文 | AI国际站 艾娃
编 | 唐恩
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人工智能（AI）渗透到每个行业的每个部门，从自动化工厂工作到改善以前认为机器无法触及的领域（例如人力资源）。但是，作为在线营销领域的资深人士，不禁让想象力徘徊在AI和机器学习将如何影响搜索引擎优化（SEO）的世界里-组织用来在搜索引擎中排名更高的策略结果页（SERP）。
我们已经看到了SEO全面AI革命的开始，搜索市场营销人员正在争相跟上变化。但是未来几年会带来什么？接下来的十年呢？
大图景
我们说的是“搜索引擎”，但大多数时候我们都在谈论Google。Bing，Yahoo！，DuckDuckGo和其他引擎仅共享搜索用户群的一小部分，并且它们的大多数系统都是以Google的系统为蓝本。因此，我们的大问题是，Google将来如何整合AI以改变普通用户的搜索方式？
从历史上看，Google在更新算法时考虑了两个主要目标：
- 改善用户体验。Google希望用户找到他们想要的答案，并获得准确，有价值的内容。这是一个重要的类别，也是一个复杂的类别；为了实现这一目标，Google不仅需要完善其搜索引擎的功能，还需要完善其查找，组织和评估网络内容质量的方式。
- 让用户继续使用Google。当人们使用Google时，并且会尽可能长时间地停留在平台上。我们将在以后的部分中看到为什么这很重要。
Google已经以几种不同的方式利用机器学习，而它的发展只是时间问题。
排名脑和机器学习
首先，让我们考虑RankBrain，这是Google的Hummingbird算法的基于机器学习的升级，于2015年推出。2013年的Hummingbird更新最初推出了“语义搜索”功能。它在评估用户查询的上下文，而不是确切的内容；Hummingbird并没有优先考虑完全匹配关键字，而是允许Google考虑同义词，相关短语等等。这是朝正确方向迈出的一步，因为这意味着用户可以找到更好的结果，而搜索优化器也无法摆脱关键字填充的麻烦。
RankBrain是一项修改，使Google可以研究大量的用户搜索数据并自动改善其对用户短语的解释。它主要关注长的，复杂的或难以理解的短语，最终将它们缩减到算法更容易处理的长度和简单程度。从那时起，它一直在自我更新和改进。
这是未来搜索将如何发展的重要指示。我猜想，我们将看到更多在根据机器学习见识进行自我更新的算法更改，而不是更新后看到手动更新。这比让人类来完成所有工作要快得多，而且成本更低。
内容质量和链接质量
或许我们还将看到AI的重大进步，以更好地理解搜索优化器产生的内容和链接的质量。
链接和内容是大多数SEO策略的重点。Google研究链接以计算域和页面级权限（或可信度）；通常，网站指向它的链接越多，这些链接越好，排名越高。同样，撰写得更好，相关性更高的内容在SERP排名中往往会上升-并吸引Web用户。更好的内容和更好的链接意味着您将为SEO策略带来更高的投资回报（ROI）。
多年来，Google在分析网站内容和链接的质量方面做得更好。搜索市场营销人员已经从试图欺骗Google的算法演变为仅试图产生自己最好的作品。
目前，Google评估内容和链接的主观“质量”的方法不错，但总会更好。与依靠人工代理将这些参数编码到系统中相比，对于AI代理而言，逐渐学习使良好内容“好”的东西要容易得多。我相信Google会在不久的将来为自动进行质量评估做出更多的努力。
个性化
Google还付出了巨大的努力来个性化其搜索结果。根据您的搜索历史，甚至是Google“了解”您的受众特征信息，您可能还会获得不同的结果。
目前，这些个性化的努力令人印象深刻，但有限。对于Google知道我们在哪里，或者我们搜索的最后几件事，我们并不感到惊讶。但是在不久的将来，Google可能能够使用AI进行更深入的预测。根据您的历史搜索以及来自数百万其他用户的搜索数据，Google甚至可以在您不知道需要搜索或搜索结果之前对其进行推荐。
对于搜索营销商而言，这既是机遇，也是威胁。如果您可以利用预测搜索的优势，则可以在竞争中获得巨大优势-但是，如果Google的算法方法不透明，那么您可能很难理解结果的显示方式和时间。
智能结果
在过去的几年中，Google加大了努力使用户保持在SERP上，而不是单击链接来访问其他网站。现在，知识图和丰富摘录似乎可以为用户查询提供即时答案，从而无需再单击任何内容。随着Google越来越擅长使用RankBrain和Hummingbird来剖析用户查询，并且变得更加擅长使用智能算法来解析网络，我怀疑我们还会看到更多此类吸引用户注意的条目。
对于搜索营销商来说，这既是机遇也是威胁。如果您可以玩这个系统，并使内容出现在竞争对手之上的SERP中，那么您的品牌声誉将得到重大提升。但是同时，如果用户停留在SERP中，并且从不访问，那么您将错过大量的自然流量。
实时变化和适应性
人工智能非常擅长分析大量数据，甚至比有经验的人类团队还要快。从历史上看，Google会对其算法进行定期更新，每隔几个月就会进行一次重大的，改变游戏规则的算法更改。但是最近，这些算法更新逐渐减少，而支持更小，更频繁的更新。
随着Google的AI系统朝着实时分析的方向优化，这种趋势将来可能会进一步发展。它会随着每个新的搜索查询不断地“学习”，并可能不断对其实时算法进行新的更新，从而使其难以跟上其迭代发展的步伐。
内容制作和现场优化
还值得注意的是，AI不仅会被Google和其他搜索引擎利用。我们还将代表搜索市场营销人员看到AI的发展和实用性。基于AI的内容生成器正在变得越来越先进和普及。最终，搜索营销人员可能可以使用它们来制作和分发足以“欺骗” Google算法的内容。从那里开始，这很可能会变成搜索营销人员和搜索算法之间的军备竞赛-不太像我们已经拥有的。
此外，智能的现场优化引擎可以大大简化搜索营销人员当前必须进行的技术工作。当前的插件和现场SEO工具很有帮助，但不完整；在不久的将来，人工智能和机器学习将使它们的能力大大提高。
总体而言，我们不太可能看到如此根本的转变，以至于SERP无法识别，或者SEO作为在线营销策略而消失。但是，如果搜索引擎营销商和用户要保持相关性，因为AI渗透到这一领域，他们都将不得不做出一些重大调整。
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