Google的機器學習
RankBrain和BERT是最著名的機器學習更新。Rank Brain是一種機器學習的人工智能係統，Google用來幫助對搜索結果進行排序。BERT是用於自然語言處理（NLP）的基於神經網絡的技術，它代表來自變壓器的雙向編碼器表示。它用於了解搜索中單詞的細微差別和上下文，並有助於更好地匹配查詢並獲得更相關的結果。
質量評定員
質量評定員
Google有成千上萬的質量評估者，它們被用來幫助改善搜索體驗。根據Google的說法，“質量評估者遍布世界各地，並且訓練有素。”Google一直在嘗試搜索結果，並且他們使用來自第三方搜索質量評估者的反饋來確保所做的更改是有用的。那麼，關鍵字廣告評估者在分析結果時會尋找什麼呢？讓我們找出答案。
質量評估者指南
質量評估員被認為是“訓練有素”，因為他們期望遵循非常長而詳盡的文檔（準確地說，截至2020年1月，該文檔為168頁），其中解釋了構成良好結果的內容以及評估者應找出哪些結果，以識別不良結果。該文檔值得一讀，因為它闡明了Google希望為用戶提供哪些內容以及Google如何判斷適合的內容質量。它沒有告訴我們排名因素/信號是什麼，或者算法的確切運行方式（稍後會詳細介紹）。
關於GPS追蹤器的用處