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谷歌搜索引擎怎么利用AI进行网站评估给予排名?

谷歌搜索引擎怎么利用AI进行网站评估给予排名?
谷歌搜索引擎怎么利用AI进行网站评估给予排名?

由于目前人工智能技术的不可解释性,谷歌搜索引擎以AI作为算法基础会是非常谨慎的,不然很不容易debug。

不过算法中的一些模块应用AI是肯定的,以前介绍过百度的DNN模型和Google的RankBrain算法,都是AI在搜索算法中的应用。

谷歌人工智能的优势是什么?
简单说,人工智能是给予系统大量训练数据,人工智能自己从中寻找模式和规律。给予AI系统的数据是打了标签的,或者说是告诉了AI系统结果。在搜索中,AI系统有了页面的大量数据,也就是搜索引擎本身的索引库,还需要标签,也就是要知道哪些页面是高质量的?针对一个查询词,哪些搜索结果是用户满意的?然后AI算法自己学习页面特征(也就是排名因素)和排名之间的关系。
传统的搜索算法是搜索工程师人工选择排名因素,人工给予排名因素一定的权重,根据给定公式,计算出排名。这种方法的弊端是,当数据量大了,排名因素多了的时候,调整排名因素的权重是件很困难的事。最初的权重很可能就是根据常识,再加上拍脑袋,具有很大的主观随意性。当有几百个因素,这些因素又互相影响时,调整这些因素的权重就变成混乱、无法预见结果的事了。

谁来打标签?
既然训练AI搜索算法时需要打了标签的数据,那么这些标签数据是从哪来的?这就是搜索引擎质量评估员的作用了。
Google的质量评估员很早就存在了,应该不是为了开发AI算法招募的,而是用来评估传统算法质量的。但他们的评估数据刚好可以被人工智能系统有效使用。
这样,AI系统就知道,针对某个查询词,用户满意的搜索结果是哪些页面,是按什么顺序排名的。
现在,AI系统有了海量页面特征数据,也知道什么样的搜索结果是真实用户满意的,下一步就是训练系统,寻找页面特征和搜索排名之间的关系。

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