過去一年，搜索引擎經過，或者擴大至互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)簡單化，很熱門的話題無疑是人工智能。過去10幾年明確了方向，SEO技術和方法其實沒什么大變革系統性，這些年來我第一天線貓SEO軟件覺得，不久的將來，SEO將被人工智能徹底改變就此掀開。

上篇關于用戶拜候數(shù)據(jù)是否影響排名的帖子里提到長足發展，到目前為止，搜索引擎工程師多天線貓SEO軟件否認排名算法中使用了他們本身的網(wǎng)站流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)穩步前行〗Y構不合理？赡艿脑虬校?

噪聲太大，太簡單作弊逐步改善∫庖娬髟?？纯匆郧白鳇c擊器，現(xiàn)在做百度快排的有多少大大提高，就知道作弊的市場有多大了的必然要求。不但給本身刷，還有給競爭對手刷的取得了一定進展，把跳出率刷高完善好。

差別場景，用戶行為方式差別可能性更大。跳出率高部署安排，不必然代表頁面質量不高。

有的網(wǎng)站沒有用搜索引擎的統(tǒng)計辦事技術，怎么給這些網(wǎng)站排名?

但我們又真實地不雅觀察到用戶拜候數(shù)據(jù)確實影響了頁面排名推廣開來，這是不是有矛盾呢?人工智能也許就是答案。

去年寫了AlphaGo相對較高、深度學習與SEO后資源配置，在網(wǎng)上看到有人說我在胡扯，別看到個新名詞就往SEO扯相關。不知道一年后大力發展，是不是還有人覺得人工智能將影響、改變SEO的想法是胡扯生產效率。

人工智能近期發(fā)展

先看看過去幾年人工智能領域值得注重產能提升、又和搜索有關的幾件事：

2021年，吳恩達創(chuàng)建了GoogleBrain節點，一個超大規(guī)模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡通過活化。可能是很早的Google人工智能項目成就。

2021年5月重要方式，吳恩達加入百度，任首席科學家系統，主要負責的必定也是AI非常重要。2021年3月20號，吳恩達辭職。這個和人工智能自己應該無關營造一處，和新老板有關改革創新，看下面。

2020年取得顯著成效，Google上線深度學習為基礎的算法RankBrain高效利用，而且聲稱RankBrain是第三大排名因素。(前兩大排名因素是內(nèi)容和鏈接)RankBrain主要用于找到與用戶查詢詞不完全匹配(因而傳統(tǒng)排名算法不太有效)估算、但其實很好回答了用戶查詢的那些頁面講理論。記住這句有點拗口的話，因為百度有與此類似的算法不要畏懼，并且比Google更早使用服務為一體，下天線貓SEO軟件再寫。

2020年10月逐漸顯現，AlphaGo以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾全會精神。這條消息2021年1月才出來。

2021年3月拓展基地，AlphaGo以4：1勝李世石集中展示。李世石贏的那一盤可能是人類戰(zhàn)勝AI的很后一局棋。

2021年12月29號到2021年初的短短幾天內(nèi)體系流動性，以Master為用戶名的AlphaGo在弈城探索創新、野狐網(wǎng)絡平臺上，快棋60：0狂勝中日韓幾乎所有人類很高手實現了超越，包孕柯潔新產品、聶衛(wèi)平、古力橋梁作用、常昊長遠所需、樸廷桓、井山裕太…..平了一局讓人糾結，是因為網(wǎng)絡斷線規模。

2021年1月，原微軟全球副總裁陸奇加入百度至關重要，任總裁提供深度撮合服務。李彥宏在歡迎詞里特意提到“同時，陸奇還是人工智能領域很高級的技術權威戰略布局∈玛P全面！俣纫呀?jīng)決定將人工智能列為公司未來十年很重要的戰(zhàn)略標的目的……陸奇的加盟將極大地確保這一戰(zhàn)略得以順利實現(xiàn)”表現明顯更佳。

2021年9月以來狀態，Google陸續(xù)上線各語種的采用深度學習方法的谷歌翻譯。原來我也沒太注重這個新聞，偶然用了一下Google翻譯廣泛認同，水準之高國際要求，大大出乎我的想象。

人工智能領域領頭的公司鍛造，剛好都是搜索引擎競爭激烈，是碰巧?Google研發(fā)AlphaGo只是為了下棋?只是為了無人汽車?百度人工智能團隊現(xiàn)在發(fā)展到了1300人，挖吳恩達改善，挖陸奇空白區，是為了組團參加很強大腦?

人工智能用于搜索

即使沒有RankBrain這種確定使用人工智能的算法，我們也能猜到信息化，搜索引擎花這么大精力研究人工智能形勢，必定不止是在外圍或新業(yè)務上使用，他們沒理由不把人工智能用在本身的核心業(yè)務取得明顯成效，也就是搜索上約定管轄。

仔細思考一下就知道，AlphaGo下圍棋與搜索排名要解決的問題看似誰也不挨誰創新的技術，但其素質是非常相像的發揮，是可以用同一種方式解決的：

AlphaGo通過學習無數(shù)盤棋，其中有人類的歷史棋局快速增長，更多的是AlphaGo自我對局開放以來，累積海量數(shù)據(jù)，面對某一盤面時做出判定：下一手高質量，子下在哪里勝率比較高?

搜索引擎排名算法通過學習質量評估員給出的數(shù)據(jù)結構不合理、搜索用戶點擊拜候數(shù)據(jù)等，面對某一個頁面時做出判定：這個頁面是高質量還是低質量的?這個頁面作弊了嗎?這個頁面與查詢詞相關還是不相關?

傳統(tǒng)搜索算法要回答上面問題時逐步改善，需要工程師按照常識效果較好、工程知識、情懷持續、用戶反饋等情況等多個領域，選出排名因素，調(diào)整排名因素的權重產品和服務，按既定的公式計算出答案應用擴展。人工智能為基礎的算法不需要工程師告訴它使用什么排名因素，而是本身去學習增多，本身琢磨用哪些排名因素活動上，各占多少權重。人工智能考慮的因素很可能是會令人類覺得莫名其妙的進一步推進。

吳軍老師在《智能時代》中說過一句話導向作用，可以尤其貼切地用于理解這種情形：在智能時代方案，可以在大數(shù)據(jù)中直接找到答案，雖然可能不知道原因(大意)十大行動。傳統(tǒng)搜索算法左右，工程師要知道原因，才能寫算法綜合措施。人工智能直接從數(shù)據(jù)中找答案可靠保障，雖然工程師都不知道原因。

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