怎么＆amp;为什么百度的神经匹配会影响您的网站

 

将关键字与页面匹配并期望长尾结果的日子已经一去不复返了。 百度正在改变如何执行关键字和意图匹配的游戏，许多网站都不得不追赶。

3月12日，百度推出了一项震惊整个行业的大型核心更新。

核心更新是百度正在进行的一系列更改中的一个步骤，以便预测用户的意图，而不是将术语与查询完全匹配。

你应该知道的2019年3月更新

百度一直致力于更新，以捕获更多通用搜索，匹配意图，而不是精确匹配关键字到文本。

在Zui新更新两个月后，许多公司都在争先恐后地恢复。受影响Zui大的公司是卫生行业，如WebMD和类似网站，其中包括搜索常见疾病的结果，而人们会搜索他们的症状。

了解神经匹配算法以及百度在搜索中的目标将有助于解释您的网站如何受到影响以及原因。

什么是百度的神经匹配算法？

为了理解2019年3月的百度更新，我们必须回到2018年9月，Danny Sullivan的Tweet解释了百度是如何为:

致力于理解＆ldquo;（h）人们搜索通常不同于人们编写解决方案的信息“。Zui好地将用户意图与互联网上提供的内容相关联。

这是回顾搜索中的一个重大变化但仍然是重要的:理解同义词。人们搜索的方式通常与人们编写解决方案的信息不同。

pic.twitter.com/sBcR4tR4eT

＆MDASH; Danny Sullivan（@dannysullivan），2018年9月24日

百度一直在指导网站管理员优化他们的发现结果＆ndash;不仅有助于深入了解用户意图，而且还可以在进行搜索之前预测用户正在寻找的内容。

随着匹配结果的新变化和预测用户＆rsquo;意图和兴趣，搜索引擎优化者如何正确优化网站及其内容？

理解神经匹配的机器学习

百度使用机器学习，因为用户搜索更复杂的问题或场景，然后点击查找他们正在寻找的答案。

顾客在购物时的旅程始于一个想法，然后是研究并完成购买决定。

激发用户＆rsquo;对展示广告，Facebook广告，社交媒体，付费搜索广告或博客或目标网页中的优化内容感兴趣，这些内容在他们不熟悉您的品牌或产品时就是他们的兴趣所在，这些都是开始参与的方式。

跟进针对SEO优化的材料，支持围绕您的品牌和/或产品的研究，包括博客或PR中的教育作品（新闻出版物，播客，甚至会议或贸易展示演示视频），同时包括来自信誉良好来源的评论。你自己的公司。

您可以越多地向您的受众提供网站以外的信息，他们就越熟悉您的品牌并建立信任。

Zui后，当用户准备购买时，优化您网站上的产品以完成这些搜索。

什么是＆lsquo; Zoomies＆rsquo;？

在您的客户研究阶段，神经匹配发挥Zui大作用。用户可能正在尝试了解复杂问题，可能不知道您有解决该问题的产品。

让我们说，例如，贵公司出售一种产品，当他们的主人每周工作5天时，独自离开家时会招待一只狗。

不经常锻炼的狗会得到所谓的“Zoomies＆rdquo”。随着他们的后腿蜷缩在自己身下并且“缩放”rdquo;在突然爆发的能量周围的房子或后院周围。

快速搜索“我的狗像疯了似的跑来跑去”;带回“Zoomies＆rdquo”的答案。即使用户从未使用过“缩放”这个词。或者知道它意味着什么。

在博客文章或产品描述中提供此答案将吸引用户，让他们了解您的产品，将他们推进研究阶段并快速进行购买。

这种搜索方法在医学术语和诊断中Zui为常见 - ＆ndash;诊断汽车中有趣的声音或行为以及猫和狗可能发现的许多其他行为或疑问。

机器学习与机器学习的区别人工智能

机器学习和人工智能往往被误解为同一个，但它们彼此之间的差别不大。

机器学习是一种算法，它被编程为基于信号进行学习，其中人工智能被编程为更像人类并且智能地响应。

两者都可以在同一个地方结束，具体取决于使用案例，但在到达目的地时需要进行不同的旅程。

数据学习

想想“来自下一代星际迷航”的数据“rdquo;即使你不是“星际迷航”的粉丝，你也可以想象一个能够像人类一样行动和做出决定的机器人。

场景被编程到android的数据库中，并带有所需的结果。

Android可以从场景的反应或结果中学习，并了解如果出现类似情况将来如何做出反应，但不是一个精确的编程场景。

那些学习正是机器学习的内容。

在神经匹配算法中使用机器学习的百度示例应用于信号，例如用户点击结果并在几秒钟内返回以点击其他结果。

让大量用户点击相同的链接只回来尝试另一个结果会告诉百度结果不是预期的结果。点击的第二个结果将开始排在上面。

你可以做些什么来优化神经匹配？

搜索引擎优化专业人士经常会告诉你，除了为用户编写优质内容之外，你还无法优化百度的神经匹配算法。

或者，他们会告诉您只是添加同义词，但是，它并不仅仅是在您的内容中添加同义词或形容词。

如前所述，Zui好了解您尝试使用产品或服务解决的问题以及用户为了决定购买而经历的旅程。

在网站内外互连的辅助内容将帮助用户在购买过程中吸引用户，提供更多信息，并应用于机器学习算法。

更多资源:

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