人工智能和SEO的未來

現在假設一家公司的SEO團隊決定增加來自這些網站的反向鏈接。而因為一家公司的老板此前在汽車行業工作，因此他有很多汽車行業的資源。所以SEO團隊決定再加上一些來自汽車產業的反向鏈接。他們在一個汽車行業網站上打了一個互推廣告，指向他們的網站的鏈接是一個關于“新鞋租賃服務”的頁面。看起來很和諧，對嗎？

在標題標記上多增加關注可能會帶來更好的搜索體驗，但是在不同的搜索結果中，相同的標題可能會帶來完全不同的搜索體驗。因為在不同的垂直領域中，其他的算法——例如PageRank——可能被提升了。

谷歌較近還意識到他們可以讓RankBrain這個深度學習系統知道好網站和壞網站長什么樣。跟如何為不同的搜索結果定制算法一樣，他們還意識到不同垂直領域有著不同的好網站和壞網站的樣本。這無疑是因為不同領域有著不同的CRM(客戶治理系統)，也就是根據數據結合得出的不同的模型和不同的結構。

首先，我們得更具體地討論這種深度學習是如何工作的。在將一個網站歸類到“好網站”和“壞網站”之前，RankBrain必須首先確定每個網站的分類結構。對于Nike.com和WebMD.com這樣的網站來說當然是很簡單的。每個網站都會有不同的分類目錄，而其總目錄則是非常簡單直接的。所以這種網站會很簡單分類。

一、當前的回歸分析有著嚴重的錯誤

這就意味著，在每一個搜索結果中，谷歌都使用了不同的混合算法。現在你就可以明白為什么僅僅對每個頁面進行回歸分析，而不是分析搜索結果的文本，是一個超級謬誤了。

當RankBrain把“好網站”和“壞網站”聯系起來工作時，用的是它的深度學習能力，但假如你的網站結合了很多不同領域的內容呢？

讓我們來看看RankBrain如何影響反向鏈接(backlinks)。基于以上的分類程序來判定，你的網站上的友情鏈接也會讓RankBrain知道你是否屬于這個垂直領域。

二、專注自己的垂直領域以避免被錯誤地分類

另一方面，情況又更加復雜了，SEO仍將是一門技術活。分析學和大數據將會成為主流，任何SEO從業人員假如不熟悉這些方法的話，都會碰到很多困難。而擁有這些技能的人將會坐等加薪。

每個網站都需要向自己所在領域的高級網站學習結構和內容假如分類程序認為這個網站是關于鞋子的，那么它就會將其與Nike的網站結構做一下對比，而不是WebMD的。假如一個賣鞋的網站有著和WebMD的網站一樣的結構，而不是像Nike這樣的，那么它就很有可能被判為垃圾網站。而對于How-To類網站來說，較好是將不同的垂直領域劃分到不同的子域名下，以方便RankBrain進行分類。

體育

我們假設一個聲譽良好的鞋子網站有來自以下網站的反向鏈接：

但是，RankBrain會認為這種反向鏈接與其他聲譽良好的鞋子網站看起來不一樣。更糟糕的是，它還發現很多關于鞋子的垃圾網站也有一堆來自汽車行業的反向鏈接。所以，在不知道什么是正確的反向鏈接的情況下，RankBrain已經從搜索結果中嗅到了什么是“好網站”和什么是“壞網站”的跡象了。所以這個新網站被打上了“壞網站”的標簽，網站流量急速下降。

健康

在這個意義上，現在的回歸分析應該分析每一個具體的搜索結果，而不是網頁本身。Stouffer較近寫了一篇文章認為通過一種搜索模型的方法能夠幫助我們解決谷歌算法調整的問題。首先，你可以簡要得了解一下搜索引擎模型在過去的一段時間為某個特定的關鍵詞做出了何種調整。然后，在確定新的已經被調整過的搜索引擎模型并將其測定出來，然后為兩種搜索引擎模型設定做一個三角分析。通過這種方法以及確定的模型調整分析，你就可以看到某種特定的算法在調整中是被加權了還是降權了。

每個網站都需要專注自己的垂直領域以避免被錯誤地分類在我們猜測未來之前，讓我們先回顧一下RankBrain是如何改變SEO的。我現在跟MarketBrew的CTOScottStouffer坐在一起，MarketBrew是一家專為財富500強公司提供搜索引擎優化的公司。作為一名搜索引擎工程師，Stouffer對SEO產業過去十年的發展有著很多獨特觀察。以下是他對加入了人工智能后的SEO工作的幾點建議。

通過當前的這種回歸分析，這些數據科學家們會指出某種類型的網站已經被影響了(排名上升或者排名下降)，然后十分確信地得出一個結論：谷歌的較新排名算法就是為這種類型的網站設計的。

加速回報定律(LawofAcceleratingReturns)告訴我們，像RankBrain這樣的人工智能將很快在某些領域超越人腦。從這個角度上看，沒有人知道這項技術會將我們帶向何方。

時尚

有了這些知識，我們可以為不同的搜索結果定制和升級特定的SEO策略。但是相同的方法無法適用于所有的搜索結果。這就是RankBrain是在搜索結果(或關鍵詞)的層面上操作的原因。它其實是在為不同的搜索結果定制算法。

四、人工智能和SEO的未來

而對于那些不如維基百科這般知名的網站會怎么樣呢？答案是：誰知道呢？大概這個機器學習系統能在將它們進行對比之前對它們進行分類吧。我們還是說一說像WebMD這樣的網站吧。

當RankBrain運行時，他們必須學習每種環境對應哪種正確的設置。你可能已經猜到了，這些設置完全取決于對應的垂直領域。因此，例如在健康產業，谷歌知道像WebMD.com這樣的網站的聲譽比較好，所以這個網站的搜索結果就會比較靠前。而與WebMD的網站結構相似的其它網站就會被與“好網站”聯系起來。類似的，任何與知名垃圾醫療網站的結構相似的網站都會與“壞網站”聯系起來。

很多人都知道谷歌在去年推出了一個叫做RankBrain的機器學習人工智能系統來對搜索結果進行排序，這可能是山景城(谷歌總部所在地)較新的一項偉大發明。但不是所有人都知道這個系統對整個SEO(搜索引擎優化)產業的影響有多大。在這篇文章中，我將會帶你具體了解以前的SEO規則如何失效，而為了你的生意你應該如何進行順應潮流的SEO。

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