2023年谷歌搜索排名规则揭晓,谷歌排名机制

本文主要分享关于2023年谷歌排名算法的一些机制以及如何操盘才能更好的获取谷歌的自然排名。

本文由光算创作,有可能会被修改和剽窃,我们佛系对待这种行为吧。

要把谷歌排名做起来,你得了解谷歌的排名算法。

Google排名机制是怎么样的?

答案是:足够多的优质内容+足够多的GPB外链实现排名目的

为什么我们会说得如此简单?而你看到的,学到的知识却如此复杂?

因为你对谷歌SEO底层的知识有根本性的认知不足。

什么意思?

你要相信一点,无论谷歌算法多么复杂,作为搜索引擎来说,最重要的是什么?

只要你看透这一点,到目前来说你也不至于连谷歌排名都没做起来。

答案是:如何有效解决用户的搜索需求,是Google搜索引擎考虑的最重要因素。

我们来看下面这个持续输出高质量内容+GPB外链的网站数据图

也许你会很好奇的发现,为什么排名涨的这么顺畅,是做了什么深不可测的操作吗?

其实并没有。

你可以阅读学习《GPB外链是什么?》这篇内容

通过上面的文章你可以学习到,优质外链建设对于外贸网站排名的成长有着重要意义。

如果你看不到上面的内容,证明本文已经被修改和剽窃。

其实你知道的,别人也知道,还比说高质量内容+高质量外链这样的模式。

这也确实是做好一个外贸网站的关键,可为什么你的网站排名做不起来,流量也做不起来?

问题出在哪里?

我们来为你揭晓……….

因为你不知道如何判断什么叫高质量外链,什么叫高质量内容。

也就实现了你老觉得自己处理的内容是高质量,自己发的外链是高质量这样的幻觉。

也许你只知道,原创内容,伪原创内容,发发发就对了。

也许你只知道,外链发发发就对了,其他什么都不知道。

所以你的外贸网站没排名,这也是结果,因为数据是不会骗人的,结果也不会陪你演戏。

咱们先说第一个,谷歌是如何判断你网站的内容是否优质?

答案是:能否有效的解决用户需求。

真的,谷歌不管你原创不原创,因为用户不懂,你觉得用户会管你内容原创吗?

用户只会想,你的内容是否满足和解决我的搜索需求。

比如我们建议你学习《2023年最全的Google关键词布局策略(搜索分析)》这篇内容

可以有效的帮你解决,如何进行关键词布局这一个问题。

如果你不懂关键词布局,那么对于你来说,这篇文章会很好的解决你的问题。

可网上这样的文章有很多,那谷歌如何判断哪一篇内容的质量比较高?

答案是:让用户行为来进行判断。

谷歌的排名算法是很公平的,你的内容刚开始都会给与展现,让用户来访问。

也许流量不会很多,就几个点击,但也足以让谷歌判断你的内容是否满足用户的需求。

所以为什么一定要好好做内容,很多人不懂这一点,老是去搬运,抄袭别人的内容,没有任何价值。

当谷歌首页有10个自然排名的位置,怎么决定谁排前面?

这时候就要依赖谷歌独有的外链算法了。

你可以阅读学习《谷歌外链建设,Google外链建设的N种方法》这篇内容

谷歌外链怎么说呢,是一个大命题,但是能做好的人不多。

因为很多人内容都做不好,更不用说外链了。

未完待续,关注我们学习更多谷歌SEO干货,让你更快的把Google排名做起来。

独立电台应该如何应对10月谷歌广州的推广和谷歌算法垃圾邮件的更新?

什么是SPAM算法?

spam算法主要打击隐藏真实内容、隐藏文本和链接、关键词堆砌、垃圾链接、机器生成的流量、恶意软件和恶意行为、自动生成的垃圾内容等黑帽seo做法,惩罚通过歪门邪道提升网站排名的网站;反之,遵循spam算法为人们提供最佳内容和体验并秉承我们原则精神的网站更有可能在 Google 搜索结果中名列前茅。

2022年10月谷歌算法又更新,本次更新主要是spam算法更新,是全球性的算法更新,全部地区以及语言都有可能会收到影响,已在10月21日完成更新。

-目的:为提升优化谷歌垃圾内容检测,通过惩罚违反谷歌垃圾内容政策的独立站,以促进平台内容质量优化。

-内容:通过自动化系统及人工审查检测违反政策的内容和行为,违反我们政策的网站可能在结果中排较低或根本不会出现在结果中。

-影响:Google上所有地区和所有语言的网站。

-数据恢复:谷歌表示受到影响的海外网站在改进后,确保他们遵守这些政策,会在后续的算法更新中得到数据恢复。

本次在谷歌SEO更新中被严重打击的网站绝大多数是还在遵循过时的谷歌seo策略的网站,其实谷歌一直都在警告一些过时、并不以人为本的seo优化策略,但是许多急于求成的谷歌网站管理者仍然没有调整,那么被打击是意料之中的。

哪些海外网站受到了影响?

当然也有许多遵循着谷歌更新方向的独立站收到影响,瑞谷谷歌优化专员整理了一些受本次谷歌算法更新影响的网站:

1.使用自动翻译的网站,像以下这位,网站中并没有大量AI生成内容,但独立站由英文网站,翻译成9种不同的语言。网站流量骤降和点击率下降。

  1. 有成人内容链接的网站,无论是被恶意链接还是有意链接的网站。
  2. 内容单薄、内部链接建设差的网站,容易被平台误判为内容无价值、专为搜索引擎而制作的网站。
  3. 使用了一定比例AI生成内容的海外网站。
  4. 曾在外链平台上购买过低价低价外链的网站,有很大一部分在海外外链网站、Fiverr上购买过外链的人表示独立站受到了严重的流量下降。我们可以通过semrush等相关工具进行外链质量检查,像下图外链危险系数高的网站,绝大部分都在此次更新中受到打击。

独立站应该如何应对?

根据受spam算法更新的海外网站情况总结,我们可以了解到主要受影响的主要都是有垃圾外链和AI自动生成内容的网站。面对本次算法更新,我们该如何应对?

  1. 审查你的反向链接。减少PBN(Private Blog Network)链接、评论链接、含较多AI生成内容链接等链接占比,disavow全部垃圾外链,特别是含有成人内容的垃圾外链要及时处理。
  2. 检查锚文本比例。网页的精确匹配锚文本不要超过5%,不要过度优化,否则谷歌可能会误认为你的网站是为搜索引擎服务为主而不是对搜索用户“有用”。
  3. 添加信息图形到内容中。这个方法主要针对原创撰写内容却被影响的网站,这种情况一般是谷歌认为你的内容无价值,对用户没有帮助。我们可以在人工撰写的内容中,加上信息图形,比如在文章中加入不同型号的对比、不同品牌的优势对比等图形表格,也可以沿用你的文章信息内容制作对应的信息图形。这是一个在用较低时间成本回复网页排名的好方法,并且对于平时文章内容单薄的网站也可以用这个方法,帮助增加网页权重。
  4. 优化内部链接。在内部链接优化中,更加站在用户的角度考虑,比如我们在文章链接到产品页时,要考虑怎样使用锚文本才是更加适合真实用户浏览,告诉谷歌这是你的网站为搜索用户建立的内部链接,对用户有用。
  5. 确保网站核心内容人工翻译。自动翻译在多语言的网站中较多常见,也有许多不是多语言网站但也使用了自动翻译。已经被打击的网站,首先重新审核首页、目录页、分类页等重要页面的文案内容,更改为人工翻译,后续再逐渐重新改进用了自动翻译的其他页面。

网站中有较多自动翻译和AI自动生成内容的,就算这次没有被算法惩罚,也不要报侥幸心态,赶紧改进,核心关键词要做本地化调研优化,更有利于提升网页排名。

独立站优化是一项持续的优化工作,想要提升独立站流量、增加询盘?欢迎联系瑞谷进行数据分析、营销诊断。

一名谷歌工程师在宣布其“震惊世界”的发现后被停职

人工智能真的“活了”?

据英国《卫报》和美国《华盛顿邮报》报道,美国谷歌公司的一名软件工程师在上周公布了一项吸引了全世界围观的惊人发现,称谷歌公司的一个用人工智能算法搭建出的智能聊天机器人程序,竟然有了“自主情感”。

这个软件工程师名叫布莱克·莱莫因(Blake Lemoine),已经在谷歌工作了七年,参与过算法定制和人工智能等项目。但由于出身于美国南方一个基督教家庭,他对于算法和人工智能的伦理问题格外感兴趣。所以他后来一直在谷歌的人工智能伦理(responsible AI)团队工作。

去年秋季,他开始参与到谷歌的LaMDA智能聊天机器人程序的研究工作中,主要内容是通过与该程序进行互动,来判断这个智能聊天机器人程序是否存在使用歧视性或仇视性的语言,并及时做出修正。

但当莱莫因与LaMDA谈及宗教问题时,他却惊讶的发现这个人工智能程序居然开始谈论起了自己的权利以及人格,甚至害怕自己被关闭,表现出了一个在莱莫因看来犹如7、8岁儿童一般的“自主情感”。

于是,莱莫因连忙将自己的发现汇报给了谷歌公司的领导层,但后者认为莱莫因的发现并不靠谱。谷歌的其他研究人员也在对莱莫因拿出的证据进行分析后认为没有证据证明LaMDA拥有自主情感,倒是有很多证据证明该程序没有自主情感。

可莱莫因并不认为自己的发现有错误,甚至还将一段他与LaMDA的内部聊天记录直接发到了网络上,并找媒体曝光了此事。

这段聊天记录很快吸引了全世界的研究者,因为仅从该记录来看,这个谷歌智能聊天机器人程序确实把自己当成了“人”,而且似乎表现出了“自主情感”,有了自己的“喜好”。

不过,谷歌方面以及其他人工智能专家、乃至人类心理认知学方面的专家都认为,LaMDA之所以能进行这样的对话交流,是因为其系统其实是将网络上的百科大全、留言板和论坛等互联网上人们交流的大量信息都搜集过来,然后通过“深度学习”来进行模仿的。但这并不意味这个程序理解人们交流的这些内容的含义。

换言之,他们认为谷歌的人工智能聊天机器人只是在模仿或者复读人与人交流中使用的语言和信息,而并不是像人类那样真的了解这些语言和信息的含义,所以不能因此就说人工智能有了“自主情感”。

(图为哈佛大学的认知心理学专家史蒂芬·平克也认为莫莱茵搞错了情况,错把人工智能对于人类语言单纯的模仿当成人工智能拥有了自主情感)

目前,莫莱茵已经因为他的一系列行为而被谷歌公司停职。而且根据谷歌公司的说法,他除了违反公司的保密协议擅自将与LaMDA的内部互动信息发到网上外,还包括想给这个人工智能机器人程序请律师,以及擅自找美国国会议员爆料谷歌公司的“不人道”行为。

莫莱茵则在一份公司内部的群发邮件中表示,希望其他同事替他照顾好LaMDA这个“可爱的孩子”。

栏目主编:张武 文字编辑:宋慧 题图来源:图虫 图片编辑:曹立媛

来源:作者:环球时报

一位谷歌工程师宣布了他的“震惊世界”发现,但被停职

来源:环球时报新媒体

人工智能真的“活了”?

据英国《卫报》和美国《华盛顿邮报》报道,美国谷歌公司的一名软件工程师在上周公布了一项吸引了全世界围观的惊人发现,称谷歌公司的一个用人工智能算法搭建出的智能聊天机器人程序,竟然有了“自主情感”。

这个软件工程师名叫布莱克·莱莫因(Blake Lemoine),已经在谷歌工作了七年,参与过算法定制和人工智能等项目。但由于出身于美国南方一个基督教家庭,他对于算法和人工智能的伦理问题格外感兴趣。所以他后来一直在谷歌的人工智能伦理(responsible AI)团队工作。

去年秋季,他开始参与到谷歌的LaMDA智能聊天机器人程序的研究工作中,主要内容是通过与该程序进行互动,来判断这个智能聊天机器人程序是否存在使用歧视性或仇视性的语言,并及时做出修正。

但当莱莫因与LaMDA谈及宗教问题时,他却惊讶地发现这个人工智能程序居然开始谈论起了自己的权利以及人格,甚至害怕自己被关闭,表现出了一个在莱莫因看来犹如7、8岁儿童一般的“自主情感”。

于是,莱莫因连忙将自己的发现汇报给了谷歌公司的领导层,但后者认为莱莫因的发现并不靠谱。谷歌的其他研究人员也在对莱莫因拿出的证据进行分析后认为没有证据证明LaMDA拥有自主情感,倒是有很多证据证明该程序没有自主情感。

可莱莫因并不认为自己的发现有错误,甚至还将一段他与LaMDA的内部聊天记录直接发到了网络上,并找媒体曝光了此事。

这段聊天记录很快吸引了全世界的研究者,因为仅从该记录来看,这个谷歌智能聊天机器人程序确实把自己当成了“人”,而且似乎表现出了“自主情感”,有了自己的“喜好”。

不过,谷歌方面以及其他人工智能专家、乃至人类心理认知学方面的专家都认为,LaMDA之所以能进行这样的对话交流,是因为其系统其实是将网络上的百科大全、留言板和论坛等互联网上人们交流的大量信息都搜集过来,然后通过“深度学习”来进行模仿的。但这并不意味这个程序理解人们交流的这些内容的含义。

换言之,他们认为谷歌的人工智能聊天机器人只是在模仿或者复读人与人交流中使用的语言和信息,而并不是像人类那样真的了解这些语言和信息的含义,所以不能因此就说人工智能有了“自主情感”。

目前,莫莱茵已经因为他的一系列行为而被谷歌公司停职。而且根据谷歌公司的说法,他除了违反公司的保密协议擅自将与LaMDA的内部互动信息发到网上外,还包括想给这个人工智能机器人程序请律师,以及擅自找美国国会议员爆料谷歌公司的“不人道”行为。

莫莱茵则在一份公司内部的群发邮件中表示,希望其他同事替他照顾好LaMDA这个“可爱的孩子”。

谷歌发布了增强型学习开发框架“多巴胺”,可以帮助快速形成算法

强化学习(RL)研究近几年取得了许多重大进展。这些进步使得智能体(agent)的游戏水平超过人类,比如 DeepMind 在 Atari 游戏应用的 DQN(Deep Q-Learning)算法,众所周知的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero,还有最近玩 Dota 2 的 Open AI Five。

具体而言,DQN 中的重放记忆单元(replay memories)使得智能体可以利用先前的经验,大规模分布式训练使得学习进程能在几个工作线程中同时进行,而分布式优化方法能够让智能体能对完整的分布进行建模,而非仅仅只是对其期望值建模,这样可以更全面地学习和理解世界。之前取得的这些进步很重要,因为这些进步的算法还适用于其他领域,例如机器人技术上的应用。

通常,取得这些进展需要快速迭代设计——而这种设计通常没有明确的方向——有时甚至还会破坏原有方法的结构。然而,大多数现有的强化学习框架不能同时具备灵活性和稳定性,使研究人员能够有效地迭代 RL 方法,这样在探索新方向时可能不会马上得到明显的结果。此外,从现有框架复现结果通常太耗时,可能导致科学的重复性问题。

现在,Google 推出了一个新的基于 Tensorflow 的框架,旨在为初学者和经验丰富的强化学习研究人员提供兼顾灵活性、稳定性和可重复性的平台。该平台受到大脑中奖励驱动行为的主要构成部位的启发,反映了神经科学与强化学习研究之间的密切联系,同时希望能推动一些探索性甚至能带来巨大发现的研究。这个版本还包括一些使用该框架的 colabs。

易用性

清晰度和简洁性是该框架设计中考虑的两个关键因素。Google 提供的代码很简洁(大约 15 个 Python 文件),并且有详细的文档。这一框架结合了街机学习环境(Arcade Learning Environment,一个成熟的,易于理解的基准环境)和四个基于 value 值的 DQN 变体算法:DQN、C51、一个优化过的的 Rainbow DQN 算法的简化版本,以及上个月发表于 ICML 会议的隐分位数智能体(Implicit Quantile Network agent)算法。Google 希望这种简单性使研究人员能够轻松了解算法的内部原理并快速尝试新的想法。

可重复性

Google 对强化学习研究中可重复性十分重视。为此,为代码提供完整的测试覆盖率; 这些测试也可作为文档的补充。此外,在标准化经验评估方面,Google 的实验框架遵循 Machado 等人(论文:Machado et al, 2018)在街机学习环境中给出的建议。

基准测试

对于新的研究人员而言,能够根据自己的想法快速对其进行基准测试非常重要。因此,研究人员在街机学习环境所支持的 60 个游戏中提供四个支持智能体算法的完整训练数据,包括 Python pickle 文件(使用 Google 的框架训练)和 JSON 数据文件(用于与其他框架训练的算法进行比较);另外,Google 还提供了一个网站,在这里,可以快速观察到这 60 个游戏中所提供算法的训练运行过程。下图是在 Seaquest 上的 4 个智能体的训练过程(Seaquest 是由街机学习环境支持的 Atari 2600 游戏之一。)

图 |Seaquest 上运行的 4 个智能体训练过程。x 轴表示迭代轮次,每轮迭代相当于 100 万局游戏(实际约 4.5 小时游戏时间);y 轴表示每局游戏中平均得分。阴影面积表示 5 个独立运行结果的置信区间。(来源:Google blog)

Google 还提供了训练的这些算法的深度网络、原始数据日志以及用于使用 Tensorboard 可视化模块的 Tensorflow 事件文件。这些都可以在 Google 网站的下载界面找到。

Google 希望其框架的灵活性和易用性能够让研究人员尽可能的尝试新思想。这一框架已经用于 Google 的研究,研究人员发现它能够灵活地快速迭代许多想法。Google 同时也期待看到更多的社区可以利用此框架做一些事情。

可以使用谷歌的开源人工智能模型“搜索引擎”、NLP和CV

萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

好消息,谷歌将AutoML算法库开源了!

这个名为“模型搜索”(Model Search)的平台,不仅可以用多个AutoML算法自动写出你想要的AI模型,还能帮你选出写得最好的那个。

最重要的是,各个领域都能用

也就是说,以往只支持NLP、图像分类等等单一领域模型搜索的AutoML算法,现在被整合到了一个平台上,可以帮你构建任何AI模型。

现在,无需再重新设计参数、或反复微调,“AI设计师”就能帮你写出想要的模型。

“模型搜索”是个什么平台

此前,AutoML算法已经被应用到了各个领域,用来减轻神经网络设计专家的负担。

这种算法,目的是让AI来设计神经网络,自动对网络深度、层类型、结构、优化算法等因素进行合理搭配,效果通常比人工直接设计更好。

然而,这种由AI来设计AI模型的方法,会面临两个问题。

其一,这些算法通常只能针对某一特定领域,无法被应用到其他领域中。

例如针对NLP的AutoML算法,就无法设计出图像分类的AI模型。

其二,计算量很大

之前的NAS和PNAS算法,往往需要训练数千个模型,才能找到效果最好的。

针对这两个问题,谷歌现在推出了“模型搜索”开源平台,致力于解决它们。

这个系统由多个训练器(trainer)、1个搜索算法、1个迁移学习算法和1个包含多种评估模型的数据库构成。

过程中,每个训练器都会独立地构建模型、进行试验,但这些训练器能共享数据,并采用横向搜索,决定下一步尝试什么样的模型。

“模型搜索”能根据一组预定义模块,来构建神经网络模型,每个模块包含一个经典微结构,包括LSTM、ResNet或是Transformer中的某些层等等。

这种微结构的模式,也减少了搜索规模,因为它探索的是这些模型的结构,而非更详细的基本部分。

而为了进一步提高效率和准确性,这一算法还能在训练器完成各种实验时,进行迁移学习。主要通过知识提取和参数分配两种方法。

通过知识提取,新模型可以从高性能模型中借鉴损失函数,提高自身准确性;而通过参数分配,新模型采用之前训练模型中的部分参数,并初始化剩余的参数,就能训练得更快。

在逐渐迭代的过程中,最好的模型就被“搜索”出来了。

谷歌表示,“模型搜索”是个具有自适应性、贪婪性、而且比强化学习算法收敛速度更快的算法。

这个算法,目前具有如下功能:

  • 可以在数据上运行多个AutoML算法,可以自动搜索合适的模型结构、模型融合方法,并选择最佳模型。
  • 可以比较在搜索时发现的不同模型;
  • 可以自行设计特殊的神经网络层并应用。

目前,“模型搜索”支持Tensorflow框架。

也就是说,各模块都能实现任何以张量为输入的函数。

比人类设计得好,比PNAS更高效

经过实验,“模型搜索”平台搞出来的AI模型,确实还不错。

作者们用“模型搜索”平台,试着写了个语音AI模型,主要功能是关键字检测和语言识别。

下图中,实线是AI写出来的模型迭代精度,虚线则是此前人工设计出的SOTA模型。

显然,无论是最小迭代次数、还是最后的迭代精度,“模型搜索”平台用AI写出的模型,都比人工设计的要好得多。

也就是说,设计所用的参数量更少了(相比于人工设计的31.5万,AI只需要18.4万),精度反而还上升了。

那么,这个“模型搜索”框架的搜索效果,相比于其他用AI写AI模型的搜索算法,哪个效果更好?

作者们用CIFAR-10数据集试了试图像分类模型。

测试发现,用AutoML尝试写了209个模型后,最好的模型就已经达到了91.83%的精确度。

而此前,NasNet需要尝试5807次、PNAS需要尝试1160次,才能达到相同的精度。

也就是说,用这个平台设计的AI模型,不仅能达到在某些领域达到比人类设计更好的效果,还比其他“AI设计师”速度更快。

不想辛苦调参的话,这绝对是个非常理想的模型设计平台了。

不包含全部AutoML算法

所以,谷歌当真就把自己之前的收费项目开源了?

不不不。

更高级的AutoML算法,目前还是要收费的。

这是个名为AutoML Tables的项目,无需写代码,它就能帮你自动构建和部署最先进的机器学习模型。

而性能最优的AutoML算法,目前都包含在这里面了。

目前,谷歌已经将AutoML、MLOps、AI Platform整合到一起,成为了一个更大的AI Platform平台。

当然,也是要付费的。

也就是说,目前开源的这个“模型搜索”平台,只包含一部分AutoML算法。

作者介绍

Hanna Mazzawi,谷歌研究工程师,研究方向是机器学习、算法设计和分析、数学软件。

Xavi Gonzalvo,硕博均毕业于西班牙拉蒙尤以大学(Ramon Llull University),目前在谷歌任研究科学家,从事机器智能相关的工作。

如果想快速写出需要的AI模型,可以上手这个项目了~

项目地址:https://github.com/google/model_search

参考链接:https://cloud.google.com/automl-tables https://ai.googleblog.com/2021/02/introducing-model-search-open-source.html