的理解都是在大脑神经元之间的连接中

联结主义者认为，我们所有编程的。RankBrain 的特殊策略被该领域的专家称为“深度学习”。 连接主义者表示，这种策略能够从原始数据中学习任何东西，因此也能够最终实现所有知识发现的自动化。 因此，当我们谈论 RankBrain 时，我们现在可以对人们说它是由 ANI 上的一种特定技术组成的。既然我们已经解决了这个问题，那么它是如何改变 SEO 业务的呢？ 技术的指数级增长 回顾历史，技术增长是这样的： 但实际上，你看不到未来是什么。因此，这就是你站在那里时的真实感受： 这张图表表明，当人类试图预测未来时，他们总是低估了未来。这是因为他们看的是图表的左侧，而不是右侧。


然而，事实是，随着时间的流逝，人类的成长速度越来越快。较复杂的社会比不太复杂的社会有能力以更快的速度发展。当然，类似的情况也可以应用到人工智能以及我们现在考虑的先进技术的发展速度。 今天的疲软分析有严重缺陷 这是我们行业目前主要 数据库到数据 的误导性观念。每当谷歌的排名出现大幅变化时，就会有很多预测者。通常的分析包括彻底阅读事件发生前几个月的排名数据，然后考虑排名如何在各种类型的所有网站上移动。 通过今天的弱化分析方法，这些数据科学家指出了受到正面或负面影响的特定类型的网站，并高度相信谷歌最新的算法转变归功于这些网站共享的特定类型的算法。 尽管如此，这已经不再是谷歌的运作方式了。



Google 的 RankBrain 是一种机器学习方法，以不同的方式工作。因为Google内部存在很多核心算法。RankBrain 的工作是发现这些核心算法的哪种组合对于每种类型的搜索结果最有用。 保持利基以避免错误分类 谷歌还意识到，他们可以指导他们的新深度学习系统 RankBrain，了解“高质量”网站是什么样子，以及“糟糕”网站是什么样子。除了针对每个搜索结果以不同的方式加载算法之外，他们还了解每个垂直领域都有不同的“高质量”和“不良”网站示例。这当然是因为与垂直行业不同，总体上有不同寻常的 CRM、不同的模板和其他几种数据结构。 当 RankBrain 工作时，它可以有效地学习每种环境的正确“设置”。