2020年Google SEO排名影響因素有哪些?做SEO的難點(diǎn)之一是，搜索算法不斷更新，本來(lái)我們就很難知道算法細(xì)節(jié)，再加上幾乎每天都有變化，就使得SEO不僅像是瞄準(zhǔn)移動(dòng)的目標(biāo)，有時(shí)候簡(jiǎn)直就是看不見(jiàn)目標(biāo)。所以有幾個(gè)公司經(jīng)常大規(guī)模統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞排名與頁(yè)面特征，試圖找到其中的聯(lián)系，在一定程度上反向工程搜索算法。谷歌標(biāo)榜的雖然演過(guò)其實(shí)，但對(duì)比X度的一切向前看，確實(shí)顯得良心不少。網(wǎng)站建設(shè)★網(wǎng)站設(shè)計(jì)★網(wǎng)站制作★網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)-599元全包;企業(yè)網(wǎng)絡(luò)推廣☆網(wǎng)站優(yōu)化☆seo☆關(guān)鍵詞排名☆百度快照-2200元全年展示;做網(wǎng)站優(yōu)化排名-網(wǎng)站建設(shè)公司

　　谷歌搜索算法

　　編輯谷歌算法始于PageRank，這是1997年拉里·佩奇(Larry Page)在斯坦福大學(xué)讀博士學(xué)位時(shí)開(kāi)發(fā)的。佩奇的創(chuàng)新性想法是：把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)復(fù)制到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，然后對(duì)網(wǎng)頁(yè)上所有的鏈接進(jìn)行分析?；谌腈溄拥臄?shù)量和重要性、及錨文本對(duì)網(wǎng)頁(yè)的受歡迎程度進(jìn)行評(píng)級(jí)，也就是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的集體智慧確定哪些網(wǎng)站最有用。隨著谷歌迅速成為互聯(lián)網(wǎng)上最成功的搜索引擎，佩奇和谷歌的另一名創(chuàng)始人塞吉·布林(Sergey Brin)將PageRank這一簡(jiǎn)單概念看做谷歌的最根本創(chuàng)新。PageRank具有其優(yōu)勢(shì)，為帶來(lái)高質(zhì)量的搜索結(jié)果做出了貢獻(xiàn)。但這種過(guò)度依靠外鏈分析單一算法也具有弊端，那就是很多站長(zhǎng)采取作弊手法來(lái)增加網(wǎng)站的外鏈，因此網(wǎng)絡(luò)上有很多垃圾外鏈。為了應(yīng)對(duì)這種情況谷歌13年更新了其核心算法，那就是蜂鳥(niǎo)算法(Hummmingbird)。在此套算法中，PageRank仍舊起很大作用，但是已經(jīng)不是唯一的排名機(jī)制!隨著時(shí)間的推移，外鏈在排名中所起的作用將逐漸衰落!

　　算法簡(jiǎn)介編輯

　　谷歌搜索算法

　　這是一個(gè)很普通的搜索，谷歌每天要處理成千上萬(wàn)的這種搜索。但事實(shí)上這一搜索過(guò)程十分復(fù)雜，可能使一些搜索引擎誤解。如果把這些單詞輸入到必應(yīng)，第一個(gè)結(jié)果是美國(guó)國(guó)家橄欖球聯(lián)盟的歷年球員名單，其中有一個(gè)名叫Lawyer Milloy。搜索結(jié)果中的下面幾頁(yè)，也沒(méi)有與律師Siwek相關(guān)的內(nèi)容。

　　這一對(duì)比顯示出谷歌算法的強(qiáng)大，甚至可以說(shuō)是智能，而這是通過(guò)反復(fù)的修正實(shí)現(xiàn)的?？雌饋?lái)谷歌擁有解讀用戶(hù)需求的神奇力量——不論是多么生僻的搜索，或是有拼寫(xiě)錯(cuò)誤。谷歌將這種能力稱(chēng)為搜索質(zhì)量，并且多年來(lái)一直竭力完善算法，以產(chǎn)生精確的搜索結(jié)果。

　　2013年9月27日，谷歌公布已推出“蜂鳥(niǎo)”(Hummingbird)算法，徹底革新代替舊版搜索算法，以應(yīng)對(duì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)更長(zhǎng)、更復(fù)雜的查詢(xún)。 [1-2]

　　算法創(chuàng)始編輯

　　但這并不是故事的全部。人們信賴(lài)PageRank是因?yàn)樗强梢赃M(jìn)行確認(rèn)的，但要提供最有用的結(jié)果還需要其他技術(shù)。這涉及對(duì)某些信號(hào)、上下文的利用，這樣對(duì)于任何查詢(xún)，搜索引擎都能將最有用的結(jié)果排在最前面。

　　背景知識(shí)編輯

　　網(wǎng)絡(luò)搜索是一個(gè)多方過(guò)程。首先，谷歌機(jī)器人獲取每個(gè)可訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)將被分解成一個(gè)索引(通過(guò)文字進(jìn)行組織，就像書(shū)本的目錄)，這樣就可以根據(jù)內(nèi)容找到任何頁(yè)面。每當(dāng)用戶(hù)鍵入一個(gè)查詢(xún)，谷歌就會(huì)在索引中搜尋相關(guān)頁(yè)面，然后返回一個(gè)包含多達(dá)數(shù)百萬(wàn)頁(yè)面的列表。最復(fù)雜的是對(duì)列表進(jìn)行排序，也就是決定哪些頁(yè)面應(yīng)該出現(xiàn)在最上面。

　　此時(shí)，上下文便有了用武之地。所有搜索引擎都會(huì)引入上下文，但沒(méi)有一個(gè)像谷歌那樣引入得那樣多、應(yīng)用那樣自如。PageRank本身也是一個(gè)信號(hào)，同時(shí)也是頁(yè)面的一個(gè)屬性(指其相對(duì)于其他網(wǎng)頁(yè)的重要性)，該屬性可以幫助確定其與查詢(xún)內(nèi)容的相關(guān)性，其中的一些信號(hào)在現(xiàn)在看來(lái)是顯而易見(jiàn)的。

　　優(yōu)化搜索編輯

　　一直以來(lái)，谷歌算法都對(duì)頁(yè)面的標(biāo)題給與特別的關(guān)注，因此標(biāo)題成為確定相關(guān)性的重要信號(hào)。另一個(gè)重要技術(shù)是錨文本，指的是超鏈接中的可見(jiàn)文本。因此， “當(dāng)你進(jìn)行搜索時(shí)，搜索引擎總能給出正確的頁(yè)面，即使該頁(yè)面中沒(méi)有你找的關(guān)鍵詞。”這是谷歌早期架構(gòu)師斯科特·哈桑(Scott Hassa)的觀點(diǎn)，他曾與佩奇和布林一起在斯坦福工作。之后，搜索引擎關(guān)注的信號(hào)還包括新鮮度(對(duì)于一些查詢(xún)，新近的頁(yè)面比較早的頁(yè)面更有價(jià)值)和地理位置(谷歌知道搜索者的大致地理坐標(biāo)，會(huì)將本地信息排在前面)等。谷歌目前使用200多種信號(hào)來(lái)幫助確定搜索結(jié)果的排序。

　　谷歌工程師發(fā)現(xiàn)，一些最重要的信號(hào)可能來(lái)自谷歌本身。PageRank將受歡迎程度植入了搜索引擎：成千上萬(wàn)的網(wǎng)站民主地決定將鏈接指向哪些網(wǎng)站。但辛格表示，谷歌工程師還利用了另一種民主 ——成千上萬(wàn)使用谷歌搜索的用戶(hù)。用戶(hù)在搜索過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被證明同樣很有價(jià)值，這些數(shù)據(jù)包括他們點(diǎn)擊哪些結(jié)果、不滿(mǎn)意時(shí)對(duì)關(guān)鍵詞的更改、查詢(xún)關(guān)鍵詞與所處地理位置的關(guān)系等。這一過(guò)程的最直接例子就是谷歌所說(shuō)的“個(gè)性化搜索”——這是一個(gè)可選功能，利用用戶(hù)的搜索歷史和地理位置來(lái)確定他想要找的內(nèi)容(使用這項(xiàng)功能需要先登錄谷歌賬號(hào))。更通常的方法是，谷歌利用其收集的大量數(shù)據(jù)支持其算法，谷歌對(duì)此有極深的理解，可以解讀隱秘查詢(xún)的復(fù)雜意圖。

　　SEMrush排名因素2.0

　　SEMrush的結(jié)果基于60萬(wàn)關(guān)鍵詞的首100位結(jié)果，統(tǒng)計(jì)了頁(yè)面因素、外鏈和流量數(shù)據(jù)，得到一些有參考價(jià)值的發(fā)現(xiàn)：

　　網(wǎng)站安全(https的使用)

　　高查詢(xún)量的關(guān)鍵詞前3位，65%使用了https。雖然https不是很大的排名因素，不過(guò)是大勢(shì)所趨，還是盡快把網(wǎng)站轉(zhuǎn)為https比較好。

　　內(nèi)容長(zhǎng)度

　　無(wú)論關(guān)鍵詞查詢(xún)數(shù)量大小，通常內(nèi)容長(zhǎng)度與排名是正相關(guān)的，前3位結(jié)果頁(yè)面內(nèi)容長(zhǎng)度平均比第30位長(zhǎng)了45%。長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞排名好的頁(yè)面比頭部關(guān)鍵詞長(zhǎng)了20%。

　　以前還看到過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)字，Google前10位結(jié)果的平均長(zhǎng)度是2000個(gè)單詞，這比我當(dāng)年開(kāi)始做網(wǎng)站時(shí)流行的400-600單詞長(zhǎng)多了。

　　關(guān)鍵詞

　　幾個(gè)有趣的發(fā)現(xiàn)：

　　高查詢(xún)量關(guān)鍵詞，排在前面的頁(yè)面有35%頁(yè)面標(biāo)題中沒(méi)有包含關(guān)鍵詞。這說(shuō)明Google算法對(duì)于理解上下文和搜索意圖有了很大進(jìn)步，或者標(biāo)題標(biāo)簽包含關(guān)鍵詞已經(jīng)不再是重要的排名因素，也可能兩者都是原因。

　　鏈接錨文字很少包含關(guān)鍵詞，即使高查詢(xún)量的關(guān)鍵詞，排前面的頁(yè)面也只有8%的鏈接包含關(guān)鍵詞。可能鏈接錨文字沒(méi)那么重要了，也可能大家建設(shè)外鏈沒(méi)那么刻意了。

　　網(wǎng)站流量

　　SEMrush研究了網(wǎng)站流量對(duì)排名的影響，發(fā)現(xiàn)訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)數(shù)對(duì)高查詢(xún)量的關(guān)鍵詞是很重要的因素，低查詢(xún)量的詞影響不大。而且，搜索流量對(duì)排名貌似沒(méi)影響，但直接流量對(duì)排名是有影響的。

　　用戶(hù)信號(hào)

　　跳出率：前3位跳出率比較低，往下跳出率升高。這個(gè)中國(guó)的SEO們肯定都很熟悉了。

　　訪(fǎng)問(wèn)深度(每次訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數(shù))：也與排名正相關(guān)。

　　前幾個(gè)月就寫(xiě)過(guò)用戶(hù)體驗(yàn)影響搜索排名的統(tǒng)計(jì)和我自己的實(shí)驗(yàn)，不過(guò)用戶(hù)體驗(yàn)信號(hào)是否是直接的排名因素一直有爭(zhēng)議，通常認(rèn)為不是，但至少會(huì)間接影響排名。

　　鏈接

　　高質(zhì)量外鏈還是超級(jí)重要的，包括外鏈總域名數(shù)和follow的鏈接數(shù)。第一位結(jié)果的外鏈總域名數(shù)平均比第10位多一倍，follow的鏈接也類(lèi)似。

　　最重要的因素

　　SEMrush的發(fā)現(xiàn)是，用戶(hù)信號(hào)和網(wǎng)站直接流量與排名是最相關(guān)的。但正像以前帖子重復(fù)很多遍的，相關(guān)性不一定意味著因果性。

　　通用排名因素已經(jīng)過(guò)時(shí)

　　Searchmetrics這次研究的是通用排名因素(適用于各領(lǐng)域網(wǎng)站的排名因素)和各個(gè)行業(yè)/利基市場(chǎng)的排名因素趨勢(shì)。有些排名因素是通用的，對(duì)各行業(yè)都一樣，有些特定行業(yè)或利基領(lǐng)域，某些排名因素的權(quán)重會(huì)有些不同。

　　通用因素

　　頁(yè)面打開(kāi)速度。2016年排前10位的頁(yè)面平均打開(kāi)時(shí)間是7.8秒，2020年縮短到3.8秒。

　　和SEMrush一樣，Searchmetrics也發(fā)現(xiàn)標(biāo)題中包含關(guān)鍵詞沒(méi)那么重要了。現(xiàn)在排第一的頁(yè)面只有48%包含關(guān)鍵詞，2016年這個(gè)比例是55%，2015年時(shí)是75%。

　　排名好的頁(yè)面總字?jǐn)?shù)在增長(zhǎng)中，排前10的頁(yè)面總字?jǐn)?shù)是1900單詞，2018年是1600詞，2015年是1300個(gè)詞。也和SEMrush結(jié)論一樣。

　　只適用于特定行業(yè)的排名趨勢(shì)

　　Searchmetrics發(fā)現(xiàn)有些排名因素的權(quán)重隨著查詢(xún)?cè)~本身的不同而不同，所以他們研究了不同行業(yè)的排名因素，包括電商、金融、健康、媒體和旅游，看看這些行業(yè)的排名因素與平均水平有什么區(qū)別，得到一些發(fā)現(xiàn)。

　　比如，https對(duì)金融行業(yè)更重要，這個(gè)行業(yè)安全、信任更重要，而對(duì)旅游行業(yè)就沒(méi)那么重要。圖片使用，對(duì)金融網(wǎng)站沒(méi)那么重要，對(duì)旅游網(wǎng)站就影響更大，排前10位的旅游網(wǎng)站頁(yè)面平均使用2.15張圖片，金融網(wǎng)站只用了0.92張。旅游網(wǎng)站排前10的頁(yè)面總字?jǐn)?shù)2700，金融網(wǎng)站1800詞，嗯，游記、旅游攻略一般都挺長(zhǎng)。

　　只適用于特定利基市場(chǎng)的排名趨勢(shì)

　　研究了約會(huì)網(wǎng)站、SEO服務(wù)和菜譜網(wǎng)站，有類(lèi)似的現(xiàn)象，不同利基市場(chǎng)網(wǎng)站排名因素權(quán)重不同。比如，https的使用對(duì)SEO網(wǎng)站重要，68%的SEO網(wǎng)站用了https，對(duì)約會(huì)或菜譜網(wǎng)站沒(méi)那么重要。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和schema.org標(biāo)簽對(duì)菜譜網(wǎng)站很重要。

　　不同行業(yè)、市場(chǎng)網(wǎng)站的排名因素權(quán)重差別還挺大的，所以不能寬泛地考慮優(yōu)化重點(diǎn)，要看是什么行業(yè)和用戶(hù)需要什么。比如，健康相關(guān)網(wǎng)站排前面的頁(yè)面很多使用了視頻，賣(mài)家具的就幾乎沒(méi)有，但賣(mài)家具的大量使用圖片。

　　如何應(yīng)對(duì)?

　　對(duì)我來(lái)說(shuō)，重點(diǎn)是怎樣排查出問(wèn)題，知道問(wèn)題所在，怎樣處理不是明擺著的嗎?比如，網(wǎng)站被黑了，重要的是怎樣知道被黑了，被黑的原因大致是什么，表面上看不出被黑了又該查些什么，至于怎樣處理，那還用說(shuō)嗎?清理代碼、打補(bǔ)丁啊。

　　再比如，統(tǒng)計(jì)顯示https重要，怎樣應(yīng)對(duì)?網(wǎng)站換https啊。頁(yè)面打開(kāi)速度重要，怎樣應(yīng)對(duì)?提高頁(yè)面打開(kāi)速度啊。

　　有人也許又會(huì)質(zhì)疑，人家問(wèn)的就是怎樣清理代碼?怎樣換https?怎樣提高頁(yè)面打開(kāi)速度?這恐怕不是同一篇帖子都能講到的了，你得看其它帖子、文章，甚至整本書(shū)。清理代碼得涉及網(wǎng)站安全，這得寫(xiě)幾本書(shū)。怎樣換https得涉及服務(wù)器設(shè)置、證書(shū)安裝、網(wǎng)址轉(zhuǎn)向、URL批量修改等等。提高頁(yè)面打開(kāi)速度，你寫(xiě)要壓縮圖片，可能又有人問(wèn)具體怎樣壓縮圖片啊?這樣問(wèn)下去是沒(méi)完沒(méi)了的。

　　所以，一篇帖子只能講一個(gè)問(wèn)題。里面又會(huì)牽扯到更多問(wèn)題，也許順著鏈接能找到答案，這就是超鏈接之所以被發(fā)明出來(lái)的原因。

　　這些最新的SEO排名因素，不少是和人工智能的應(yīng)用有關(guān)系的。

　　三年前，Googled的AlphaGo橫空出世時(shí)，我寫(xiě)了《AlphaGo、深度學(xué)習(xí)及SEO》這篇帖子，在那之后，我一直非常關(guān)注人工智能與搜索算法的進(jìn)展。

　　我不知道搜索算法什么時(shí)候會(huì)大規(guī)模以AI為基礎(chǔ)，也不知道目前AI技術(shù)在搜索算法中應(yīng)用到了什么程度。由于目前人工智能技術(shù)的不可解釋性，搜索引擎以AI作為算法基礎(chǔ)會(huì)是非常謹(jǐn)慎的，不然很不容易debug。

　　不過(guò)算法中的一些模塊應(yīng)用AI是肯定的，以前介紹過(guò)百度的DNN模型和Google的RankBrain算法，都是AI在搜索算法中的應(yīng)用。

　　那么完全以人工智能為基礎(chǔ)的搜索算法是什么樣的?工作原理和流程是什么?簡(jiǎn)單說(shuō)一下我的理解。

　　人工智能的優(yōu)勢(shì)與搜索

　　目前實(shí)現(xiàn)人工智能的主流方法是機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)分支，在這篇帖子里就不加嚴(yán)格區(qū)分了。

　　簡(jiǎn)單說(shuō)，人工智能是給予系統(tǒng)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，人工智能自己從中尋找模式和規(guī)律。給予AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是打了標(biāo)簽的，或者說(shuō)是告訴了AI系統(tǒng)結(jié)果。比如，在圍棋中，AI系統(tǒng)有了大量歷史棋局?jǐn)?shù)據(jù)(后來(lái)的Alpha連歷史棋局都不需要了，自我對(duì)局的數(shù)據(jù)就行了)，以及這些棋局的輸贏結(jié)果，這個(gè)結(jié)果就是標(biāo)簽。然后AI系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)棋局盤(pán)面與結(jié)果(輸贏)之間的關(guān)系。

　　在搜索中，AI系統(tǒng)有了頁(yè)面的大量數(shù)據(jù)，也就是搜索引擎本身的索引庫(kù)，還需要標(biāo)簽，也就是要知道哪些頁(yè)面是高質(zhì)量的?針對(duì)一個(gè)查詢(xún)?cè)~，哪些搜索結(jié)果是用戶(hù)滿(mǎn)意的?然后AI算法自己學(xué)習(xí)頁(yè)面特征(也就是排名因素)和排名之間的關(guān)系。

　　傳統(tǒng)的搜索算法是搜索工程師人工選擇排名因素，人工給予排名因素一定的權(quán)重，根據(jù)給定公式，計(jì)算出排名。這種方法的弊端是，當(dāng)數(shù)據(jù)量大了，排名因素多了的時(shí)候，調(diào)整排名因素的權(quán)重是件很困難的事。最初的權(quán)重很可能就是根據(jù)常識(shí)，再加上拍腦袋，具有很大的主觀隨意性。當(dāng)有幾百個(gè)因素，這些因素又互相影響時(shí)，調(diào)整這些因素的權(quán)重就變成混亂、無(wú)法預(yù)見(jiàn)結(jié)果的事了。

　　而從海量數(shù)據(jù)中找模式正是AI的擅長(zhǎng)。AI可以快速尋找可能的排名因素，調(diào)整排名因素權(quán)重，自動(dòng)迭代計(jì)算，擬合出排名因素和用戶(hù)滿(mǎn)意的搜索結(jié)果之間的計(jì)算公式。

　　通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的計(jì)算公式就是AI搜索算法，可以應(yīng)用于用戶(hù)更多的搜索了。

　　誰(shuí)來(lái)打標(biāo)簽?

　　既然訓(xùn)練AI搜索算法時(shí)需要打了標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，那么這些標(biāo)簽數(shù)據(jù)是從哪來(lái)的?這就是搜索引擎質(zhì)量評(píng)估員的作用了。

　　前不久Google質(zhì)量評(píng)估指南帖子里詳細(xì)介紹了質(zhì)量評(píng)估員的工作。這些真實(shí)用戶(hù)(他們不是Google員工)，在學(xué)習(xí)質(zhì)量評(píng)估指南后，Google在評(píng)估系統(tǒng)中給評(píng)估員真實(shí)網(wǎng)站、真實(shí)查詢(xún)?cè)~數(shù)據(jù)，評(píng)估員進(jìn)行相關(guān)評(píng)估，最主要的就是：

　　給頁(yè)面質(zhì)量打分

　　給特定查詢(xún)?cè)~的搜索結(jié)果打分

　　Google的質(zhì)量評(píng)估員很早就存在了，應(yīng)該不是為了開(kāi)發(fā)AI算法招募的，而是用來(lái)評(píng)估傳統(tǒng)算法質(zhì)量的。但他們的評(píng)估數(shù)據(jù)剛好可以被人工智能系統(tǒng)有效使用。

　　這樣，AI系統(tǒng)就知道，針對(duì)某個(gè)查詢(xún)?cè)~，用戶(hù)滿(mǎn)意的搜索結(jié)果是哪些頁(yè)面，是按什么順序排名的。

　　現(xiàn)在，AI系統(tǒng)有了海量頁(yè)面特征數(shù)據(jù)，也知道什么樣的搜索結(jié)果是真實(shí)用戶(hù)滿(mǎn)意的，下一步就是訓(xùn)練系統(tǒng)，尋找頁(yè)面特征和搜索排名之間的關(guān)系。

　　訓(xùn)練人工智能搜索算法

　　搜索引擎可以把打了標(biāo)簽的搜索結(jié)果數(shù)據(jù)分成兩組。一組訓(xùn)練用，一組驗(yàn)證用。

　　AI算法檢查訓(xùn)練組搜索結(jié)果中的頁(yè)面有哪些特征，這些特征又應(yīng)該給予什么樣的權(quán)重，根據(jù)什么樣的計(jì)算公式，才能計(jì)算出用戶(hù)滿(mǎn)意的(打過(guò)標(biāo)簽的)搜索結(jié)果。

　　與傳統(tǒng)算法不同的是，需要哪些特征(排名因素)，這些特征給予多少權(quán)重，不是工程師決定的，是AI系統(tǒng)自己尋找和評(píng)估的。這些因素也許是工程師想得到、早就在用的，比如：

　　頁(yè)面的關(guān)鍵詞密度

　　頁(yè)面內(nèi)容長(zhǎng)度

　　頁(yè)面上有沒(méi)有廣告

　　頁(yè)面有多少外部鏈接

　　頁(yè)面有多少內(nèi)部鏈接

　　頁(yè)面有多少以查詢(xún)?cè)~為錨文字的鏈接

　　頁(yè)面所在域名有多少外鏈

　　頁(yè)面打開(kāi)速度多快

　　等等等等，可能有幾百上千個(gè)

　　也許是工程師壓根兒沒(méi)想過(guò)的，也許有些是表面上看起來(lái)毫無(wú)關(guān)系、毫無(wú)道理的，比如：

　　頁(yè)面正文用的幾號(hào)字

　　文章作者名字是三個(gè)字

　　頁(yè)面第一次被抓取是星期幾

　　頁(yè)面外鏈數(shù)是單數(shù)偶數(shù)

　　以上只是舉例，為了說(shuō)明，AI尋找的不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。只要AI看到排名好的頁(yè)面有哪些特征就夠了，至于把這些特征與排名聯(lián)系起來(lái)是不是看著有道理，并不是AI關(guān)心的，也是不必要關(guān)心的。

　　當(dāng)然，有些因素可能是負(fù)面的，比如域名長(zhǎng)度，很可能與高排名是負(fù)相關(guān)的。

　　AI系統(tǒng)被訓(xùn)練的過(guò)程就是找到這些排名因素(無(wú)論人類(lèi)看著是否有道理)，給予這些因素一定權(quán)重，擬合出一個(gè)計(jì)算公式，剛好能排出用戶(hù)滿(mǎn)意的那個(gè)搜索結(jié)果。這個(gè)擬合過(guò)程應(yīng)該是迭代的，一個(gè)權(quán)重?cái)?shù)值、一個(gè)公式不行，自動(dòng)調(diào)整，再次計(jì)算，直到比較完美擬合出評(píng)估員打過(guò)標(biāo)簽的搜索結(jié)果。這個(gè)訓(xùn)練過(guò)程也許要幾天，也許幾個(gè)星期，要看數(shù)據(jù)量。

　　AI搜索算法驗(yàn)證

　　被訓(xùn)練過(guò)的AI搜索算法就可以應(yīng)用于其它沒(méi)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里的查詢(xún)?cè)~了。

　　首先用前面提到的驗(yàn)證組數(shù)據(jù)驗(yàn)證一下，如果新訓(xùn)練出來(lái)的算法給出的搜索結(jié)果與驗(yàn)證組數(shù)據(jù)(同樣是評(píng)估員打過(guò)標(biāo)簽的)吻合，說(shuō)明算法不錯(cuò)，可以上線(xiàn)了。如果AI算法給出的搜索結(jié)果與驗(yàn)證組搜索結(jié)果里的頁(yè)面不同，或者頁(yè)面基本相同但排序差別很大，可能就要重新訓(xùn)練AI系統(tǒng)了。

　　當(dāng)然，要做到所有查詢(xún)?cè)~，AI算法給出的搜索結(jié)果與評(píng)估員打過(guò)最滿(mǎn)意標(biāo)簽的搜索結(jié)果完全一樣，是不大可能的。估計(jì)只要排在前面，比如前20名的頁(yè)面順序差異在一定的容錯(cuò)范圍內(nèi)就可以了。排在越前面，需要越低的容錯(cuò)率，比如排在第一第二的頁(yè)面不對(duì)，比排在第三頁(yè)之后的頁(yè)面不對(duì)嚴(yán)重多了。

　　驗(yàn)證過(guò)的算法就可以上線(xiàn)，接受真實(shí)用戶(hù)的檢驗(yàn)了。這里很可能牽扯到一個(gè)SEO們普遍認(rèn)為與排名有關(guān)、但搜索引擎一直否認(rèn)的排名因素：用戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)是否是排名因素?

　　很多SEO排名因素統(tǒng)計(jì)表明，頁(yè)面點(diǎn)擊率、跳出率、用戶(hù)停留時(shí)間、訪(fǎng)問(wèn)深度與排名有很高的相關(guān)性，但Google一直明確否認(rèn)這些數(shù)據(jù)是排名因素。當(dāng)然，對(duì)百度來(lái)說(shuō)，點(diǎn)擊率顯然是排名因素。

　　原因很可能就是，搜索引擎需要用這些用戶(hù)體驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證搜索算法質(zhì)量，如果用戶(hù)普遍點(diǎn)擊率降低、跳出率提高，說(shuō)明新上線(xiàn)的算法有問(wèn)題，需要調(diào)整。雖然搜索引擎沒(méi)有直接使用用戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)排名，但算法的目標(biāo)就是提高用戶(hù)數(shù)據(jù)，使得這兩者之間高度相關(guān)。

　　新的AI算法上線(xiàn)后，搜索引擎監(jiān)控的用戶(hù)數(shù)據(jù)說(shuō)明用戶(hù)滿(mǎn)意，算法就成功了，等待下一輪的優(yōu)化。

　　以上猜測(cè)很可能成為未來(lái)的現(xiàn)實(shí)，讓我們拭目以待。

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