人工智能對(duì)SEO的改變超乎你的想象！
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現(xiàn)在幾乎每個(gè)人都聽說過谷歌的RankBrain系統(tǒng)，一種新的人工智能學(xué)習(xí)算法機(jī)器，這應(yīng)該是目前最新、最棒、最高大上的技術(shù)了。你們中的很多人可能沒有意識(shí)到，正是因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)，SEO（搜索引擎優(yōu)化）行業(yè)才會(huì)有如此快的發(fā)展速度。在這篇文章中，我將帶你通過一些具體的例子說明為何一些舊的SEO規(guī)則在今天將不再適用，以及一些可以保證您的企業(yè)可以進(jìn)行成功的SEO活動(dòng)的相關(guān)措施。
什么是人工智能
人工智能通常有三種不同的分類:
人工狹窄智能(ANI)：這種人工智能只能致力于完成某個(gè)特定的事情(如打國際象棋世界冠軍杯)。
人工總體智能(AGI)：這是當(dāng)AI可以執(zhí)行所有的事情。一旦一個(gè)AI可以像人類一樣執(zhí)行任務(wù)，我們認(rèn)為它為AGI。
人工超智(ASI)：AI在更高層面上完成所有的事情(如超出一個(gè)人的能力)。
當(dāng)我們談?wù)摴雀鑂ankBrain的背景以及當(dāng)前谷歌正在運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，我們談?wù)摰氖侨斯おM窄的情報(bào)(ANI)。
實(shí)際上ANI已經(jīng)運(yùn)行了一段時(shí)間。有沒有想過這些垃圾郵件過濾器如何在你的電子郵件中工作的嗎?是的,這多虧了ANI。這些是我最喜歡的ANI程序:谷歌翻譯, IBM ' s的華生,還有亞馬遜上很酷的產(chǎn)品推薦功能,無人駕駛汽車當(dāng)然了，還有我們親愛的谷歌RankBrain。
在ANI,有許多不同的方法。當(dāng)佩德羅多明戈在他的書《算法大師》中明確闡述過,試圖實(shí)現(xiàn)的完美的人工智能的數(shù)據(jù)科學(xué)家可以分為五類：
符號(hào)學(xué)家
聯(lián)系論學(xué)家
進(jìn)化學(xué)家
貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)家
類推學(xué)家
谷歌RankBrain屬于聯(lián)系論學(xué)家的陣營。聯(lián)系論學(xué)家相信我們擁有的所有知識(shí)被編碼并與我們大腦的神經(jīng)聯(lián)系。RankBrain的特定策略是該領(lǐng)域的專家所稱的反向傳播技術(shù),也就是“深度學(xué)習(xí)”。
聯(lián)結(jié)主義聲稱這種策略能夠從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到任何東西,因此也能最終自動(dòng)的發(fā)現(xiàn)所有的知識(shí)。谷歌顯然也相信這一點(diǎn)。2014年1月26日,谷歌宣布它已經(jīng)同意收購DeepMind技術(shù),這項(xiàng)技術(shù)從本質(zhì)上講,這是一個(gè)反向傳播。
所以當(dāng)我們談?wù)揜ankBrain時(shí),我們現(xiàn)在可以告訴人們它是由ANI的一個(gè)特定技術(shù)(反向傳播或“深度學(xué)習(xí)”)組成。現(xiàn)在我們大概的對(duì)此有了一些了解,但是這一領(lǐng)域是怎么進(jìn)步的？更重要的是,如何改變搜索引擎優(yōu)化的業(yè)務(wù)?
技術(shù)的指數(shù)級(jí)增長（和AI）
來自WaitButWhy.com網(wǎng)的蒂姆厄班解釋說技術(shù)的發(fā)展比在他的文章《AI革命：通往智慧之路》涉及到的任何人都快。
下面是當(dāng)你回顧歷史時(shí)：科技的進(jìn)步。
但是，根據(jù)厄班指出，在現(xiàn)實(shí)中，你不能看到你的未來是什么樣的。因此，這里是當(dāng)你站在那里，是如何真正的感覺的：
這張圖顯示的是，當(dāng)人類試圖預(yù)測(cè)未來時(shí)，他們總是會(huì)低估。這是因?yàn)樗麄兛磫栴}都以上圖左偏的形式，而不是在該曲線圖右側(cè)的形式。
隨著時(shí)間的推移 ，人類的進(jìn)步發(fā)展的越來越快。雷庫茲威稱之為加快返回的法則，他最初的理論背后的科學(xué)推理是更先進(jìn)的社會(huì)能夠擁有比次發(fā)達(dá)的社會(huì)更快速的發(fā)展的能力——因?yàn)樗麄兏冗M(jìn)。當(dāng)然了，同樣的結(jié)論可以應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，擁有先進(jìn)的技術(shù)，我們可以看見現(xiàn)在看到高速的增長比率。
我們現(xiàn)在可以清楚地通過計(jì)算機(jī)資源察覺到。這給你一個(gè)可視性的感覺：食物是如何在加速回返法則下快速變化的。
正如你清晰地察覺到，我們可以直觀的感受到，先進(jìn)的處理技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)因加速回返法則下的受益。下面是另一個(gè)令人震驚的啟示：在某些時(shí)候，經(jīng)濟(jì)的計(jì)算機(jī)的處理能力將超過的不單單是一個(gè)人的力量，而是所有的人力量的累加。
我們能夠在2025年實(shí)現(xiàn)人工總體智能（AGI），科技總會(huì)以越來越快的速度發(fā)展。
超級(jí)智能的崛起
正如我上面所解釋的一樣，谷歌的RankBrain只是一種形式的ANI，這意味著，它僅僅可以在一個(gè)特定區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)的比人更好，這就是：一個(gè)相對(duì)比較弱的形式的人工智能。
但是，我們有時(shí)也會(huì)被這種弱形式智能的快速發(fā)展而弄得措手不及。
在這里，你可以清楚地看到，谷歌的RankBrain，在一個(gè)特定的任務(wù)下的超級(jí)智能，仍然處在大背景之下，智力還是相對(duì)低下。
但是，當(dāng)我們應(yīng)用加速回返技術(shù)到人工智能領(lǐng)域會(huì)發(fā)生什么呢？蒂姆厄班通過思維實(shí)驗(yàn)向我們做出了解釋：
“這樣A.I.在智力方向上的正增長，我們會(huì)看到它比一般動(dòng)物變得更具智慧。然后，當(dāng)它能夠超過人性的最低能力——尼克博斯特倫稱之為 “白癡階段”。'哇哦，這可愛的像是一個(gè)愚蠢的人”。唯一的一點(diǎn)是，在智力的大框架下，所有的人類的智慧，從白癡之地到愛因斯坦所擁有的，僅僅是一個(gè)非常小的范圍 。正如AGI所宣布的，現(xiàn)在它已經(jīng)發(fā)展超過了白癡階段的智商水平，總有一天它會(huì)變得比愛因斯坦更聰明，甚至發(fā)展到無法想象的地步。
所以，這對(duì)SEO意味著什么？人工智能就是在我們身邊？
SEO已經(jīng)被徹底的改變。
在我們開始預(yù)測(cè)未來時(shí)，讓我們先了解RankBrain是如何已經(jīng)改變了SEO搜索引擎優(yōu)化。我同卡耐基梅隆大學(xué)的校友們和我的朋友現(xiàn)任首席技術(shù)官員CTO以及為財(cái)富500強(qiáng)的SEO團(tuán)隊(duì)提供搜索引擎的公司Market Brew的創(chuàng)始人之一的斯科特斯托弗，共同討論。作為一個(gè)資深搜索引擎工程師，他對(duì)過去的10年的發(fā)展與其他專家有獨(dú)到的見解。以下是他的一些關(guān)于SEO行業(yè)的建議，尤其在谷歌開始重點(diǎn)關(guān)注人工智能之后。
今天的回歸分析存在嚴(yán)重的缺陷。
這是我們行業(yè)中目前最大的謬論。在每一次谷歌排名的變化都會(huì)引起預(yù)言家的熱議。通常情況下，一些來自我們這個(gè)行業(yè)的著名的公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家和CTO聲稱他們對(duì)于谷歌采取的新行為“有充分的理由”保持信心。典型的分析包括通過每月引發(fā)事件的排名數(shù)據(jù)，然后看看排名在不同類型的網(wǎng)站是如何變化的。
通過目前的方法回歸分析，這些數(shù)據(jù)科學(xué)家指出一種已受到（正或負(fù)）影響的網(wǎng)站的特定類型，并堅(jiān)信谷歌的最新算法轉(zhuǎn)變歸因于一個(gè)特定類型的共享算法（內(nèi)容或反向等）。
然而，這已經(jīng)不再是谷歌的工作方式了。谷歌的RankBrain，一種機(jī)器學(xué)習(xí)或深的學(xué)習(xí)方式是非常不同。
在谷歌之內(nèi)，存在著若干核心算法。這是RankBrain的任務(wù)：什么樣的核心算法最適用于某種特定類型的搜索結(jié)果。例如，對(duì)于某些搜索結(jié)果，RankBrain可能會(huì)發(fā)現(xiàn)的最重要的信號(hào)META。
添加到META匹配算法會(huì)帶來更好的搜索體驗(yàn)。但在另一個(gè)搜索結(jié)果中，這種相同的信號(hào)可能會(huì)帶來不愉快的搜索體驗(yàn)。因此，在其它維度下，另一種算法，可能的PageRank，可能會(huì)更有用。
這意味著，對(duì)于每個(gè)搜索結(jié)果，谷歌有一個(gè)完全不同的算法組合。現(xiàn)在，你可以了解到為什么在每一個(gè)網(wǎng)站做回歸分析時(shí)，在沒有特定的搜索結(jié)果背景下，是多么的不足。
由于這些原因，如今的回歸分析，必須以每一個(gè)具體搜索結(jié)果作為分析背景。斯托弗最近寫了一篇關(guān)于衡量谷歌算法的變化的一個(gè)搜索建模方法。首先，你可以確定采取什么樣的搜索引擎模型，以過去的特定關(guān)鍵字搜索為基礎(chǔ)。然后，在得出新的排名之后，重新校準(zhǔn)它，指出兩種搜索引擎模型設(shè)置之間的變化值。在特定的排名變化之下，使用這種方法。你可以了解到哪些特定的算法正在推廣或是在被減少使用。
當(dāng)人類試圖預(yù)測(cè)未來，他們總是會(huì)低估。
有了這方面的知識(shí)，我們就可以專注于提高一些網(wǎng)站上的特定部分SEO以獲得相關(guān)類別的搜索結(jié)果。但是，同樣的方法不會(huì)（也不能）展現(xiàn)出其他搜索結(jié)果。這是因?yàn)镽ankBrain是在搜索結(jié)果（或關(guān)鍵字）的層面上操作。這是字面上為每個(gè)搜索結(jié)果匹配特定的算法。
保持類別特性，以避免誤判
谷歌也意識(shí)到，他們可以教他們新型深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)RankBrain，什么是“好”的網(wǎng)站，什么是“壞”的網(wǎng)站。與他們?nèi)绾螢槊總€(gè)搜索結(jié)果衡量不同的算法相似，他們也認(rèn)識(shí)到，每個(gè)維度自身對(duì)“好”與“壞”的網(wǎng)站都有不同的例子做輔證。這無疑是因?yàn)椴煌木S度有不同的CRMs，不同的模板和不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
當(dāng)RankBrain運(yùn)行時(shí)，它基本上是學(xué)習(xí)什么樣的“設(shè)置”是對(duì)于每個(gè)環(huán)境是合適的。正如你現(xiàn)在可能已經(jīng)猜到的，這些設(shè)置都是完全依賴于其所運(yùn)行的維度。因此，例如，在醫(yī)療行業(yè)，谷歌知道像WebMD.com一個(gè)著名的站點(diǎn)，他們會(huì)將之放在搜索順序陳列表的前端。任何看起來像WebMD的站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)將會(huì)被認(rèn)定為“好”的網(wǎng)站。同樣的，看起來像在健康領(lǐng)域與已知垃圾網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)相似的的任何網(wǎng)站將會(huì)被視為“壞”的網(wǎng)站。
RankBrain可以將“好”與“壞”的網(wǎng)站分類，并利用其深層的學(xué)習(xí)能力來具體判斷。但是如果一個(gè)網(wǎng)站匯總到許多不同的領(lǐng)域的信息，搜索引擎該如何決策？
首先，我們要討論這個(gè)深度學(xué)習(xí)到底如何運(yùn)作的。在網(wǎng)站被劃分為一個(gè)“好”與“壞”之前，RankBrain必須先確定每個(gè)站點(diǎn)的分類是什么。像Nike.com以及WebMD.com網(wǎng)站是很容易。雖然每個(gè)站點(diǎn)有許多不同的子類別，一般的類別是非常簡單的。這些類型的網(wǎng)站很容易歸類。
但是，關(guān)于那些同時(shí)有許多不同類別的網(wǎng)站如何歸類？一個(gè)很好的例子是How-To sites操作方法的網(wǎng)站。該網(wǎng)站通常有許多信息大類。在這些情況下，深度學(xué)習(xí)過程將不再適用。在這類網(wǎng)站上谷歌如何檢測(cè)數(shù)據(jù)？答案是：它看似是隨意。它可能會(huì)選擇一種類別或其他。對(duì)于知名網(wǎng)站，像維基百科，谷歌可以選擇退出該分類過程，以確保深度學(xué)習(xí)過程不會(huì)削弱現(xiàn)有的搜索體驗(yàn)（又名“大到不能倒”）。
SEO領(lǐng)域開始逐漸變得特別技術(shù)化
但對(duì)于鮮為人知的實(shí)體，會(huì)發(fā)生什么？答案是“誰知道？” 據(jù)推測(cè)，在機(jī)器與其他網(wǎng)站對(duì)比時(shí)，機(jī)器的處理還會(huì)自動(dòng)的分類，比方說，一個(gè)操作方法網(wǎng)站How-To看起來像WebMD的網(wǎng)站。這太好了，不是嗎？
如果分類過程中認(rèn)為這個(gè)網(wǎng)站是關(guān)于鞋子的，那么它會(huì)與耐克的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較，而不是WebMD的。它可能看起來與一個(gè)垃圾鞋的網(wǎng)站有相似的結(jié)構(gòu)，這與一個(gè)有信譽(yù)的網(wǎng)站不同，在這種情況下，過于概括的網(wǎng)站很容易被標(biāo)記為垃圾郵件。如果操作方法網(wǎng)站有不同的領(lǐng)域，那么它會(huì)輕松地使每個(gè)類型看起來像行業(yè)最佳。保持自身行業(yè)的類別。
這些反向聞起來很腥
讓我們來看看這如何影響反向鏈接。基于上述分類程序，它比以往任何時(shí)候都更重要的是你在“聯(lián)系鄰居”，RankBrain就會(huì)知道在維度中的反向信息不同。
讓我們?cè)倥e一個(gè)與以上相同的例子。假設(shè)一家公司有一個(gè)關(guān)于鞋的網(wǎng)站。我們知道，RankBrain的深度學(xué)習(xí)過程會(huì)嘗試比較這個(gè)站點(diǎn)與其他行業(yè)的最佳和最差網(wǎng)站。因此，很自然，這個(gè)網(wǎng)站的反向配置文件會(huì)與這些最佳和最差網(wǎng)站的反向鏈接配置文件相對(duì)比。
我們也可以說，一個(gè)典型的有信譽(yù)的鞋子網(wǎng)站從以下周圍反向鏈接：
體育
健康
時(shí)尚
現(xiàn)在，該公司的SEO團(tuán)隊(duì)決定開始從所有這些周圍網(wǎng)站中尋找的反向鏈接，再加上一個(gè)新的社區(qū) - 從CEO以前對(duì)汽車行業(yè)的鏈接。他們也是很“聰明”：他們構(gòu)建出交叉市場營銷“為所有新租約免費(fèi)提供鞋”的頁面出現(xiàn)在汽車網(wǎng)頁。”然后連接到一批鞋。這是完全相關(guān)的，不是嗎？
谷歌推出Gboard，一套讓你在沒有瀏覽器的情況下查找的IOS鍵盤。RankBrain會(huì)注意到這個(gè)反向配置文件看起來比典型的信譽(yù)型鞋店網(wǎng)站有很大不同。更糟糕的是，它發(fā)現(xiàn)了一堆垃圾鞋的網(wǎng)站也有從汽車網(wǎng)站的反向鏈接配置文件。
就像這樣，甚至不知道什么是“正確的”反向配置文件，RankBrain就已經(jīng)察覺出了什么是“好”，什么是“壞”的搜索引擎結(jié)果。新鞋的網(wǎng)站被標(biāo)記，其網(wǎng)絡(luò)情況急轉(zhuǎn)直下。
SEO和人工智能的未來
正如我們從前面的討論中了解到的關(guān)于加速回返法則的相關(guān)情況， RankBrain和其他形式的人工智能會(huì)在某個(gè)時(shí)候超越人類大腦。在這一點(diǎn)上，沒有人知道該技術(shù)將引領(lǐng)我們到何方。
有些東西是已經(jīng)確定的的，雖然：
每個(gè)競爭的關(guān)鍵字環(huán)境將需要依靠自己的力量進(jìn)行審查;
大多數(shù)網(wǎng)站都需要保持自身的類別，以避免誤判;
每個(gè)站點(diǎn)都應(yīng)該學(xué)習(xí)本行業(yè)最佳網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和組成。
在某些方面，深度學(xué)習(xí)模式，讓SEO的處理變得簡便。明知RankBrain以及其他類似的技術(shù)幾乎可以與人類看齊，法則是明確的：使漏洞越來越少。
在其他方面，事情可能會(huì)有點(diǎn)困難。 SEO領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)變得非常技能化。分析和大數(shù)據(jù)是當(dāng)下的潮流，任何不熟悉這些方法的SEO仍有很多追趕工作要做。那些擁有這些技能的人可以期待一個(gè)更大的商機(jī)。
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