เบื้องหลัง Machine Learning อัลกอริทึมการจัดอันดับเว็บไซต์ทำงานอย่างไร

เวลาที่เราพิมพ์คำค้นหาลงไปใน Google เพียงเสี้ยววินาที ระบบรู้ได้อย่างไรว่าเว็บไซต์ไหนควรอยู่อันดับ 1 และเว็บไหนควรไปอยู่หน้า 10 คำตอบไม่ใช่แค่เรื่องของการมีคีย์เวิร์ดเยอะๆ หรือมีคนลิงก์หาเยอะๆ อีกต่อไปแล้วค่ะ แต่เบื้องหลังความแม่นยำนี้คือ Machine Learning ซึ่งเป็นสมองกลอัจฉริยะที่คอยเรียนรู้พฤติกรรมของมนุษย์ และพัฒนาตัวเองให้ฉลาดขึ้นในทุกๆ วัน บทความนี้จะพาไปเปิดหลังบ้านดูการทำงานของอัลกอริทึมเหล่านี้ ว่ามันคิด วิเคราะห์ และตัดสินใจอย่างไร ถึงรู้ใจเรายิ่งกว่าตัวเราเองเสียอีกค่ะ

จากการจับคู่คำสู่การเข้าใจความหมาย

หากย้อนกลับไปเมื่อ 10 กว่าปีก่อน อัลกอริทึมทำงานด้วยตรรกะง่ายๆ แบบ Rule-based ค่ะ คือถ้าเราค้นหาคำว่า รองเท้าวิ่ง ระบบก็จะไปกวาดหาหน้าเว็บที่มีคำว่า รองเท้าวิ่ง ปรากฏอยู่เยอะๆ มาแสดงผลแต่วิธีนี้มีช่องโหว่ เพราะคนทำเว็บสามารถโกงได้ด้วยการยัดเยียดคีย์เวิร์ดลงไปจนทำให้อ่านไม่รู้เรื่อง แต่กลับได้อันดับดี Google จึงนำ Machine Learning เข้ามาเปลี่ยนเกม โดยเปลี่ยนจากการมองหา คำที่เหมือนกันมาเป็นการพยายามเข้าใจ เจตนาของผู้ค้นหา แทน เช่น ระบบเรียนรู้ว่าเมื่อคนพิมพ์ว่า Apple เขาอาจจะหมายถึงผลไม้ หรือบริษัทไอที โดยดูจากบริบทแวดล้อมและประวัติการค้นหาค่ะ

กระบวนการเรียนรู้หุ่นยนต์เรียนรู้จากครูที่ชื่อว่ามนุษย์

Machine Learning ไม่ได้เก่งขึ้นมาเองลอยๆ แต่เกิดจากการฝึกฝนผ่านข้อมูลจำนวนมาก โดยมีกระบวนการหลักๆ ดังนี้ค่ะ

1. เก็บข้อมูลพฤติกรรม 

ทุกครั้งที่เรากดคลิกเข้าเว็บไซต์ หรือกดปิดทันทีที่เข้าไป หรืออ่านบทความนั้นจนจบ Machine Learning จะจดจำไว้หมดค่ะ

• ถ้าคนส่วนใหญ่คลิกเว็บอันดับ 3 มากกว่าอันดับ 1 ระบบจะเริ่มสงสัยแล้วว่า หรืออันดับ 3 จะดีกว่า
• ถ้าคนเข้าเว็บแล้วกดออกทันที ระบบจะมองว่า เว็บนี้เนื้อหาไม่ตรงปก

2. หาความสัมพันธ์ 

ระบบจะนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์หาแพทเทิร์นของ เว็บที่ดี เช่น เว็บที่ดีมักจะโหลดเร็ว, มีรูปภาพประกอบ, มีการเขียนที่อ่านง่าย หรือมีการอ้างอิงที่น่าเชื่อถือ

3. ปรับปรุงอันดับ

เมื่อเรียนรู้แล้ว ระบบจะทำการทดลองปรับอันดับอัตโนมัติ เพื่อดูว่าผลลัพธ์ใหม่ถูกใจผู้ใช้งานมากขึ้นไหม โดยกระบวนการนี้เกิดขึ้นตลอดเวลาเป็นล้านๆ ครั้งต่อวันทั่วโลกค่ะ

รู้จัก RankBrain และ BERT สมองกลผู้ปฏิวัติวงการ

• RankBrain เป็น Machine Learning ตัวแรกๆ ที่เข้ามาช่วยจัดการกับ คำค้นหาที่ไม่เคยเจอมาก่อน RankBrain สามารถเดาความหมายของประโยคยาวๆ หรือคำแสลงได้ โดยเทียบเคียงกับคำที่มีความหมายใกล้เคียงกัน
• BERT ตัวนี้ฉลาดขึ้นไปอีกขั้นด้วยการเข้าใจ Natural Language Processing หรือภาษาธรรมชาติของมนุษย์ BERT สามารถเข้าใจความสำคัญของ คำเชื่อม เล็กๆ น้อยๆ ในประโยค ที่อาจเปลี่ยนความหมายของบริบทไปอย่างสิ้นเชิง ทำให้ผลการค้นหาแม่นยำอย่างน่าทึ่ง

สัญญาณที่ Machine Learning มองหาในปัจจุบัน

เมื่อรู้แล้วว่า AI เป็นคนคุมเกม คำถามคือเราต้องทำเว็บอย่างไรให้ AI รัก คำตอบคือ เลิกทำเพื่อ AI แล้วหันมาทำเพื่อมนุษย์ ค่ะ เพราะ AI พยายามเลียนแบบความชอบของมนุษย์ สิ่งที่อัลกอริทึมให้ความสำคัญสูงสุดในปัจจุบันคือ

1. User Experience เว็บโหลดเร็วไหม? ใช้งานง่ายบนมือถือหรือเปล่า?
2. Content Quality เนื้อหามีความลึกซึ้ง และถูกต้อง แค่ไหน ไม่ใช่แค่เขียนผิวเผิน
3. Engagement คนอ่านแล้วมีปฏิกิริยาอย่างไร แชร์ต่อไหม หรืออ่านจบคลิกไปอ่านหน้าอื่นต่อ

อนาคตของการทำ SEO คือความจริงใจ

บทเรียนจากเรื่องนี้คือ อัลกอริทึมการจัดอันดับเว็บไซต์ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อกีดกันใคร แต่สร้างมาเพื่อ คัดกรองคำตอบที่ดีที่สุด ให้กับผู้ใช้งาน ดังนั้นการพยายามหาทางลัดหรือหลอกระบบ จะทำได้ยากขึ้นเรื่อยๆ เพราะ Machine Learning ฉลาดขึ้นทุกวัน ทางรอดเดียวของคนทำเว็บไซต์และธุรกิจ คือการกลับมาโฟกัสที่พื้นฐานสำคัญ นั่นคือการสร้างเนื้อหาที่มีประโยชน์จริงๆ และมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดให้กับผู้เข้าชม

เมื่อผู้ใช้งานชอบเว็บไซต์ของคุณ Machine Learning ก็จะเรียนรู้และหลงรักเว็บไซต์ของคุณไปโดยอัตโนมัติค่ะ