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Google 2018搜索指南-RankBrain算法

楼主#
更多 发布于:2018-04-07 15:52
 Google SEO,你必须了解 RankBrain 。为什么呢?因为 Google 宣布,RankBrain 已经成为影响排序的第三大因素 (前两个分别为 内容和链接)。并且,RankBrain 正变得越来越重要。Google的相关算法如猫头鹰算法,本站之前也有介绍过
本文中,你将学习到 关于 Google RankBrain 的所有知识。请看正文:
  • 一. Google RankBrain: AI 自动调整算法
  • 二. RankBrain 怎么工作
  • 三. 针对 RankBrain 如何研究关键词
  • 四. 如何优化 Title 和 Description 来提高CTR
  • 五. 怎么优化网页内容改善跳出率和停留时间
  • 六. RankBrain 优化策略 & 案例学习

图片:Google RankBrain.png



什么是 RankBrain?RankBrain 是 Google 应用于排序的一种机器学习算法。另外,RankBrain 也帮助 Google 分析和了解用户搜索需求。
那么,RankBrain 有什么作用呢?在 RankBrain 之前,所有的 Google 算法都是手工调整。比如 Google 工程师调整了某个因子的比例,上线之后观察用户数据。如果数据有提升,则说明该调整是有效的,会全量上线。所以的调整都是工程师手工处理。流程如下:

图片:Google算法的调整流程.png


而 RankBrain 的处理方式是:发现有一批搜索结果的用户满意度偏低,则上线某个新算法,比如降低外链的权重比例,如果用户满意度提升了,则说明这个算法是有效的。所有的流程都是自动化进行。如下图:

图片:Google算法自动化流程.png



简单说,RankBrain 会自动化的进行各种算法测试。依靠关键词,RankBrain 会调整各因子的权重比例,比如外链,内容更新频率,内容长度,域名权重等。然后,RankBrain 会观察用户数据,如果有相应提升,则保留该调整。否则会做回滚。
最厉害的是,之前 Google 内部做了一个测试,发现 RankBrain 提供的搜索结果,比工程的搜索结果要准确 10%


RankBrain 怎么工作

RankBrain 有 2 个重点工作:
  1. 理解用户搜索词(关键词需求分析)
  2. 研究用户面对搜索结果有什么行为(用户满意度调查)
让我们具体看下


RankBrain 如何理解搜索词背后的需求:

几年前,Google 有个头疼的事:每天都有 15% 的搜索词是之前没遇到过的https://www.cnet.com/news/google-search-scratches-its-brain-500-million-times-a-day/)。15% 听起来不高,不过 Google 每天有几十亿几百亿的搜索,也就是说每天有 4 亿多搜索困扰着 Google。在 RankBrain 之前,Google 的处理方式是给用户提供包含这些词语的搜索结果。但因为很多都是新名词,所以 Google 无法了解这些用户到底需要什么,只能去猜。比如用户搜索the grey console developed by Sony,Google 会寻找包含了grey, console, developed, Sony 的网页。
而现在 RankBrain 可以理解用户真正的需求,直接提供一个 100% 准确的搜索结果
有什么差别?之前, Google 是用搜索词中的词语跟网页中的词语相匹配。而现在,RankBrain 可以从语义上理解用户的搜索需求,像人的理解一样。
怎么实现?把未遇到过的搜索词跟已有的搜索词相匹配。比如,RankBrain 注意到很多搜索 grey console developed by Nintendo的用户,是想看一些关于游戏机的网页。所以,当一些用户搜索the grey console developed by Sony的时候,RankBrain 就会提供已有搜索词的相似结果,比如grey console developed by Nintendo。所以,RankBrain 就展示了一些游戏机的搜索结果,在这个例子里,就展示了 PlayStation。

图片:Google 100%准确搜索结果.png


有什么差别?之前, Google 是用搜索词中的词语跟网页中的词语相匹配。而现在,RankBrain 可以从语义上理解用户的搜索需求,像人的理解一样。
怎么实现?把未遇到过的搜索词跟已有的搜索词相匹配。比如,RankBrain 注意到很多搜索 grey console developed by Nintendo的用户,是想看一些关于游戏机的网页。所以,当一些用户搜索the grey console developed by Sony的时候,RankBrain 就会提供已有搜索词的相似结果,比如grey console developed by Nintendo。所以,RankBrain 就展示了一些游戏机的搜索结果,在这个例子里,就展示了 PlayStation。

另外一个例子:Google 曾发表一篇文章https://opensource.googleblog.com/2013/08/learning-meaning-behind-words.html),说明了他们怎么利用机器学习算法去了解搜索者背后的需求。

在这个文章中,他们提到了一个叫Word2vec的技术,可以理解文本背后的语义。比如,Google 称使用这个技术,可以帮助搜索引擎理解到,巴黎和法国,是和柏林和德国同样的关系(首都和国家的关系),跟马德里和意大利

图片:Word2vec文本理解技术.png


尽管这个文章中没有特别提到 RankBrain ,不过 RankBrain 很可能也是使用这个技术。简单概括,RankBrain 超越了之前的文本匹配算法,而将用户的搜索转变为语义,并找到能描述该语义的网页。

原文:Google 2018搜索指南-RankBrain算法
作者:本文出自国外知名SEO博客Backlinko,由张亚楠博客翻译汉化
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沙发#
发布于:2018-04-07 16:12
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发布于:2018-04-07 19:29
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发布于:2018-04-09 09:45
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发布于:2018-05-01 18:11
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发布于:2018-05-04 20:30
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发布于:2018-06-06 13:43


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