Google的算法在思想上有两个主要目标

人工智能（AI）渗透到每个业务的每个部门，从自动化制造工厂工作到扩大以前认为机器无法触及的区域（如人力资产）。但是，作为在线广告和营销领域的资深人士，我无济于事，但是让我的创造力徘徊在AI和机器学习将如何影响SEO（网络优化）的世界（组织用来排名的方法不断增加）在搜索引擎结果页（SERP）中。

我们已经看到了全面的AI网络优化革命的开始，搜索企业家正争先恐后地保持调整的节奏。但是接下来的几年会怎样呢？接下来的十年呢？

我们说的是“搜索引擎”，但是大多数时候我们都在谈论Google。Bing，Yahoo！，DuckDuckGo和其他引擎仅共享搜索用户群的一小部分，并且它们的大多数技术都是以Google的技术为蓝本。因此，我们最大的疑问是，Google将来如何将AI纳入其中，以改变普通消费者的搜索方式？

从历史上看，Google的算法在思想上有两个主要目标：

改善消费者专业知识。Google需要客户寻找他们正在寻找的解决方案，并获取正确的，无价的内容材料。这是至关重要的一门课，也是一门复杂的课。为了实现这一目标，Google不仅要出色地发挥其搜索引擎的功能，还必须找到，组织和评估互联网上高质量内容的方式。

让客户继续使用Google。Google会在个人使用时赚取现金，并且只要可行就保留在平台上。我们将在后面的部分中了解为什么这是必不可少的。

Google已经以几种替代方式利用了机器学习功能，这只是比其发展更早的时间问题。

排名脑和机器学习

首先，让我们考虑RankBrain，这是对Google的Hummingbird算法的一种基于机器学习的改进，该算法于2015年推出。从2013年开始，Hummingbird的替代品最初推出了“语义搜索”功能。它旨在判断消费者查询的上下文，而不是实际内容。除了优先考虑实际匹配的关键短语之外，Hummingbird允许Google考虑同义词，相关短语以及其他内容。这是走上正确路线的一步，因此，这意味着客户可能会发现更高的结果，并且搜索优化器现在可能无法摆脱关键词填充。

RankBrain是一种修改，它使Google可以查看消费者搜索信息的大部分内容，并机械地增强其对消费者短语的解释。它主要针对冗长，令人费解或难以理解的短语，最终将其降低到算法可以更简单地处理的大小和难易程度。从那时起，它一直在自我更新和增强。

这是未来搜索将如何发展的重要指示。我猜想比在替换指南后看到替换指南更合理，我们将看到主要基于机器学习的见识而设计的用于自我更新的额外算法调整。这比让人们完成所有工作更快捷，更具成本效益。

内容质量和链接质量

我相信我们还将看到主要的AI开发被用来更高地感知内容质量和搜索优化器产生的超链接的质量。

链接和内容材料是大多数Web优化方法的重点因素。Google研究超链接可计算域和页面级权限（或可信度）;通常，网站指向它的额外超链接，并且这些超链接越高，其排名就越高。同样，写得更好的额外相关内容材料往往会在SERP排名中上升，并吸引互联网客户。更好的内容材料和更高的超链接意味着您将通过网络优化技术获得下一次投资回报（ROI）。

多年来，Google在分析网站上的高质量内容材料和超链接方面已经取得了长足的进步。搜索企业家已经从尝试欺骗Google的算法发展为轻松尝试提供绝对最佳的工作。

目前，Google评估内容材料和超链接的主观“质量”的策略很好，但是它们始终可能更高。对于AI代理来说，逐步研究什么使优质内容材料“好”，要比依靠指导代理将这些参数直接编码到系统中更简单。我想Google会在不久的将来做出更多的努力来自动化高质量的分析。