近期，Google搜尋引擎引入一種新的算法，在此基礎上，哪怕搜索詞條再冷門，用戶也可以搜到自己滿意的信息。
網際網路的能力是強大的，它幾乎囊括了一切我們日常生活中想要獲得的信息，但有時候因搜索詞條過於冷門而找不到信息時，大多數人也只能雙手攤開，表達自己的無奈。在這個bug的前提下，搜尋引擎人工智慧化成為目前不可阻擋的趨勢。
日前，搜尋引擎巨頭Google在自家搜尋引擎中引入一種名為RankBrain的基於人工智慧技術開發的算法，以優化搜尋引擎的網頁排名。具體是怎麼操作的呢？
網頁排名操作步驟
一般來講，搜尋引擎的網頁排名基本分為4個步驟：
爬行抓取：搜尋引擎蜘蛛（一個能夠在網上發現新網頁並抓文件的程序）從已知的資料庫出發，像正常用戶的瀏覽器一樣訪問網頁並抓取文件。另外，蜘蛛還會爬行跟蹤網頁中的連結以訪問更多的網頁，再重複以上抓取過程。
索引：這些頁面文件被蜘蛛抓取後，將會被進行分解、分析，並以巨大表格的形式存入資料庫。其中，網頁文字內容，關鍵詞出現的位置、字體、顏色、加粗、斜體等相關信息都有相應記錄。
搜索詞處理：用戶在搜索框內輸入關鍵詞並單擊「搜索」按鈕後，搜尋引擎程序即對搜索詞進行處理，如中文特有的分詞處理，判斷是否需要啟動整合搜索、是否有錯別字等情況。
排序：在上述三個步驟完成後，根據搜索詞，搜尋引擎將會從索引資料庫中找出所有包含搜索詞的網頁，然後根據排名算法計算出哪些網頁應該排在前面，最後按照一定格式返回到"搜索"頁面。
網頁排名影響因素
在網頁排名關鍵中，網頁的排名先後受到諸多因素的影響，就拿Google的排名公式來看：Google分數=（相關關鍵詞分數X0.3）+（域名權重X0.25）+（外鏈分數X0.25）+（用戶數據X0.1）+（內容質量分數X0.1）+（人工加分）–（自動或人工降分）。
從公式中我們可以看出，針對搜尋引擎網頁排名，最為直觀的影響因素就有6個，分別是關鍵詞、域名權重、外鏈分數、用戶數據、內容質量以及人工幹預，而在這6大因素下面，又有著各自其他的小因素，例如在用戶數據這一塊上，搜尋引擎就要考慮到搜尋引擎結果頁面（SERPs）的點擊率、用戶在網頁上呆的時間、域名或URL搜索量、訪問量及其他Google可以監測到的數據（工具條、GA之類）等4個小因素，至於這4個因素下面還有多少其他的小小因素，這就不得而知了。
RankBrian的工作原理
搜尋引擎網頁排名的的基本工作原理已大概知曉，雖然搜尋引擎的資料庫很強大，但仍然會有一絲瑕疵的存在，比如冷門關鍵詞的相關搜索。由於關鍵詞的邏輯排列以及固定詞彙等因素，搜尋引擎給出的信息難免會有局限性，從而不能正確或全面得對關鍵詞進行理解，以給出用戶所需要的信息。
Google在搜尋引擎中引入的RankBrain算法，其目的就在於優化搜尋引擎的網頁排名。目前，在 Google 用來決定網頁排名的數百個因素中，RankBrain的重要性已經位居第三。
而在冷門詞條搜索方面，RankBrain算法也確實有效的給出了一個解決方案。通過RankBrian，Google可以對這部分冷門詞條進行分析和重新匹配，從而使得搜索結果更加準確。舉個例子：在 Google 中輸入「best flower shop in Los Angeles」一類冷門的搜索，RankBrian會通過語義分析和詞庫聯想，識別出搜索關鍵詞的重點意義。比如這句話，RankBrian就會判別出其與搜索頻率更高的「best LA flower shops」比較像，然後給出後者的搜索結果。
從RankBrian的工作原理可以看出，其最為關鍵的人工智慧技術就是「語義理解」，只要將這部分做好，那麼在將來，哪怕是再冷門、再繁瑣的搜索詞條，Google都能給予用戶最準確的信息反饋。
據悉，早在2015年年初，Google就逐漸推出了RankBrain，但也僅限於一部分搜索結果。目前，Google已將該算法應用於每天每一次的搜索中，每天提供的搜索服務多達55多億次。
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