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案例778

網(wǎng)站優(yōu)化

SEO培訓(xùn)之怎樣深度進(jìn)修網(wǎng)站優(yōu)化

來源:派臣科技|時(shí)間:2019-01-09|瀏覽:

SEO培訓(xùn)前言:1月28號(hào),Nature雜志報(bào)道,Google旗下企業(yè)DeepMind(之前收購的)開發(fā)的一款名為 AlphaGo的人工智能,在2015年10月份以5:0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍,老職業(yè)二段樊麾。一石激起千層浪,人工智能最難戰(zhàn)勝人類的最后一個(gè)游戲,失守了,人工智能已經(jīng)達(dá)到職業(yè)圍棋水平了。

一時(shí)間,深度進(jìn)修、機(jī)器進(jìn)修、AlphaGo、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等這些觀念鋪天蓋地。Google不是搜索引擎嗎?這些東西和搜索,和SEO有何關(guān)聯(lián)?說說我的了解。

先聲明一下,下面涉及的深度進(jìn)修等觀念,很可能我的了解和表述是極其粗淺的,甚至是謬誤的。固然我也是理工出身的,所學(xué)專業(yè)聽起來還挺艱深,微波與電磁場(chǎng),但那是25年前的事啦。當(dāng)前看技術(shù)內(nèi)容只能稀里糊涂理解個(gè)大約了。想理解準(zhǔn)確小節(jié)的讀者,還是網(wǎng)上搜一下對(duì)照保險(xiǎn)。

多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural networks)模擬接近了人腦處理信息時(shí)從低層到高層不斷抽象化的進(jìn)程。深度進(jìn)修正是將低層特征分層抽象化為高層特征表達(dá),原來的宗旨就是模擬多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研討幾十年了,沉寂了一段時(shí)間,近幾年深度進(jìn)修才又挖掘出其潛力。

深度進(jìn)修的一個(gè)緊要特色是,它不需要人工輸入或標(biāo)注特征,而是通過海量數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)修特征,也就是所謂無監(jiān)督進(jìn)修(unsupervised learning)。所以大數(shù)據(jù)和深度進(jìn)修也攪合在一起。

深度進(jìn)修另一個(gè)特色是與詳盡范疇無關(guān)(domain independent),既能夠用在圍棋,也能夠用在搜索或其他方面。所以才會(huì)有這篇帖子。

Google、Facebook、百度在深度進(jìn)修范疇都有許多進(jìn)展,尤其是在人臉辨別、圖像辨別、語音辨別、翻譯等方面。這方面報(bào)道挺多的。

之前經(jīng)典的搜索排名算法是由工程師選取用哪些頁面特征(也就是排名原因)來排名,各個(gè)特征占多少權(quán)重,這些都是工程師決定并寫在程序里的,然后檢測(cè)效益,再更正。

以深度進(jìn)修為基本的排名算法完全不是這么個(gè)進(jìn)程。深度進(jìn)修的手法是,用大量數(shù)據(jù)對(duì)程序?qū)嵭杏?xùn)練,由程序自己進(jìn)修應(yīng)當(dāng)用哪些特征來排名。換句話說,告訴深度進(jìn)修排名算法,這些已知頁面是高質(zhì)量的,那些已知頁面是低質(zhì)量的,那究竟高質(zhì)量頁面應(yīng)當(dāng)有何特征呢?也就是面臨新頁面時(shí)該用哪些特征來排名?種種特征占多大比重?讓算法自己琢磨去。

1)Google現(xiàn)有經(jīng)典算法做檢測(cè)時(shí)的數(shù)據(jù)。搜索引擎正式上線新算法前都會(huì)做檢測(cè)的,給部分客戶返回新算法結(jié)果,然后監(jiān)測(cè)點(diǎn)擊率、跳出率、停留時(shí)間、頁面互動(dòng)性、轉(zhuǎn)換率、更換查詢?cè)~率等數(shù)據(jù),以判定新算法靈驗(yàn)性。

2)Google有不少人工質(zhì)量評(píng)測(cè)員,而且老早就有,他們會(huì)評(píng)估特定頁面是高質(zhì)量還是低質(zhì)量。這些評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)不徑直影響所評(píng)測(cè)頁面的排名,但會(huì)顯示出算法靈驗(yàn)性。這些數(shù)據(jù)簡(jiǎn)直就是現(xiàn)成的深度進(jìn)修訓(xùn)練數(shù)據(jù)。去年11月Google剛剛公開了最新版本的人工質(zhì)量評(píng)測(cè)指南,建議大家下載來瞧瞧。

如前所述,深度進(jìn)修算法就是個(gè)黑箱啊,完全不用人工告訴它找什么特征,而是它自己進(jìn)修該找什么特征,會(huì)找出什么特征誰也不知曉,一些特征可能人類壓根兒不會(huì)想到。很可能以后搜索引擎工程師也不知曉排名原因有哪些了,也不知曉一個(gè)頁面為何會(huì)有好的排名。再想一遍:連搜索引擎工程師也不知曉排名原因是什么。這和我們的常識(shí)、直覺是不是都有相當(dāng)沖突了呢?

事實(shí)恰恰表明,能行。AlphaGo能戰(zhàn)勝圍棋職業(yè)二段,乍看起來,職業(yè)二段離人類頂尖高手還有很大差別??蓳Q個(gè)角度想,這世界上能達(dá)到職業(yè)二段的人類有幾個(gè)?記得前些天看報(bào)道,能贏職業(yè)二段的人類不超過1千個(gè)。

這種水平,能夠快樂地完虐我們幾十億人。我打了5,6年羽毛球,我前幾天剛剛9歲的女兒,在經(jīng)過4個(gè)月每周一次的業(yè)余訓(xùn)練后,我要贏她必須很認(rèn)真費(fèi)勁了。這只是新加坡,只是一個(gè)業(yè)余教練,每周兩個(gè)小時(shí),我無法想象,我們一般愛好者與職業(yè)水平的差別那是有多大。

站長(zhǎng)、SEO們,少說這世界上大約得有個(gè)幾百萬吧?所以我們就是一般人。當(dāng)前告訴我們,判定我們頁面質(zhì)量的算法,其判定力目前是所有人類的前1千名,年底可能是所有人類前10名。這是什么感覺?這是有點(diǎn)絕望的感覺--就別想著鉆空子啦。

2012年,Google Brain項(xiàng)目操作大量圖片對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)行訓(xùn)練,系統(tǒng)經(jīng)過訓(xùn)練后能識(shí)別出:這是一只貓。緊要的是,沒有輸入貓長(zhǎng)怎樣這類信息,是系統(tǒng)自己“領(lǐng)悟”了貓這個(gè)觀念。

AlphaGo將在3月份挑戰(zhàn)韓國(guó)九段、世界冠軍李世石。固然我基礎(chǔ)不懂圍棋,但樂觀估測(cè)一下吧,我覺得AlphaGo會(huì)贏。因素是,半年過去了,AlphaGo的訓(xùn)練量又提升了幾千萬局棋譜,其棋力的增長(zhǎng)不是線性的啊。

就我個(gè)人來講,深度進(jìn)修對(duì)SEO的影響目前還不明朗,還需要一段時(shí)間觀察、考慮。以后有想法了再來交流。當(dāng)前需要做好心理籌備,搜索引擎判定頁面質(zhì)量的準(zhǔn)確度可能會(huì)有質(zhì)的飛躍,鉆空子的難度將大大提升。

估計(jì)還是有做中文SEO的心里在問,這對(duì)百度SEO()有卵用?。慷鄬憣懓俣劝??那么請(qǐng)考慮百度為何花大價(jià)錢組建百度深度進(jìn)修研討院?肯定不是閑的了。百度把深度進(jìn)修范疇最牛的人物之一、Google Brain項(xiàng)目創(chuàng)立人吳恩達(dá)都給挖來了。這個(gè)吳恩達(dá)高中還是在新加坡上的呢,萊佛士書院,第一名校。這里有吳恩達(dá)講機(jī)器進(jìn)修的近20小時(shí)的線上教材。有互聯(lián)網(wǎng)真好,不然怎樣能輕松看到、聽到大師親自講課。

最后來點(diǎn)陰謀論。就在今天,Google搜索的最高負(fù)責(zé)人,Amit Singhal,辭職了。幾年前,他對(duì)排名算法中操作機(jī)器進(jìn)修是一些排斥的。接替他的是誰呢?John Giannandrea,原Google人工智能部門的負(fù)責(zé)人。難道由工程師設(shè)計(jì)規(guī)則的算法已成過去,以深度進(jìn)修為代表的人工智能算法要全面登上舞臺(tái)了?

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君
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