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Google注目のアルゴリズム:オーサーランクの特許「Agent Rank(エージェント・ランク)」をご紹介します。

著者: 荒木 尚二郎
  • 特許・分析
  • 中級

agent-rank

こんにちは。アナリストの荒木です。

今回は「オーサー(著者)を評価する方法」を紹介します。
(特許に掲載されている技術が、Googleの検索アルゴリズムに導入されている保証はありませんのでご注意ください。)
今後の検索アルゴリズムで徐々に「誰が書いたのか」などの信頼性やコンテンツのクオリティが重要視されてくるとGoogleのマット・カッツ氏が発言したこともあり、注目されているアルゴリズムです。

※[字幕]→[字幕を翻訳]でざっくりとした内容を日本語でご確認いただけます。

SEO業界ではオーサーを評価する指標をAuthor Rank(オーサーランク)と呼ぶことが多いですが、この言葉はGoogleが発言した言葉ではなくSEO業界で生まれた言葉です。
特許では、Agent Rank(エージェントランク)という呼び方で出願されています。
Page Rankがページ単位で評価するのに対して、Agent Rankはオーサーに対する信頼性を評価の基準にしています。

ご紹介する特許の全文は、下のリンクからご覧いただけます。
(別ウィンドウでPDFデータが表示されます)

【今回取り扱う特許】
特許名:Agent Rank

目次

  1. Agent Rankに必要な情報の集め方
  2. Agent Rankの計算方法
  3. Page RankとAgent Rankの違い(考察)

Agent Rankに必要な情報の集め方

まず、Webページが各要素(以下、コンテンツと呼びます)に分解されます。
コンテンツを書いたオーサー情報と、ユーザーからのコメントや広告などオーサー情報以外のコンテンツと選別するためです。

sample-web-page

次に、コンテンツとオーサーをデジタル署名を用いて紐付けます。
※本特許は、デジタル署名の実装方法の例として、XMLデジタル署名を挙げています。XMLデジタル署名の実装については、XML-Signature Syntax and Processing(英語)から確認いただけます。

Agent Rankの計算方法

Agent Rankは日本語に訳すと「多くのオーサーからリンクされているオーサーが書くコンテンツは良質なコンテンツ」であり、「Agent Rankの高いオーサーからリンクされているオーサーは良いオーサー」を意味します。

ここでは、オーサーが世の中に3人しかいない状況を想定して説明しますが、数式が苦手な人は読み飛ばしてください。

オーサーをAさん、B1さん、B2さん、それぞれのコンテンツを[a-a,a-b]、[b1-a,b1-b]、[b2-a]、コンテンツ間で図のとおりリンクしているとします。
contents-link

この場合のAgent Rankは以下のとおり表わせます。

  • r(A) = α/N + (1-α){r(B1)/|B1| + r(B2)/|B2|}
  • r(B1) = α/N + (1-α){r(A)/|A| + r(B2)/|B2|}
  • r(B2) = α/N + (1-α){r(A)/|A| + r(B1)/|B1|}

※r(X)はXのAgent Rank、|X|はX以外のオーサーにリンクしている数、Nはオーサーの人数、αはリンクを辿らずにユーザーが他のコンテンツを見る確率を示します。

r(A)、r(B1)、r(B2)について解くことで、Agent Rankが求まります。

一般的には以下の式を全てのオーサーについて解くことでAgent Rankを求めます。

agentrank

Page RankとAgent Rankの違い(考察)

Page Rankはページに対して集まったリンクを基準に、Agent Rankはオーサーに対して集まったリンクを基準に計算されます。これによって、公開時にコンテンツが受ける評価が変わると考えられます。

例えば、Agent Rankの高いオーサーと全く無いオーサーがコンテンツを作成した場合を想定します。前者が作成したコンテンツは、公開時(正確にはGoogleにindexされた時点ですが)にプラスの評価が加わります。後者は何も加わりません。
従って、公開時点では前者が作成したコンテンツがより高い評価を得られると考えられます。
一方、Page Rankでは、コンテンツにリンクが集まるまで一定時間を必要とするため、公開時点では誰が作成しても評価に差が生じません。
つまり、Page RankとAgent Rankは評価を受けるまでの時間が異なります。

また、一般的には一人が複数のコンテンツを作成するため、Webページ数よりもオーサーの方が少ないと想定できます。
従って、計算量がPage Rankより少なくなり、Agent Rankの方が頻繁に更新出来ると考えられます。
※特許に実際に書かれているわけではありません。あくまで私の考察です。

今回紹介したAgent Rankは200以上あるGoogleのアルゴリズムのうちの一つに過ぎません。
ただ、ニュース記事や薬のレビューのようなWebページに対してこのアルゴリズムが導入されることで、よりユーザーにとって有意義なWebページが評価される検索結果になるのではないでしょうか。

以上、Agent Rankに関する特許の紹介でした。

最後までご覧いただきありがとうございました!

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