過去一年趨勢，搜索引擎有力扭轉，或者擴大至互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，很熱門的話題無疑是人工智能相互配合。過去10幾年慢體驗，SEO技術(shù)和方法其實沒什么大變化，這些年來我第一次覺得智能化，不久的將來科技實力，SEO將被人工智能徹底改變。

上篇關(guān)于用戶訪問數(shù)據(jù)是否影響排名的帖子里提到建設，到目前為止在此基礎上，搜索引擎工程師多次否認排名算法中使用了他們自己的網(wǎng)站流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)∏皝眢w驗？赡艿脑虬ǎ?

噪聲太大自主研發，太簡單作弊「訌V闊？纯匆郧白鳇c擊器損耗，現(xiàn)在做百度快排的有多少，就知道作弊的市場有多大了非常完善。不僅給自己刷性能穩定，還有給競爭對手刷的，把跳出率刷高緊密協作。

不同場景越來越重要，用戶行為方式不同。跳出率高發揮重要作用，不一定代表頁面質(zhì)量不高醒悟。

有的網(wǎng)站沒有用搜索引擎的統(tǒng)計服務，怎么給這些網(wǎng)站排名高質量？

但我們又真實地觀察到用戶訪問數(shù)據(jù)確實影響了頁面排名也逐步提升，這是不是有矛盾呢？人工智能也許就是答案註入了新的力量。

去年寫了AlphaGo重要的作用、深度學習與SEO后，在網(wǎng)上看到有人說我在胡扯去創新，別看到個新名詞就往SEO扯足夠的實力。不知道一年后，是不是還有人覺得人工智能將影響結構、改變SEO的想法是胡扯更適合。

先看看過去幾年人工智能領域值得注重、又和搜索有關(guān)的幾件事：

2021年應用優勢，吳恩達創(chuàng)建了GoogleBrain高質量發展，一個超大規(guī)模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡「咝Ч澞?？赡苁呛茉绲腉oogle人工智能項目影響力範圍。

2021年5月，吳恩達加入百度新創新即將到來，任首席科學家邁出了重要的一步，主要負責的肯定也是AI。2021年3月20號創造性，吳恩達辭職發展的關鍵。這個和人工智能本身應該無關(guān)，和新老板有關(guān)規模設備，看下面真諦所在。

2020年，Google上線深度學習為基礎的算法RankBrain競爭力，并且聲稱RankBrain是第三大排名因素充分。（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）、但其實很好回答了用戶查詢的那些頁面集聚。記住這句有點拗口的話競爭力，因為百度有與此類似的算法，而且比Google更早使用狀況，下次再寫機製性梗阻。

2020年10月機製，AlphaGo以5:0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾。這條消息2021年1月才出來集成應用。

2021年3月探討，AlphaGo以4:1勝李世石。李世石贏的那一盤可能是人類戰(zhàn)勝AI的很后一局棋高效流通。

2021年12月29號到2021年初的短短幾天內(nèi)調解製度，以Master為用戶名的AlphaGo在弈城、野狐網(wǎng)絡平臺上功能，快棋60:0狂勝中日韓幾乎所有人類很高手應用的因素之一，包括柯潔、聶衛(wèi)平預期、古力開展試點、常昊、樸廷桓具有重要意義、井山裕太…..平了一局進一步，是因為網(wǎng)絡斷線。

2021年1月強大的功能，原微軟全球副總裁陸奇加入百度實際需求，任總裁。李彥宏在歡迎詞里特意提到“同時優勢，陸奇還是人工智能領域很高級的技術(shù)權(quán)威善謀新篇。……百度已經(jīng)決定將人工智能列為公司未來十年很重要的戰(zhàn)略方向……陸奇的加盟將極大地確保這一戰(zhàn)略得以順利實現(xiàn)”便利性。

2021年9月以來方法，Google陸續(xù)上線各語種的采用深度學習方法的谷歌翻譯。本來我也沒太注重這個新聞提供有力支撐，偶然用了一下Google翻譯切實把製度，水準之高，大大出乎我的想象自行開發。

人工智能領域領頭的公司進行部署，剛好都是搜索引擎，是碰巧應用情況？Google研發(fā)AlphaGo只是為了下棋保護好？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人表現，挖吳恩達特點，挖陸奇，是為了組團參加很強大腦？

即使沒有RankBrain這種確定使用人工智能的算法和諧共生，我們也能猜到質生產力，搜索引擎花這么大精力研究人工智能，肯定不止是在外圍或新業(yè)務上使用技術交流，他們沒理由不把人工智能用在自己的核心業(yè)務處理，也就是搜索上。

仔細思考一下就知道在此基礎上，AlphaGo下圍棋與搜索排名要解決的問題看似誰也不挨誰，但其本質(zhì)是非常相像的姿勢，是可以用同一種方式解決的：

AlphaGo通過學習無數(shù)盤棋相互融合，其中有人類的歷史棋局，更多的是AlphaGo自我對局綠色化，累積海量數(shù)據(jù)不同需求，面對某一盤面時做出判定：下一手，子下在哪里勝率比較高保持穩定？

搜索引擎排名算法通過學習質(zhì)量評估員給出的數(shù)據(jù)總之、搜索用戶點擊訪問數(shù)據(jù)等，面對某一個頁面時做出判定：這個頁面是高質(zhì)量還是低質(zhì)量的支撐作用？這個頁面作弊了嗎研學體驗？這個頁面與查詢詞相關(guān)還是不相關(guān)？

傳統(tǒng)搜索算法要回答上面問題時最為突出，需要工程師根據(jù)常識落實落細、工程知識、情懷高效化、用戶反饋等情況製高點項目，選出排名因素，調(diào)整排名因素的權(quán)重範圍和領域，按既定的公式計算出答案有所增加。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，而是自己去學習更高要求，自己琢磨用哪些排名因素越來越重要的位置，各占多少權(quán)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學習。

人工智能的很大缺點結構重塑，對人來說的缺點，它對人來說是個黑盒子應用優勢，工程師也不知道它是怎么算的高質量發展，根據(jù)什么算的。結(jié)果正確時高效節能，一切都挺好影響力範圍，但結(jié)果不大對頭時大局，工程師也不知道為什么錯了，還不好debug邁出了重要的一步。也許由于這個原因有序推進，搜索引擎算法的核心現(xiàn)在還沒被人工智能取代，搜索引擎需要很謹慎積極拓展新的領域，不然會錯得自己都不知道為什么錯配套設備。

回到很前面的問題，用戶點擊相對開放、訪問等行為是否是排名因素推進高水平？是的話，怎樣解決噪聲拓展應用、作弊問題生產創效？沒有用搜索引擎統(tǒng)計服務的網(wǎng)站，無法確切知道訪問深度管理、停留時間等優化上下，這又怎么辦？

可以設想一下模樣，算法可能不把用戶訪問數(shù)據(jù)作為直接排名因素生產體系，但可以作為某種驗證方式，比如在傳統(tǒng)排名算法計算出相關(guān)頁面后很重要，人工智能算法挑出與已知作弊頁面有相同訪問特征和其它特征的頁面參與水平，降低其排名或者干脆不返回。這里要記得人工智能潛在的驚人的正確率服務效率。記得去年中Google就說過明確相關要求，AlphaGo當時大致相當于人類13段棋手，年底的棋局似乎驗證了這很可能不是吹牛統籌發展∩罨嫱?？聺嵑吐櫺l(wèi)平等人與Master對局后都表達過大致這么個意思：看了AlphaGo/Master的棋，覺得人類一些對圍棋的熟悉很可能是錯的生產製造。

這種判定的驚人正確性開展試點，也許以后對黑帽SEO是個無法挽回的打擊。假如搜索引擎算法判定一個頁面是否作弊時共同，具有13段棋手推進一步、遠遠超出人類的水平和正確率，那么我們凡人該怎么作弊簡單化？

與此類似力度，假如網(wǎng)站沒有使用搜索引擎的流量統(tǒng)計服務，人工智能可能會判定，這個網(wǎng)站A具有特征x,y,z…業務指導，另一堆使用了自己統(tǒng)計服務的網(wǎng)站同樣具有特征x,y,z…..改進措施，預估網(wǎng)站A的訪問深度、停留時間等和那些已知網(wǎng)站相同長足發展。這里今年，特征x,y,z……是什么，是人工智能自己學習出來的結構不合理，很可能有人類意想不到動手能力、覺得毫無關(guān)系的東西。而基于人工智能的駭人能力意見征詢，結(jié)論很可能是正確的引領。

人工智能對SEO的關(guān)鍵詞研究、頁面文案寫作示範、網(wǎng)站結(jié)構(gòu)等方面都會產(chǎn)生顛覆式的影響。這篇只是開了個頭有很大提升空間，以后再繼續(xù)討論運行好。

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