百度网页关键字抓取(2.识别新的信号AI与SEO/数字营销的关系)

　　百度网页关键字抓取(2.识别新的信号AI与SEO/数字营销的关系)

　　当我们在 2010 年初第一次听说机器学习时，起初看起来很可怕。

　　但是一旦向我们解释（我们意识到技术已被用于为我们提供解决方案），我们就着手解决实际问题：

　　机器学习本质上是利用算法根据历史数据计算特定事物的趋势、价值或其他特征。

　　百度甚至声称自己是机器学习领域的第一家公司。

　　搜索引擎总是喜欢尝试如何使用这种不断发展的技术，这里有 9 个深度解读，我们知道他们目前正在使用机器学习，以及它与 SEO/数字营销的关系。

　　1. 模式检测

　　搜索引擎正在使用机器学习模式检测来帮助识别垃圾邮件站点或重复内容。他们插入了低质量内容的共同属性，例如：

　　能够发现这些类型的模式大大减少了对人力的审查。

　　尽管仍然有人工质量评估员，但机器学习帮助百度自动过滤网页并剔除低质量页面，而无需真人先阅读它们。

　　机器学习是一项不断发展的技术，因此分析的页面越多，它就越准确（理论上）。

　　2.识别新信号

　　AI 不仅有助于识别查询中的模式，还有助于搜索引擎识别可能的新排名信号。

　　百度寻求这些信号后，可以继续提高搜索查询结果的质量。

　　由于搜索引擎可以教会人工智能如何独立运行预测和数据，因此可以减少手工劳动，员工可以转向其他机器无法完成的事情，例如创新或以人为中心的项目。

　　

　　3. 它的重量只是一小部分

　　然而，尽管机器学习正在慢慢改变搜索引擎查找和排名 网站 的方式，但这并不意味着它对我们的服务器（目前）有重大影响。

　　机器学习只是他们整体排名信号平台的一部分，并且作为整体算法的一小部分被加权。

　　百度的最终目标是用技术为用户提供更好的体验。如果这意味着用户没有他们想要的体验，他们不想自动化整个过程。

　　所以，不要以为机器学习会很快取代所有的搜索排名，它只是搜索引擎已经意识到的一个小难题，希望能让我们的生活更轻松。

　　4.基于特定查询的自定义信号

　　搜索引擎中的机器学习可能会因查询或措辞的类型而异。这意味着机器学习可以在某些查询中更加重视变量。

　　总体而言，通过机器学习定制的个性化搜索将点击率 (CTR) 提高了 10%。

　　当用户向百度输入更多查询时，他们发现点击率不断提高。

　　这可能是因为搜索引擎“学习”了特定用户的偏好，可以根据过去的查询提供最有趣的信息。

　　会议报告中经常使用的一个示例是会议中的一系列查询以及结果如何根据您上次搜索的内容而变化。

　　搜索历史只是机器学习用来提供更好结果的搜索体验的一个组成部分。

　　5.图片搜索看懂图片

　　这项任务非常适合机器学习，因为它可以分析颜色和形状的模式，并且可以配对图片中任何现有的模式数据，以帮助搜索引擎了解图像是什么。

　　这就是百度不仅可以为百度图片搜索结果提供目录图片，还可以提供让用户通过图片文件进行搜索（而不是文本查询）的功能。

　　然后，用户可以在互联网上找到其他图片示例，与图片相同主题或相同颜色的图片，以及图片中的主题信息。用户与这些结果交互的方式可以在未来塑造他们的 SERP（搜索引擎结果页面）。

　　

　　6. 识别搜索查询中单词之间的相似性

　　机器学习使用的查询数据不仅可以识别和个性化用户的后续查询，还有助于创建数据模式以形成其他用户的搜索结果。

　　随着时间的推移，用户搜索越来越多，机器学习可以显示更准确的信息。

　　随着语言的发展和变化，机器可以更好地预测我们所说的话背后的含义，并为我们提供更好的信息。

　　7.提高用户的广告质量和目标

　　机器学习可用于改进“其他弱统计模型”。这意味着广告排名可能会受到机器学习系统的影响。

　　“出价金额、您出价期间的广告质量（包括预期点击率、广告相关性和着陆页体验）、广告级别阈值、用户搜索上下文”通过关键词逐字输入系统确定百度的阈值为每个 关键词 考虑。

　　8. 同义词识别

　　当你在代码段中看到不收录关键词的搜索结果时，可能是因为百度使用了同义词反馈机制进行识别。

　　9.查询说明

　　我最喜欢的主题之一是搜索查询用户意图。

　　对于任何给定的搜索，用户可能正在搜索购买（交易）、研究（信息）或寻找资源（导航）。此外，关键词 可能对一个或任何一个意图有用。

　　通过分析点击模式和用户使用的内容类型（例如按内容类型 ctrl），搜索引擎可以使用机器学习来确定意图。

　　

　　结束语

　　尽管机器学习不是（也可能永远不会）完美，但人类与它互动的次数越多，它就会变得越准确、越“聪明”。

　　这可能会让一些人担心——把《终结者》电影中的天网场景拿来——但是，当我们需要的时候，实际的结果可能是更好的技术体验。向我们提供我们需要的信息和服务。