[レベル: 上級]
Google は現在さまざまな用途で機械学習 (Machine Learning) を利用しています。
URL の正規化にも機械学習を使っているとのことです。
機械学習が重み付け
URL を正規化するために Google は複数の要素を見ています。
たとえば、次のようなものです。
- rel=”canonical”
- リダイレクト
- 内部リンク
従来のアプローチ方法では、それぞれの要素に対して人間が重み付けしていました。
rel=”canonical” はこのくらい重視する、リダイレクトはこのくらい重視する、内部リンクはこのくらい重視するといったふうに、優先度を数字でエンジニアがアルゴリズムに割り当てていきます。
もし想定どおりに正規化できていないケースが発生したら、その重み付けを調整します。
つまり、重み付けの調整は手動です。
機械学習のを利用するとその調整が自動化されます。
まず機械学習のシステムに、理想とする正規化の結果を与えます。
すると、機械学習がその結果を導き出すために重み付けを人間の代わりに算出してくれるのです。
さらには、より精度を上げていくために自ら学習して重み付けを調整していきます。
機械学習のおかげで、人間の手による介在が不要になります。
「こんな結果にしたいから、あとはお願いね」という機械学習任せにできるわけです（100% 完全にということではないかもしれませんが）。
ここで説明した正規化のための機械学習の利用は、Google の John Mueller（ジョン・ミューラー）氏がオフィスアワーで言及しました。
機械学習が何をやっているかはブラックボックスになっているようだけれど、Google の社員はその中身を知ることができるのか？ という質問に対する回答のなかで触れています。
機械学習が正規化処理に使われていてもいなくても、僕たちの普段の SEO において気にかける必要はありません。
ですが、目に見えないところであっても精度が改善されていくのはありがたいことです。