它们还用于在后续搜索期间重定向其搜索结果

RankBrain 的独特之处在于它的 自学习能力。除其他外，它们还用于在后续搜索期间重定向其搜索结果。目标始终相同：提供符合互联网用户期望的个性化用户体验。 应用于 SEO 领域，RankBrain 中集成 WhatsApp 号码数据 的人工智能概念辅以机器学习，赋予算法全部力量。 机器学习和深度学习 机器学习和深度学习：研究的未来 到 2020 年，新技术世界将越来越受到机器学习和深度学习的影响。如今， SERP 通过机器学习自动调整， 机器学习依赖迄今为止收集的所有数据来建立最相关的排名。 深度学习是目前机器学习领域最有前途的领域。它基于神经网络，需要大量数据才能自学，就像自学者一样。


神经网络 于 20 世纪 30 年代首次被引入，但随着计算机计算能力的提高，它们直到最近 3 或 4 年才真正起飞。 这个非常有说服力的图表强调了 Google 如何与 RankBrain 合作 ： Google 如何与 AI Rankbrain 合作 来源： Oncrawl RankBrain 的创始人 Greg Corrado 表示， 机器学习和人工智能的结合 对于我们的社会来说可能会像互联网的诞生一样带来革命性的影响。这些新技术彻底改变了数据处理并开辟了新的研究视角。 RankBrain 是目前 Google 开发的最复杂、最成功的算法。要创建机器学习算法，需要大量数据来生成和 训练不同的分析模型。 如何针对 RankBrain 优化您的网站？ 为了使 RankBrain 的工作更轻松，并在使用此算法时最大限度地提高您在搜索结果中脱颖而出的机会，应吸收一些最佳实践。 优先使用同义词而不是重复关键词 RankBrain 的背后是 非常细致的语义分析 和 NLP（自动语言处理）的真正概念。









关键字堆砌仍有机会发挥作用的时代已经真正结束了！ 为了增加您的网站在 智能算法生成的 SERP上定位的机会，我们强烈建议您尽可能使您的语义世界多样化，当然，同时保持连贯性。 挑战在于准确了解哪些类型的查询将人们带到您的网站并相应地优化您的网站。使用 RankBrain，事务性查询提供的 SERP 与信息查询提供的 SERP 完全不同。 以下是事务性查询的搜索结果示例： 事务查询示例 这是由信息查询生成的 SERP： 一般来说，优先考虑 RankBrain SERP的事务查询。为了最大限度地提高排名的机会，您可以使用丰富的摘要来突出显示价格和评论。强烈建议使用 Schema.org 标记。 为了在信息请求中脱颖而出，最好选择有深度的文章，并辅以可靠的来源和项目符号列表，以提高可读性。包含问题的 h1 可以更轻松地找到 位置 0。 对于导航查询，请仔细研究 战略关键字的搜索量 ，以相应地优化您的标题标签。