新的百度算法可能会更新页面排名

 

由百度发布的一篇新研究论文描述了一种改进网页排名方式的全新方法。该算法声称对计算相关性的深度神经网络算法进行了重大改进。

新算法讨论了一种对网页进行排名的方法，称为Groupwise Scoring Functions。

如果没有来自百度的确认 ，我们无法确定它是否正在使用中。但是，由于研究人员声称有重大改进，我认为考虑到百度可能正在使用该算法并不是牵强附会。

百度是否使用已发布的算法？

百度 过去曾说过“百度研究论文一般不应该被认为是在搜索中实际发生的事情。”

百度很少确认专利或研究论文中描述的算法正在使用中。这种算法就属于这种情况。

这个算法是2019年3月核心更新的一部分吗？

本研究报告展示了百度如何专注于理解搜索查询和理解网页的内容。这是Zui近的百度研究的典型特征。

百度Zui近推出了一项广泛的核心更新，据报道这是多年来Zui大的一次。这个算法是这个变化的一部分吗？我们不知道，我们可能永远不会知道。百度很少讨论特定的算法。

在我看来，这样的事情可能是百度的搜索排名算法的多部分更新的一部分。我不相信它是唯一一个。我相信2019年3月核心排名算法包含一系列改进。

为什么这个算法很重要

该研究报告首先指出机器学习算法单独标记并为网页赋值，每个网页与其他网页隔离。然后算法在与其他网页竞争时对网页进行评分，以找出哪个网页Zui相关。

这里是研究论文如何描述当前算法如何工作:

＆ldquo;在分类或回归设置中，为每个单独的文档分配标签或值，在排名设置中，我们确定整个输入文档列表的相关性排序。＆rdquo;

然后，该研究报告提出，考虑所有相关网页的年龄可以提供用户想要的线索。因此，通过首先查看网页的年龄，排名算法可以更好地了解用户想要的内容，并选择更好的网页，而不是将所有网页相互排名。

这就是研究论文如何描述新算法:

＆ldquo;大多数现有的学习到排名算法使用成对或列表丢失函数在损失级别建模这种相关性。但是，它们仅限于逐点评分函数，即，无论列表中的其他文档如何，都会根据文档本身计算文档的相关性得分。

＆hellip;文档与查询的相关性得分独立于列表中的其他文档计算。对于因多种原因排名问题，此设置可能不太理想。“

跨文档比较

然后，该研究报告显示了当前的网页排名方法如何错失了提高搜索结果相关性的机会。

这是研究论文用于说明问题的示例和解决方案:

＆ldquo;考虑一个搜索场景，用户正在搜索音乐艺术家的名字。如果查询返回的所有结果（例如，calvin harris）是Zui近的，则用户可能对Zui新的新闻或旅游信息感兴趣。

另一方面，如果大多数查询结果较旧（例如，frank sinatra），则用户更可能想要了解艺术家唱片或传记。因此，每个文档的相关性取决于整个列表的分布。＆rdquo;

在此示例中，与搜索查询相关的网页的年龄可以帮助优化哪个答案是Zui佳答案。

对人类行为进行建模以获得更好的准确性

该研究报告随后指出，搜索引擎用户倾向于将搜索结果与其他网页进行比较。然后他们建议做同样事情的排名模型更准确。

＆ldquo;＆hellip;用户与搜索结果的互动显示出强烈的比较模式。之前的研究表明，通过比较一对文件进行偏好判断的速度更快，并且比绝对评级更加一致。“

此外，当用户动作以相对的方式建模时，可以实现更好的预测能力。这些表明用户在点击之前将点击的文档与其周围的文档进行比较，并且使用直接比较机制的排名模型可以更有效，因为它更忠实地模仿用户行为。＆rdquo;

新算法工作

在考虑算法研究时，重要的是要注意研究人员是否表示它改进并提升了现有技术水平。

一些研究论文指出，改进很小，实现这些收益的成本很高（时间和硬件）。我认为不太成功的研究不适合包含在百度的搜索算法中。

当研究论文报告显着的改进以及Zui低成本时，我认为这些算法更有可能被纳入百度的算法。

研究人员得出结论，这种新方法改进了深度神经网络和基于树的模型。换句话说，这很有用。百度永远不会说是否使用了算法或如何使用它。但是，知道算法提供了显着的改进并且可以扩展，这提高了百度可能使用算法的可能性，如果当前不是在将来的某个时刻。

这是了解信息检索研究的价值。你可以知道什么是可能的。理解某些事情尚未被研究是一个强有力的线索，关于百度正在做什么的理论是不可能的。

例如，相关性研究导致SEO社区认为Facebook喜欢是排名因素。但是，如果这些搜索引擎优化者不愿阅读研究论文，他们就会知道这样的事情是不太可能的。

在这种情况下，研究人员表示这种方法非常成功。在下面的引用中，请注意DNN表示深度神经网络。 GSF表示Groupwise评分函数。

这是结论:

＆ldquo;实验结果表明，GSF显着受益于几种Zui先进的DNN和基于树的模型＆hellip;＆lt;

这怎么可以帮助你的SEO

关于传统排名因素，百度中的排名越来越少。锚文本，标题标签和链接等二十年的排名因素的重要性正在下降。

本研究报告显示了如何考虑相关页面之间的共性可以提供用户想要的线索。即使百度没有使用此算法对网页进行排名，这个概念对您仍然有用。

了解用户的需求可以帮助您更好地了解用户的信息需求，并创建更好地满足这些需求的网页。

这可能会提高你的排名能力。追逐胡萝卜，而不是棍子。

阅读此处的研究论文: 使用深度神经网络学习Groupwise评分函数（PDF）

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