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2016 年以來，IT行業(yè)最大的技術(shù)突破應(yīng)該是人工智能了，不僅在一年左右時(shí)間，在最后一個(gè)人類曾經(jīng)自以為機(jī)器很難戰(zhàn)勝人類的游戲項(xiàng)目上完勝人類，前幾天更是出現(xiàn)了逆天的AlphaGo Zero，完全不用借鑒人類知識(shí)，自學(xué) 3 天就超越了人類。

　　人工智能領(lǐng)域最牛X的公司，國(guó)外是Google，國(guó)內(nèi)是百度。都是搜索引擎。這恐怕也不是什么巧合，而是因?yàn)樗阉饕媸亲钸m合開發(fā)人工智能的公司，他們擁有最大量的數(shù)據(jù)，包括文字、圖片、視頻，還有地圖、路況、用戶使用數(shù)據(jù)等等。

　　搜索引擎公司的AI成果在多大程度上運(yùn)用到了他們的核心業(yè)務(wù)-搜索中?他們都沒有明確地對(duì)外說明，從搜索工程師的零碎發(fā)言中猜測(cè)，至少目前還沒有大規(guī)模使用，并沒有改變搜索算法的基礎(chǔ)。畢竟人工智能雖然概念存在了幾十年，但效果突飛猛進(jìn)只是近幾年的事，還沒有出現(xiàn)通用人工智能，在圍棋這種規(guī)則簡(jiǎn)單明確的領(lǐng)域中牛X，遷移到規(guī)則模糊的系統(tǒng)中，比如搜索，還需要一些時(shí)間。

　　但我想，人工智能大規(guī)模應(yīng)用于搜索算法是早晚的事。據(jù)說以前百度大搜索部門和人工智能/深度學(xué)習(xí)部門之間是有些矛盾的，現(xiàn)在吳恩達(dá)離開了百度，陸奇對(duì)百度又進(jìn)行了很多人事調(diào)整，搜索部門對(duì)人工智能的排斥也許就大大降低了。

2015 年上線的Google RankBrain解決的也是對(duì)查詢?cè)~的深入理解問題，尤其是比較長(zhǎng)尾的詞，找到與用戶查詢?cè)~不完全匹配、但其實(shí)很好回答了用戶查詢的那些頁(yè)面。和百度DNN是非常類似的。Google沒有具體說明RankBrain的訓(xùn)練方法，估計(jì)和百度DNN也是類似的。

　　2015 年RankBrain上線時(shí)，15%的查詢?cè)~經(jīng)過RankBrain處理， 2016 年所有查詢?cè)~都要結(jié)果RankBrain處理。

　　Google自己經(jīng)常舉的RankBrain例子是這個(gè)查詢：

　　What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain

　　這個(gè)查詢?cè)~相當(dāng)長(zhǎng)尾，完全匹配的結(jié)果比較少，而且查詢中的幾個(gè)詞容易有歧義，比如consumer通常是消費(fèi)者的意思，food chain也可以理解為餐飲連鎖，但這個(gè)完整的查詢和商場(chǎng)、消費(fèi)者、飯館之類的意思沒有任何關(guān)系，RankBrain能理解其實(shí)用戶問的是食物鏈頂端的物種是什么名字。同樣，搜索結(jié)果不能按照傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞匹配來處理。

　　這種長(zhǎng)尾查詢數(shù)量很大，每天Google收到的查詢里有15%是以前都沒出現(xiàn)過的。這種查詢要靠關(guān)鍵詞匹配就比較難以找到高質(zhì)量頁(yè)面，數(shù)量太少，甚至沒有，但理解了查詢的語義和意圖，就能找到滿足用戶需求的、關(guān)鍵詞并不完全匹配的頁(yè)面。

　　對(duì)SEO的影響以后再詳細(xì)寫，這里只是先簡(jiǎn)單提示一下：頁(yè)面要包含關(guān)鍵詞，這在目前的關(guān)鍵詞優(yōu)化過程中是必然的，現(xiàn)在搜索引擎能理解兩句不同的話意思是一樣的了，以后創(chuàng)作或編輯頁(yè)面內(nèi)容時(shí)，是不是還一定要包含關(guān)鍵詞呢?