过去10年来,人工智能和SEO技术有多大变化？

过去10年来,人工智能和SEO技术有多大变化？

在过去的一年里，搜索引擎或其向it行业扩张最热门的话题无疑是人工智能。在过去的10、2年里，SEO技术和方法实际上并没有大的变化。这些年第一次感觉到，在不久的将来，SEO会被人工智能改变。

上一篇关于客户的浏览数据信息是否对排名有害的帖子中提到，到目前为止，搜索引擎技术工程师已经数次否认自己的网站访问数据统计在排名算法中的应用。可能的原因包括:

也很吵，太容易出轨了。看看以前的点击软件，现在百度消防软件用了多少，就知道诈骗销售市场有多大了。不仅给自己刷，也给竞争对手刷，把跳出率刷上去。

不同的场景，客户不同的个人行为。跳出率高不一定意味着页面质量不高。

有些网站不使用搜索引擎的统计分析服务。这类网站怎么排名？

但是我们真的发现客户浏览的数据信息确实对页面排名造成了伤害。有区别吗？人工智能可能是答案。

去年写完AlphaGo，深度神经网络，SEO，看到网上有人说我还在胡说八道。不要看到一个新词就说SEO。不清楚一年后是否有人认为人工智能会危害和改变SEO。

人工智能近期发展趋势

我们来看看人工智能行业这两年特别关注的一些和检索相关的事情:

2011年，吴恩达建立了谷歌大脑，这是一种用于集成电路技术的神经网络算法。它可能是第一个新的谷歌人工智能项目。

2014年5月，吴恩达加入百度搜索，担任首席科学家，而关键的承担者无疑是AI。2017年3月20日，吴恩达辞职。这应该和人工智能本身无关，而是和新老板有关。见下文。

2015年，Google发布了深度神经网络作为基础优化算法RankBrain，并宣称RankBrain是第三大排名因子。(排名靠前的要素是内容和连接)RankBrain是找到这些与客户查看的文字不完全匹配(所以传统的排名算法并不合理)，但实际上对客户反应非常好的页面的关键。把这句话记在心里，因为百度搜索也有和这句一样的优化算法，而且比Google更早应用，下次再写。

2015年10月，AlphaGo以5:0击败了欧洲围棋冠军魏凡。这条消息直到2016年1月才传出去。

2016年3月，AlphaGo战胜李世石。李世石赢的那局，可能是人战胜AI的最后一局。

从2016年12月29日到今年年初的几天时间里，以Master为登录名的AlphaGo以60:0击败中日韩，包括柯洁、聂卫平、古力、常昊、朴俊焕、宫山由太..................................................................................................

2017年1月，原微软全球高级副总裁齐鲁加入百度搜索，担任首席总裁。百度李彦宏在欢迎词中特意提到，“另外，齐鲁是人工智能行业的国际技术权威。......百度搜索早已决定将人工智能纳入企业未来十年最重要的发展战略.....齐鲁的加盟代理将极大地保证这一发展战略如期完成”。

从2016年9月开始，谷歌陆续发布了使用深度神经网络的各个语系的谷歌在线翻译。本来我也没怎么关注这个新闻报道，所以无意间用了谷歌中文翻译，水平之高，大大超出了我的想象。

人工智能行业主导的企业恰好都是搜索引擎。是不是刚刚好？谷歌开发AlphaGo只是为了更好的下棋？只是为了更好的无人驾驶汽车？百度搜索人工智能精英团队现在发展到1300人，挖吴恩达和齐鲁，为了更好的报名超脑？

人工智能用于检索

即使没有RankBrain等明确应用人工智能的优化算法，你也能猜到搜索引擎花这么多精力在人工智能的科研上，毫无疑问不仅仅是应用在外场或者新的业务流程上，他们没有理由不把人工智能用在自己的关键业务流程上，也就是检索上。

仔细想一想就会知道，AlphaGo下棋和搜索排名要处理的问题，看似谁的错都没有，但本质却很相似，可以用同样的方式处理:

AlphaGo学习的棋局成千上万，其中有人类文明的残局，也有大量是AlphaGo自己pk的。它积累了海量的信息，在处理某个股市的时候要做出区分:下一手的胜率在哪里？

搜索引擎排名算法要通过学习质量评估员获得的数据信息，检索客户点击浏览数据信息等来区分一个页面。:这个页面是高质量还是低质量？这个页面是不是诈骗？这个页面和查看单词有没有关系？

当传统的优化算法想要回应上述问题时，技术工程师必须根据基本常识、项目的专业知识、复杂程度和用户满意度来选择排序元素，调整排序元素的权重，并根据明确的公式计算出答案。人工智能是基本的优化算法。它不需要技术工程师告诉它应用哪些排名元素。它只是自己学习，试图找出使用什么排序元素以及每个元素占多少权重。人工智能考虑的因素很可能会让人觉得无端。

吴军老师在《智能时代》里说过一句话，可以用来理解这种情况特别贴切:大数据时代，在互联网大数据里马上就能找到答案，虽然很可能是原因(疏忽)不清楚。传统的优化算法，技术工程师必须了解原因，然后才能编写优化算法。人工智能立即从数据信息中检查答案，尽管技术工程师不确定这是为什么。

人工智能的大缺陷，人类的缺陷，对人类来说是一个黑匣子，技术工程师不知道它是如何计算的，在什么基础上计算的。结果对的时候一切都好，结果不苦的时候技术工程师也不知道为什么错了，也不太好调试。也许是因为这个原因，搜索引擎优化算法的关键还没有被人工智能取代，搜索引擎必须非常小心，否则会犯自己都不知道为什么的错误。

人工智能如何危害SEO？

回到前面的问题，客户点击、浏览等个人行为是不是排名要素？如果有，如何应对噪音和欺诈？不能准确了解浏览深度、等待时间等怎么办？不使用搜索引擎统计分析服务项目的网址？

试想一下，优化算法大概不会把客户浏览数据信息作为即时排名因素，但可以作为某种认证和质量管理手段。比如，传统排名算法计算出相关页面后，人工智能优化算法挑出与已知欺诈页面具有相同浏览特征和其他特征的页面，降低其排名或果断不返回。请记住人工智能潜力的惊人准确性。还记得去年年中谷歌说AlphaGo当时大概相当于13个国际象棋大师，年底的残局好像认证了。这大概不是什么大话。还有柯洁，聂卫平等。都在和Masterpk扯上关系后表达了差不多的意思:看过AlphaGo/Master的棋，感觉大家对中国围棋的理解很可能是错误的。

这种判别的惊人准确性，可能对后来的黑帽SEO是不可挽回的严重打击。如果搜索引擎优化算法区分一个页面是否欺诈，有13个棋手，远远超过人的水平和准确度，那么普通人该如何欺诈？

同样，如果网站中没有搜索引擎的流量监控服务，人工智能很可能会分辨出来。这个网站A有明显的X，Y，z…，其他自带统计分析服务的网站有明显的X，Y，z…预计网站A的浏览深度和等待时间与这些已知网站相同。这里有哪些特征X，Y，z……是人工智能自己学习训练出来的，大概还有一些让人感觉不到的，不相关的条目。按照人工智能骇人听闻的工作能力，这个结果大概是合适的。

人工智能对SEO的关键词科研、页面软文、网站建设等方面都是有害的。这篇文章只是一大篇，之后我们再来讨论。