Google蜂鸟算法FAQ

2013年,Google发布蜂鸟算法(Hummingbird),旨在提升搜索理解能力,特别是对于复杂查询的理解。该算法影响了90%的查询,但因其无缝过渡,未引起广泛关注。蜂鸟算法能够更好地理解查询的意图,而不仅仅是关键词匹配。

2013年09月27日Google庆祝15岁生日,在当年发迹的车库举行了新闻发布会,报告了一些Google动态。其中最引人注目的是关于Google最新蜂鸟算法(Hummingbird Algorithm)的说明。SearchEngineLand的Danny Sullivan发了一个FAQ帖子,信息比较全,原文在这里。下面整理其中比较有意思的几条。有的是我的感想,不是Danny Sullivan说的,就不加区分了。

蜂鸟是次算法更新

是用于排名的那部分算法。关于什么是算法更新,什么是数据刷新等等,请参考以前的帖子。

蜂鸟算法是对整个排名算法的一次重写,不是小修小补,不是熊猫Panda企鹅Penguin那种算法某一部分的增加或修改。

为什么叫“蜂鸟”这个名字呢?

取其“精准”、“快速”之意。

这算法有多大影响?

影响90%的查询词。这范围够大了,远远超过以前任何一次算法更新的影响范围。Google搜索的总头Amit Singhal表示,这是继2010年咖啡因更新Caffeine Update之后最大的算法更新。

不过Caffeine Update是索引技术方面的更新,不是排名算法。如果刨去Caffeine Update,仅就排名算法看,蜂鸟是2001年Amit Singhal加入Google以来最大的算法重写。

蜂鸟算法什么时候上线?

一个月以前就上线啦,只不过今天才公布消息。简直是无缝对接,静悄悄地替换了算法,没人注意到。

过去一个月没有SEO讨论有什么大规模的算法更新,也没有大规模站长抱怨、报告排名或流量变化。小规模报告排名变化的从来没停过,但没有人注意到90%这么大范围的变化。当然,搜索用户也没有什么反应。再一次说明,SEO们,包括我自己,对搜索引擎算法具体情况只是瞎猜,有时猜对了,有时差出十万八千里。

蜂鸟算法到底改进什么了呢?

虽然影响了90%的查询,但影响最大的是比较复杂的,甚至有对话意味的查询,比如“我家周围最近在什么地方能买到iPhone 5s”这种。这也可能是SEO们没注意到这次更新的原因之一,通常网站监控的是比较短的主要目标关键词,而不是这么巨长的句子。

传统搜索排名算法通过词的匹配,比如“iPhone 5s”、“买”,在包含这些词的页面中找到相关页面。蜂鸟能更好理解查询词背后的实际意义,比如理解你家的位置(比如你用了Google地图之类的服务,或者仅仅是用Google搜索,Google也能知道你的位置),比如理解“地方”更多指的是个实体店(如果搜索的是“附近什么地方菜好吃”,这里的“地方”指的是饭馆),比如能理解iPhone 5s是个特定电器设备。

这种对实际意义的理解超出了词匹配的范畴。蜂鸟能找到更好回答整句话意思的页面,而不是仅仅匹配几个词。

很早以前Google就提到过,对查询词的更智能理解是他们的重要研究方向,Hummingbird大概就是成果吧。

SEO是不是穷途末路了?

据Google表示,SEO没有完蛋。其实也没什么大变化,以前建议和不建议的都不变,该怎么做还怎么做。

当然,实际情况还有待观察。

抛开短期排名变化的影响,如果这种对话、问答式的搜索结果质量大幅度提高,以后用户的搜索习惯会不会有本质性的变化呢?比如以后都是搜索句子了,而不是搜索关键词了,那对今后SEO的关键词研究、内容写作、页面优化等是否会有影响呢?

再说一句和这次更新没关系的话,就我所见,目前高水平SEO人员的市场需求是很大的,待遇也是很高的。做SEO的人大可放心,一时半会儿不会被淘汰的。

转自:SEO每天一贴

### 人工蜂鸟算法概述 人工蜂鸟算法(Artificial Hummingbird Algorithm, AHA)是一种受自然界中蜂鸟觅食行为启发的新型元启发式优化算法。该算法通过模拟蜂鸟在寻找食物过程中的飞行模式以及能量消耗策略来解决复杂的优化问题[^1]。 #### 原理描述 人工蜂鸟算法的核心思想来源于蜂鸟独特的飞行特性及其高效的能源利用方式。具体而言,蜂鸟会根据环境条件调整其飞行轨迹以接近目标花朵并采集花蜜。这种动态适应能力使得蜂鸟能够快速定位到高价值的食物源。在AHA模型中,搜索个体代表虚拟蜂鸟,而解空间则对应于自然界的花卉分布区域。每次迭代过程中,“蜂鸟”依据特定规则更新位置,从而逐步逼近全局最优解[^2]。 #### MATLAB实现流程 以下是基于MATLAB的人工蜂鸟算法基本框架: ```matlab function [best_position,best_fitness]=aha(objective_function,dimensions,population_size,max_iterations) % 初始化种群参数... for iter=1:max_iterations % 更新速度与位置向量 ... for i=1:population_size fitness(i)=objective_function(positions(:,i)); end end disp(['Optimal Solution:', num2str(best_position)]); disp(['Objective Value : ', num2str(best_fitness)]); ``` 上述伪代码展示了如何构建一个简单的循环结构用于执行多次迭代操作直至达到预设的最大次数或者满足其他停止准则为止[^1]。 #### 应用场景分析 除了标准单目标优化外,还有研究者进一步扩展了此技术至多目标领域(MOAHA),即Multi-objective Optimization based on Artificial Humingbird Algorithms 。它允许同时处理多个相互冲突的目标函数,并生成帕累托前沿(Pareto Front)[^3]。 ### 结论 综上所述,无论是理论层面还是实践效果方面,人工蜂鸟算法都展现出了强大的潜力和广阔的应用前景。特别是在面对复杂非线性系统时,凭借其优秀的探索能力和开发效率,可以有效提升解决方案的质量。 相关问题
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