百度的Gary Illyes解释了RankBrain的工作原理

 

百度的Gary Illyes提供了关于RankBrain算法如何工作的事实解释。

他还澄清了其他人在那里提出的算法的一些理论和误解。

Illyes正在准备Reddit AMA，计划于明天（星期五）下午1点到之前进行。美国东部时间下午3点。

线程已经填满了问题，Illyes花了很多时间提前一天回答这个问题。

＆ldquo; RankBrain。很多人一直在说RB系统的一部分包括UX信号，包括停留时间，跳出率，点击率等。

正如我所理解的那样，RB试图了解为无法识别的搜索服务的结果。

你能否确认/否认RB是否使用任何类型的UX信号？

作为回应，Illyes解释说RankBrain使用搜索数据来预测一个人在搜索之前没有输入百度的内容时可能会点击的内容。

＆ldquo; RankBrain是一个PR性感的机器学习排名组件，它使用历史搜索数据来预测用户Zui有可能点击以查看以前看不见的查询。＆rdquo;

他继续说明RankBrain经常解决百度用传统算法遇到的问题。

此外，RankBrain更依赖于从用户收集的数据＆rsquo;与搜索结果的互动，与用户＆rsquo;与一段内容的互动。

在他的话语:

＆ldquo;这是一个非常酷的工程项目，无论何时传统的算法都是如此，我们可以无数次地挽救我们的屁股，例如： ＆ldquo;哦看看＆ndquo; not not rdquo;在查询字符串中！让我们忽略了它的地狱！＆rdquo;，但它通常只依赖于（有时）几个月的数据，关于结果页面本身发生的事情，而不是在着陆页上。＆rdquo;

Zui后，Illyes召集出那些过于复杂化的人，并将RankBrain使用页面信号理论化。

＆ndquo;停留时间，CTR，无论Fishkin的新理论是什么，那些通常都是废话。搜索比人们想象的要简单得多。＆rdquo;

你有它。简而言之RankBrain。

如果还有其他任何想要问问Gary Illyes的事情，请确保在星期五美国东部时间下午1点之前提出您的问题。

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