通过阅读Dan Petrovic关于Google AI 系列文章，谷歌的排名系统已经从一个简单的、基于关键词的机制，演变为一个复杂的、由人工智能驱动的生态系统。在这个新系统中，语义理解和用户互动被置于前所未有的重要位置。
目录
1. 关键词匹配已过时，语义相关性才是王道
2. 你的每一次点击都在训练算法
3. 人工干预依然存在：“置顶”与“雪藏”
4. AI生成式答案仅基于前五名结果
5. 真正的“圣杯”是用户参与度
结论
很多人认为，在谷歌搜索中取得成功的秘诀就是找到并使用正确的关键词。在过去，这种看法或许有一定道理，但如今的搜索引擎已经演变得远比这复杂得多。关键词只是冰山一角，水面之下是一个由人工智能、用户行为分析，甚至是人工干预共同构成的庞大而精密的生态系统。
当我们深入研究谷歌最新的排名信号时，一个更复杂、也更引人入胜的图景浮现出来。谷歌不再仅仅是匹配你输入的词语，它正在努力理解你的真实意图。这篇文章的目的，就是揭示我们从这些信号中发现的五个最令人惊讶且影响深远的真相，它们将改变你对搜索引擎优化的看法。
1. 关键词匹配已过时，语义相关性才是王道
虽然传统的关键词匹配算法（如BM25）仍然是排名因素之一，但它早已不是决定性力量。如今，谷歌的AI模型更侧重于理解查询与内容之间的深层含义，这主要通过两个更先进的概念来实现：
- 嵌入调整 (Embedding Adjustment):这个分数，也被称为
Gecko score，它基于查询和文档嵌入之间的“语义相似度”。可以把它想象成一个巨大的概念地图，谷歌通过它来判断 “人工智能对就业的影响”和 “自动化带来的工作变革” 这两个短语在意义上是否相邻，即使它们共享的词语很少。 - 语义相关性 (Semantic Relevance):这是一个更高级的分数，来自一个名为
Jetstream的模型。它能够比简单的嵌入更好地理解上下文和否定词（例如，它能区分“有苹果的食谱”和“没有苹果的食谱”）。这是传统关键词算法几乎无法完成的任务，标志着搜索引擎在‘理解’层面上的巨大飞跃。
- 首先，Hummingbird是以整个搜索内容为搜索对象，不仅仅是关键词，而是搜索查询中的每一个词；
- 其次，它也将搜索者考虑在内。突然间，搜索历史、搜索模式等成为影响搜索结果的重要变量，关系到能否在正确的时间将合适的搜索结果发送到恰当的搜索者手中；
- 最后，这种算法也影响着搜索引擎自身的运行。设备类型、时间、地点都是影响搜索结果的重要参数。
这意味着什么？谷歌正从理解你说了什么，进化到了解你想表达什么。对于内容创作者来说，这意味着创造出能够真正解答用户深层需求的内容，远比堆砌关键词重要得多。
2. 你的每一次点击都在训练算法
用户在搜索结果页面上的行为并非无足轻重，恰恰相反，它们是训练排名算法的关键数据。谷歌将这些用户互动称为“热度”（Popularity）信号，用户与一个文档的互动越多，该文档获得的排名提升就越强。
这一机制的核心是“预测点击率模型”（PCTR），该系统根据历史用户行为数据，预测用户点击某个结果的可能性。更进一步，谷歌还会使用“预测转化率”（Predicted Conversion）来评估用户点击之后的行为，判断他们是否可能在页面上采取有价值的行动。此外，还有一个更精细的版本——“个性化预测点击率模型” （Personalised predicted CTR model），它会考虑特定用户的历史记录来进一步调整排名。不过，这个性化模型只有在处理了大量查询（至少100,000次）后才会生效。
这个事实告诉我们：用户并非搜索结果的被动消费者。他们的每一次点击、每一次选择，都在主动地为其他所有人塑造和优化着搜索排名。
3. 人工干预依然存在：“置顶”与“雪藏”
尽管谷歌的排名系统高度依赖复杂的AI算法，但这并不意味着完全没有人工干预的空间。一个名为Boost/Bury（提升/埋没|降级）的信号揭示了这一点。
- 位置-显示文档在搜索结果中的最终排名。
- 查询名称-这是返回文档的标识符或标题。
- 基本排名-这是在进行任何调整之前，由核心排名算法提供的文档的初始相关性得分。
- 嵌入调整--这个分数是根据查询和文档嵌入之间的语义相似度进行调整的。它也被称为Gecko评分。
- 语义相关性（Semantic Relevance）-这是一个来自交叉注意模型（Jetstream）的更高级的相关性得分，与嵌入相比，它更好地理解上下文和否定。
- 关键字匹配-该分数基于文档中找到的查询关键字的频率和相关性，通常使用BM 25等算法。
- 预测转化-该分数预测用户参与结果的可能性（例如，点击），基于历史用户交互数据（PCTR/PCVR）。
- 新鲜度--这个分数是根据文档的新近度进行调整的，这对于时间敏感的查询尤其重要。
- Boost/Bury（提升/埋没|降级）-这是一种应用于分数的手动调整，可根据业务规则对文档进行升级（Boost）或降级（Bury）。
这是一种应用于文档分数的手动调整，可以根据“业务规则”来提升（boost）或压制（bury）某个页面的排名。这清楚地表明，最终的排名结果并非纯粹由算法决定，人工的商业逻辑和内容策展依然扮演着“最终裁决者”的角色。这种干预可能用于处理法律合规问题、修正明显的算法错误，或在敏感的‘YMYL’（Your Money or Your Life）领域确保结果的权威性和安全性。这是一个令人惊讶的真相，因为它提醒我们，在先进的AI背后，仍然存在着一层可以覆盖算法决策的人为控制。
4. AI生成式答案仅基于前五名结果
谷歌生成式AI的一个惊人秘密在于其信息来源的局限性：AI生成的答案并非基于整个网络，而仅仅是基于排名前五的搜索结果。随着生成式AI的兴起，谷歌推出了多种搜索模式，例如“带答案的搜索 AEO”（在结果列表上方生成摘要）和“带后续问题的搜索 GEO”（对话式搜索），而它们都受此限制。
这个限制的影响是巨大的。它极大地提升了排名前五的重要性。如果你的内容没有进入这个精英俱乐部，你不仅会失去传统点击，更会失去影响AI生成答案的机会。这使得顶端排名的竞争变得空前激烈，因为只有在那里，你的内容才能成为AI“学习”和“总结”的素材。
5. 真正的“圣杯”是用户参与度
在所有技术信号之外，一个更根本的因素浮出水面。“用户参与度”（Engagement）是一个至关重要的排名因素。它涵盖了用户在页面上的整体体验，包括信息是否独特、页面加载速度、是否存在技术问题以及整体的用户体验。
在所有技术优化之上，终极目标是创造出能让用户真正投入、真正互动的内容。因为这才是你能发送给搜索引擎的最强大、最积极的信号。
结论
谷歌的排名系统已经从一个简单的、基于关键词的机制，演变为一个复杂的、由人工智能驱动的生态系统。在这个新系统中，语义理解和用户互动被置于前所未有的重要位置。
随着搜索变得越来越智能和个性化，我们对“好内容”的定义将如何改变？
这是一个值得所有内容创作者深思的问题。
关于测试Google AI的文章长度的测试结果
每个查询的固定预算：总计约2，000字，在不同来源之间分配
排名最重要：#1来源得到531个单词，#5得到266个单词
回报率下降：超过1,500字的页面不会被更多地选择
简洁制胜：一个紧凑的800字页面获得50%以上的覆盖率;一个4,000字页面获得13%的覆盖率
内容战略的含义很清楚：密度胜过长度。专注于成为查询的最相关源，而不是最长的源。
