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在过去的10年里SEO技术是如何变化的

作者: 1 来源:朗创seo公司 发布日期: 2018-09-21 10:11:38
信息摘要:
在过去的一年中,搜索引擎或互联网行业中更热门的话题无疑是人工智能。在过去的10年中,搜索引擎优化技术和方法没有发生太大的变化。几年来,我认为,在不久的将来。 如前文所

在过去的一年中,搜索引擎或互联网行业中更热门的话题无疑是人工智能。在过去的10年中,搜索引擎优化技术和方法没有发生太大的变化。几年来,我认为,在不久的将来。
    
     如前文所述,到目前为止,搜索引擎工程师们一再否认排名算法使用他们自己的网站流量统计数据。可能的原因包括:
    
     太吵,太容易作弊。看看过去做点击的人,百度现在做多快,你知道作弊的市场有多大。不仅刷自己,而且刷你的竞争对手。
    
     但是,我们真的看到用户访问数据真的会影响页面排名吗有矛盾吗人工智能或许是答案
    
     去年,在写过AlphaGo之后,深入学习和SEO,我在网上看到一些人说我在胡说八道,没有看到SEO的新术语。我想知道一年后,是否有人认为AI会影响和改变SEO的概念。
    
     2011,Wu Enda创建了谷歌大脑,一个超大的人工神经网络,可能是更早的谷歌人工智能项目。
    
     2014年5月,Wu Enda加入百度担任首席科学家。他也对人工智能负责。2017年3月20日,Wu Enda辞职了,这与人工智能无关。是关于新老板的。
    
     在2015年,Google的在线深度学习算法RankBrain宣称是第三大排名因子。记住这一点,因为百度有类似的算法,而且比谷歌早。下次再写。
    
     2015年10月,阿尔法戈以5:0击败了欧洲冠军赛冠军。消息在2016年1月公布。
    
     2016年3月,阿尔法戈以4:1赢得了李世石。石狮市的胜利可能是人类战胜人工智能的然后一场比赛。
    
     在2016年12月29日到2017年初的几天里,以Master为用户名的Alpha Go以60比0战胜了中国、日本和韩国几乎所有顶尖的人类玩家,包括Kojie、Nie Weiping、Guli、Changhao、Park Tinghuan和Yutai Inoue。罗肯。
    
     2017年1月,微软全球副总裁陆琦加入百度担任总裁。李彦宏在欢迎辞中提到,陆琦也是人工智能领域的世界级技术权威。百度决定把人工智能作为更重要的战略方向。对于未来十年的公司来说,Lu Qi的加入将极大地保证这一战略能够成功实现。
    
     从2016年9月开始,Google就开始用各种语言实现深层学习方法的Google翻译。我并不怎么关注这个新闻,但是我不小心用到了Google翻译。这是如此高的标准,这超出了我的想象。
    
     在人工智能领域的领先公司,碰巧是搜索引擎,刚好是Google开发AlphaGo只是为了下棋,只是为了无人驾驶的汽车,百度人工智能团队现在已经发展到1300人,挖掘Wu Enda,挖掘Lu Qi,以便o形成一个团体来参与更强的大脑
    
     即使没有RankBrain对人工智能算法的明确使用,我们也可以猜测,搜索引擎在人工智能上花费了如此多的时间,而不仅仅是在外围或新业务上,它们没有理由不在其核心业务中使用人工智能,也就是说,sear。中国。
    
     如果你仔细想想,似乎Alpha Go的go和搜索排名问题不会由任何人来解决,但它们本质上非常相似,可以用相同的方法解决:
    
     Alpha Go学习了无数的棋类游戏,包括人类历史棋类游戏,其中更多的是Alpha Go的自玩,它积累了大量的数据,并且在面对某一组时做出判断:接下来的获胜率是什么
    
     搜索引擎排名算法,通过学习质量评估者给出的数据,搜索用户点击访问数据等,当面对一个页面做出决定:这个页面是高质量的还是低质量的页面被欺骗此页与查询无关,或与单词无关。
    
     传统的搜索算法需要工程师根据常识、工程知识、情感、用户反馈来选择排序因子,调整排序因子的权重,并根据已建立的公式计算答案。重新设计工程师告诉他们应该使用什么排名因素,而不是自己学习,弄清楚应该使用哪些排名因素,以及每个因素的权重。人工智能方面的考虑可能会让人感到困惑。
    
     吴钧老师在《智能时代》中说,理解这种情况特别合适:在智能时代,答案可以直接在大量数据中找到,尽管原因可能不清楚。在传统的搜索算法中,工程师在写之前必须知道原因。AI算法从数据直接回答,即使工程师不知道为什么。
    
     人工智能更大的缺点在于它为人们提供了一个黑盒子,工程师们不知道如何或根据它是什么。当结果正确时,一切都很好,但是当结果不完全正确时,工程师们不知道为什么他们错了,他们不知道怎么做。也许正是由于这个原因,搜索引擎的核心算法还没有被人工智能所取代,搜索引擎需要非常小心,否则他们会出错,以至于他们不知道为什么出错。
    
     回到前面的问题,用户点击、访问等行为是排名的因素,如何解决噪音、作弊等问题不使用搜索引擎统计服务站点,不能准确知道访问深度、停留时间等,怎么办
    
     设想该算法可能不将用户访问数据作为直接排序因子,但是它可以用作验证和质量控制方法。例如,在传统的排序算法计算相关页面之后,人工智能算法会挑选出与已知作弊页面具有相同访问特征和其他特征的页面,并降低它们的排名。人工智能的准确性。正如Google去年年中时所说,Alpha Google大约相当于当时的13名人类棋手,而今年的游戏结束似乎证实这可能不是吹牛。游戏:看Alpha Goo/主棋,我认为有些人对GO的理解可能是错误的。
    
     这种判断的令人震惊的精确性可能对后来的黑帽SEO是一个不可弥补的打击。如果搜索引擎算法判断一个页面是否存在作弊,这个页面有13个棋手,远远超出了人类的水平和准确性,那么我们人类该如何作弊呢
    
     人工智能对关键词研究、网页文案、网站结构等都具有破坏性的影响。本文只是一个开始,以后还会继续讨论。
    
    

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