結果の​自動生成と​自動ランク付け

次に、​Google の​システムでは​コンテンツを​分析して、​ユーザーが​探している​情報に​関連の​ありそうな​内容が​含まれているか​どうかを​評価します。

情報の​関連性を​評価する​ための​最も​基本的な​シグナルは、​検索クエリと​同じ​キーワードが​コンテンツに​含まれているか​どうかです。​たとえば、​それらの​キーワードが​ウェブページの​見出しや本文の​テキストに​使われている​場合、​その​ページの​情報は​関連性が​高い​可能性が​あります。

定量化可能な​シグナルに​基づいて​関連性を​評価しますが、​ページの​コンテンツの​主観的概念​（視点や​政治的な​傾向）を​分析するように​設計されてはいません。

また、​集約、​匿名化した​インタラクション データを​使用して、​検索結果が​検索クエリと​関連性が​あるか​どうかを​評価しています。​インタラクション データを​シグナルに​変換すると、​機械​学習した​システムで​関連性を​より​正しく​推定できるようになります。​たとえば、​「犬」で​検索する​場合、​必要なのは​「犬」と​いう​単語が​何百回も​使われている​ページでは​ありません。​アルゴリズムは、​「犬」と​いう​キーワード以外に、​より​関連性の​高い​コンテンツ​（犬の​画像や​動画、​犬種の​リストなど）が​ページに​含まれているか​どうかを​評価します。

関連する​コンテンツを​特定した後、​最も​役に​立つと​判断された​コンテンツに​高い優先順位を​付けます。​その​ために、​どの​コンテンツが​高い​専門性、​権威性、​信頼性を​示しているかの​判断に​役立つシグナルを​特定します。

た​とえば、​品質の​判断に​使用する​要素の​ひとつに、​他の​著名な​ウェブサイトが​その​コンテンツを​リンクしたり​参照したりしているか​どうかの​把握が​挙げられます。​これは、​一般的に​情報の​信頼性の​高さを​示している​ためです。​Google では、​検索品質評価プロセスからの​フィードバックを​集計し、​より​正確に​情報の​質を​判定できるようシステムを​改善しています。

ウェブを​はじめ、​あらゆる​情報源の​コンテンツは​常に​更新されています。​Google では、​システムの​品質を​継続的に​測定、​評価する​ことで、​情報の​関連性と​権威性の​バランスを​適正に​保ち、​検索結果の​信頼性を​高めて​いきたいと​考えています。

Google 検索では、​人間の​興味を​できるだけ正確な​知識へと​つな​げる​ことを​目標と​しています。​その​実現の​ために、​Google は​ユーザーの​位置情報、​過去の​検索履歴、​検索設定などの​情報を​使用して、​その​瞬間に​最も​関連性の​高い​情報を​判断しています。​たとえば、​シカゴで​「フットボール」と​検索すると、​アメリカン フットボールと​シカゴ ベアーズに​関する​検索結果が​表示される​可能性が​高くなりますが、​ロンドンで​同じ​検索を​すると、​サッカーと​プレミアリーグに​関する​結果が​表示されやすくなります。

Google の​システムでは、​以前に​同じ​ページに​複数回アクセスした​ことを​認識し、​その​ユーザーの​検索結果の​上位に​その​ページを​表示させる​ことができます。​あるいは、​同じ​検索クエリが​使用された​場合、​新たな​視点や​ウェブ全体での​人気記事を​表示する​場合も​あります。​Google 検索上の​すべての​情報と​同様に、​Google の​システムでも​同じ方​法で​専門性、​エクスペリエンス、​権威性、​信頼性と​いった​要素に​基づいて​高品質な​情報を​表示します。

これらの​システムは、​ユーザーの​興味や​関心に​合った​情報を​提供する​ために​開発された​もので、​ユーザーに​関する​センシティブな​情報​（人種、​宗教、​支持政党など）を​推測するようには​設計されていません。

具体的な​トピックを​フォローして​情報を​タイムリーに​取得したり、​クリエイターや​一般消費者の​実体験に​基づく​知識を​探したりするか​どうかなど、​設定は​簡単に​変更して​自由に​管理できます。​どれが​パーソナライズされた​検索結果なのかは​いつでも​確認でき、​設定も​いつでも​変更できます。