2016 年以来，IT行业最大的技术突破应该是人工智能了，不仅在一年左右时间，在最后一个人类曾经自以为机器很难战胜人类的游戏项目上完胜人类，前几天更是出现了逆天的AlphaGo Zero，完全不用借鉴人类知识，自学 3 天就超越了人类。

　　人工智能领域最牛X的公司，国外是Google，国内是百度。都是搜索引擎。这恐怕也不是什么巧合，而是因为搜索引擎是最适合开发人工智能的公司，他们拥有最大量的数据，包括文字、图片、视频，还有地图、路况、用户使用数据等等。

　　搜索引擎公司的AI成果在多大程度上运用到了他们的核心业务-搜索中?他们都没有明确地对外说明，从搜索工程师的零碎发言中猜测，至少目前还没有大规模使用，并没有改变搜索算法的基础。毕竟人工智能虽然概念存在了几十年，但效果突飞猛进只是近几年的事，还没有出现通用人工智能，在围棋这种规则简单明确的领域中牛X，迁移到规则模糊的系统中，比如搜索，还需要一些时间。

　　但我想，人工智能大规模应用于搜索算法是早晚的事。据说以前百度大搜索部门和人工智能/深度学习部门之间是有些矛盾的，现在吴恩达离开了百度，陆奇对百度又进行了很多人事调整，搜索部门对人工智能的排斥也许就大大降低了。

2015 年上线的Google RankBrain解决的也是对查询词的深入理解问题，尤其是比较长尾的词，找到与用户查询词不完全匹配、但其实很好回答了用户查询的那些页面。和百度DNN是非常类似的。Google没有具体说明RankBrain的训练方法，估计和百度DNN也是类似的。

　　2015 年RankBrain上线时，15%的查询词经过RankBrain处理， 2016 年所有查询词都要结果RankBrain处理。

　　Google自己经常举的RankBrain例子是这个查询：

　　What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain

　　这个查询词相当长尾，完全匹配的结果比较少，而且查询中的几个词容易有歧义，比如consumer通常是消费者的意思，food chain也可以理解为餐饮连锁，但这个完整的查询和商场、消费者、饭馆之类的意思没有任何关系，RankBrain能理解其实用户问的是食物链顶端的物种是什么名字。同样，搜索结果不能按照传统的关键词匹配来处理。

　　这种长尾查询数量很大，每天Google收到的查询里有15%是以前都没出现过的。这种查询要靠关键词匹配就比较难以找到高质量页面，数量太少，甚至没有，但理解了查询的语义和意图，就能找到满足用户需求的、关键词并不完全匹配的页面。

　　对SEO的影响以后再详细写，这里只是先简单提示一下：页面要包含关键词，这在目前的关键词优化过程中是必然的，现在搜索引擎能理解两句不同的话意思是一样的了，以后创作或编辑页面内容时，是不是还一定要包含关键词呢?