当涉及到机器学习和SEO 时，过去十年的许多进步使谷歌很多宣传和对 Rankbrain（如Rankbrain）的项目赞美， BERT 和史密斯
如上所说，谷歌不是唯一一个在推进机器学习（ml）方面的唯一进展的搜索引擎。
结束谷歌的类似时间框架，yandex将类似的项目发布到他们的排名进程中，如矩阵网，palekh，它的次数（更加精致）迭代的Korolyov，最近是yati。
百度也参与其中开发机器学习技术用于搜索，与他们更加突出的ML模型是ernie。
当我打算使用这个词变压器几次晴朗时，这对哈哈来说很重要基线了解变形金刚是什么以及贝尔和史密斯这样的模型如何与yati和ernie相连。
让我们从那里开始。
是什么变压器？
简单来说，变压器是用于复发性神经网络（RNN）的深度学习模型，用于处理涉及顺序数据和自然语言的任务。
读取下方的广告传感器读数促进称为并行化的东西。
这意味着什么是输入数据不需要按顺序处理，使得可以处理和促进更大的更大的比例数据集。
从中，我们已经在SEO中获得了Pre诸如BERT，
，yati（yandex）是什么？
自2017年，自2017年，T这里几乎没有yandex的
ml技术有所改进。
它可能不是诗意的，但亚迪被称为最重要而有利的变化，即yandex在2009年引入MatrixNet以来的搜索排名算法。
与所有新的搜索引擎进步一样，机器学习不会替换我们之前运行的变量和参数，但使其更好。
像谷歌一样，yandex依靠许多算法来改善搜索结果对于用户而言。
广告联网读数下面
，但自2016年以来并引入神经AL网络到其算法，Yandex已经构建了自己的更强大的算法。
该算法的新机器学习组件将占最终加权的50％以上。
这意味着通过更好地了解Web文档和文本，对页面等页面进行更小的更改，例如改变标题标签等页面，添加更多关键词，甚至完全匹配域名将不再影响（取决于竞争和利基）。
如前所述，这并不意味着具有强大的技术，在页面上，现在不再需要偏离页面。
它只是使游戏更难游戏向前展开。
你可以优化Yati吗？
作为YATI是Yandex算法的演变而不是革命，大部分地，一般
yandex优化
仍然存在。
如果有的话，只有最佳实践。
超越关键字，您需要确保你的内容与他们一样富裕，作为你的竞争对手。
例如，如果你试图吸引寻求购买蛋白质粉末和膳食更换的用户，但你不是在谈论他们的成分，包括营养分解，或提供有关如何制造的信息，但竞争对手是您的竞争对手，你是数据集中的奇怪的一个。
结构长篇文本更好
分解有子标题的文本可以帮助用户浏览并查找他们想要读取的文本的相关部分，以及为搜索引擎添加结构。
基于Yati周围的文档，它在俄罗斯搜索社区中广泛思考，该社区分解了250到300字的文本，其中副标题可以产生福利。
什么是ernie（百度）？
从Yandex继续前进ML进步，让我们来看看
ernie
。
百度，如谷歌和yandex，百度的广告联系读数有一个历史和机器学习。
2016年，百度开放 – 将PaddlePaddle平台在内部使用了多年的时间，以帮助开发：
算法和技术，以更好地搜索产品。可alable imaGE Classification.Machine文本的翻译。百度广告平台。厄尼（版本1.0）被引入PaddlePaddle，2019年初更广泛的百度EcoSphere，更新的版本（2.0）左右，该年7月左右即将到来。
Ernie 在16个NLP任务的引入时，优先频繁的BERT和XLNET
，并将公共
胶水排行榜
。
XLNET，作为合资企业谷歌和卡内基梅隆大学，
当时优于伯尔顿
曾经上下文知识同步翻译模型。
ernie对搜索的影响
ernie是广泛的活动部分r百度搜索算法，用于通过删除重复的故事（尽管不同的头条新闻）来服务于一般搜索结果并改善新闻源中的多样化。厄尼在百度的AI助理，肖也发挥着积极作用du。使用实时模型（类似于杜勇川）xiao du使用ernie更好地了解和更准确地响应语音请求。 ernie发表的大部分文献都是如何作品和处理数据。
在百度搜索的实际影响尚不清楚，但是，我们还需要记住，百度Serp结果以比谷歌和yandex的方式非常不同的方式填充目前正在做。 百度从其中拉了一些丰富的片段其他产品，如Baike，Zhidao和Tieba。这意味着有机查询可能只在第一页上产生一个或两个结果。
你可以针对ernie优化吗？
类似于在搜索中部署的其他ml算法，厄尼是一种演变现有的原则。
百度的核心算法（金钱植物，石榴，冰桶）鼓励网站管理员为用户创造更好的网络体验。
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今天，厄尼是加强这些原则和有益的网站，这些原则和有价值的网站投入了搜索的用户体验，而不是试图游戏它。
更多资源：
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