Post by account_disabled on Jan 27, 2024 23:27:29 GMT -8
通过利用 Knowledge 在为自然语言处理（或所谓的 NLP）的未来发展奠定基础，进一步提高其理解和解释搜索查询的能力。 2014 年，随着 EAT（专业知识、权威性、可信度）排名系统的实施，谷歌对语义搜索及其与网站质量评估的相关性的承诺变得显而易见。尽管与语义搜索没有直接关系，但语义实体和数据库的概念为评估出版商和作者的专业知识、权威和可信度提供了一个理想的框架。这种以实体为中心的方法可以对单个 URL 之外的网站内容和质量进行更全面的评估。 2015 年， Google 将机器学习融入其Rankbrain搜索算法中。 在使用向量空间分析更好地理解搜索查询的关系、主题邻近性和上下文相关性。
这些进步可以更好地解释用户意图，最终提高 C级联系人列表 搜索结果的准确性。 2018 年引入了 BERT，这是一种使用自然语言处理来获得对搜索查询、句子和内容更深入的语义理解的技术。 BERT 使 Google 能够理解语言和上下文的细微差别，从而进一步提高搜索结果的相关性。 2021 年 Google 推出了 MUM（多任务统一模型），这是一项突破性技术，旨在更好地理解搜索查询包括文本、视频、音频和图像。通过MUM，实体信息可以无缝集成到知识图谱等现有语义数据库中，从而使Google能够利用世界上海量的知识并提供更全面、更准确的搜索结果。 2023 展望未来，并试图与的流行度竞争，Google 试图通过引入。
语言模型和 Google Search SGE（搜索生成体验）测试版来保持其行业领导者的地位。这是一个新的里程碑，因为谷歌的目标是通过利用人工智能对用户问题生成的响应，将其搜索引擎转变为答案引擎（搜索引擎到答案引擎）。 语义 SEO 方法与一般 SEO 概念之间的差异 关注查询而不是关键字 语义SEO从业者经常忽略基于关键词数量的研究，而是专注于理解读者主要目标（中心搜索意图）的上下文。这并不意味着不需要搜索关键字，而是在有人查看搜索结果（SERP）时定位意图。 话题权威 该网站被认为是某些关键主题的信息来源。使用语义方法的网站内容处理通常在 1 个月内涉及数十到数百篇文章。
这些进步可以更好地解释用户意图，最终提高 C级联系人列表 搜索结果的准确性。 2018 年引入了 BERT，这是一种使用自然语言处理来获得对搜索查询、句子和内容更深入的语义理解的技术。 BERT 使 Google 能够理解语言和上下文的细微差别，从而进一步提高搜索结果的相关性。 2021 年 Google 推出了 MUM（多任务统一模型），这是一项突破性技术，旨在更好地理解搜索查询包括文本、视频、音频和图像。通过MUM，实体信息可以无缝集成到知识图谱等现有语义数据库中，从而使Google能够利用世界上海量的知识并提供更全面、更准确的搜索结果。 2023 展望未来，并试图与的流行度竞争，Google 试图通过引入。
语言模型和 Google Search SGE（搜索生成体验）测试版来保持其行业领导者的地位。这是一个新的里程碑，因为谷歌的目标是通过利用人工智能对用户问题生成的响应，将其搜索引擎转变为答案引擎（搜索引擎到答案引擎）。 语义 SEO 方法与一般 SEO 概念之间的差异 关注查询而不是关键字 语义SEO从业者经常忽略基于关键词数量的研究，而是专注于理解读者主要目标（中心搜索意图）的上下文。这并不意味着不需要搜索关键字，而是在有人查看搜索结果（SERP）时定位意图。 话题权威 该网站被认为是某些关键主题的信息来源。使用语义方法的网站内容处理通常在 1 个月内涉及数十到数百篇文章。