谷歌RankBrain常见问题FAQ

RankBrain是谷歌对机器学习人工智能系统的名称，该系统用于帮助处理其搜索结果，正如彭博社报道的那样，谷歌也向我们证实了这一点。

机器学习是计算机自学如何做某事的地方，而不是由人类教授或遵循详细的编程。

真正的人工智能，简称人工智能，是计算机可以像人类一样聪明的地方，至少在从教学和建立它所知道的东西以及建立新的联系来获取知识的意义上。
当然，真正的人工智能只存在于科幻小说中。在实践中，人工智能用于指旨在学习和建立联系的计算机系统。

就RankBrain而言，在我们看来，它们是相当的同义词。您可能会听到它们可以互换使用，或者您可能会听到机器学习用于描述所采用的人工智能方法的类型。

不。RankBrain是谷歌整体搜索”算法”的一部分，该算法是一种计算机程序，用于对它所知道的数十亿个页面进行排序，并找到被认为与特定查询最相关的页面。

2013年年中，谷歌彻底改革了该算法，并给它起了个名字，蜂鸟。

蜂鸟是整体搜索算法，就像汽车中有一个整体引擎一样。发动机本身可以由各种部件组成，如机油滤清器、燃油泵、散热器等。同样，蜂鸟包括各个部分，RankBrain是最新的部分之一。

蜂鸟还包含SEO空间中人们熟悉的名称的其他部分，例如旨在打击垃圾邮件的熊猫算法，企鹅算法和Payday算法，旨在改善本地结果的Pigeon算法，旨在降级广告繁重页面的Top Heavy算法，旨在奖励移动友好页面的Mobile Friendly算法和旨在打击版权侵权的Pirate算法。

我以为谷歌算法被称为”PageRank”
PageRank是整个蜂鸟算法的一部分，该算法涵盖了根据其他页面指向它们的链接为页面提供信用的特定方式。PageRank很特别，因为它是谷歌给其排名算法起的第一个名字，早在1998年搜索引擎开始的时候。

信号是 Google 用来帮助确定如何对网页进行排名的信号。例如，它将读取网页上的单词，因此单词是一个信号。如果某些单词以粗体显示，则可能是注意到的另一个信号。作为 PageRank 一部分的计算为页面提供了用作信号的 PageRank 分数。如果某个网页被标记为适合移动设备，则这是已注册的另一个信号。
所有这些信号都由蜂鸟算法中的各个部分进行处理，以确定Google在响应各种搜索时显示的页面。

有超过200个主要的排名信号被评估，总共可能有多达10，000个变化或子信号。更典型的只是说”数百个”因素。

RankBrain是进入算法的”数百个”信号之一，该算法决定了Google搜索页面上显示的结果以及它们的排名位置。他说，在部署的几个月里，RankBrain已经成为促成搜索查询结果的第三大信号。

链接仍然是最重要的信号，谷歌以投票的形式计算这些链接的方式。第二重要的信号，是”单词”，其中单词将包含从页面上的单词到Google如何解释人们在RankBrain分析之外输入搜索框中的单词的所有内容。

RankBrain主要用作解释人们提交的搜索的一种方式，以查找可能没有确切搜索单词的页面。

是的，Google在很长一段时间内都发现了超出某人输入的确切字词的页面。例如，几年前，如果你输入了类似”鞋子”的东西，谷歌可能不会找到写着”鞋子”的页面，因为从技术上讲，这是两个不同的词。但”梗塞”让谷歌变得更聪明，明白鞋子是鞋子的变体，就像”跑步”是”跑步”的变体一样。
谷歌也有同义词智能，所以如果你搜索”运动鞋”，它可能会明白你也意味着”跑鞋”。它甚至获得了一些概念上的智慧，以了解有关于”苹果”技术公司与”苹果”水果的页面。

2012年推出的知识图谱是谷歌在单词之间联系方面变得更加聪明的一种方式。更重要的是，它学会了如何搜索谷歌所描述的”事物而不是字符串”。
字符串意味着仅搜索字母字符串，例如与”Obama”拼写匹配的页面。事情意味着，相反，谷歌明白，当有人搜索”奥巴马”时，他们可能是指美国总统巴拉克奥巴马，一个与其他人，地点和事物有联系的真实人物。
知识图谱是关于世界上事物及其之间关系的事实数据库。这就是为什么你可以做一个搜索，比如”奥巴马的妻子是什么时候出生的”，并得到一个关于米歇尔·奥巴马的答案

谷歌每天处理30亿次搜索。2007年，谷歌表示，这些查询中有20%到25%以前从未见过。在2013年，它将这个数字降至15%，30亿个查询中的15%仍然是任何人类搜索者从未输入的大量查询 – 每天4.5亿个。其中可以是复杂的多字查询，也称为”长尾“查询。RankBrain旨在帮助更好地解释这些查询，并以某种方式在幕后有效地翻译它们，以便为搜索者找到最佳页面。

正如谷歌告诉我们的那样，它可以看到看似不相关的复杂搜索之间的模式，以了解它们实际上是如何相互相似的。反过来，这种学习使它能够更好地理解未来的复杂搜索，以及它们是否与特定主题相关。最重要的是，根据谷歌告诉我们的情况，它可以将这些搜索组与它认为搜索者最喜欢的结果联系起来。

谷歌没有提供搜索组的示例，也没有详细说明RankBrain如何猜测什么是最好的页面。但后者可能是因为如果它能将模棱两可的搜索转化为更具体的东西，那么它就可以带回更好的答案。

整合RankBrain，以至于它应该是第三重要的信号，这是一个巨大的变化。除非谷歌真的相信它有帮助。

RankBrain在2015年初逐步推出。

2015年10月，谷歌每天从未见过的15%的查询中，有”很大一部分”是由RankBrain处理的。2016年6月，RankBrain被用于Google处理的每个查询。

RankBrain所做的所有学习都是离线的，它被赋予了一批的历史搜索，并学会了从中做出预测。这些预测都经过了测试，如果被证明是好的，那么最新版本的RankBrain就会上线。然后重复离线学习和测试周期。

通常，查询的细化方式（无论是通过词干、同义词还是现在的 RankBrain）都不会被视为排名因素或信号。
信号通常是与内容相关的因素，例如页面上的单词，指向页面的链接，页面是否在安全的服务器上等。它们还可以绑定到用户，例如搜索者所在的位置或其搜索和浏览历史记录。

那么，当谷歌将RankBrain作为第三大信号时，它真的意味着排名信号吗？是的。Google再次向我们确认，RankBrain有一个组件以某种方式直接影响了页面的排名。