期望搜索引擎變得更加復雜

百度搜索引擎在勤奮出示很有關的結果時，會勤奮了解每一個查尋身后的用意。

上年，baidu發布了BERT，它是一種自然語言理解解決優化算法升級，技術性上稱之為“變形精鋼的雙重伺服電機表示法”。到迄今為止，BERT致力于英國十個英語搜索之一的搜索者用意。

谷歌搜索引擎高級副總裁潘杜·納亞克（PanduNayak）寫到：“因而，BERT實體模型能夠根據查詢英語單詞前后左右的英語單詞來考慮到英語單詞的所有前后文，這針對了解檢索查尋身后的用意非常有效。”“非常是針對更長的，大量的會話查尋，或是在例如“for”和“to”那樣的介詞對含意有重特大危害的檢索中，檢索將可以了解查尋中英語單詞的前后文。您能夠以一種當然的方法開展檢索。”

非常簡單將BERT與RankBrain搞混，后面一種是二零一五年的升級，它是baidu優化算法的關鍵一部分。RankBrain運用深度學習來轉化成百度搜索，并從一系列自變量（包含搜索推薦的歷史數據）中獲取信息內容。

因為RankBrain，您很有可能會為沒有內容中的關鍵詞短語排行。SEMrush在17年排行因素2.0科學研究中發覺，排行優良的網址中有18％的內容中沒有關鍵詞。

怎么可能baidu愈來愈擅于對相關內容（不一定是關鍵詞）開展檢索

baidu更為重視內容傳遞的念頭，而不是關鍵詞短語。baidu表明，在每一年解決的數萬億次檢索中，有15％的查尋是初次檢索。RankBrain盡較大勤奮使他們更有意義。

baidu沒有出示相關RankBrain的具體資料，可是SearchEngineWatch有一個非常好的關鍵點，能夠更詳盡地具體介紹：baiduRankBrain：清除神話傳說和誤會。

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