AI算法入駐Google搜索引擎，詞條再冷也可手到擒來！

索引：這些頁面文件被蜘蛛抓取后，將會被進行分解、分析，并以巨大表格的形式存入數據庫。其中，網頁文字內容，關鍵詞出現的位置、字體、顏色、加粗、斜體等相關信息都有相應記錄。

搜索詞處理：用戶在搜索框內輸入關鍵詞并單擊“搜索”按鈕后，搜索引擎程序即對搜索詞進行處理，如中文特有的分詞處理，判斷是否需要啟動整合搜索、是否有錯別字等情況。

排序：在上述三個步驟完成后，根據搜索詞，搜索引擎將會從索引數據庫中找出所有包含搜索詞的網頁，然后根據排名算法計算出哪些網頁應該排在前面，最后按照一定格式返回到"搜索"頁面。

網頁排名影響因素

在網頁排名關鍵中，網頁的排名先后受到諸多因素的影響，就拿Google的排名公式來看：Google分數=（相關關鍵詞分數X0.3）+（域名權重X0.25）+（外鏈分數X0.25）+（用戶數據X0.1）+（內容質量分數X0.1）+（人工加分）–（自動或人工降分）。

從公式中我們可以看出，針對搜索引擎網頁排名，最為直觀的影響因素就有6個，分別是關鍵詞、域名權重、外鏈分數、用戶數據、內容質量以及人工干預，而在這6大因素下面，又有著各自其他的小因素，例如在用戶數據這一塊上，搜索引擎就要考慮到搜索引擎結果頁面（SERPs）的點擊率、用戶在網頁上呆的時間、域名或URL搜索量、訪問量及其他Google可以監測到的數據（工具條、GA之類）等4個小因素，至于這4個因素下面還有多少其他的小小因素，這就不得而知了。

RankBrian的工作原理

搜索引擎網頁排名的的基本工作原理已大概知曉，雖然搜索引擎的數據庫很強大，但仍然會有一絲瑕疵的存在，比如冷門關鍵詞的相關搜索。由于關鍵詞的邏輯排列以及固定詞匯等因素，搜索引擎給出的信息難免會有局限性，從而不能正確或全面得對關鍵詞進行理解，以給出用戶所需要的信息。

Google在搜索引擎中引入的RankBrain算法，其目的就在于優化搜索引擎的網頁排名。目前，在 Google 用來決定網頁排名的數百個因素中，RankBrain的重要性已經位居第三。

而在冷門詞條搜索方面，RankBrain算法也確實有效的給出了一個解決方案。通過RankBrian，Google可以對這部分冷門詞條進行分析和重新匹配，從而使得搜索結果更加準確。舉個例子：在 Google 中輸入“best flower shop in Los Angeles”一類冷門的搜索，RankBrian會通過語義分析和詞庫聯想，識別出搜索關鍵詞的重點意義。比如這句話，RankBrian就會判別出其與搜索頻率更高的“best LA flower shops”比較像，然后給出后者的搜索結果。

從RankBrian的工作原理可以看出，其最為關鍵的人工智能技術就是“語義理解”，只要將這部分做好，那么在將來，哪怕是再冷門、再繁瑣的搜索詞條，Google都能給予用戶最準確的信息反饋。

據悉，早在2015年年初，Google就逐漸推出了RankBrain，但也僅限于一部分搜索結果。目前，Google已將該算法應用于每天每一次的搜索中，每天提供的搜索服務多達55多億次。

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