前段時間，谷歌公布了其人工智能系統RankBrain，用於處理搜索結果的情況，現在每天有15%的不常見的搜索是經由這個系統處理的。
我們做SEO的知道，影響網站排名的因素有很多，如關鍵詞、外鏈等，現在顯然又多了一個，叫RankBrain。
那這個繼PageRank之後影響網站排名的RankBrain是如何工作的呢？
跟以往的谷歌搜索算法最大不同的是，RankBrain是有學習能力的，主要用於處理那些很少見或者從來沒有出現過的搜索結果。
根據谷歌的公布的數據，2007年，有20%至25%的搜索是從來沒見過的。2013年這個數字降至15%，這也引用在了昨天的Bloomberg 文章中，我們也得到了谷歌的重新證實。但是30億之中，15%的從未搜索過的詞條仍然是非常大的數目——每天4.5億條。
相信我們搜索中，會有那麼幾條是在這4.5億條之內的。
由於谷歌對RankBrain的核心算法沒有公布，我們很難得出一個確切的結論，但是我們可以從搜索結果中得出一些端倪。
搜索：
What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain
像我這樣的外行，“consumer”聽起來像是買東西的人。然而，這也是個科學術語，表示消耗食物的東西。在食物鏈中同樣有不同等級的消費者。最高等級的消費者？就叫做“捕食者”（predator）。
把這個輸入谷歌中，我們得到了不錯的答案，雖然這個查詢語句本身看起來十分古怪：
現在來看看搜索“top level of the food chain”的結果相似性，如下：
設想下，RankBrain將原本那條冗長且復雜的查詢關聯到了這條更短的上面，這可能是最常見的做法。它知道它們非常相似。所以結果是，谷歌可以利用它所知的一切，從更常見的查詢中尋找答案，然後將它提供給不常見的查詢。
我要強調，我並不知道RankBrain關聯了這兩條查詢。我只知道谷歌給出了第一個例子。而這只是對RankBrain如何將不常見搜索與常見搜索聯系來提高搜索質量的一種說明而已。