谷歌使用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，稱為rankbrain來(lái)幫助自己的搜索結(jié)果。這是我們知道的。

谷歌使用 機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，稱為“rankbrain”幫助整理搜索結(jié)果。不知道是如何工作的，符合谷歌的整體排名系統(tǒng)？以下是我們所知道的rankbrain。

信息涵蓋以下來(lái)自成都網(wǎng)站建設(shè)三個(gè)來(lái)源和已更新，隨著時(shí)間的推移，筆記，更新了。這里是源：

首先是彭博社的故事這打破了rankbrain新聞（參見寫了它）。第二，附加的信息，谷歌現(xiàn)在已經(jīng)直接提供給搜索引擎的土地。第三、在地方，谷歌并沒有提供答案，我們自己的知識(shí)和好的假設(shè)。我們要清楚這些來(lái)源的使用，當(dāng) 認(rèn)為必要，除了一般的背景信息。

rankbrain是什么？
rankbrain是谷歌的名字為機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，用來(lái)幫助處理搜索結(jié)果，據(jù)報(bào)道彭博社也向我們證實(shí)了谷歌。

機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)計(jì)算機(jī)教自己如何做，而不是被人類或以下的詳細(xì)規(guī)劃教。

企業(yè)網(wǎng)站SEO優(yōu)化中應(yīng)該及時(shí)清除的幾種網(wǎng)頁(yè)
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什么是人工智能？
真正的人工智能，簡(jiǎn)稱AI，是一個(gè)計(jì)算機(jī)可以像人類一樣聰明，至少在感覺上獲取知識(shí)的講授和建筑在它所知道的，建立新的聯(lián)系。

真正的愛只存在于科幻小說(shuō)，當(dāng)然。在實(shí)踐中，AI是指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)和聯(lián)系。

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)如何不同？從rankbrain，似乎我們都很 同義。你可以聽到他們兩者交替使用，或者你可能會(huì)聽到機(jī)器學(xué)習(xí)用于描述人工智能方法被雇用的類型。

所以rankbrain是新的谷歌搜索結(jié)果排名？
第rankbrain是谷歌整體搜索”算法的一部分，”一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，用來(lái)整理數(shù)十億頁(yè)它知道找到那些被認(rèn)為最相關(guān)的特定的查詢。

谷歌搜索算法的名字是什么？

所以rankbrain是谷歌蜂鳥搜索算法的一部分？
這是我們的理解。蜂鳥算法的全局搜索能力，就像一輛車有一個(gè)整體的發(fā)動(dòng)機(jī)在它。發(fā)動(dòng)機(jī)本身可能由各種配件，如機(jī)油濾清器、燃油泵、散熱器等。以同樣的方式，包括各部分與rankbrain蜂鳥，是一個(gè)最新的。

特別是，我們知道rankbrain總體是蜂鳥算法部分因?yàn)榕聿┑奈恼旅鞔_指出，rankbrain不能處理所有的搜索，只有整體的算法。

蜂鳥也包含其他的名字在那些熟悉的地方搜索引擎優(yōu)化空間，如 熊貓， 企鵝 和發(fā)薪日為了打擊垃圾郵件，鴿子為了改善當(dāng)?shù)氐慕Y(jié)果，重為了把廣告重頁(yè)，移動(dòng)友好 旨在獎(jiǎng)勵(lì)移動(dòng)友好的頁(yè)面匹茲堡海盜旨在打擊侵犯版權(quán)。

我認(rèn)為谷歌的算法被稱為“PageRank”
PageRank是覆蓋一個(gè)特定的方式給頁(yè)面信用基于其他頁(yè)面的鏈接指向他們的蜂鳥算法部分。

PageRank是特殊的因?yàn)檫@是谷歌所給的一個(gè)排序算法的部分第一名，回來(lái)的路上的時(shí)候，搜索引擎開始，1998。

這些“信號(hào)”，谷歌使用排名？
信號(hào)都是谷歌用以幫助確定如何排名的網(wǎng)頁(yè)。 為例，它會(huì)讀取網(wǎng)頁(yè)上的文字，所以文字是一種信號(hào)。如果有的話是大膽的，可能是另一個(gè)信號(hào)的注意。計(jì)算作為一部分給一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank PageRank得分，作為信號(hào)。如果一個(gè)網(wǎng)頁(yè)是被認(rèn)為是移動(dòng)友好，這是另一個(gè)信號(hào)是登記。

所有這些信號(hào)處理的各個(gè)部分在蜂鳥算法來(lái)找出哪些頁(yè)面谷歌顯示響應(yīng)不同的搜索。

多少信號(hào)呢？
谷歌已經(jīng)相當(dāng)一致，說(shuō)有多200大排名的信號(hào)進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)而，最多可以有10000個(gè)變化或子信號(hào)。它通常只是說(shuō)“數(shù)百名”的因素，因?yàn)樗鼪]有在昨天的彭博社第。

如果你想要更多的視覺引導(dǎo)的排名信號(hào)，看到我們SEO成功因素周期表：

元素周期表的SEO成功因素2015
這是一個(gè)很好的指南，我們認(rèn)為，一般的東西，像谷歌這樣的搜索引擎排名的網(wǎng)頁(yè)使用幫助。

和rankbrain是第三個(gè)最重要的信號(hào)？
說(shuō)的沒錯(cuò)。不知從哪里來(lái)，這個(gè)新的系統(tǒng)已成為谷歌所說(shuō)，是第三個(gè)最重要的因素 排名的網(wǎng)頁(yè)。從彭博社文章：

rankbrain是“數(shù)百名”信號(hào)，進(jìn)入一種算法來(lái)決定什么樣的結(jié)果出現(xiàn)在谷歌搜索頁(yè)面和它們的排名，科拉多說(shuō)。在幾個(gè)月內(nèi)已經(jīng)部署，rankbrain已成為最重要的第三個(gè)信號(hào)有助于搜索查詢的結(jié)果，他說(shuō)。
什么是第一和第二重要的信號(hào)？
當(dāng)這個(gè)故事最初寫的，谷歌不會(huì)告訴我們。這是我們的假設(shè)：

我個(gè)人的猜測(cè)是，鏈接仍然是最重要的信號(hào)，這樣在谷歌統(tǒng)計(jì)選票的形式鏈接。這也是一個(gè)可怕的老化系統(tǒng)，我已經(jīng)在我的 鏈接：破碎的“投票箱”由谷歌和Bing應(yīng)用文章從過(guò)去 。

至于第二個(gè)最重要的信號(hào)，我猜會(huì)”的話，“哪里的話，將包括從網(wǎng)頁(yè)上的文字如何谷歌的解釋文字的人進(jìn)入rankbrain分析搜索框之外的一切。

這被證明是非常正確的。2016三月，谷歌于前兩個(gè)因素是內(nèi)容和鏈接。或鏈接和內(nèi)容，因?yàn)樗粫?huì)說(shuō)這是第一次。更多的，看看我們的文章：

現(xiàn)在我們知道：這是谷歌的3大搜索排名的因素
究竟rankbrain嗎？
從電子郵件與谷歌，我想rankbrain主要是用來(lái)解釋人提交 找到頁(yè)面，可能沒有 確切的詞 ，搜索搜索。

不 谷歌已經(jīng)找到超越精確查詢進(jìn)入頁(yè)面的方法嗎？
是的，谷歌已經(jīng)找到了超越具體條款有人進(jìn)入了很長(zhǎng)一段時(shí)間的頁(yè)面。例如，幾年前，如果你想進(jìn)入類似“鞋，“谷歌可能沒有發(fā)現(xiàn)頁(yè)面說(shuō)：“鞋，這是因?yàn)榧夹g(shù)上是兩個(gè)不同的詞。但“遏制”，讓谷歌變得更聰明，懂得鞋是一個(gè)變化的鞋，就像“跑”是一種變異的“運(yùn)行”。

谷歌也有同義詞的智慧，所以，如果你搜索“運(yùn)動(dòng)鞋，“它可能會(huì)明白你也意味著“跑鞋”。它甚至獲得了一些概念性的智慧，明白有頁(yè)關(guān)于“蘋果”的技術(shù)公司與“蘋果”的水果。

知識(shí)圖呢？
這個(gè)知識(shí)圖，在2012推出，是一種方式，谷歌變得更聰明的連接詞。更重要的是，它學(xué)會(huì)了如何尋找“事情不是字符串，“谷歌所描述的。

字符串的搜索字符串的字母，如“奧巴馬拼字比賽頁(yè)面。“事情不是谷歌知道，當(dāng)有人搜索“奧巴馬”，“他們可能意味著美國(guó)總統(tǒng)巴拉克奧巴馬，與其他人的連接，一個(gè)實(shí)際的人，地方和事物。

知識(shí)圖是一個(gè)關(guān)于世界上的事物和它們之間的關(guān)系事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)。這就是為什么你可以搜索“當(dāng)是奧巴馬的妻子米歇爾奧巴馬出生”，得到答復(fù)如下，沒有使用她的名字：

奧巴馬的妻子

如何rankbrain幫助優(yōu)化查詢？
方法 谷歌已經(jīng)使用細(xì)化查詢通常都流到某些人在某個(gè)地方做的工作，無(wú)論是創(chuàng)建源列表或同義詞列表或數(shù)據(jù)庫(kù)連接之間的事情。當(dāng)然，還有一些自動(dòng)化。但在很大程度上， 這取決于人類的工作。

問題是，谷歌搜索每天處理三十億。2007，谷歌說(shuō)，百分之20到百分之25這些查詢有 從未見過(guò)。2013，它帶來(lái)了一些下降到百分之15，并用昨日再次在彭博社文章和谷歌再次確認(rèn)了我們。但百分之15的三十億仍然是一個(gè)巨大的查詢的數(shù)量從未進(jìn)入任何人搜索-每天4億5000萬(wàn)。

在那些可能是復(fù)雜的，多詞查詢，也叫“長(zhǎng)尾巴”查詢。rankbrain旨在幫助更好地理解這些查詢和有效地轉(zhuǎn)化他們，幕后的一種方式，尋找好的搜索頁(yè)面。

谷歌告訴我們，它可以看到看似無(wú)關(guān)的復(fù)雜的搜索模式之間的了解其實(shí)是彼此相似的。 這學(xué)習(xí)，反過(guò)來(lái)，可以更好地理解未來(lái)的復(fù)雜的搜索，無(wú)論他們是與特定主題相關(guān)。 最重要的是，谷歌所告訴我們的，然后把這些組的搜索結(jié)果，搜索者會(huì)喜歡它認(rèn)為最。

谷歌沒有提供組搜索實(shí)例或在網(wǎng)頁(yè)是什么給如何rankbrain猜測(cè)細(xì)節(jié)。但后者 可能因?yàn)槿绻麑⒛：阉鞯礁嗟臇|西 具體，它可以帶來(lái)更好的答案。

舉一個(gè)例子如何？
雖然谷歌沒有給組搜索，彭博的文章有一個(gè)搜索rankbrain理應(yīng)幫助。錢在這兒:

在一個(gè)食物鏈高級(jí)別的消費(fèi)者的標(biāo)題是什么
一個(gè)像我這樣的外行，“消費(fèi)者”聽起來(lái)像一個(gè)參考的人誰(shuí)買了東西。然而，它也有消費(fèi)食品的科學(xué)術(shù)語(yǔ)。也有在食物鏈中的消費(fèi)者水平。消費(fèi)者在高水平？標(biāo)題的名字是“捕食者”。

進(jìn)入查詢到谷歌提供了很好的答案，即使查詢本身聽起來(lái)很奇怪：

食物鏈的消費(fèi)者
現(xiàn)在考慮的結(jié)果，搜索“食物鏈的頂層是多么的相似，”如下圖所示：

top_level_of_the_food_chain_ - _google_search
想象一下，rankbrain連接原長(zhǎng)和復(fù)雜的查詢 這個(gè)短得多，這可能是更普遍的做。據(jù)了解，他們是非常相似的。因此，谷歌可以利用它知道得到幫助提高它所提供的罕見的一個(gè)更常見的查詢答案。

讓我強(qiáng)調(diào)一下，我不知道rankbrain是連接這兩個(gè)搜索。我只知道谷歌給第一個(gè)例子。這就是我如何rankbrain用于連接到一個(gè)共同的一個(gè)罕見的搜索作為一種改進(jìn)實(shí)例。

將這樣做，也有RankNet？
在2005回，微軟開始使用自己的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，稱為RankNet，今天為什么成為其Bing搜索引擎的一部分。事實(shí)上，對(duì)RankNet首席研究員和創(chuàng)造者最近榮幸。但在過(guò)去的幾年里，微軟幾乎沒有談到RankNet。

你可以打賭，可能會(huì)改變。同樣有趣的是，當(dāng)我把 搜索到了Bing，多么偉大的rankbrain谷歌就是一個(gè)例子，并給了我很好的結(jié)果，其中包括上市，谷歌也回來(lái)了：

what's_the_title_of_the_consumer_at_the_highest_level_of_a_food_chain_ - _bing
一個(gè)查詢并不意味著Bing的RankNet是不如谷歌的rankbrain反之亦然。不幸的是，它想出了一個(gè)清單，這樣的比較是很困難的。

更多的例子嗎？
谷歌沒有給我們一個(gè)鮮活的例子：“一杯多少湯匙？“谷歌說(shuō)，rankbrain青睞澳大利亞不同的結(jié)果與美國(guó)查詢因?yàn)槊總€(gè)國(guó)家的措施是不同的，盡管類似的名字。

我試圖通過(guò)在谷歌澳大利亞搜索Google.com與測(cè)試。我沒有看到太大的區(qū)別，我自己。即使沒有rankbrain，結(jié)果往往是不同的這是因?yàn)橛欣趶囊阎陌拇罄麃喚W(wǎng)站對(duì)于那些使用谷歌澳大利亞搜索頁(yè)面的“過(guò)時(shí)”的意思。

rankbrain是否真的有幫助嗎？
盡管我的兩個(gè)以上的例子不引人注目的rankbrain的偉大見證，我真的相信，這可能是一個(gè)很大的影響，因?yàn)楣雀杪暦Q。該公司是相當(dāng)保守的排序算法是什么。它的小測(cè)試所有的時(shí)間。但它只推出大的變化時(shí)，它有一個(gè)很大的置信度。

rankbrain整合，在一定程度上它是第三個(gè)最重要的信號(hào)，是一個(gè)巨大的變化。這不是一個(gè)我認(rèn)為谷歌會(huì)做除非真的相信這是幫助。

rankbrain何時(shí)開始？
谷歌告訴我們，有一個(gè)逐步推出rankbrain 2015年初，它已經(jīng)完全的生活和全球幾個(gè)月了。

什么查詢的影響？
2015十月，谷歌告訴彭博社，一個(gè)“非常大的部分“查詢通常不會(huì)看到百分之15之前進(jìn)行rankbrain?？傊?，百分之15或更少。

2016六月，有消息稱rankbrain被用于每一個(gè)查詢，谷歌處理?？吹轿覀兊墓适拢?/p>

谷歌使用rankbrain每個(gè)搜索排名，影響“地段”的人
是rankbrain總是學(xué)習(xí)？

所有的學(xué)習(xí)，rankbrain確實(shí)是離線的，谷歌告訴我們。它給歷史搜索批次，學(xué)會(huì)從這些預(yù)測(cè)。

這些預(yù)測(cè)進(jìn)行了測(cè)試，如果證明好，然后rankbrain最新版本上線。然后離線學(xué)習(xí)和測(cè)試循環(huán)重復(fù)。

不rankbrain做更多的查詢優(yōu)化？
通常，如何查詢細(xì)化是通過(guò)堵塞、同義詞或rankbrain -現(xiàn)在還沒有考慮排名的因素或信號(hào)。

信號(hào)通常 因素都與內(nèi)容，如頁(yè)面上的文字，鏈接指向一個(gè)頁(yè)面，一個(gè)頁(yè)面是否是一個(gè)安全的服務(wù)器等。它們也可以被連接到一個(gè)用戶，如 在搜索位于或他們的搜索和瀏覽歷史。

所以當(dāng)谷歌談起rankbrain作為第三最 重要的信號(hào)，它真的是一個(gè)排名的信號(hào)是什么意思？是谷歌再次確認(rèn)了我們有一個(gè)組件，rankbrain直接貢獻(xiàn)不知是否一個(gè)網(wǎng)頁(yè)排名。

到底怎么了？有一些類型的“rankbrain評(píng)分”可能質(zhì)量評(píng)估？也許，但它似乎更可能是rankbrain就是幫助谷歌更好的分類根據(jù)它們包含的內(nèi)容頁(yè)。rankbrain或許能夠更好地總結(jié)一下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容比谷歌現(xiàn)有的系統(tǒng)做了。

或不。谷歌并不是說(shuō)比其他任何有一個(gè)排序的組件。

我如何了解更多關(guān)于rankbrain？
谷歌告訴我們的人要學(xué)習(xí)“向量”的單詞和短語(yǔ)，可以在數(shù)學(xué)上連接應(yīng)該看看這個(gè)博客，討論系統(tǒng)如何（這不是在后命名為rankbrain）學(xué)到的概念國(guó)家首都城市只是通過(guò)掃描新聞文章：

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本文名稱：關(guān)于谷歌rankbrain算法
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