SEO大牛Zac：详解未来两三年的SEO趋势
seo优化 2021-01-06 10:35www.1681989.comseo排名
导读：关于未来两三年的SEO趋势，我谈推火网以下几点：
1、未来两三年，人工智能可能全面影响SEO领域：
a,只有互联网公司才能实现的胜利
b,深度学习的意义在于实现“无人监督的学习”
c,深度学习系统应用于搜索会怎么样？
d,未来，系统将自己去思想，自已去琢磨哪些因素最终决定网站的质量
2、相关性计算相对于传统的改变：
a,语义分析是一种相关性判断的新思路
b,它对未来的影响包括：写作方式，文章长度、内容深度
3、人工智能下的SEO，将促使网站不求大，而求内容强
4、在深度学习的逻辑下，未来体现用户体验的每一个环节，都可能被纳入SEO的判断因素。
关于未来两三年的SEO趋势，我今天谈推火网以下四点：
第一，人工智能可能全面影响SEO
1、只有互联网公司才能实现的胜利。
上个月李世石和AlphaGo的围棋大战，李世石以1：4不敌人工智能的机器人。赛前预测时，多数言论认为机器胜算不大，包括棋圣聂卫平在赛前也认为电脑存在不可逾越的技术障碍，电脑完全无法战胜人脑。但当时我就在博客上写了有战胜的可能胜，因为谷歌所用的人工智能下棋原理跟我们通常所想象的下棋方法完全不一样。
当年IBM的电脑深蓝打败卡斯帕罗夫时，那时的算法和现在是不一样的。国际象棋可以用穷举的暴力算法来计算每一步的后续可能性。而围棋的困难在于不可能进行穷举，对美一种可能性进行计算的话，其可能性超过全宇宙的原子数量。
另外，象棋每个子有相对容易赋值的子力，车马炮都各自有规定的走法和优势。但围棋不一样，棋手落的每一个字可能是废子，可能被提掉，但也可能随着棋局变化变成手筋，因此没法对它的每一个子赋值。
那么，它是怎么完胜了人类的？为什么是Google，而不是传统的科技公司？因为当今最高端、最复杂的计算系统是在百度、Google，基本上只有互联网公司才有这个能力完成这种计算。
AlphaGo的算法分为两部分：
一是Policy network，即落子部分，删选出有利但有限的地方来落子；
另一种则是Value network，对局势进行判断的系统。判断当前的棋局形势如何，它不是按既定的围棋规则，也不是按人类棋手的技术去的，而是将历史上过往巨量棋局输入，系统知道每盘棋的所有过程和最终谁胜利，因而人工智能系统在实战时计算的是大数据支撑下某种局势下胜率是多少。局势判断系统才是AlphaGo决胜的关键。
这就是深度学习带来的。
2、深度学习的很大意义在于实现“无人监督的学习”。
有监督的学习，是事先人为设定决定因素。比如我要建立一个厦门房价计算系统，我可以会输入面积、价格、朝向、区域等我们认为相关的因素，然后系统会根据这些计算出规律。未来，当我给出相应的条件，系统就能预测出房价。
无人监督的深度学习下，你只需告诉系统大量数据，不需要告诉系统结果由什么因素决定，让系统自己去学习。系统学习的过程对人来讲是个黑箱，它可能会加入一些平常我们想象不到的因素。还是房价系统的例子，如果我们只是输入所有交易相关的数据，让系统自己去学习，它可能会加入我们想不到的因素，比如天气对成交的影响，也许是年龄、性别对成交的影响。
而且人工智能系统能进行自我训练，也就是自己跟自己对局。
3、深度学习系统应用于搜索会怎么样？
当前辨别高质量网站靠的是数据+人工。数据搜索引擎都会有网站的所有数据，还包括关键词布局，点击方式、访问方式这些判断因素，这些数据，他们都有，但哪些是真正高质量网站，系统不一定知道。
Google就有一批人工监测员来评估网站质量。他们3月份刚刚发布一份质量指南，告诉这些监测员，你应该怎么去判断这个网站，通过人工打分，把网站分成五级。或列举搜索的10个结果，让人工去看，这样的判断跟用户的判断高度吻合，因为检测员就是普通用户。将这两方面数据结合，Google就有办法通过深度学习准确地评测网站的质量。
4、未来，系统将自己去思想，自已去琢磨哪些因素最终决定网站的质量。
a.规则为基础的算法会被人工智能的黑箱取代；
b.系统工程师也不知道排名因素和权重——我们只知道输入，结果，但过程中系统所采用的因素到底是什么可能谁也没想到；
c.钻空子会变得非常困难。因为你是在跟一位13段棋手在对战，只要有输入，就会有输出，这种算法可能运用在任何领域，它具有全世界第一的判断力，比人的水平还高；
d.Panda,penguin算法很可能已经用到了人工智能。虽然google没有官方确认。目前应该还没有大规模的使用在搜索引擎中，但未来必然会大规模应用。
（备注：google推出Google Panda，即熊猫算法，旨在反垃圾，保护原创。2012年4月24号周二，谷歌推出新的算法更新方案，代号“Penguin Update”。Penguin，直译为企鹅，是谷歌继2011年2月24号发布的“熊猫”之后再次推出的新算法调整。）
e.百度也有人工智能。百度和google比基本上是落后两三年，研究google基本上等于研究未来两到三年的百度。
1、未来两三年，人工智能可能全面影响SEO领域：
a,只有互联网公司才能实现的胜利
b,深度学习的意义在于实现“无人监督的学习”
c,深度学习系统应用于搜索会怎么样？
d,未来，系统将自己去思想，自已去琢磨哪些因素最终决定网站的质量
2、相关性计算相对于传统的改变：
a,语义分析是一种相关性判断的新思路
b,它对未来的影响包括：写作方式，文章长度、内容深度
3、人工智能下的SEO，将促使网站不求大，而求内容强
4、在深度学习的逻辑下，未来体现用户体验的每一个环节，都可能被纳入SEO的判断因素。
关于未来两三年的SEO趋势，我今天谈推火网以下四点：
第一，人工智能可能全面影响SEO
1、只有互联网公司才能实现的胜利。
上个月李世石和AlphaGo的围棋大战，李世石以1：4不敌人工智能的机器人。赛前预测时，多数言论认为机器胜算不大，包括棋圣聂卫平在赛前也认为电脑存在不可逾越的技术障碍，电脑完全无法战胜人脑。但当时我就在博客上写了有战胜的可能胜，因为谷歌所用的人工智能下棋原理跟我们通常所想象的下棋方法完全不一样。
当年IBM的电脑深蓝打败卡斯帕罗夫时，那时的算法和现在是不一样的。国际象棋可以用穷举的暴力算法来计算每一步的后续可能性。而围棋的困难在于不可能进行穷举，对美一种可能性进行计算的话，其可能性超过全宇宙的原子数量。
另外，象棋每个子有相对容易赋值的子力，车马炮都各自有规定的走法和优势。但围棋不一样，棋手落的每一个字可能是废子，可能被提掉，但也可能随着棋局变化变成手筋，因此没法对它的每一个子赋值。
那么，它是怎么完胜了人类的？为什么是Google，而不是传统的科技公司？因为当今最高端、最复杂的计算系统是在百度、Google，基本上只有互联网公司才有这个能力完成这种计算。
AlphaGo的算法分为两部分：
一是Policy network，即落子部分，删选出有利但有限的地方来落子；
另一种则是Value network，对局势进行判断的系统。判断当前的棋局形势如何，它不是按既定的围棋规则，也不是按人类棋手的技术去的，而是将历史上过往巨量棋局输入，系统知道每盘棋的所有过程和最终谁胜利，因而人工智能系统在实战时计算的是大数据支撑下某种局势下胜率是多少。局势判断系统才是AlphaGo决胜的关键。
这就是深度学习带来的。
2、深度学习的很大意义在于实现“无人监督的学习”。
有监督的学习，是事先人为设定决定因素。比如我要建立一个厦门房价计算系统，我可以会输入面积、价格、朝向、区域等我们认为相关的因素，然后系统会根据这些计算出规律。未来，当我给出相应的条件，系统就能预测出房价。
无人监督的深度学习下，你只需告诉系统大量数据，不需要告诉系统结果由什么因素决定，让系统自己去学习。系统学习的过程对人来讲是个黑箱，它可能会加入一些平常我们想象不到的因素。还是房价系统的例子，如果我们只是输入所有交易相关的数据，让系统自己去学习，它可能会加入我们想不到的因素，比如天气对成交的影响，也许是年龄、性别对成交的影响。
而且人工智能系统能进行自我训练，也就是自己跟自己对局。
3、深度学习系统应用于搜索会怎么样？
当前辨别高质量网站靠的是数据+人工。数据搜索引擎都会有网站的所有数据，还包括关键词布局，点击方式、访问方式这些判断因素，这些数据，他们都有，但哪些是真正高质量网站，系统不一定知道。
Google就有一批人工监测员来评估网站质量。他们3月份刚刚发布一份质量指南，告诉这些监测员，你应该怎么去判断这个网站，通过人工打分，把网站分成五级。或列举搜索的10个结果，让人工去看，这样的判断跟用户的判断高度吻合，因为检测员就是普通用户。将这两方面数据结合，Google就有办法通过深度学习准确地评测网站的质量。
4、未来，系统将自己去思想，自已去琢磨哪些因素最终决定网站的质量。
a.规则为基础的算法会被人工智能的黑箱取代；
b.系统工程师也不知道排名因素和权重——我们只知道输入，结果，但过程中系统所采用的因素到底是什么可能谁也没想到；
c.钻空子会变得非常困难。因为你是在跟一位13段棋手在对战，只要有输入，就会有输出，这种算法可能运用在任何领域，它具有全世界第一的判断力，比人的水平还高；
d.Panda,penguin算法很可能已经用到了人工智能。虽然google没有官方确认。目前应该还没有大规模的使用在搜索引擎中，但未来必然会大规模应用。
（备注：google推出Google Panda，即熊猫算法，旨在反垃圾，保护原创。2012年4月24号周二，谷歌推出新的算法更新方案，代号“Penguin Update”。Penguin，直译为企鹅，是谷歌继2011年2月24号发布的“熊猫”之后再次推出的新算法调整。）
e.百度也有人工智能。百度和google比基本上是落后两三年，研究google基本上等于研究未来两到三年的百度。