随着谷歌利用先进的人工智能和机器学习模型改进其算法，仅仅定位关键词已不再能保证成功。今天的算法可以理解上下文、意图以及词语、主题和实体之间的关系。为了保持竞争力，至关重要的是将您的内容与这些人工智能驱动的因素相结合，确保搜索引擎准确地解释和排名您的网页。
下面，我们将探讨人工智能和机器学习的关键驱动因素以及如何优化它们。
1. RankBrain：查询解释
它是什么： RankBrain 是 Google 于 2015 年推出的机器学习系统，用于更好地理解用户查询。它可以帮助搜索引擎处理从未见过的搜索并解释模棱两可或对话式的查询。
为什么重要：
- 提高相关性：RankBrain 将复杂或不熟悉的查询转换为它理解的概念，从而提供更准确的结果。
- 意图满足：通过关注用户意图而不仅仅是关键字匹配，RankBrain 鼓励您制作真正满足搜索者需求的内容。
如何优化：
- 创建内容时关注用户意图。
- 使用自然语言回答用户可能提出的问题或相关概念。
- 不断分析和更新内容以适应不断变化的搜索行为。
2. 优化自然语言处理（NLP）
它是什么： NLP 使机器能够理解、解释和生成人类语言。 Google 依靠 NLP 来分析文本、识别实体并理解语言的细微差别。
为什么重要：
- 上下文理解：NLP 允许 Google 通过评估页面的整体含义来超越精确的关键字匹配。
- 提高可读性：结构良好、易于阅读的内容通常在基于 NLP 的算法中表现更好。
如何优化：
- 以对话式、人性化的语气写作。
- 自然地融入同义词、相关术语和变体。
- 使用清晰的标题、要点和简洁的段落来改善内容结构。
3. BERT 上下文匹配算法
它是什么： BERT（来自 Transformers 的 英国电报数据库 双向编码器表示）帮助 Google 理解句子中单词的上下文。 BERT 于 2019 年推出，分析整个句子而不是孤立的关键词。
为什么重要：
- 上下文准确性：BERT 提高了 Google 提供反映查询真实含义的结果的能力。
- 自然查询：随着语音搜索和长尾查询的兴起，BERT 对上下文的理解使得直接全面地回答用户的问题变得至关重要。
如何优化：
- 直接回答具体问题。
- 创建反映人们如何自然提问 首席执行官电子邮件列表 的内容（例如，谁、什么、为什么、如何）。
- 避免强制关键词；相反，要确保整体叙述清晰、连贯。
4. MUM（多任务统一模型）算法
它是什么： MUM 是 Google 的下一代 AI 系统，旨在理解多种格式和语言的复杂查询。它可以处理文本、图像和其他媒体，并从多语言来源中学习。
为什么重要：
- 多语言理解：MUM 打破了语言障 您需要访客接触者以及能够看到您的人 碍，因此提供全球价值的内容可以获得更好的排名。
- 复杂查询处理：MUM 可以处理复杂的多部分查询，这意味着内容的深度和广度比以往任何时候都重要。
如何优化：
- 制作涵盖多个角度主题的全面而深入的内容。
- 考虑多语言内容或翻译以覆盖海外。
- 使用结构化数据和媒体（图像、视频）来支持对查询的更广泛的解释。
5.实体关系和主题聚类
它是什么：实体是 Google 识别的人、地点、事物或概念。主题聚类将相关实体和内容分组，帮助 Google 绘制知识图谱并了解想法如何联系。