過去一年，搜索引擎，或者擴大至互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，最熱門的話題無疑是人工智能。過去 10 幾年，SEO技術(shù)和方法其實沒什么大變革，這些年來我第一次覺得，不久的將來，SEO將被人工智能徹底改變。

上篇關(guān)于用戶拜候數(shù)據(jù)是否影響排名的帖子里提到，到目前為止，搜索引擎工程師多次否認(rèn)排名算法中使用了他們本身的網(wǎng)站流量統(tǒng)計數(shù)據(jù)。可能的原因包孕：

噪聲太大，太容易作弊?？纯匆郧白鳇c擊器，現(xiàn)在做百度快排的有多少，就知道作弊的市場有多大了。不但給本身刷，還有給競爭對手刷的，把跳出率刷高。

差別場景，用戶行為方式差別。跳出率高，不必然代表頁面質(zhì)量不高。

有的網(wǎng)站沒有用搜索引擎的統(tǒng)計辦事，怎么給這些網(wǎng)站排名?

但我們又真實地不雅觀察到用戶拜候數(shù)據(jù)確實影響了頁面排名，這是不是有矛盾呢?人工智能也許就是答案。

去年寫了AlphaGo、深度學(xué)習(xí)與SEO后，在網(wǎng)上看到有人說我在胡扯，別看到個新名詞就往SEO扯。不知道一年后，是不是還有人覺得人工智能將影響、改變SEO的想法是胡扯。

先看看過去幾年人工智能領(lǐng)域值得注意、又和搜索有關(guān)的幾件事：

2011 年，吳恩達創(chuàng)建了Google Brain，一個超大規(guī)模的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？赡苁亲钤绲腉oogle人工智能項目。

2014 年 5 月，吳恩達加入百度，任首席科學(xué)家，主要負(fù)責(zé)的必定也是AI。 2017 年 3 月 20 號，吳恩達辭職。這個和人工智能自己應(yīng)該無關(guān)，和新老板有關(guān)，看下面。

2015 年，Google上線深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的算法RankBrain，而且聲稱RankBrain是第三大排名因素。(前兩大排名因素是內(nèi)容和鏈接)RankBrain主要用于找到與用戶查詢詞不完全匹配(因而傳統(tǒng)排名算法不太有效)、但其實很好回答了用戶查詢的那些頁面。記住這句有點拗口的話，因為百度有與此類似的算法，并且比Google更早使用，下次再寫。

2015 年 10 月，AlphaGo以5： 0 戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾。這條消息 2016 年 1 月才出來。

2016 年 3 月，AlphaGo以4： 1 勝李世石。李世石贏的那一盤可能是人類戰(zhàn)勝AI的最后一局棋。

2016 年 12 月 29 號到 2017 年初的短短幾天內(nèi)，以Master為用戶名的AlphaGo在弈城、野狐網(wǎng)絡(luò)平臺上，快棋60： 0 狂勝中日韓幾乎所有人類最高手，包孕柯潔、聶衛(wèi)平、古力、常昊、樸廷桓、井山裕太…..平了一局，是因為網(wǎng)絡(luò)斷線。

2017 年 1 月，原微軟全球副總裁陸奇加入百度，任總裁。李彥宏在歡迎詞里特意提到“同時，陸奇還是人工智能領(lǐng)域世界級的技術(shù)權(quán)威?！俣纫呀?jīng)決定將人工智能列為公司未來十年最重要的戰(zhàn)略標(biāo)的目的……陸奇的加盟將極大地確保這一戰(zhàn)略得以順利實現(xiàn)”。

2016 年 9 月以來，Google陸續(xù)上線各語種的采用深度學(xué)習(xí)方法的谷歌翻譯。原來我也沒太注意這個新聞，偶然用了一下Google翻譯，水準(zhǔn)之高，大大出乎我的想象。

人工智能領(lǐng)域領(lǐng)頭的公司，剛好都是搜索引擎，是碰巧?Google研發(fā)AlphaGo只是為了下棋?只是為了無人汽車?百度人工智能團隊現(xiàn)在發(fā)展到了 1300 人，挖吳恩達，挖陸奇，是為了組團參加最強大腦?

即使沒有RankBrain這種確定使用人工智能的算法，我們也能猜到，搜索引擎花這么大精力研究人工智能，必定不止是在外圍或新業(yè)務(wù)上使用，他們沒理由不把人工智能用在本身的核心業(yè)務(wù)，也就是搜索上。

仔細(xì)思考一下就知道，AlphaGo下圍棋與搜索排名要解決的問題看似誰也不挨誰，但其素質(zhì)是非常相像的，是可以用同一種方式解決的：

AlphaGo通過學(xué)習(xí)無數(shù)盤棋，其中有人類的歷史棋局，更多的是AlphaGo自我對局，累積海量數(shù)據(jù)，面對某一盤面時做出判斷：下一手，子下在哪里勝率比較高?

搜索引擎排名算法通過學(xué)習(xí)質(zhì)量評估員給出的數(shù)據(jù)、搜索用戶點擊拜候數(shù)據(jù)等，面對某一個頁面時做出判斷：這個頁面是高質(zhì)量還是低質(zhì)量的?這個頁面作弊了嗎?這個頁面與查詢詞相關(guān)還是不相關(guān)?

傳統(tǒng)搜索算法要回答上面問題時，需要工程師按照常識、工程知識、情懷、用戶反饋等情況，選出排名因素，調(diào)整排名因素的權(quán)重，按既定的公式計算出答案。人工智能為基礎(chǔ)的算法不需要工程師告訴它使用什么排名因素，而是本身去學(xué)習(xí)，本身琢磨用哪些排名因素，各占多少權(quán)重。人工智能考慮的因素很可能是會令人類覺得莫名其妙的。

吳軍老師在《智能時代》中說過一句話，可以特別貼切地用于理解這種情形：在智能時代，可以在大數(shù)據(jù)中直接找到答案，雖然可能不知道原因(大意)。傳統(tǒng)搜索算法，工程師要知道原因，才能寫算法。人工智能直接從數(shù)據(jù)中找答案，雖然工程師都不知道原因。

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