Google搜索凭什么能得到全世界81.5%的市场份额？-外链论坛

9q13nh 发表于 2024-9-4 01:27:00

Google搜索凭什么能得到全世界81.5%的市场份额？

Google搜索是用户量最大的搜索平台之一，它是怎样得到全世界81.5％的市场份额的呢？本文作者对这一问题展开思考，提出了有些自己的想法，期盼对你有帮忙。<img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/S2jsPqq4OBJdLT~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1725947182&x-signature=jY6sSVWT%2B2OHcM3I8vdjnmoCvwo%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
您是不是认为垃圾邮件应该自动发送到“垃圾邮件”文件夹？或，当您回复邮件时，您的Gmail怎样意见回复？Google搜索系统怎样意见查找选项？Google搜索算法怎样工作？
从搜索引擎到设备学习第1机构，Google已然走了很长一段路。搜索体验，语言翻译，图像和视频搜索，可预测的单词和短语意见等持续改进，使Google搜索在遥遥领先于竞争对手。<img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/S2jsPrMAnIoejY~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1725947182&x-signature=oWecBMbxtaXFefwsrawpliAbSEc%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
按照ReliableSoft.net的科研，与Bing，Baidu，Yahoo！，Yandex，Ask和DuckDuckGo等其他搜索引擎相比，Google搜索得到了81.5％的市场份额。
这是其搜索算法持续更新，以及对人工智能和设备学习模型进行持续优化的结果。
Google搜索算法融合规律、人工智能和设备学习，让每日的搜索体验更好。Google的搜索算法实质上是各样算法的组合，这些算法能够满足区别的目的，并且能够加强整体搜索体验。<img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/S2jsPsKF0hgigv~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1725947182&x-signature=Khc2lUEqJWNfbAis7sIR2iK1VeA%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
受欢迎的Google搜索算法
Google每秒处理40,000多个查找，这寓意着每日的搜索量超过35亿！
——互联网实时统计
Google每年都会供给海量更新，在这儿，咱们将关注有些著名的算法。
熊猫算法：
Google Panda最受欢迎的搜索算法之一，发布于2011年2月11日。本来目的是处理垃圾邮件问题。在Panda发布之前，许多生产低质量内容的机构在搜索结果排名都很高，这些机构被叫作为“内容农场”。她们的目的是每日生产海量低质量的内容，并在社交平台上进行营销，经过宣传系列挣钱。
Panda是一种算法更新，它经过对每一个站点进行质量归类来处理此问题。这是一种支持AI的算法，可将劣质内容与高质量内容分离开来，从而使拥有高质量和有见识的内容的网站排名更高，从而供给更好，更有用的搜索结果。
企鹅算法：
Google对低劣内容进行处理，亦处理黑帽链接构建技术。这是一种在内容中添加了许多低质量的链接的策略，为的是在Google搜索中得到更高的排名。
推出企鹅是为了给拥有高质量内容和高质量内链的网页更高的排名，企鹅经过几次调节和刷新，优化了将近3％的搜索结果。自2016年败兴，Penguin作为Google核心搜索算法的一部分，并实时运行。
模式检测是一种流行的设备学习技术，它在企鹅算法中装扮着重要角色，由于它准许算法按照低质量属性分离内容。反过来，这又使哪些内容应有的排名更高。
蜂鸟算法：
Panda和Penguin是Google搜索算法的次要更新，Hummingbird经过深化人工智能技术将Google搜索提高到一个全新的水平。
蜂鸟拥有语义搜索和自然语言处理的功能，可让Google理解搜索查找的意图。
例如，倘若您输入“ Michael Shoemaker”，则Google将获取以下结果：<img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/S2jsPtYGkXcQxT~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1725947182&x-signature=Ty1HUcY%2FInQtVCTwPu13yspPsrA%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
“Shoemaker”显然是错误的拼写，然则，蜂鸟认识到了意图并取得了预期的结果。显然，这寓意着语义搜索使Google搜索能够解析意图而不是确切的关键字，语义搜索尝试将SERP与搜索者的语言进行匹配。蜂鸟显现的动机是改善语音搜索或会话搜索。
RankBrain算法：
RankBrain算法是另一个受欢迎的更新，是Google的Hummingbird算法的一部分。RankBrain是一种人工智能算法，可为Google未知的查找获取最佳结果。
假设您在Google搜索中输入“橙色”，此刻，关键字“ Orange”可能寓意着果蔬，或法国电信机构将其命名为“ Orange”。在这种状况下，您将得到混合输出的结果。<img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/S2jsPuMFiZiMY3~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1725947182&x-signature=qkf8UIoLPPnLjX09D4qHVkU6xR4%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"><img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/S2jsQLzBbQ72V8~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1725947182&x-signature=Hr4hYcWdklYX3oBEtl3YDRILkDY%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
RankBrain算法创立在反向传播技术的基本上，该技术是训练人工神经网络的标准办法，它按照从先前迭代得到的错误率来微调神经网络的权重。
针对RankBrain算法，当搜索未知查找时，该算法将为用户获取最佳拟合结果。之后，它会比较用户的满意度，倘若满意度很高，则将短语或关键字添加到数据库中。
Google BERT算法：
BERT被认为是十年来Google搜索算法的最大更新，它是一种基于开源神经网络的自然语言处理预训练技术，BERT是变压器双向编码器暗示的首字母缩写。这是一种深度学习搜索算法，它执行诸如标记语音部分，识别实体，回答问题等任务，从而帮忙Google理解自然语言。
BERT处理诸如实体识别，语音标记的一部分，以及其他自然语言处理过程中的问题解答之类的任务。它能够帮忙Google理解网络上的自然语言文本，并加强对自然语言查找或会话查找的语言理解。
BERT处理查找中与单词中所有单词关联的每一个单词，而不是一个个处理它们。它对每一个单词进行分析，同期保存前后的单词，即，它思虑了句子的全部上下文。这便是将该算法叫作为双向算法的原由。BERT的最好之处在于它能够从一种语言中学习有些东西，并将其应用于其他算法。<img src="https://p3-sign.toutiaoimg.com/pgc-image/S2jsQMX7H54gah~noop.image?_iz=58558&from=article.pc_detail&lk3s=953192f4&x-expires=1725947182&x-signature=HtWTql5KJncnpDLY%2BFFknNDwij4%3D" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;">
Google搜索算法中的人工智能和设备学习技术
Google已然采用了人工智能和设备学习算法。无论是Gmail，Google地图，Google Ads，YouTube还是Google Play，AI和ML都在其所有服务中占据了相当大的空间。
这两项技术已然大大提高了Google搜索算法以前的工作方式，让咱们瞧瞧AI和ML帮忙Google搜索算法的各样应用。
新特征识别：RangeBrain等Google的智能算法不仅能够帮忙最佳拟合结果，还能够识别可用于改善搜索结果的新特征。将来，更加多的Google搜索特征将基于设备学习。
模式检测：Google重点运用特模式检测来识别垃圾邮件并对其进行标记。它按照诸如关键字太多，运用不关联的出站链接，太多的宣传等属性来识别低质内容。这些属性实质上有助于Google搜索获取更加多关联结果并加强用户满意度。
图像搜索：随着越来越多地注重视觉刺激，图像，GIF，视频和信息图表的运用呈指数增长。因此呢，从搜索的方向来看，对图像进行归类和分析的需要变得至关重要。设备学习和AI在映射图像模式与其他图像之间起着至关重要的功效。反过来，这能够帮忙人们经过图像而不是文本搜索内容。这亦有助于网站管理员调节其SERP。
定位宣传：Google搜索准许机构匹配与某些关键字关联的特定受众的宣传。哪个宣传将表示在哪个级别上，很大程度上取决于设备学习，它会按照每一个关键字，其点击率，着陆页体验以及更加多原因来获取目的宣传。
同义词识别：Google还会尝试查询特定关键字的同义词。基于同义词，Google还会在搜索页面底部反映关联的搜索。您可能已然重视到，当您搜索特定查找时，Google会提取一个代码段。当Google晓得特定单词的同义词时，就会出现这种状况。
小结：
在过去的几年中，人工智能和设备学习推动了非常多技术更新，使每次更新都变得更加智能。尤其是当所有技术机构都转型为软件机构时，必须运用智能创新来加强整体体验。从像Siri和Alexa这般的虚拟设备人到无人驾驶汽车，AI和ML软件已从所有可能的方面渗透到咱们的平常生活中。
语音搜索是过去几年Google搜索的一项重大进步。Gmail，Google地图等搜索栏右上角的小麦克风实质上有助于运用更新的关键字、语义、情感等来微调数据库，它在起步周期就已然广受欢迎。
更加多这般的算法更新，改善最后的搜索体验，并以其结果革新互联网，这简直令人着迷。虽然它撼动了许多人的排名，但它亦为许多其他应有的人供给了巨大的空间。这些人会凭借高质量的内容和更好的搜索关联性得到更高排名。
<h1 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">#专栏作家#</h1>
作者：Shravani C
链接：https://medium.com/@shravani_38239/how-is-google-search-implementing-artificial-intelligence-65f450891d3b
译者：熊不知；公众号：制品经理熊不知（ID：xiongbuzhia），人人都是制品经理专栏作家。5年制品经理经验，专注海外社交APP和编辑工具类APP的制品设计。
本文原创发布于人人都是制品经理，未经作者许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。

4zhvml8 发表于 2024-10-20 17:05:19

“BS”（鄙视的缩写）‌

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