作为开始主题之前的脚注，我想回答“为什么这些技术只能在 Google 上使用？”的问题。难道Google 的竞争对手，像 Bing、Yandex 或DuckDuckGo这样的搜索引擎就没有这么优秀的软件工程师吗？当然有，而且也许他们拥有比谷歌工程师更好的员工。这里真正的问题不是软件，而是数据创建的大数据。谷歌拥有足够的数据来最有效地利用所有这些技术并进行足够的分析以获得最准确的结果。得益于这些数据，它保持了在搜索引擎市场的领先地位并巩固了其地位。

1. 欢迎来到
谷歌AI谷歌人工智能
什么是谷歌人工智能
简而言之， Google AI是 Google 用于改进其搜索引擎算法的人工智能项目。Google AI 的基础是
RankBrain 算法，该算法于 2015 年生效。谷歌人工智能的主要目的是更好地理解语言并使搜索引
擎算法尽快达到最佳匹配。谷歌人工智能系统的开发在接下来的几年里继续进行。在 RankBrain
算法之后，范围随着Google Bert 的扩大而扩大。然后神经匹配就发挥了作用。这一过程的最后阶
段是 MUM，于 6 月投入运营。
作为开始主题之前的脚注，我想回答“为什么这些技术只能在 Google 上使用？”的问题。难道
Google 的竞争对手，像 Bing、Yandex 或DuckDuckGo这样的搜索引擎就没有这么优秀的软件工程师
吗？当然有，而且也许他们拥有比谷歌工程师更好的员工。这里真正的问题不是软件，而是数据
创建的大数据。谷歌拥有足够的数据来最有效地利用所有这些技术并进行足够的分析以获得最准
确的结果。得益于这些数据，它保持了在搜索引擎市场的领先地位并巩固了其地位。
也就是说，在Google以外的搜索引擎
上进行5-10次搜索的同一时间段内，在Google上进行了80-90次搜索。虽然其他搜索引擎仅分析在
自己网站上进行的搜索查询，但 Google Chrome 会从 Android 手机、电视、Gmail 等许多渠道收集
令人难以置信的大量数据，并且人工智能通过分析这些数据可以更快地学习。
在此背景下，Google AI 是针对查询、内容和排名目的的搜索引擎算法最全面的解决方案。事实上
，谷歌人工智能经常（但并非总是）在搜索 手机号码数据 查询中活跃。借助机器学习，它可以
像人类一样理解和分析语言。正如人工智能组件理解查询词一样，它们也会分析其排名内容的语
言。通过这种方式，它可以轻松地在新搜索中找到最成功的匹配项。而且，它不断地完善自己。
Google AI发展过程中继RankBrain和Bert算法之后最重要的发展就是神经匹配。该组件于 2018 年首
次激活。2019年达到覆盖所有本地搜索结果的能力。目前，神经匹配仍然是谷歌人工智能最重要
的组成部分之一。在神经匹配中，算法会查看整个查询或内容。它了解查询上下文并将查询与最
相关的页面相匹配。此前，Bert算法中的单词顺序和单词组合引起了一些问题。一些不适合排名
的结果也出现在了顶部。然而，神经匹配却揭示了完全不同的可能性。

2. 在这方面可以举一个例子。假设您搜索“关于如何走向绿色的见解”。在此搜索中，Google AI 发挥
作用，查看查询中概念的更广泛表示。例如，它解读了有关管理、领导力和个性等主题的流行的
、基于颜色的、基于个性指南的管理技巧。在这方面，神经匹配使搜索引擎算法有机会像人类一
样思考。
内容中没有关键词
随着在谷歌人工智能项目背景下开发的人工智能组件，谷歌开启了内容之外的关键词短语的新时
代。它实施了各种算法来在此类搜索中进行最成功的匹配。例如，当搜索“在没有人行道的山上停
车”时，页面不再需要与内容中的短语完全匹配才能在 SERP 中获得优势。
事实上，神经匹配会检查该短语的上下文。它着眼于用户的搜索目的并比较网页。因此，它列出
了最适合且最高质量的内容。无论该短语是否在相关页面的焦点关键字中定义，都不再重要。尽
管如此，神经匹配取得了最成功的结果，并且 SERP 中的排名是基于其他标准的。
Google MuM（多任务统一模型）
除了 Google AI 中的神经匹配之外，MUM 组件的一些功能也值得强调。事实上，MUM 组件已成
功通过测试阶段，可以访问最相关的结果，特别是在与 Covid-19 疫苗相关的搜索中。事实上，
MUM 出现的最重要原因是改进与 Covid-19 疫苗相关的查询页面。与神经匹配一样，MUM 实际上
由基于 Google AI 的算法组成，可以理解和分析查询。但 MUM 不仅仅理解语言和现有术语。同时
，他理解新术语及其变体。而且，它可以深入分析这些变体的不同使用模式。
在这方面，MUM 与 Google AI 中的其他人工智能组件不同。然而，MUM 也活跃在所有语言中。
它对 SERP 中的排名没有影响。神经匹配和 MUM 协同工作，为自然语言查询提供最佳匹配。为了

3. 进行排名，Rankbrain 和 Bert 算法会查看用户的搜索目的。它根据不同的标准以不同的方式对网页
进行排名。
Google MuM 为没有直接答案的搜索查询提供了更快的答案，并提供了替代方案。例如，过去，
当土耳其人在 Google.com.tr 域上搜索“Italy Yanardağ”时，只会出现包含土耳其内容的网站（通常
是新闻网站），但今天 Google BERT 和 Mum 算法发挥了作用; 在搜索结果页面上，我们看到意大
利火山的名称、高度和图像，下面是有关这些火山的视频、用户对此主题的不同查询、意大利火
山图像的示例以及我们在其中搜索的一些意大利语网站认为我们可以获得关于这个主题的最佳信
息，即使我们用土耳其语进行搜索。它删除了。
我们可以根据Google AI优化网页吗
当我们审视谷歌关于谷歌人工智能的声明时，可以清楚地说出这一点。我们不可能基于Google AI
来优化任何网页。事实上，如果你有真正高质量的原创内容，你就不需要它。您只需要优化您的
内容，以便搜索引擎算法可以轻松找到它。在这个阶段之后，谷歌人工智能开始发挥作用并做出
最佳匹配。我们没有机会从外部干预Google AI的运营。事实上，如果 Google AI 得出结论认为某个
内容对用户有用，那么该内容即使不符合其他标准，也可以在 SERP 中排名靠前。这里的决定性地
位只属于谷歌人工智能。因此，不存在针对人工智能优化任何网页的情况。
在SEO方面优化网页时，我们不应该把注意力集中在Google AI方面。相反，我们应该关注内容的
质量并满足其他标准。在这种情况下，改进网站的重要指标是必要且有益的。此外，清除网站上
的垃圾链接和类似的工作当然会在 SERP 中提供位置优势，并帮助您超越竞争对手。不过，需要注
意的是，今天只有Google AI，即谷歌人工智能做出最终的评价。
谷歌人工智能对SEO的影响现在我们已经简单了解了 Google RankBrain、神经匹配、BERT 和 MuM
的工作逻辑和用途，那么我们的网站和内容中应该注意什么？为人们编写您的 Google 人工智能和
SEO 内容像我这样的谷歌或 SEO 专家经常说的话；“确保为人们准备好你的内容。”

4. 正如我上面所解释的，Google 算法可以像人类一样读取和理解内容（72 种不同语言）。因此，您
应该只为人们编写内容，并以他们在阅读时能够理解您的内容的方式编写内容。您必须考虑土耳
其语所需的语言规则来准备标点符号和段落。您应该避免不必要的句子和单词重复以延长内容如
果您的目标关键字有同义词，您应该使用它们。相信我，如今想要欺骗谷歌人工智能要困难得。
谷歌人工智能对抗网络垃圾邮件
在 SEO 领域工作人员应注意的问题中，网络垃圾邮件尤为重要。事实上，谷歌在迄今为止的多次
更新中已经改变了许多算法和排名标准。然而，它在打击网络垃圾邮件方面从未妥协。在谷歌算
法更新中，没有一个应用程序奖励网络垃圾邮件。而且，谷歌在这方面采取的措施每次都变得更
加有效，并不断改进其所应用的惩罚过滤器。通过这种方式，他鼓励网站制作优质且有用的内。
他提出了清理那些让用户感到疲倦、分散注意力并导致他离开页面的链接的建议。他还经常表示
，网站应该避免黑帽 SEO方法，以提高 SERP 的排名。垃圾链接是这些方法之一，有时可能会导致
搜索引擎算法做出不正确或不适当的匹配。不过，谷歌AI范围内的垃圾链接更新，进一步增强了
谷歌在这方面的能力。
除了垃圾链接之外，谷歌对各种违反内容质量准则的帖子的打击也通过谷歌人工智能变得更加有
效。这些帖子，我们称之为网络垃圾邮件，不再对搜索引擎算法产生任何积极影响。因此，SEO
专家远离垃圾邮件是有好处的。否则，不幸的是，你被谷歌的惩罚过滤器抓住只是时间问题。这
会让你付出的所有努力瞬间付诸东流。
如果您通过 Google 赚钱，您应该知道 Google 在哪些问题上激活惩罚过滤器。你绝对应该远离他
们。请记住，谷歌有更多的算法来奖励原创和优质内容。当您准备好内容时，Google 会很快理解

5. 它并将其放置在 SERP 的顶部。如果您准备的内容没有出现在顶部排名中，您不应该尝试通过垃圾
邮件将其移至顶部。您不应该这样做，而应该根据 Google 的内容质量指南改进您的内容。这样，
你的努力就不会白费，你的自然流量肯定会增加。
谷歌人工智能在审查和评估内容质量方面比以前的算法强大一千倍，并且由于其自我学习而每天
都变得越来越强大。您可以在Google AI官方网站上找到有关Google人工智能项目的详细信息。
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