您的SEO努力是否没有产生预期的效果，而您又不知道原因？

传统的 SEO 策略正变得日益无效。当您专注于关键字和反向链接时，Google 的 AI 正在快速发展，从根本上改变了搜索结果的排名方式。

这种转变是在幕后发生的，因此越来越难以理解为什么您的内容表现不如预期。

了解Google 的 AI 系统如何工作是调整 SEO 策略的关键。本文探讨了 Google AI 的演变——RankBrain、神经匹配、BERT 和 MUM——并解释了这些进步如何重塑搜索。

通过掌握这些概念，您将能够更好地创建符合 Google 的 AI 驱动方法的内容，从而提高您在搜索结果中排名更高的机会。

谷歌的人工智能系统

自 2015 年左右以来，谷歌一直在使用某种形式的人工智能来识别、权衡和排序 URL，其第一个人工智能系统名为 RankBrain。

三年后，谷歌学习和教育高级副总裁、前搜索主管本·戈麦斯（Ben Gomes）将人工智能称为“搜索的下一章”。

戈麦斯解释说，人工智能将使谷歌实现更好的用户体验，而不仅限于查询。他说，人工智能将为搜索工作方式带来“三个根本性转变”：

• 从答案到旅程： “为了帮助您从上次中断的地方继续任务并了解新的兴趣和爱好，我们为搜索带来了新功能，可帮助您满足持续的信息需求。”
• 从查询到提供无需查询的方式来获取信息： “即使您没有特定的查询，我们也可以提供与您的兴趣相关的信息。”
• 从文本到更直观的信息查找方式： “我们为搜索带来了更多视觉内容，并彻底重新设计了 Google 图片，以帮助您更轻松地找到信息。”

这种转变始于 RankBrain。 

RankBrain（2015）

RankBrain系统是帮助搜索引擎“理解词语与概念的关系”的第一步。

理解单词与概念之间的联系是一种智能活动，也是 Google 像人类一样理解内容的第一步。

例如，如果您搜索“天空是什么颜色？”，人工智能可以理解“天空”是什么，并且知道它有感知的颜色。因此，谷歌可以返回一个没有确切单词但回答了查询的结果。

几年后，谷歌在利用神经匹配将词语与概念联系起来方面取得了更多进展。 

神经匹配（2018）

创建此系统/子系统是为了帮助 Google 理解那些较难理解的概念的“查询与页面的关系”。

假设您搜索“系鞋带”，这可能意味着多种含义。借助神经匹配，Google 可以理解“鞋带”是指鞋带，并返回有关系鞋带方法的结果。

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BERT（2019）

BERT代表 Transformer 的双向编码器表示，被认为是一项“突破”。

将 BERT 视为 RankBrain 和神经匹配的演变，因此现在谷歌可以理解句子中的多个单词与页面上的多个单词及其背后的概念之间的关系。

BERT 似乎对于实体识别很重要。这可以帮助谷歌了解品牌名称、人是谁，甚至了解他们在特定主题上的专业知识。

这是使生成式 AI和AI 概览成为可能的AI 模型类型。Google 自 2019 年以来一直在使用它。 

• 与 BERT 相关的是一个名为 DeepRank 的“深度学习系统”。正如我们从Panda Nayuk 在司法部审判期间的证词中了解到的那样，当 BERT 用于排名时，DeepRank 本质上就是 BERT。
• DeepRank 也取代了 RankBrain 的大部分功能。

妈妈 (2021)

谷歌声称多任务统一模型（MUM）“比 BERT 强大 1,000 倍”。

如果 BERT 能理解语言，那么 MUM 就能生成语言。现在它还能理解文本、图像，甚至视频。

谷歌搜索首席科学家、前搜索副总裁 Pandu Nayak 对 MUM 进行了如下解释：

“以徒步富士山的问题为例：MUM 可以理解您正在比较两座山，因此海拔和路径信息可能相关。也可以理解，在徒步旅行的背景下，“准备”可能包括健身训练以及找到合适的装备等。 

由于 MUM 能够凭借对世界的深入了解提出见解，因此它可以强调，虽然两座山的海拔大致相同，但秋天是富士山的雨季，所以你可能需要一件防水夹克。”

然而，MUM 为改善COVID-19 疫苗信息搜索结果而推出的应用程序凸显了该系统的强大功能。

纳亚克表示，MUM 有助于区分不同的疫苗品牌，并提供“有关疫苗的最新可靠信息”。

MUM 强调，谷歌可以比过去更快地改善搜索结果。

利用人工智能进行 SEO：有何可能？

您可以使用生成式人工智能实现的功能，Google 也可以利用其排名系统中的人工智能实现。让我们来理解一下。

ChatGPT 的智商可能高达 155，因此可以合理地假设谷歌的人工智能可以在一定程度上像人类一样审查消息来源。 

人们在审查一个页面的资格和与其意图的相关性时可能会问这些问题：

• 您是您所写或谈论的主题的经验丰富的专家吗？
• 其他经验丰富的专家是否谈论您和您的专业知识？
• 您是否因为向 Google 发送垃圾邮件以提高排名而声名狼藉？
• 您对某个主题的看法与该领域的其他专家有何关联？
• 这是我正在搜寻的最佳产品吗？

但请记住，戈麦斯表示，人工智能将“从答案转向旅程”。这非常重要，表明谷歌可以追踪你和你的受众如何与你的品牌或内部专家互动或创建有关你的品牌或内部专家的内容。

这样，Google 就可以回答更多相关问题：

• 人们是否从您的产品或服务中受益？
• 一个网站/公司是否与另一个网站/公司有关联或不同，并且有客户同时使用这两个网站/公司？
• 客户是否分享有关您的产品的信息，然后在 Google 上搜索它？

现在是时候停止从排名信号的角度思考 SEO，而应该关注人类如何以及为什么搜索信息。