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注：配圖為UCI設計公司作品

東莞品牌策劃公司轉發原文直譯：

似乎每隔一周我們都會看到下面的標題： 搜索引擎優化完了！搜索引擎優化死了。 僅在過去的幾周里，我就讀過一些這樣的文章，在過去的幾年里，我讀過無數次。 但是為什么呢?

是什么導致人們認為搜索引擎優化已死?

嗯，一個原因是谷歌每年會改變他們的算法500到600次。差不多每天兩次。現在要跟上谷歌不斷變化的排名因素幾乎是不可能的。 前一天，這一切都是關于鏈接，下一件事我們知道，這是社會存在。 試圖在2017年為搜索引擎優化你的網站是你能給某人的最令人困惑的任務之一。 你優化元描述了嗎?

它們還重要嗎?

你應該使用什么關鍵詞?

這些有什么區別嗎?

2015年，谷歌向我們投下了另一枚重磅炸彈： 谷歌在機器學習和人工智能方面進行了巨額投資，以過濾搜索結果和排名。 太棒了——這是我們在試圖建立我們的有機存在時必須考慮的另一個因素！ 谷歌將這種新的人工智能實現稱為《蘭克布蘭》.2015年，他們正式告訴我們，艾技術將有助于確定搜索結果。 他們甚至非常重視新技術的排名方面，以及它將如何影響搜索排名。 在這篇文章中，我將向您介紹蘭克布蘭是什么，它是如何工作的，為什么您應該關注它，以及如何優化您的蘭克布蘭搜索結果。什么是RankBrain?

過去幾年，谷歌搜索結果發生了巨大變化。 從豐富的剪貼畫和卡片到知識圖表，搜索引擎變得越來越好：谷歌的整個目標很簡單：在最少的時間內給用戶最好的搜索引擎體驗。 這意味著當你搜索一個查詢時，你會得到幾乎即時的結果：谷歌就是給我們提供我們想要的信息。這件事沒有如果、和或者但是。 但是谷歌不再像以前那樣運作了。 例如，當你過去搜索一個關鍵詞時，你會為在文本中使用該關鍵詞的頁面帶來數百萬個結果。 那么在那個年代，你會如何利用這一點進行搜索引擎優化呢?

你會一遍又一遍地在你的內容中插入這個關鍵詞來欺騙谷歌顯示你的內容。 我們現在通常將這種策略稱為"關鍵詞填充",它過去看起來是這樣的：這是對你的內容進行排名的最佳方式之一。 谷歌的搜索引擎想要顯示內容，因為它似乎是相關的。 但是現在，谷歌搜索結果已經大不相同了。谷歌不只是閱讀你的內容，對你的網站進行關鍵詞排名。 他們現在看上下文，這意味著他們可以通過你的搜索術語知道你真正想看什么。 例如，查看我在搜索引擎優化上的搜索結果：他們以豐富片段的形式向我展示了一個定義。 為什么他們不給我看一個反復發搜索引擎優化這個詞的垃圾網站?

這是因為機器學習以特定的方式解釋了我的搜索查詢。 想一想：如果你在搜索一個像搜索引擎優化這樣的關鍵詞，你為什么要搜索它?

你顯然不是在搜索搜索引擎優化服務。而且你搜索的不是搜索引擎優化戰術。如果你是，你會打出來的。 你最有可能搜索的定義，以了解什么是搜索引擎優化。 谷歌開始理解這一點，并為該搜索類型提供最合理的結果。 谷歌現在基本上能夠理解和識別單詞是如何塑造上下文的。 蘭克布蘭是加深這種理解的工具。 那么，RankBrain到底是什么?

RankBrainis是一個機器學習系統，它使用人工智能來改善搜索結果并解釋新的查詢。 彭博發布了谷歌高級研究科學家格雷格科拉多關于蘭克布蘭的第一份聲明。 如果你看了那個視頻，你可能會注意到格雷格(男子名等于Gregory)用來描述蘭克布蘭的最重要的短語之一： "這個短語好像是我過去見過的，所以我假設你是這個意思。" 本質上，RankBrain系統獲取困難或難以理解的查詢，并基于意圖和最終結果將它們與先前的搜索相關聯。 谷歌RankBrain幫助整理谷歌以前從未見過的搜索，并將它們與現有搜索相關聯：該系統通過將它們與其他搜索查詢聯系起來，幫助識別通常難以理解的搜索關鍵詞背后的模式。 這意味著谷歌仍然可以為全新的搜索詞提供最準確的結果。 他們這樣做是為了讓用戶滿意，并提供搜索者想要的結果，不管搜索詞有多長或不同。 現在您對蘭克布蘭有了更多的了解，讓我們來看一個真實的例子。 實踐中的蘭克布蘭 谷歌沒有給我們提供多少蘭克布蘭幫助我們搜索結果的具體例子或實例。 但是在最初的彭博

注：配圖為UCI設計公司作品

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