seo搜索引擎优化 深圳(关于网站seo的各类收录问题在搜索算法中的应用)

　　seo搜索引擎优化 深圳(关于网站seo的各类收录问题在搜索算法中的应用)

　　关于网站seo的各种收录问题

　　关于网站seo网站收录的各种收录问题，seo的问题是最受关注的问题，因为收录是我们排名的基础。没有收录就没有排名，没有排名就没有流量。所以搜索引擎收录是seo最重要的问题。今天我们来看看收录的一些知识和网站的优化

　　深圳seo：人工智能在搜索算法中的应用

　　深圳seo认为，2016年以来，IT行业最大的技术突破应该是人工智能。不仅在一年左右的时间里，而且在上一个人类认为机器几乎无法击败人类的游戏项目中。甚至是几天前。随着逆天的AlphaGo Zero出现，完全不需要向人类学习知识，自学3天就超越了人类。

　　人工智能领域最好的公司是国外的谷歌和国内的百度。他们都是搜索引擎。这可能不是巧合，而是因为搜索引擎是最适合开发人工智能的公司。它们的数据量最大，包括文本、图片、视频、地图、路况、用户使用数据等。

　　搜索引擎公司的AI结果在多大程度上应用到了他们的核心业务——搜索？他们没有对*敏*感*词*棋领域，牛X已经迁移到了规则模糊的系统，比如Searching需要一些时间。

　　但我认为人工智能迟早会*敏*感*词*应用于搜索算法。据说百度的大搜索部门和人工智能/深度学习部门存在一些矛盾。现在吴恩达已经离开百度，陆奇对百度进行了很多人事调整。搜索部门对人工智能的排斥可能会大大减少。

　　深圳seo觉得人工智能其实已经用在了搜索算法上。举两个例子。

　　百度 DNN 模型

　　深圳seo感觉这几个月看到百度朱开华关于“AI赋能搜索与对话交互”的演讲报道。几年前，我采访了朱开华。当时，他是谷歌的首席架构师，也是著名的熊猫算法的主要参与者之一。现在是百度的首席架构师。演讲内容较多，搜索感兴趣的标题即可找到全文，值得深入阅读。这么长时间以来，SEO行业很少有人注意到这些有价值的关于搜索算法的公开信息，这是相当出乎意料的。

　　演讲中提到了百度在2013年推出的DNN模型，大大提高了语义相关性判断的范围和准确性。2013年百度相关度提升34%来自DNN模型，2014年相关度提升25%。来自DNN模型。DNN 模型使用深度学习方法。该模型通过 100 亿次用户点击训练，拥有超过 1 亿个参数。下面海耀的seo工程师介绍的Google RankBrain是2015年推出的，所以百度是全球第一家将人工智能应用到实际搜索算法中的公司。

　　下图是DNN训练的*敏*感*词*：

　　简单来说，对于同一个查询，模型会分析真实用户点击过的页面的标题，以及没有点击过的页面的标题，从而更深入地了解哪些标题满足用户的需求。经常出现页面标题不收录查询词，但用户更愿意点击这些页面的情况，说明这些页面满足用户需求。这些页面的标题，即使它们不收录查询词，也与查询词的含义相关。这就是经典的页面——关键词 相关算法无法计算。

　　演讲中提到的例子：

　　在 DNN 上线之前，用户搜索“吉卜力前面的任何车牌”时，相关信息很少，也没有页面以该查询词为标题或出现这些关键词的页面，所以搜索结果的质量不高。传统的搜索算法只能根据关键词匹配返回一些吉卜力相关的信息，而几乎没有“车前放任何车牌”的信息。

　　DNN上线后的搜索结果是这样的：

　　可以看出，搜索结果中仍然没有“任何车牌放在吉卜力前面”的页面，但是解决了用户的需求。算法明白“front”、“front”和“front of the car”的意思是一样的，“把它放在哪里”。“啊”、“怎么安装”、“怎么挂”和“任意放置”是同一个意思，所以“吉卜力车牌挂”这种页面回答了“吉卜力车前任意放置车牌”的问题，虽然它们收录的 关键词 是不一样的。

　　深圳seo觉得，这种对相关性的理解不是传统的基于关键词匹配的搜索算法计算出来的，而是通过真实用户的点击数据告诉搜索算法的。用户在搜索“吉卜力车牌前面放什么车牌”时，往往会在这些页面点击“吉卜力车牌挂”和“吉卜力车牌怎么安装”。DNN 模型经过训练后，他们知道这些词在语义上是相关的。

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