自年以来，IT行业更大的技术突破应该是人工智能，不仅在大约一年的时间里，在然后一场人类认为机器很难战胜人类的游戏中，而且在然后几天里，阿尔法·戈·零（Alpha Go Zero）也遭遇了彻底的厄运。没有人的知识，自学三天就会超越人类。
在人工智能领域中，X公司更多的是谷歌，百度在中国。它们都是搜索引擎。这或许不是巧合，但是因为搜索引擎是开发人工智能的更佳公司，并且它们拥有更多的数据，包括文本、图片、视频，地图、道路状况、用户数据等。
搜索引擎公司的人工智能结果应用于其核心业务——搜索——的程度还没有明确解释，从搜索引擎工程师的演讲片段中可以推测，至少还没有大规模使用，并且它没有改变基础毕竟，虽然人工智能的概念已经存在了几十年，但是其快速进步的效果只是在更近几年，并没有一般的人工智能，在简单明了的围棋规则中，牛X，迁移到模糊系统的规则中，比如拱，还需要一些时间。
但我认为人工智能在大规模地应用于搜索算法，据说百度的大搜索部门和人工智能的深度学习部门之间存在一些矛盾。现在吴恩达离开了百度，陆琦对百度做了很多人事调整，把AI从搜索部门排除在外的情况可能会大大减少。
几个月前，我看到了百度的朱开华关于人工智能的互动搜索和对话的演讲。几年前，他还采访了朱开华，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，现在他是百度的首席架构师。他的演讲很多，感兴趣的搜索标题可以找到全文，值得深入阅读。令人惊讶的是，搜索引擎优化行业很少有人注意到这篇关于搜索算法的有价值的公共信息。
演讲中提到了百度在年推出的DNN模型，大大提高了语义相关性判断的范围和准确性。在年，百度相关性增长%来自DNN模型，在年，全年增长%来自DNN模型。DNN模型使用深度学习方法，通过亿次点击，用亿多个参数训练模型。IN是在推出的，因此百度是世界上第一个将人工智能应用到实际搜索算法的公司。
简单地说，对于相同的查询词，模型分析了真实用户点击的页面标题和未点击的页面标题，以便更好地理解哪些标题满足用户需求。通常，页面标题不包含查询词，但是用户更愿意点击这些页面，表明这些页面满足用户需求，这些页面的标题，即使不包含查询词，也与查询词的语义有关，这是经典的页面关键词关联算法无法计算的。
在DNN上线之前，当用户搜索放在吉卜力头上的任何牌照时，关于吉卜力的牌照的信息很少，并且没有页面的标题带有这个查询词或在页面上显示这些关键字，因此搜索结果的质量不高。传统的搜索算法只能通过关键词匹配来返回一些与吉卜力相关的信息，而没有返回。
正如你所看到的，在GHIBLI报头中仍然没有一个带有牌照的页面，但是它满足了用户的需求。该算法理解前、前、头的含义。放在哪里，如何加载，如何悬挂，以及任何放置都是一个意义。因此，如何悬挂吉卜力牌照回答了吉卜力的问题。在汽车前面有任何查询，尽管它们包含不同的关键字。
这种对相关性的理解不是传统的基于关键字匹配的搜索算法，而是真正的用户点击数据来告诉搜索算法。D如何在GHIBLI前面安装车牌。DNN模型被训练以知道单词在语义上是相关的。
Google RankBrain成立于年，它致力于深入理解查询术语，尤其是长尾单词，并找到与用户查询术语不完全匹配，但实际上很好地回答用户查询的页面。它与百度DNN非常相似。与百度DNN相似的RANKBEEL。
当RankBrain在年启动时，有%的查询由RankBrain处理，而在年，所有查询都由RankBrain处理。
这个查询有一个相当长的尾巴，较少的匹配，和几个字很容易模棱两可。例如，消费者通常指消费者，食物链也可以理解为餐饮链，但是这个完整的查询与商店、消费者、餐馆等的含义无关。RankBrainCan实际上，用户会询问食物链顶端的物种的名称。同样，搜索结果也不能按照传统的关键字匹配进行处理。
这个长尾查询非常大，而且Google每天收到的查询有%以前从未见过。这种查询依赖于关键字匹配，很难找到高质量的页面，太少甚至没有，但是理解查询的语义和意图，就可以找到页面。满足用户需求，关键词不完全匹配。
经过SEO的详细影响，这里只是一个简单的提醒：页面中包含的关键词，这在当前的关键词优化过程中是不可避免的，现在搜索引擎可以理解两个不同单词的意思是一样的，在创建或编辑页面内容后，是否还这样必须包括关键字吗
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作者：徐州百都网络 | 来源： | 发布于：2022-04-03 10:59:23