請求を行わない代わりに、ベンダーに対してクリックごとに一定料金を請求するという。この仕組みの全体像については明らかになっていない。説明は極めて怪しげに聞こえるし、ベンダー向けの広告モデルに関しては無料の競合サイトが存在するが、広報から得た情報によれば、論文を検索している間にベンダーのサイトがクリックされると、ベンダーに料金が発生するのだという。

Biozのクリック単価は、いずれ一定額ではなく生命科学分野の製品のベンダーやメーカーが入札するというGoogle Adwordsと非常に似た形になる、と共同設立者のDaniel Levitt氏は言う。

Bioz検索エンジンは、自然言語処理と機械学習を利用して、ウェブ上に散在する、数億ページにもおよぶ複雑かつ構造化されていない科学論文のマイニングを行い、論文の概要をまとめて研究者が簡単に欲しい情報をクリックして読めるようにする。

「Biozは、検索技術に革命を起こし、研究者に焦点を絞って情報を提供する」と、投資家でCialisの開発者でもあるGary Wilcox博士はBiozプラットフォームについて述べている。

Biozは、40か国にまたがる1000を超える大学およびバイオ医薬品企業の学術研究ラボや産業R&Dラボなどに所属する3万人以上のユーザーが完全に無料で同社の検索エンジンを使用しているとしている。

Biozは、すでにEsther Dysonを含む投資家からシードファンディングとして300万ドルを調達したことを発表している。

「Biozのビジネスモデルは一見すでに購入可能なものに関連するものですが、背景には『すべてに注意を払うべきである』という不文律があります」と、Dyson氏は投資の理由を説明している。「Biozは、気づかれにくいそのような外的要因をすべて把握する助けとなるのです」

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（翻訳：Nakabayashi）

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