Google發(fā)布新算法研究
2018-05-14 19:39
Google Research近發(fā)表了一篇研究性論文，這篇論文詳細(xì)介紹了一種新的搜索結(jié)果排序算法。
如果將來這一算法開始實施，將會對傳統(tǒng)排名決定因素的影響造成很大改變。短期內(nèi)，這項研究讓我們進(jìn)一步了解了谷歌所提的提高內(nèi)容相關(guān)性的算法更新。
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如果將來這一算法開始實施，將會對傳統(tǒng)排名決定因素的影響造成很大改變。短期內(nèi)，這項研究讓我們進(jìn)一步了解了谷歌所提的提高內(nèi)容相關(guān)性的算法更新。
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新算法簡介
Google Research在第六屆國際學(xué)術(shù)會議上以通過Twitter發(fā)布了這一新算法研究論文。
論文題目是：正確提出問題：強(qiáng)化學(xué)習(xí) 重塑問題【Ask The Right Questions: Active Question Reformulation with Reinforcement Learning】
這篇論文討論了一種將查詢問題重塑后再提交給搜索引擎的方法。Google其實已經(jīng)在實施了查詢問題的重塑和提煉，這是方法中的一種。
這一算法的創(chuàng)新在于這是一強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，而且這一算法并不了解排名系統(tǒng)如何工作。他是通過一個黑盒子提出問題并學(xué)習(xí)。這一算法通過一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)重塑用戶查詢，向搜索引擎提出諸多相關(guān)問題，然后在諸多答案中選擇合適的答案。
該算法如何工作
如下是該研究論文的一個截圖，它總結(jié)了這個機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工作原理：
用戶提出問題，然后該機(jī)器學(xué)習(xí)算法（也就是圖中所示：Agent）將這一問題重新表述為多個問題并提交給排序算法。排序算法給出結(jié)果集，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在眾多結(jié)果中選擇佳答案呈現(xiàn)給用戶。
該研究論文指出：面對復(fù)雜的信息需求，人類通過重塑問題，多重研究，整合答案來規(guī)避不確定性。受到這一啟發(fā)，我們通過Agent（代理）來執(zhí)行這一過程，Agent介于用戶和后端QA系統(tǒng)之間，也就是圖中所示：Environment（知識庫）。
我們把這一代理稱之為AQA，它是一個積極回答問題的策略。AQA旨在通過向知識庫發(fā)送重塑過的問題以大化獲取正確答案的幾率。
Agent通過提出諸多相關(guān)問題和整合諸多答案來尋找佳答案。Environment（知識庫）的內(nèi)部對Agent來說是不可用的，所以它必須使用黑盒來探測優(yōu)問題字符串。
為何該算法如此重要
該算法讓我們了解了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的一種，稱之為強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法已經(jīng)被用于機(jī)器學(xué)習(xí)如何玩圍棋，玩電玩，比如Doom（毀滅戰(zhàn)士）。
SEO對這一特別算法很感興趣，因為它可以在用戶和規(guī)則排序算法之間插入一個新的算法，并終做出決策。因此，不同的是排序算法是決定搜索引擎結(jié)果頁顯示哪些內(nèi)容，這一機(jī)器學(xué)習(xí)算法是決策佳答案的。
這種排名是和SEO論壇傳統(tǒng)上認(rèn)為的網(wǎng)頁排名是不同的。傳統(tǒng)的理解是，決定搜索結(jié)果中排名1到10的因素有鏈接，網(wǎng)頁標(biāo)題，錨文本等等。
鏈接對于排名是一個很重要的因素。但是，通過這種算法，鏈接是有助于網(wǎng)頁的排名，但不再是決定性因素。
這一新算法的工作是決定哪些頁面適合回答某個問題。
你是否見過一個鏈接少的網(wǎng)頁排名高于那些鏈接多的網(wǎng)頁？這很可能是在用戶和排序算法之間有一個決定哪個網(wǎng)頁提供佳答案的算法。
排名因素該如何處理？
排名算法不再是網(wǎng)站排名前十的決定性因素，這也是排名因素研究有數(shù)百萬結(jié)果卻并不準(zhǔn)確的原因。排名因素研究認(rèn)為排名因素對搜索結(jié)果前十的網(wǎng)站負(fù)有責(zé)任。
但排名因素并不是總能決定排名前十的因素。因此排名因素研究也并不完全可靠。
雖然這一特定算法目前還沒有被使用，但是已經(jīng)有其他的算法通過設(shè)置排名算法的結(jié)果來執(zhí)行類似的功能，并使用不是排名因素的因素來重新排序SERPs（搜索結(jié)果頁）。
重新排列搜索結(jié)果并不是一個新想法。微軟在2005年發(fā)布過一篇學(xué)術(shù)論文，名為：【Improving Web Search Results Using Affinity Graph】（利用關(guān)系圖表來改善搜索結(jié)果）。這一算法的目的在于為用戶模糊搜索查詢提供更準(zhǔn)確的答案。
這一算法對SEO有何影響？
這一算法可能會影響SEO的未來，搜索結(jié)果會更加強(qiáng)調(diào)滿足用戶的搜索意圖。這一改進(jìn)又稱之為提高內(nèi)容相關(guān)性。因此，當(dāng)Google宣布內(nèi)容相關(guān)性的算法更新時，通過研究競爭排名勝出的網(wǎng)站就會知道一個網(wǎng)站丟失排名的佳答案。對于這類更新，如果只是按照傳統(tǒng)簡單的研究丟失網(wǎng)頁排名的網(wǎng)站的內(nèi)容，是很難找到排名改變的原因的。