2016 年移动搜索优化:一个持续的过程

许多因素对于语义搜索的概念是必不可少的。从 SEO 的角度来看,信任和唯一标识是两个需要了解的基本内容,但尚未有过多的报道。这两个因素是我们今天在搜索中看到的许多变化的核心,以及谷歌不断增长的知识图谱及其向语义搜索的转变。语义网络堆栈 信任的概念是语义网的一个关键要素。下图描述了语义 Web 堆栈,信任位于顶部。语义网络堆栈 语义 Web 堆栈(来源:信任是通过检查数据源的可靠性和在获取新信息时使用形式逻辑来实现的。计算机利用或模仿人类行为中的这一因素来推导出向用户提供相关搜索结果的算法。基于信任对搜索结果进行排名 基于信任的搜索结果排名实际上是 2012 年 9 月提交的谷歌专利的名称。该专利描述了如何将信任因素纳入“信任排名”的创建中,然后可用于更改排名以某种方式搜索结果。人们倾向于信任来自他们信任的实体的信息,因此向用户显示来自他们信任的实体的搜索结果很有意义(并且还带来了个性化组件)。

谷歌的一个小组最近写了一篇题为基于知识的信任

谷歌的一个小组最近写了一篇题为基于知识的信任:估计网络资源的可信度的文章。该文件讨论了信任评分的使用——基于知识的信任 (KBT)——这是根据他们描述的因素计算的。下面我从 SEO POV 中提取了我认为值得理解的文章的一些显着特征:尼泊尔 WhatsApp 号码列表  我们建议使用基于知识的信任 (KBT) 来估计源可靠性,如下所示。 我们使用信息提取技术从许多页面中提取多个事实。 然后,我们使用概率模型中的推理来联合估计这些事实的准确性和来源的准确性。 推理是一个反复的过程,因为如果事实准确,我们相信来源是准确的,如果从准确的来源中获取事实,我们相信事实也是准确的。我们使用的事实提取过程基于 Knowledge Vault (KV) [10]项目。 KV 使用 16 种不同的信息提取系统从网页中提取知识三元组(主语、谓语、宾语)。 这种三元组的一个例子是(巴拉克奥巴马,国籍,美国)

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。 一个主题代表一个真实世界的实体,由标识符标识,例如 Freebase [2] 中的 mids; 谓词在 Freebase 中预定义,描述实体的特定属性; 对象可以是实体、字符串、数值或日期。我当然也很喜欢这里的介绍: 评估网络资源的质量在网络研究中至关重要。 传统上,它使用超链接和浏览历史等外源信号进行评估。 然而,这些信号主要捕捉网页的流行度。 例如,[16] 中列出的八卦网站大多具有较高的 PageRank 分数 [4],但通常不会被认为是可靠的。 相反,一些不太受欢迎的网站仍然有非常准确的信息。从中可以学到的是,搜索引擎优化专家应确保网站或博客上的所有陈述都是真实的,因为这将提高可靠性(有朝一日可能会影响排名)。在 Google 中搜索实体时,很明显它们使用某种形式的基于信任的机制。用户倾向于信任在线评论,因此在寻找特定产品时,评分和评论量对用户很有帮助。

 

 

 

 

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