|(4)由Barry Schwartz谷歌搜索引擎优化Prev故事下一个故事推特分享Prev故事下一个故事

一个月前，我在Marketing Land采访了Gary Illyes并在搜索引擎Land报道了这一点，但它丢失了。简而言之，谷歌的Gary Illyes表示，搜索算法中的机器学习和人工智能可以用来产生新的排名信号。他说谷歌可以用它来表示如果你把排名信号A和排名信号B结合起来，我们可以做出一个新的排名信号C，这有助于提高搜索结果的质量。

这是文字记录:

丹尼·沙利文:是的。你用机器学习做什么?当你说它没有被用在核心算法中。这样就不会有人被解雇了。机器还没有取代算法，你们还在使用算法。还有人试图找出处理信号的最佳方法，然后用机器学习做什么;这是其中的一部分吗?

Gary Illyes:它们通常用于提出新信号和信号聚合。基本上，假设这是一个随机的例子，不知道这是不是真的，但假设我想看看是否把PageRank和Panda结合起来，我不知道，token频率。如果以某种方式将这三者结合在一起会产生更好的排名，例如，我们可以很容易地使用机器学习。然后创建新的合成信号。这是一个例子。另一个例子是RankBrain，它根据历史信号重新排序。但是这也是，如果你想一下，它也是一个复合信号。

它使用几个信号来为已经由核心算法排序的结果提出一个新的乘数。下面是这部分采访的音频:

Gary没有说谷歌现在是否这样做，但说他们可以这样做。他们是吗?你怎么看?

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