<　　 搜查引擎，或者擴大至互聯網行業，最熱點的話題無疑是人工智能。從前 10 多少年，SEO技巧跟方法切實沒什么大變更，這些年來我第一次覺得，未幾的將來，SEO將被人工智能徹底轉變。

上篇對于用戶拜訪數據是否影響排名的帖子里提到，到目前為止，搜查引擎工程師屢次否定排名算法中利用了他們自己的網站流量統計數據。可能的起因包含：

噪聲太大，太輕易舞弊。看看以前做點擊器，當初做百度快排的有多少，就曉得舞弊的市場有多大了。不僅給自己刷，還有給競爭對手刷的，把跳出率刷高。
不同場景，用戶行動方法不同。跳出率高，不一定代表頁面品質不高。
有的網站不必搜查引擎的統計服務，怎么給這些網站排名
但咱們又實在地察看到用戶拜訪數據確切影響了頁面排名，這是不是有抵觸呢?人工智能興許就是謎底。

去年寫了AlphaG
O、深度學習與SEO后，在網上看到有人說我在胡扯，別看到個新名詞就往SEO扯。網站推廣廣義的網站優化所考慮的因素不僅僅是搜索引擎，也包括充分滿足用戶的需求特征、清晰的網站導航、完善的在線幫助等，在此基礎上使得網站功能和信息發揮出最佳的效果，也就是以企業網站為基礎，與網絡服務商（如搜索引擎等）、合作伙伴、顧客、供應商、銷售商等網絡營銷環境中各方面因素建立良好的關系。不曉得一年后，是不是還有人覺得人工智能將影響、轉變SEO的主意是胡扯。

人工智能近期發展

先看看從前多少年人工智能范疇值得留神、又跟搜查有關的多少件事：

2011 年，吳恩達創建了Google Brain，一個超大范圍的人工神經網絡。網站推廣廣義的網站優化所考慮的因素不僅僅是搜索引擎，也包括充分滿足用戶的需求特征、清晰的網站導航、完善的在線幫助等，在此基礎上使得網站功能和信息發揮出最佳的效果，也就是以企業網站為基礎，與網絡服務商（如搜索引擎等）、合作伙伴、顧客、供應商、銷售商等網絡營銷環境中各方面因素建立良好的關系。可能是最早的Google人工智能名目。
2014 年 5 月，吳恩達加入百度，任首席科學家，重要負責的判斷也是AI。 2017 年 3 月 20 號，吳恩達辭職。這個跟人工智能自身應當無關，跟新老板有關，看下面。
2015 年，Google上線深度學習為基本的算法RankBrain，并且聲稱RankBrain是第三大排名因素。(前兩大排名因素是內容跟鏈接)RankBrain重要用于找到與用戶查問詞不完全匹配(因此傳統排名算法不太有效)、但切實很好回答了用戶查問的那些頁面。記住這句有點拗口的話，因為百度有與此類似的算法，而且比Google更早利用，下次再寫。
2015 年 10 月，AlphaGo以5： 0 克服歐洲圍棋冠軍樊麾。這條消息 2016 年 1 月才出來。
2016 年 3 月，AlphaGo以4： 1 勝李世石。李世石贏的那一盤可能是人類克服AI的最后一局棋。
2016 年 12 月 29 號到 2017 年初的短短多少天內，以Master為用戶名的AlphaGo在弈城、野狐網絡平臺上，快棋60： 0 狂勝中日韓多少乎所有人類最高手，包含柯潔、聶衛平、古力、常昊、樸廷桓、井山裕太….平了一局，是因為網絡斷線。
2017 年 1 月，原微軟寰球副總裁陸奇加入百度，任總裁。李彥宏在歡送詞里特地提到“同時，陸奇還是人工智能范疇世界級的技巧權威。……百度已經決定將人工智能列為公司將來十年最重要的策略方向……陸奇的加盟將極大地確保這一策略得以順利實現”。
2016 年 9 月以來，Google陸續上線各語種的采取深度學習方法的谷歌翻譯。原來我也沒太留神這個消息，偶爾用了一下Google翻譯，水準之高，大大出乎我的設想。
人工智能范疇領頭的公司，恰好都是搜查引擎，是碰勁?Google研發AlphaGo只是為了下棋?只是為了無人汽車?百度人工智能團隊當初發展到了 1300 人，挖吳恩達，挖陸奇，是為了組團加入最強盛腦?

人工智能用于搜查

即便不RankBrain這種判斷利用人工智能的算法，咱們也能猜到，搜查引擎花這么大精力研究人工智能，判斷不止是在外圍或新業務上利用，他們沒理由不把人工智能用在自己的中心業務，也就是搜查上。

細心思考一下就曉得，AlphaGo下圍棋與搜查排名要解決的問題看似誰也不挨誰，但其實質是十分相像的，是可能用同一種方法解決的：

AlphaGo通過學習無數盤棋，其中有人類的歷史棋局，更多的是AlphaGo自我對局，累積海量數據，面對某一盤面時做出判斷：下一手，子下在哪里勝率比較高?
搜查引擎排名算法通過學習品質評估員給出的數據、搜查用戶點擊拜訪數據等，面對某一個頁面時做出判斷：這個頁面是高品質還是低品質的?這個頁面舞弊了嗎?這個頁面與查問詞相干還是不相干?
傳統搜查算法要回答上面問題時，須要工程師依據常識、工程常識、情懷、用戶反饋等情況，選出排名因素，調劑排名因素的權重，按既定的公式盤算出謎底。人工智能為基本的算法不須要工程師告訴它利用什么排名因素，而是自己去學習，自己琢磨用哪些排名因素，各占多少權重。人工智能考慮的因素很可能是會令人類覺得莫名其妙的。

吳軍老師在《智能時代》中說過一句話，可能特別貼切地用于理解這種情況：在智能時代，可能在大數據中直接找到謎底，誠然可能不曉得起因(粗心)。傳統搜查算法，工程師要曉得起因，才干寫算法。人工智能直接從數據中找謎底，誠然工程師都不曉得起因。

人工智能的最大毛病，對人來說的毛病，它對人來說是個黑盒子，工程師也不曉得它是怎么算的，依據什么算的。結果正確時，所有都挺好，但結果不大對頭時，工程師也不曉得為什么錯了，還不好debug。興許因為這個起因，搜查引擎算法的中心當初還沒被人工智能取代，搜查引擎須要很謹慎，不然會錯得自己都不曉得為什么錯。

人工智能怎么影響SEO?

回到最前面的問題，用戶點擊、拜訪等行動是否是排名因素?是的話，怎么解決噪聲、舞弊問題?不必搜查引擎統計服務的網站，無奈確切曉得拜訪深度、停留時光等，這又怎么辦?

可能假想一下，算法可能不把用戶拜訪數據作為直接排名因素，但可能作為某種驗證跟品質把持方法，比方在傳統排名算法盤算出相干頁面后，人工智能算法挑出與已知舞弊頁面有雷同拜訪特點跟其它特點的頁面，降落其排名或者羅唆不返回。網站優化通過對網站功能、網站結構、網頁布局、網站內容等要素的合理設計，使得網站內容和功能表現形式達到對用戶友好并易于宣傳推廣的最佳效果，充分發揮網站的網絡營銷價值，是一項系統性和全局性的工作，包括對用戶的優化、對搜索引擎的優化、對運營維護的優化。網站優化已經成為網絡營銷經營策略的必然要求。這里要記得人工智能潛在的驚人的正確率。記得去年中Google就說過，AlphaGo當時大抵相稱于人類 13 段棋手，年底的棋局似乎驗證了這很可能不是吹牛。柯潔跟聶衛等同人與Master對局后都表白過大抵這么個意思：看了AlphaGo/Master的棋，覺得人類一些對圍棋的意識很可能是錯的。

這種判斷的驚人正確性，興許當前對黑帽SEO是個無奈挽回的打擊。假如搜查引擎算法判斷一個頁面是否舞弊時，存在 13 段棋手、遠遠超出人類的水平跟正確率，那么咱們常人該怎么舞弊?

與此類似，假如網站不利用搜查引擎的流量統計服務，人工智能可能會判斷，這個網站A存在特點x， y， z…，另一堆利用了自己統計服務的網站同樣存在特點x， y， z….，預估網站A的拜訪深度、停留時光等跟那些已知網站雷同。這里，特點x， y， z……是什么，是人工智能自己學習出來的，很可能有人類意想不到、覺得毫無關聯的貨色。而基于人工智能的駭人才干，論斷很可能是正確的。

人工智能對SEO的要害詞研究、頁面文案寫作、網站結構等方面都會產生推翻式的影響。這篇只是開了個頭，當前再連續探討。

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