繼 5 月的文件泄露事件后，谷歌的搜索引擎又被掀了個底朝天。不僅 DeepMind 發(fā)論文解釋了 Vizier 系統(tǒng)的機制，博客作者 Mario Fischer 還對近百份文檔做了徹底的調(diào)研分析，為我們還原了這個互聯(lián)網(wǎng)巨獸的全貌。

　　谷歌發(fā)表的論文又開始揭自家技術(shù)的老底了。

　　DeepMind 高級研究科學(xué)家 Xingyou (Richard) Song 等人最近發(fā)表的論文中，解釋了谷歌 Vizier 服務(wù)背后的算法秘密。

　　作為一個運行過數(shù)百萬次的黑盒優(yōu)化器，Vizier 幫助谷歌內(nèi)部優(yōu)化了很多研究和系統(tǒng);同時，谷歌云和 Vertex 也上線了 Vizier 服務(wù)，幫助研究者和開發(fā)人員進行超參數(shù)調(diào)整或黑盒優(yōu)化。

　　Song 表示，與 Ax / BoTorch、HEBO、Optuna、HyperOpt、SkOpt 等其他行業(yè)基線相比，Vizier 在很多用戶場景中都有更穩(wěn)健的表現(xiàn)，比如高維度、批查詢、多目標問題等。

　　趁著論文發(fā)布，谷歌元老 Jeff Dean 也發(fā)推贊揚 Vizier 系統(tǒng)。

　　他提到的開源版 Vizier 已經(jīng)托管在 GitHub 倉庫上，有非常詳細的文檔說明，并且最近仍在持續(xù)維護更新。

　　倉庫地址：https://github.com/google/vizier

　　OSS Vizier 的分布式客戶端-服務(wù)器系統(tǒng)

　　雖然谷歌研究院早在 2017 年就發(fā)文討論過整個 Vizier 系統(tǒng)，但內(nèi)容遠沒有最新的這篇詳實。

　　論文地址：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/46180.pdf

　　這篇技術(shù)報告包含了大量研究工作的成果和用戶反饋，在描述開源 Vizier 算法的實現(xiàn)細節(jié)和設(shè)計選擇的同時，用標準化基準的實驗表現(xiàn)了 Vizier 在多種實用模式上的穩(wěn)健性和多功能性。

　　論文地址：https://arxiv.org/abs/2408.11527

　　其中，Vizier 系統(tǒng)迭代過程的經(jīng)驗教訓(xùn)也被一一展示，這對學(xué)界和行業(yè)都有很大的借鑒意義，值得一觀。

　　Vizier 系統(tǒng)所用貝葉斯算法的核心組件

　　文章的主要貢獻如下：

　　- 正式確認了 Vizier 當(dāng)前版本的默認算法并解釋其功能、設(shè)計選擇，以及整個迭代過程中吸取的經(jīng)驗教訓(xùn)

　　- 在原始的 C++ 實現(xiàn)基礎(chǔ)上提供了開源的 Python 和 JAX 框架實現(xiàn)

　　- 使用行業(yè)通用基準進行測試，體現(xiàn)了 Vizier 在高維、分類、批量和多目標優(yōu)化等模式下的穩(wěn)健性

　　- 對零階進化采集優(yōu)化器(zeroth-order evolutionary acquisition optimizer)這個非常規(guī)的設(shè)計選擇進行了消融實驗，展示并討論了其中的關(guān)鍵優(yōu)勢

　　論文作者列表中排名前二的是兩個 Richard——

　　Xingyou (Richard) Song 曾在 OpenAI 擔(dān)任強化學(xué)習(xí)泛化方面的研究員，2019 年以高級研究科學(xué)家的身份加入 Google Brain，并從 2023 年起擔(dān)任 DeepMind 高級研究科學(xué)家，從事 GenAI 方面的工作。

　　Qiuyi (Richard) Zhang 目前在 DeepMind Vizier 團隊中工作，也是開源版 Vizier 的共同創(chuàng)建者，他的研究主要關(guān)注超參數(shù)優(yōu)化、貝葉斯校準和理論機器學(xué)習(xí)方向，此外在 AI 對齊、反事實 / 公平性等方面也有涉足。

　　2014 年，Zhang 以優(yōu)秀畢業(yè)生的身份從普林斯頓大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，之后在加州大學(xué)伯克利分校獲得獲得應(yīng)用數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)的博士學(xué)位。

　　搜索引擎機制大起底

　　作為絕對的行業(yè)巨頭，谷歌很多未被披露的核心技術(shù)都讓外界好奇已久，比如，搜索引擎。

　　十多年來超過 90% 的市場份額，讓谷歌搜索成為了或許是整個互聯(lián)網(wǎng)上最具影響力的系統(tǒng)，它決定了網(wǎng)站的生死存亡及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的呈現(xiàn)形態(tài)。

　　但谷歌究竟是如何對網(wǎng)站進行排名的具體細節(jié)，從來都是「黑匣子」。

　　不像 Vizier 這類產(chǎn)品，搜索引擎既是谷歌的財富密碼，也是看家技術(shù)，官方發(fā)論文披露是不可能的。

　　雖然也有媒體、研究人員以及從事搜索引擎優(yōu)化工作的人士進行過種種猜測，但也只是盲人摸象。

　　曠日持久的谷歌反壟斷訴訟最近宣布判決，美國的各級檢察官搜羅了約 500 萬頁的文件，變成公開的呈堂證供。

　　然而，谷歌內(nèi)部文檔泄露和反壟斷聽證會的公開文件等等，并沒有真正告訴我們排名的具體工作原理。

　　并且，由于機器學(xué)習(xí)的使用，自然搜索結(jié)果的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，以至于參與排名算法開發(fā)的谷歌員工也表示，他們并不能完全理解許多信號權(quán)重的相互作用，無法解釋為什么某個結(jié)果會排在第一或第二。

　　5 月 27 日，一位匿名消息人士(后證實為搜索引擎優(yōu)化行業(yè)資深從業(yè)者 Erfan Azimi)曾向 SparkToro 公司的 CEO Rand Fishkin 提供了一份 2500 頁的谷歌搜索 API 泄露文檔，揭示了谷歌搜索引擎內(nèi)部排名算法的詳細信息。

　　但這還不是全部。

　　專門報道搜索引擎行業(yè)的新聞網(wǎng)站 Search Engine Land 最近還發(fā)表了一篇博客，根據(jù)數(shù)千份泄露的谷歌法庭文件進行逆向工程，首次揭秘谷歌網(wǎng)絡(luò)搜索排名的核心技術(shù)原理。

　　原文鏈接：https://searchengineland.com/how-google-search-ranking-works-445141

　　這篇博文是原作者在幾周的工作中對近 100 份文檔經(jīng)過多次查看、分析、結(jié)構(gòu)化、丟棄和重組之后才誕生的，雖然并不一定嚴格準確或面面俱到，但可以說是了解谷歌搜索引擎絕無僅有的全面且詳細的資料。

　　作者的省流版結(jié)構(gòu)示意圖如下：

　　毫無疑問，谷歌搜索引擎是一個龐大而復(fù)雜的工程。從爬蟲系統(tǒng)、存儲庫 Alexandria、粗排名 Mustang，再到過濾和細排名系統(tǒng) Superroot 以及負責(zé)最終呈現(xiàn)頁面的 GWS，這些都會影響網(wǎng)站頁面最終的呈現(xiàn)和曝光。

　　新文件：等待 Googlebot 訪問

　　當(dāng)一個新網(wǎng)站發(fā)布時，它不會立刻被谷歌索引，谷歌如何通過收集和更新網(wǎng)頁信息呢?

　　第一步就是爬蟲和數(shù)據(jù)收集，谷歌首先需要知道該網(wǎng)站 URL 的存在，網(wǎng)站地圖的更新或放置 URL 鏈接可以讓谷歌抓取到新網(wǎng)站。

　　并且，頻繁被訪問的頁面鏈接能更快地引起谷歌的注意。

　　爬蟲系統(tǒng)(trawler system)會抓取新內(nèi)容，并記錄何時重新訪問 URL 以檢查網(wǎng)站更新，這由一個稱為調(diào)度器的組件管理。

　　接著，存儲服務(wù)器決定是否轉(zhuǎn)發(fā)該 URL 或是否將其放到沙箱(sandbox)中。

　　谷歌之前一直否認沙箱的存在，但最近的泄露信息表明，(可疑的)垃圾網(wǎng)站和低價值網(wǎng)站也會被放入沙箱，谷歌顯然會轉(zhuǎn)發(fā)一些垃圾網(wǎng)站，可能是為了進一步分析內(nèi)容和訓(xùn)練算法。

　　然后，圖像鏈接被傳輸?shù)?ImageBot 中，以便后續(xù)的搜索調(diào)用，有時會出現(xiàn)延遲的情況，ImageBot 有分類功能，能夠?qū)⑾嗤�或相似的圖片放置在一個圖像容器中。

　　爬蟲系統(tǒng)似乎使用自己的 PageRank 來調(diào)整信息抓取頻率，如果一個網(wǎng)站的流量更大，這個抓取頻率就會增加(ClientTrafficFraction)。

　　Alexandria：谷歌索引系統(tǒng)

　　谷歌的索引系統(tǒng)被稱為 Alexandria，為每個網(wǎng)頁內(nèi)容分配唯一的 DocID。如果出現(xiàn)內(nèi)容重復(fù)的情況，則不會創(chuàng)建新的 ID，而是將 URL 鏈接到已有的 DocID。

　　谷歌會明確區(qū)分 URL 和文檔：一個文檔可以由多個包含相似內(nèi)容的 URL 構(gòu)成，包括不同語言版本，所有這些 URL 都由同一個 DocID 進行調(diào)用。

　　如果碰到不同域名的重復(fù)內(nèi)容，谷歌會選擇在搜索排名中會顯示規(guī)范版本。這也解釋了為什么其他的 URL 有時可能會有相似的排名。并且，所謂「規(guī)范」版本的 URL 也不是一錘子買賣，而是會隨著時間發(fā)生變化。

　　Alexandria 收集文檔的 URL

　　作者的文檔在網(wǎng)上只有一個版本，因此它被系統(tǒng)賦予了自己的 DocID。

　　有了 DocID 之后，文檔的各個部分都會搜索出關(guān)鍵詞并匯總到搜索索引(search index)中。「熱詞列表」(hit list)中匯總了每頁多次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，會先被發(fā)送到直接索引(direct index)中。

　　以作者的網(wǎng)頁為例，由于其中多次出現(xiàn)「pencil」一詞，在詞匯索引(word index)中，DocID 就列在「pencil」條目下。

　　算法會根據(jù)各種文本特征計算出文檔中「鉛筆」一詞的 IR(信息檢索)分數(shù)并分配給 DocID，稍后用于發(fā)布列表(Posting List)。

　　比如，文檔中「pencil」一詞被加粗，并包含在一級標題中(存儲在 AvrTermWeight 中)，這類信號都會增加 IR 得分。

　　谷歌會將重要的文檔移至 HiveMind，即主內(nèi)存系統(tǒng)，同時使用快速 SSD 和傳統(tǒng) HDD(稱為 TeraGoogle)來長期存儲不需要快速訪問的信息。

　　值得注意的是，專家估計，在最近的 AI 熱潮之前，谷歌掌握了全球約半數(shù)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。

　　一個龐大的互聯(lián)集群網(wǎng)絡(luò)能夠讓數(shù)百萬個主存單元一起工作，一位谷歌工程師曾在一次會議上指出，理論上，谷歌的主存儲器可以存儲整個網(wǎng)絡(luò)。

　　有趣的是，存儲在 HiveMind 中的重要文檔的鏈接以及反向鏈接似乎有更高的權(quán)重，而 HDD(TeraGoogle)中的 URL 鏈接可能權(quán)重較低，甚至可能不被考慮。

　　每個 DocID 的附加信息和信號都以動態(tài)方式存儲在 PerDocData 中，這個存儲庫保存了每個文檔最近的 20 個版本(通過 CrawlerChangerateURLHistory)，許多系統(tǒng)在調(diào)整相關(guān)性時都會訪問這些信息。

　　并且，谷歌有能力隨著時間變化評估不同的版本。如果想要完全更改文檔的內(nèi)容或主題，理論上需要創(chuàng)建 20 個過渡版本來完全覆蓋掉舊的版本。

　　這就是為什么恢復(fù)一個過期域名(一個曾經(jīng)活躍，但之后由于破產(chǎn)或其他原因被放棄或出售的域名)不會保留原來域名的排名優(yōu)勢。

　　如果一個域名的 Admin-C 和其主題內(nèi)容同時發(fā)生變化，機器可以輕松識別出這一點。

　　此時，谷歌會將所有信號置零，曾經(jīng)有流量價值的舊域名不再提供任何優(yōu)勢，與全新注冊的域名無異，接手舊域名并不意味著接手原本的流量和排名。

　　除了泄密事件之外，美國司法機構(gòu)針對谷歌的聽證會和審判的證據(jù)文件也是有用的研究來源，甚至包含內(nèi)部電子郵件

　　QBST：有人在搜索「pencil」

　　當(dāng)有人在谷歌中輸入搜索詞「pencil」時，QBST(Query Based Salient Terms)開始工作。

　　QBST 負責(zé)分析用戶輸入的搜索詞，根據(jù)重要性和相關(guān)性為其中包含的各個詞語分配不同的權(quán)重，并分別進行相關(guān) DocID 的查詢。

　　詞匯加權(quán)過程相當(dāng)復(fù)雜，涉及 RankBrain、DeepRank(前身為 BERT)和 RankEmbeddedBERT 等系統(tǒng)。

　　QBST 對于 SEO 很重要，因為它會影響 Google 對搜索結(jié)果的排名，從而影響網(wǎng)站可以獲得多少流量和可見度。

　　如果網(wǎng)站包含與用戶查詢匹配最常用的術(shù)語，QBST 就會讓網(wǎng)站排名更高。

　　經(jīng)過 QBST 后，相關(guān)詞匯如「pencil」，會被傳遞給 Ascorer 做進一步處理。

　　Ascorer：創(chuàng)建「綠環(huán)」

　　Ascorer 從倒排索引(即詞匯索引)中提取「pencil」條目下的前 1000 個 DocID，按 IR 得分排名。

　　根據(jù)內(nèi)部文件，這個列表稱為「綠環(huán)」。在業(yè)內(nèi)，這被稱為發(fā)布列表(posting list)。

　　在我們關(guān)于「鉛筆」例子中，相應(yīng)文檔在發(fā)布列表中排名第 132 位。如果沒有其他系統(tǒng)的介入，這將是它的最終位次。

　　Superroot：「千里挑十」

　　Superroot 負責(zé)對剛剛 Mustang 篩選出的 1000 個候選網(wǎng)頁重新排名，將 1000 個 DocID 的「綠環(huán)」縮減為 10 個結(jié)果的「藍環(huán)」。

　　這個任務(wù)具體由 Twiddlers 和 NavBoost 執(zhí)行，其他系統(tǒng)可能也有參與，但由于信息不準確，具體細節(jié)尚不清楚。

　　Mustang 生成 1000 個潛在結(jié)果，Superroot 將其過濾為 10 個

　　Twiddlers：層層過濾

　　各種文件表明，谷歌使用了數(shù)百個 Twiddler 系統(tǒng)，我們可以將其視為類似于 WordPress 插件中的過濾器。

　　每個 Twiddler 都有自己特定的過濾目標，可以調(diào)整 IR 分數(shù)或者排名位次。

　　之所以用這種方式設(shè)計，是因為 Twiddler 相對容易創(chuàng)建，而且無需修改 Ascorer 中復(fù)雜的排名算法。

　　排名算法的修改非常具有挑戰(zhàn)性，因為涉及潛在的副作用，需要大量的規(guī)劃和編程。相反，多個 Twiddler 并行或順序操作，并不知道其他 Twiddler 的活動。

　　Twiddler 基本可以分為兩種類型：

　　-PreDoc Twiddlers 可以處理幾百個 DocID 的集合，因為它們幾乎不需要額外的信息;

　　-相反，「Lazy」類型的 Twiddler 需要更多的信息，例如來自 PerDocData 數(shù)據(jù)庫的信息，需要相對更長的時間和更復(fù)雜的過程。

　　因此，PreDocs 先接收發(fā)布列表并減少網(wǎng)頁條目，然后再使用較慢的「Lazy」類型的過濾器，兩者結(jié)合使用大大節(jié)省了算力和時間。

　　兩種類型的、超過 100 個 Twiddler 負責(zé)減少潛在的搜索結(jié)果數(shù)量并重新排序

　　經(jīng)過測試，Twiddler 有多種用途，開發(fā)者可以嘗試使用新的過濾器、乘數(shù)或特定位置限制，甚至可以做到非常精準的操控，將一個特定的搜索結(jié)果排名到另一個結(jié)果的前面或后面。

　　谷歌的一份泄露的內(nèi)部文件顯示，某些 Twiddler 功能應(yīng)僅由專家與核心搜索團隊協(xié)商后使用。

　　如果您認為自己了解 Twidder 的工作原理，請相信我們：您不了解。我們也不確定自己是否了解

　　還有一些 Twiddlers 僅用于創(chuàng)建注釋，并將這些注釋添加到 DocID 中。

　　在 COIVD 期間，為什么你所在國家的衛(wèi)生部門在 COVID-19 搜索中總是排在第一位?

　　那正是因為 Twiddler 會根據(jù)語言和地區(qū)，使用 queriesForWhichOfficial 來促進官方資源的精確分配。

　　雖然開發(fā)者無法控制 Twiddler 重新排序的結(jié)果，但了解其機制可以更好地解釋排名波動和那些「無法解釋的排名」。

　　質(zhì)量評估員和 RankLab 實驗室

　　全球范圍內(nèi)有數(shù)千名質(zhì)量評估員負責(zé)為谷歌評估搜索結(jié)果，對新算法或過濾器進行上線前的測試。

　　谷歌表示，他們的評分僅供參考，不會直接影響排名。

　　這本質(zhì)上是正確的，但他們的評分和投標票的確對排名產(chǎn)生了極大的間接影響。

　　評估員通常在移動設(shè)備上進行評估，從系統(tǒng)接收 URL 或搜索短語，并回答預(yù)設(shè)的問題。

　　例如，他們會被問到，「這篇內(nèi)容作者和創(chuàng)作實踐是否清晰?作者是否擁有該主題的專業(yè)知識?」

　　這些答案會被存儲起來并用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，讓算法能夠更好地識別高質(zhì)量、值得信賴的頁面，和不太可靠的頁面。

　　也就是說，人類評估者提供的結(jié)果成為深度學(xué)習(xí)算法的重要標準，谷歌搜索團隊創(chuàng)建的排名標準反而沒那么重要。

　　想象一下，什么樣的網(wǎng)頁會讓人類評估者覺得可信?

　　如果某個網(wǎng)頁包含作者的照片、全名和 LinkedIn 鏈接，通常會顯得令人信服。反之，缺乏這些特征的網(wǎng)頁會被判定為不那么可信。

　　接著，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將識別這一特征為關(guān)鍵因素，經(jīng)過至少 30 天的積極測試運行，模型可能開始自動將此特征用作排名標準。

　　因此，具有作者照片、全名和 LinkedIn 鏈接的頁面可能會通過 Twiddler 機制獲得排名提升，而缺乏這些特征的頁面則會出現(xiàn)排名下降。

　　另外，根據(jù)谷歌泄露的信息，通過 isAuthor 屬性和 AuthorVectors 屬性(類似于「作者指紋識別」)，可以讓系統(tǒng)識別并區(qū)分出作者的獨特用詞和表達方式(即個人語言特征)。

　　評估員的評價被匯總成「信息滿意度」(IS)分數(shù)。盡管有許多評估員參與，但 IS 評分僅適用于少數(shù) URL。

　　谷歌指出，許多沒有被點擊的文檔可能也很重要。當(dāng)系統(tǒng)無法進行推斷時，文檔會被自動發(fā)送給評估員并生成評分。

　　評估員相關(guān)的術(shù)語中提到了「黃金」，這表明某些文檔可能有一個「黃金標準」，符合人類評估員的預(yù)期可能有助于文檔達到「黃金」標準。

　　此外，一個或多個 Twiddler 系統(tǒng)可能會將符合「黃金標準」的 DocID 推進排名前十。

　　質(zhì)量評估員通常不是谷歌的全職員工，而是隸屬于外包公司。

　　相比之下，谷歌自己的專家在 RankLab 實驗室中工作，負責(zé)進行實驗、開發(fā)新的 Twiddler 以及進行評估和改進，看 Twiddler 能否提高結(jié)果質(zhì)量還是僅僅只能過濾掉垃圾郵件。

　　經(jīng)過驗證并有效的 Twiddler 隨后被集成到 Mustang 系統(tǒng)中，使用了復(fù)雜、互連且計算密集型的算法。

　　NavBoost：用戶喜歡什么?

　　在 Superroot 中，另一個核心系統(tǒng) NavBoost 在搜索結(jié)果排名方面也發(fā)揮著重要作用。

　　Navboost 主要用于收集用戶與搜索結(jié)果交互的數(shù)據(jù)，特別是他們對不同查詢結(jié)果的點擊量。

　　盡管谷歌官方否認將用戶點擊數(shù)據(jù)用于排名，但聯(lián)邦貿(mào)易委員會(FTC)披露的一封內(nèi)部電子郵件指示，點擊數(shù)據(jù)的處理方式必須保密。

　　谷歌對此進行否認涉及兩方面的原因。

　　首先，站在用戶的角度來看，谷歌作為搜索平臺無時無刻監(jiān)視用戶的在線活動，這會引起媒體對于隱私問題的憤怒。

　　但站在谷歌的角度來看，使用點擊數(shù)據(jù)是為了獲得具有統(tǒng)計意義的數(shù)據(jù)指標，而不是監(jiān)控單個用戶。

　　FTC 文件確認了點擊數(shù)據(jù)將會影響排名，并頻繁提到 NavBoost 系統(tǒng)(在 2023 年 4 月 18 日的聽證會上提到 54 次)，2012 年的一次官方聽證會也證明了這一點。

　　自 2012 年 8 月起，官方明確表示點擊數(shù)據(jù)會影響排名

　　搜索結(jié)果頁面上的各種用戶行為，包括搜索、點擊、重復(fù)搜索和重復(fù)點擊，以及網(wǎng)站或網(wǎng)頁的流量都會影響排名。

　　對用戶隱私的擔(dān)憂只是原因之一。另一種擔(dān)憂是，通過點擊數(shù)據(jù)和流量進行評估，可能會鼓勵垃圾郵件發(fā)送者和騙子使用機器人系統(tǒng)偽造流量來操縱排名。

　　谷歌也有反制這種情況的方法，例如通過多方面的評估將用戶點擊區(qū)分為不良點擊和良好點擊。

　　所使用的指標包括在目標頁面的停留時間、在什么時間段查看網(wǎng)頁、搜索的起始頁面、用戶搜索歷史中最近一次「良好點擊」的記錄等等。

　　對于每個在搜索結(jié)果頁面(SERPs)中的排名，都有一個平均預(yù)期點擊率(CTR)作為基準線。

　　例如，根據(jù) Johannes Beus 在今年柏林 CAMPIXX 大會上的分析指出，自然搜索結(jié)果的第 1 位平均獲得 26.2% 的點擊，第 2 位獲得 15.5% 的點擊。

　　如果一個 CTR 顯著低于預(yù)期的比率，NavBoost 系統(tǒng)會記錄下這一差距，并相應(yīng)地調(diào)整 DocID 的排名。

　　如果「expected_CRT」與實際值偏差較大，則排名會相應(yīng)調(diào)整

　　用戶的點擊量基本上代表了用戶對結(jié)果相關(guān)性的意見，包括標題、描述和域名。

　　根據(jù) SEO 專家和數(shù)據(jù)分析師的報告，當(dāng)全面監(jiān)控點擊率時，他們注意到了以下現(xiàn)象：

　　如果一個文檔在搜索查詢中進入前 10 名，而 CTR 顯著低于預(yù)期，可以觀察到排名將在幾天內(nèi)下降(取決于搜索量)。

　　相反，如果 CTR 相對于排名來說高得多，排名通常會上升。如果 CTR 較差，網(wǎng)站需要在短時間內(nèi)調(diào)整和優(yōu)化標題和內(nèi)容描述，以便獲得更多的點擊。

　　計算和更新 PageRank 是耗時且計算密集的，這就是使用 PageRank_NS 指標的原因。NS 代表「最近的種子」，一組相關(guān)頁面共享一個 PageRank 值，該值暫時或永久地應(yīng)用于新頁面。

　　谷歌在一次聽證會上就如何提供最新信息樹立了一個良好典范。例如，當(dāng)用戶搜索「斯坦利杯」時，搜索結(jié)果通常會顯示一個水杯。

　　然而，當(dāng)斯坦利杯冰球比賽正在進行時，NavBoost 會調(diào)整結(jié)果以優(yōu)先顯示關(guān)于比賽的實時信息。

　　根據(jù)最新發(fā)現(xiàn)，文檔的點擊指標包含了 13 個月的數(shù)據(jù)，有一個月的重疊，以便與前一年進行比較。

　　出乎意料的是，谷歌實際上并沒有提供太多個性化的搜索結(jié)果。測試結(jié)果已經(jīng)表明，對用戶行為進行建模并調(diào)整，比評估單個用戶的個人偏好更能帶來優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。

　　然而，個人偏好，例如對搜索和視頻內(nèi)容的偏好，仍然包含在個性化結(jié)果中。

　　GWS：搜索的結(jié)尾和開端

　　谷歌網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器(GWS)負責(zé)呈現(xiàn)搜索結(jié)果頁面(SERP)，包括 10 個「藍色鏈接」，以及廣告、圖片、Google 地圖視圖、「People also ask」和其他元素。

　　FreshnessNode、InstantGlue(在 24 小時內(nèi)反應(yīng)，延遲約 10 分鐘)和 InstantNavBoost 等這些組件可以在頁面顯示前的最后時刻調(diào)整排名。

　　FreshnessNode 可以實時監(jiān)測用戶搜索行為的變化，并根據(jù)這些變化調(diào)整排名，確保搜索結(jié)果與最新的搜索意圖匹配。

　　InstantNavBoost 和 InstantGlue 在最終呈現(xiàn)搜索結(jié)果之前，對排名進行最后的調(diào)整，例如根據(jù)突發(fā)新聞和熱門話題調(diào)整排名等。

　　因此，要想取得高排名，一個優(yōu)秀的文檔內(nèi)容還得加上正確的 SEO 措施。

　　排名可能會受到多種因素的影響，包括搜索行為的變化、其他文檔的出現(xiàn)和實時信息的更新。因此，必須認識到，擁有高質(zhì)量的內(nèi)容和做好 SEO 只是動態(tài)排名格局中的一部分。

　　谷歌的 John Mueller 強調(diào)，排名下降通常并不意味著內(nèi)容質(zhì)量不佳，用戶行為的變化或其他因素可能會改變結(jié)果的表現(xiàn)。

　　例如，如果用戶開始偏好更簡短的文本，NavBoost 將自動相應(yīng)地調(diào)整排名。然而，Alexandria 系統(tǒng)或 Ascorer 中的 IR 分數(shù)是保持不變的。

　　這告訴我們，必須在更廣泛的意義上理解 SEO。如果文檔內(nèi)容與用戶搜索意圖不一致，僅僅優(yōu)化標題或內(nèi)容是無效的。

　　本文來自微信公眾號：微信公眾號(ID：null)，作者：新智元