它需要了解您查询的实际含义

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谷歌分析查询语言。例如，如果您用德语搜索，则搜索结果中将出现德语结果，无论您所在的位置以及搜索设置中指定的所需语言如何。 Google 会观察您的设备类型。如果您使用智能手机，Google 将首先显示适合移动设备的页面。此外，这也决定了您将看到哪些功能。例如，特色剪辑和广告更有可能出现在桌面上，而其他一些功能则是移动浏览所独有的。 谷歌会坚持你的搜索偏好。如果您打开安全搜索过滤器，Google 将不会向您显示明确的搜索 电话号码列表 结果。此外，如果您设置“显示个人结果”，您将获得基于 Google 帐户信息的个性化答案和建议。


2. 识别查询的含义和意图 当您向 Google 发送搜索请求后，。用户并不总是知道如何正确地表达查询。 谷歌在这件事上做的第一件事就是识别新单词并纠正拼写错误。谷歌使用自然语言理解模型来破译未知单词、错误和概念错误。这主要是通过查看整个查询而不是关注单个单词来完成的。 然后Google 识别查询的含义和意图。此前，谷歌将查询中的单词与页面上的单词进行匹配，但并不理解它们的含义。随着 2013 年蜂鸟算法的引入，这种情况发生了变化。由此，谷歌进入了语义搜索的新时代，并开发了理解查询含义而不是单个关键字含义的能力。此次更新是人工智能系统的先驱，已成为自然语言处理领域的最大进步。 世界各地的搜索引擎优化专家都在试图弄清楚谷歌使用的人工智能算法，但主题却并不明确。也许原因在于谷歌不想分享其商业秘密。也许谷歌的发言人知识不够丰富。无论如何，关于这个主题最权威、措辞清晰的读物是巴里·施瓦茨 (Barry Schwartz) 的这篇文章。 Barry强调的语义处理系统有3种：RankBrain、Neural Matching和BERT。






它们是逐步启动的，并且目标重叠。为了简单起见，他们的影响范围可以划分如下： RankBrain 2015 将查询与特定的现实世界概念连接起来 示例：如果您搜索查询“食物链最高层的消费者的名字是什么”，Google 的系统知道食物链的概念可能与动物有关，而不是与人类消费者=消费者有关。通过理解这些词并将其与其相关概念进行匹配，RankBrain 可以帮助 Google 了解您正在搜索通常被称为“顶级掠夺者”的内容。 神经匹配，2018 将查询与其同义词合并 示例：如果您搜索术语“理解绿色管理”，Google 会应用其同义词系统来识别该词背后更广泛的含义（如管理、领导力、个性等），并根据流行的术语解读您正在寻找的管理技巧。基于颜色的个性指南。