|
Post by account_disabled on Dec 26, 2023 4:29:19 GMT -6
MUM 也是多模态的,这意味着它将来可以理解多种模态的信息,例如文本、图像等。 与之前的案例相比,Nayak 指出,MUM目前在 Google 搜索中并未用于排名目的,因此无法像 RankBrain、神经匹配和 BERT 系统那样起到排名和提高搜索结果质量的作用。 不过,这项技术支持所有语言和地区,谷歌已经测试了其一些潜力,可以改善对 COVID-19 疫苗信息的搜索,并在视频结果中生成相关主题的建议。本文预计的未来可能的应用是“使用 Google Lens 中的文本和图像组合提供更直观的搜索方式”,并且在搜索中逐步使用基于 MUM 的体验将允许“从高级语言理解转向对世界信息有更复杂、更细致的理解”。 人工智能和谷歌更新 这些是谷歌将人工智能系统应用于其 SERP 的主要用途,这些系统主要用于“理解语言,包括查询和潜在的相关结果”,并且“不是为了单独分析一个查询或一个查询而设计的”。页面的内容”,但恰恰是对这两方面有一个总体的了解。 然后是核心更新,正如施瓦特提醒我们的那样,定期更新可以确保搜索引擎提供的结果始终相关且高质量:正如谷歌所透露的,除了应用于搜索引擎的三大人工智能机制之外,搜索(RankBrain、神经对应和 BERT)实际上在与这三个系统的活动无关的方面存在“人工智能 WhatsApp 号码数据 的其他元素可以影响核心更新”,因此存在不同类型的人工智能同时操作。 此外,在搜索之外还有一个世界——本地搜索、图像、购物和 Big G 生态系统的其他垂直领域——其中使用了其他、独立和专门类型的技术。 这些人工智能系统对 SEO 意味着什么 知道人工智能对谷歌和搜索越来越重要,我们不应该对SEO 可能的未来感到害怕,这不仅是因为约翰·穆勒 (John Mueller)在毫无戒心的时候就向我们保证,“尽管有人工智能和机器学习,SEO 也不会过时”。 事实上,这些系统主要是为了改进谷歌本身理解查询和网站内容的方式,以完美匹配用户的意图,最终使搜索引擎更接近与我们说同一种语言。 这实际上应该有利于我们在内容创建方面的工作,记住SEO 文案写作的第一个实用建议,即“为人类写作”:如果我们拦截查询背后的搜索意图,如果人们理解我们所写的内容,甚至是算法人工智能会理解这一点,并会奖励具有正确排名的页面。 因此,即使没有针对 BERT或其他 AI 的 SEO 优化技术,我们为改进网站和页面所做的所有经典工作仍然是值得的,无论是在内容层面还是在技术方面。 搜索 靠近 分享 : 类别 案例分析 17 号 活动 39 消息 222 搜索引擎优化 第395章 SEOZoom工具 66 谷歌更新 谷歌更新 你的邮件 我接受使用条款和隐私政策 管理同意 开始使用 它们是一门真正的语言,看似复杂但并不难学,它们的使用可以为我们完善数据的分析和监控提供很大的支持,也可以用于 SEO:让我们关注RegEx或正则表达式,它们允许您过滤的功能结果,发现哪些是常见的正则表达式运算符、对 SEO最有用的运算符以及我们可以在 Google Analytics 和 Google Search Console 等工具中使用的运算符。
|
|