营销人员需要了解的有关深度学习和谷歌的知识

深度学习。

在 2013 年的 PubCon KeyNote 中，Matt Cutts 将其作为谷歌用来改进搜索的关键之一，特别是在实体和语音搜索方面。 Facebook AI 总监 Yann LeCun 表示，像 Facebook 和谷歌这样的公司将越来越依赖它——Facebook 用于对物品进行分类以向人们展示，谷歌则用于自动驾驶汽车。 在经历了一段漫长的“人工智能寒冬”之后，谷歌、Facebook、微软和 IBM 等公司正在抢购人工智能和深度学习专家。

对于营销人员来说，现在是了解什么是炒作和什么是真实的重要时刻。 深度学习无疑会改变游戏规则——但可能不是你所期望的那样。

不像大脑，真的

这听起来很“Google-is-SkyNet”，不是吗？ 赋予它这种神秘主义的部分原因在于媒体对深度学习和人工智能的描述。 但营销人员面临的问题与其说是终结者 2 的情节，不如说是他们在搜索方面的专业知识已经过时。

要理解为什么，它有助于揭开深度学习到底是什么和不是什么的神秘面纱。

人们有时用来描述 AI 中的深度学习技术的速记是“它就像大脑一样工作”。 这是一个非常诱人的短语，因为它消除了一些复杂性，人们可以将他们的头脑围绕在像大脑一样学习的机器上。

但正如 Yann 在最近的一次采访中指出的那样，这种炒作是危险的。 是的，机器学习中有一些受生物学启发的技术，但还有很多很多技术并非如此。 相反，深度学习是关于教机器模式识别——比如教汽车识别绿灯、红灯和黄灯，或者让谷歌识别图片中的人脸。

学习机器

深度学习的深度是架构，而不是学习。 这是关于规模。

当谷歌将深度学习用于他们的“事物，而不是字符串”项目时，它之所以如此深入，并不是因为你可以有更好的对话搜索，而是因为像“奥巴马”和“总统”这样的数百万“实体” ”以及关于这些关系的大量模式正在被使用。

搜索引擎简史

这与搜索引擎和在线营销人员之间的关系并不明显，除非您查看搜索营销人员如何发挥作用的历史。

当搜索引擎处于起步阶段时，Altavista、Google 和当时的其他搜索引擎使用所谓的关键字元标记来帮助确定页面的内容。 “坏”或“黑帽”SEO 所做的就是滥用这一点——他们向元标记中的关键字发送垃圾邮件，直到谷歌基本上不得不放弃并说该字段不再作为信号有用。

这种模式将继续在搜索向前发展——谷歌和公司会说链接对搜索引擎有好处，直到系统的游戏玩家通过构建付费链接网络来滥用这一点，这使得仅依赖链接时搜索结果整体上变得不那么有用。 搜索引擎不得不通过打折付费链接进行调整。 面向主题的页面非常适合搜索引擎，直到内容农场出现并且基本上只有浅层的主题内容。 于是熊猫诞生了。

所以这就是生态系统通常的样子——搜索引擎公司的工程师没有具体说明是什么让页面排名，而是给出了总体方向。 “白帽”搜索引擎优化将采用这些指南的精神并将其应用于网站，而“黑帽”将继续测试系统的弱点。

这种情况已经持续了大约 15 年，而搜索中的深度学习可能会连根拔起该生态系统的很大一部分。

机器知道工程师不知道的事情

当 Amit Singhal 和谷歌搜索团队的其他成员对谷歌搜索应用更改时，他们基本上引入了一些调整了一些旋钮的算法。

但是将深度学习引入谷歌搜索的部分是一个游戏规则改变者，因为对于一组特定的搜索，机器正在提供相关性。 工程师无法回答，例如，完全匹配的域是否有帮助，社交权重是否推动了该搜索的大部分排名，或者网站的内部架构是否损害了排名。

谷歌工程师只能说“也许”。

如果 Google 工程师自己不知道，你可以打赌 SEO 不知道，他们的客户也不知道。 这就是我们在深度学习系统变得更好时所面临的问题：作为一门手艺的 SEO 不会消亡，但标准 SEO 可以合理地声称知道的范围将更加有限。

您如何在深度学习世界中为您的技能提供未来证明？

深度学习的影响不仅仅体现在搜索领域，而且对于很多在线营销人员来说，搜索就是赌注。 在接下来的十年里，随着这些系统变得更好，更多的标准被开发出来，（甚至谷歌和 Facebook 的工程师也欣然承认我们还没有做到这一点）它们将适用于越来越多的领域。

这对您作为营销人员意味着什么，如果您有相同的有限时间来了解链接 C 块以进行搜索和拆分测试方法对可用性和转换的影响，那么后者可能会有更多的进展。

看起来在接下来的十年里，你应该选择的技能是那些让访问者在访问你的网站后不会点击的技能——无论深度学习有多少连根拔起搜索结果页面，这些技能都将是至关重要的。 链接、社交媒体推荐、页面元素和其他内容仍将是考虑因素，但与今天相比，您对它们的重要性的了解会更少。