過去(qù)一年(nián)，搜索引擎，或者擴大(dà)至互聯網行業，最熱(rè)門(mén)的話(huà)題無疑是人(rén)工(gōng)智能。過去(qù)10幾年(nián)，SEO技術(shù)和方法其實沒什麽大(dà)變化，這些年(nián)來(lái)我第一次覺得(de)，不久的将來(lái)，SEO将被人(rén)工(gōng)智能徹底改變。

人(rén)工(gōng)智能近期發展

我們先來(lái)看(kàn)看(kàn)過去(qù)幾年(nián)人(rén)工(gōng)智能領域值得(de)注意、又和搜索有關的幾件(jiàn)事(shì)：

2011年(nián)，吳恩達創建了Google Brain，一個超大(dà)規模的人(rén)工(gōng)神經網絡。可(kě)能是最早的Google人(rén)工(gōng)智能項目。

（Google Brain是Google内部用于訓練大(dà)規模深度神經網絡的構架，它爲用戶提供了方便的API。用戶能夠很容易的在大(dà)規模機(jī)群上訓練神經網絡模型。現在的應用幾乎遍及Google的所有領域，包括android的語音識别系統，廣告推薦系統，圖像識别系統，自(zì)動駕駛系統。）

2014年(nián)5月，吳恩達加入百度，任首席科(kē)學家，主要負責的肯定也是AI。

2015年(nián)，Google上線深度學習爲基礎的算法RankBrain，并且聲稱RankBrain是第三大(dà)排名因素。（前兩大(dà)排名因素是内容和鏈接）RankBrain主要用于找到與用戶查詢詞不完全匹配（因而傳統排名算法不太有效）、但(dàn)其實很好回答了用戶查詢的那些頁面。

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

2016年(nián)3月，AlphaGo以4:1勝李世石。李世石赢的那一盤可(kě)能是人(rén)類戰勝AI的最後一局棋。

2016年(nián)12月29号到2017年(nián)初的短(duǎn)短(duǎn)幾天内，以Master爲用戶名的AlphaGo在弈城(chéng)、野狐網絡平台上，快(kuài)棋60:0狂勝中日(rì)韓幾乎所有人(rén)類最高手，包括柯潔、聶衛平、古力、常昊、樸廷桓、井山(shān)裕太…..平了一局，是因爲網絡斷線。

2017年(nián)1月，原微軟全球副總裁陸奇加入百度，任總裁。李彥宏在歡迎詞裡(lǐ)特意提到“同時，陸奇還(hái)是人(rén)工(gōng)智能領域世界級的技術(shù)權威。……百度已經決定将人(rén)工(gōng)智能列爲公司未來(lái)十年(nián)最重要的戰略方向……陸奇的加盟将極大(dà)地确保這一戰略得(de)以順利實現”。

2016年(nián)9月以來(lái)，Google陸續上線各語種的采用深度學習方法的谷歌翻譯。本來(lái)我也沒太注意這個新聞，偶然用了一下Google翻譯，水準之高，大(dà)大(dà)出乎我的想象。

人(rén)工(gōng)智能領域領頭的公司，剛好都(dōu)是搜索引擎，是碰巧？Google研發AlphaGo隻是爲了下棋？隻是爲了無人(rén)汽車？百度人(rén)工(gōng)智能團隊現在發展到了1300人(rén)，挖吳恩達，挖陸奇，是爲了組團參加最強大(dà)腦？

人(rén)工(gōng)智能用于搜索

即使沒有RankBrain這種确定使用人(rén)工(gōng)智能的算法，我們也能猜到，搜索引擎花這麽大(dà)精力研究人(rén)工(gōng)智能，肯定不止是在外圍或新業務上使用，他(tā)們沒理(lǐ)由不把人(rén)工(gōng)智能用在自(zì)己的核心業務，也就(jiù)是搜索上。

人(rén)工(gōng)智能講徹底改變SEO仔細思考一下就(jiù)知道，AlphaGo下圍棋與搜索排名要解決的問(wèn)題看(kàn)似誰也不挨誰，但(dàn)其本質是非常相(xiàng)像的，是可(kě)以用同一種方式解決的：

AlphaGo通過學習無數盤棋，其中有人(rén)類的曆史棋局，更多的是AlphaGo自(zì)我對局，累積海量數據，面對某一盤面時做出判斷：下一手，子下在哪裡(lǐ)勝率比較高？

搜索引擎排名算法通過學習質量評估員(yuán)給出的數據、搜索用戶點擊訪問(wèn)數據等，面對某一個頁面時做出判斷：這個頁面是高質量還(hái)是低質量的？這個頁面作(zuò)弊了嗎(ma)？這個頁面與查詢詞相(xiàng)關還(hái)是不相(xiàng)關？

傳統搜索算法要回答上面問(wèn)題時，需要工(gōng)程師(shī)根據常識、工(gōng)程知識、情懷、用戶反饋等情況，選出排名因素，調整排名因素的權重，按既定的公式計(jì)算出答案。人(rén)工(gōng)智能爲基礎的算法不需要工(gōng)程師(shī)告訴它使用什麽排名因素，而是自(zì)己去(qù)學習，自(zì)己琢磨用哪些排名因素，

各占多少權重。人(rén)工(gōng)智能考慮的因素很可(kě)能是會令人(rén)類覺得(de)莫名其妙的。

吳軍老師(shī)在《智能時代》中說(shuō)過一句話(huà)，可(kě)以特别貼切地用于理(lǐ)解這種情形：在智能時代，可(kě)以在大(dà)數據中直接找到答案，雖然可(kě)能不知道原因（大(dà)意）。傳統搜索算法，工(gōng)程師(shī)要知道原因，才能寫算法。人(rén)工(gōng)智能直接從(cóng)數據中找答案，雖然工(gōng)程師(shī)都(dōu)不知道原因。

人(rén)工(gōng)智能的最大(dà)缺點，對人(rén)來(lái)說(shuō)的缺點，它對人(rén)來(lái)說(shuō)是個黑(hēi)盒子，工(gōng)程師(shī)也不知道它是怎麽算的，根據什麽算的。結果正确時，一切都(dōu)挺好，但(dàn)結果不大(dà)對頭時，工(gōng)程師(shī)也不知道爲什麽錯了，還(hái)不好debug。也許由于這個原因，搜索引擎算法的核心現在還(hái)沒被人(rén)工(gōng)智能取

代，搜索引擎需要很謹慎，不然會錯得(de)自(zì)己都(dōu)不知道爲什麽錯。

人(rén)工(gōng)智能怎樣影(yǐng)響SEO？

回到最前面的問(wèn)題，用戶點擊、訪問(wèn)等行爲是否是排名因素？是的話(huà)，怎樣解決噪聲、作(zuò)弊問(wèn)題？沒有用搜索引擎統計(jì)服務的網站(zhàn)，無法确切知道訪問(wèn)深度、停留時間等，這又怎麽辦？

可(kě)以設想一下，算法可(kě)能不把用戶訪問(wèn)數據作(zuò)爲直接排名因素，但(dàn)可(kě)以作(zuò)爲某種驗證和質量控制方式，比如(rú)在傳統排名算法計(jì)算出相(xiàng)關頁面後，人(rén)工(gōng)智能算法挑出與已知作(zuò)弊頁面有相(xiàng)同訪問(wèn)特征和其它特征的頁面，降低其排名或者幹脆不返回。這裡(lǐ)要記得(de)人(rén)工(gōng)智能潛在

的驚人(rén)的準确率。記得(de)去(qù)年(nián)中Google就(jiù)說(shuō)過，AlphaGo當時大(dà)緻相(xiàng)當于人(rén)類13段棋手，年(nián)底的棋局似乎驗證了這很可(kě)能不是吹牛。柯潔和聶衛平等人(rén)與Master對局後都(dōu)表達過大(dà)緻這麽個意思：看(kàn)了AlphaGo/Master的棋，覺得(de)人(rén)類一些對圍棋的認識很可(kě)能是錯的。

這種判斷的驚人(rén)準确性，也許以後對黑(hēi)帽SEO是個無法挽回的打擊。如(rú)果搜索引擎算法判斷一個頁面是否作(zuò)弊時，具有13段棋手、遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人(rén)類的水平和準确率，那麽我們凡人(rén)該怎麽作(zuò)弊？

與此類似，如(rú)果網站(zhàn)沒有使用搜索引擎的流量統計(jì)服務，人(rén)工(gōng)智能可(kě)能會判斷，這個網站(zhàn)A具有特征x, y, z…，另一堆使用了自(zì)己統計(jì)服務的網站(zhàn)同樣具有特征x, y, z…..，預估網站(zhàn)A的訪問(wèn)深度、停留時間等和那些已知網站(zhàn)相(xiàng)同。這裡(lǐ)，特征x, y, z……是什麽，是人(rén)

工(gōng)智能自(zì)己學習出來(lái)的，很可(kě)能有人(rén)類意想不到、覺得(de)毫無關系的東西。而基于人(rén)工(gōng)智能的駭人(rén)能力，結論很可(kě)能是正确的。

未來(lái)人(rén)工(gōng)智能對SEO的關鍵詞研究、頁面文案寫作(zuò)、網站(zhàn)結構等方面都(dōu)會産生(shēng)颠覆式的影(yǐng)響。

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