在过去的一年里，搜索引擎最热门的话题，或者说扩展到互联网行业，无疑是人工智能。在过去的10年里，SEO的技术和方法没有太大的变化。近年来，深圳SEO 徐三第一次感受到SEO将在不久的将来被人工智能彻底改变。

正如上一篇关于用户获取数据是否影响排名的帖子中提到的，搜索引擎工程师一再否认排名算法中使用自己的网站流量统计。可能的原因包括：

太吵了，容易作弊。看看以前有多少人做点击器，现在有多少人做百度快递排，你就知道作弊市场有多大了。不仅为自己刷，也为竞争对手刷，而且刷的跳出率更高。

用户在不同场景中的行为不同。跳出率高不一定意味着页面质量不高。

有些网站不使用搜索引擎的统计服务。如何给这些网站排名？

然而，我们确实观察到用户对数据的访问确实会影响页面排名。这矛盾吗？人工智能可能是答案。

去年写完AlphaGo、深度学习、SEO，看到网上有人说我在胡说八道。看到新名词就不要谈SEO了。不知一年后，是否有人认为人工智能会影响和改变SEO。人工智能的最新发展首先来看看过去几年在人工智能领域值得注意的几件与搜索相关的事情：

2011年，吴恩达创立了超大规模人工神经网络——谷歌大脑。可能是最早的谷歌人工智能项目。

2014年5月，吴恩达加入百度成为首席科学家，他的主要职责也必须是AI。2017年3月20日，吴恩达辞职。这应该和人工智能本身无关，而是和新老板有关。看下面。

2015年，谷歌推出了基于深度学习的算法RankBrain，并声称RankBrain是排名第三的因素。(前两个排名因素是内容和链接。)RankBrain主要用于查找那些与用户查询词不完全匹配的页面(因此传统的排名算法并不有效)，但实际上很好地回答了用户的查询。记住这个尴尬的短语，因为百度有一个类似的算法，比谷歌用得早，所以下次写吧。

2015年10月，AlphaGo以5: 0击败欧洲，围棋冠军范辉。这个消息是2016年1月出来的。

2016年3月，alpha go 4:1击败李世石。李世石赢的这场比赛，可能是人类最后一场战胜AI的比赛。

2016年12月29日至2017年初的几天内，以Master为用户名的AlphaGo在弈城和野狐的网络平台上以60: 0快手棋击败中， 日和韩，几乎所有人类都是最棒的。包括柯洁， 聂卫平， 古力， 常昊， 朴廷桓， 井山裕，等。是因为网络断开了。

2017年1月，微软，前全球副总裁陆奇，加入百度担任总裁。李彦宏在欢迎辞中特别提到，“同时，陆奇是人工智能领域的世界级技术权威。百度决定将人工智能列为公司未来十年最重要的战略方向.陆奇的加入将极大地保证这一战略的顺利实现。

自2016年9月以来，谷歌使用深度学习方法，相继推出了各种语言的谷歌翻译。本来没怎么关注这个新闻，不小心用到了谷歌翻译，水准很高，大大超出了我的想象。

人工智能领域的龙头公司恰好是搜索引擎，这是巧合吗？谷歌开发AlphaGo只是为了下棋？只是为了无人驾驶汽车？百度的人工智能团队现已发展到1300人，挖吴恩达和陆奇为目的，组织代表团参加超脑？人工智能用于搜索。即使没有RankBrain这种决定人工智能使用的算法，我们也可以猜测，搜索引擎花这么多精力研究人工智能，绝对不仅仅是用在外围或者新业务上。他们没有理由不在核心业务，即搜索中使用人工智能。

仔细想一想就知道，AlphaGo在Go和搜索排名中要解决的问题似乎没有谁，但其本质非常相似，可以用同样的方式解决：

AlphaGo学习了无数的象棋游戏，它的中有人类历史象棋游戏。更多的AlphaGo自己对战，积累海量数据，面对某个盘面做出判断：下一手牌在哪里，胜率更高的在哪里？

搜索引擎排名算法通过学习质量评估员给出的数据，搜索用户访问的数据，可以判断面对某个页面时，该页面是高质量还是低质量。这一页是作弊吗？该页面是否与查询词相关？

要回答上述问题，传统的搜索算法需要工程师根据常识、工程知识、感受和用户反馈选择排名因子，调整排名因子的权重，按照既定公式计算答案。基于人工智能的算法不需要工程师告诉它使用什么排名因子，而是自己学习，弄清楚使用哪些排名因子，取多少权重。人工智能考虑的因素很可能让人觉得莫名其妙。

《智能时代》年吴军老师在中说过一句话，可以用来特别贴切地理解这种情况：在智能时代，答案可以直接在大数据中，中找到虽然原因可能不知道。在传统的搜索算法中，工程师需要知道原因才能编写算法。人工智能直接从中，数据中找到答案，尽管工程师们不知道为什么。

人工智能最大的缺点就是对人来说是一个黑箱，工程师不知道怎么计算，也不知道根据什么计算。当结果正确时，一切都很好，但当结果不对时，工程师不知道为什么会错，也不容易调试。或许正因为这个原因，搜索引擎算法的核心并没有被人工智能所取代，所以搜索引擎需要谨慎，否则就会出错，不知道为什么。人工智能如何影响SEO？回到前面的问题，用户点击、访问等行为是排名因素吗？如果是，如何解决噪音和作弊的问题？不使用搜索引擎统计服务的网站无法确切知道访问深度、停留时间等。我们做什么呢

想象一下，该算法可能没有把用户访问数据作为直接的排名因素，但可以作为一种验证和质量控制的方法。例如，传统的排名算法在计算相关页面后，人工智能算法会挑出与已知作弊页面具有相同访问特征和其他特征的页面，并降低其排名或干脆不返回。在这里，请记住人工智能潜在的惊人准确性。记得去年中的谷歌说，当时AlphaGo大致相当于人类13阶段的棋手，年底的棋局似乎验证了大概不是吹牛。柯洁和聂卫平对战大师之后，都表达了这样一个大概的意思：看了alpha Go/大师象棋之后，觉得人类对Go的一些理解大概是错的。

这一判断惊人的准确性，可能对黑帽SEO未来造成不可挽回的打击。如果搜索引擎算法判断一个页面是否作弊，它有13个玩家，远超人类水平和准确率，那么我们怎么作弊呢？

同样，如果网站没有使用搜索引擎的流量统计服务，人工智能可能会判断这个网站A有特征x, y，z…，另外一堆使用自己统计服务的网站也有特征x, y，z…估计网站A的访问深度和停留时间与已知网站相同。这里，特征x,到底是什么，是人工智能自己学会的，可能有一些出乎意料的，与人类无关的东西。基于人工智能令人恐惧的能力，这个结论大概是正确的。

人工智能对SEO关键词研究、页面文案、网站结构都有颠覆性的影响。这篇文章只是开始，我们以后会继续讨论。

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