SEO 优化：谷歌的 AI 是如何工作的（2026年7月）

搜索引擎优化（SEO）是优化网页和外部因素以提高网页在特定搜索词下的排名的过程。这是一个多方面的过程，包括优化页面加载速度、生成链接建设策略、使用 SEO 工具，以及通过使用 计算思维 来逆向工程谷歌的 AI。

计算思维是一种高级的分析和问题解决技术，计算机程序员在编写代码和算法时使用。计算思维者将通过使用第一性原理思维来寻找基本真理，通过将问题分解并使用第一性原理思维来分析它。

由于谷歌没有向任何人透露他们的秘密配方，我们将依赖计算思维。我们将回顾谷歌历史上的一些关键时刻，这些时刻塑造了所使用的算法，并且我们将学习为什么这很重要。

如何创建一个心智

我们将从 2012 年出版的一本书开始，这本书叫做 “如何创建一个心智：人类思维的秘密揭晓“，由著名的未来学家和发明家雷·库兹韦尔撰写。这本书解析了人类大脑，并分解了它的工作方式。我们从基础开始学习大脑如何通过模式识别训练自己成为一个预测机器，总是预测未来，甚至预测下一个词。

人类如何在日常生活中识别模式？这些连接如何在大脑中形成？这本书从理解层次思维开始，这是一种理解由多样元素组成的结构的思维方式，这些元素按照某种模式排列，这种排列代表一个符号，例如一个字母或字符，然后这个符号进一步排列成一个更高级的模式，例如一个词，最后形成一个句子。最终，这些模式形成了想法，这些想法转化为人类创造的产品。

通过模仿人类大脑，揭示了一条创建超越当前神经网络能力的高级 AI 的途径。

这本书是创建一个可以通过吸收世界数据并使用其多层次模式识别处理来解析文本、图像、音频和视频的 AI 的蓝图。这个系统是为扩展而优化的，得益于云计算和其并行处理能力。换句话说，对于数据输入或输出没有最大限制。

这本书如此重要，以至于出版后不久，作者 雷·库兹韦尔被谷歌聘用，成为机器学习和语言处理的工程总监。这是一个与他所写的书完美匹配的角色。

很难否认这本书对谷歌的未来和网站排名的影响。这本 AI 书 应该是任何想要成为 SEO 专家的必读书籍。

DeepMind

DeepMind 于 2010 年推出，是一个使用革命性新型 AI 算法的热门新兴公司，这种算法正在席卷世界，它被称为强化学习。DeepMind 将其描述为：

“我们提出第一个成功地使用强化学习从高维感官输入中直接学习控制策略的深度学习模型。该模型是一个卷积神经网络，使用 Q 学习的变体进行训练，其输入是原始像素，其输出是估计未来奖励的值函数。”

通过将深度学习与强化学习相结合，它成为一个深度强化学习系统。到 2013 年，DeepMind 使用这些算法在雅达利 2600 游戏中击败人类玩家 – 这是通过模仿人类大脑及其通过训练和重复学习的方式实现的。

与人类通过重复学习（例如踢球或玩俄罗斯方块）类似，AI 也会学习。AI 的神经网络跟踪性能并会自我改进，从而在下一次迭代中做出更强的移动选择。

DeepMind 在技术方面的领先地位如此显著，以至于谷歌不得不以超过 5 亿美元的价格收购它，于 2014 年收购了 DeepMind。

收购后，AI 行业经历了连续的突破，这种程度自 1997 年 5 月 11 日以来从未见过，当时国际象棋大师 加里·卡斯帕罗夫 输掉了与 IBM 开发的计算机 Deep Blue 的六局比赛中的第一局。

2015 年，DeepMind 将算法改进为测试其在雅达利 49 款游戏套装中的表现，机器在 23 款游戏中超越了人类的表现。

那只是开始，2015 年后期，DeepMind 开始专注于 AlphaGo，一个旨在击败职业围棋世界冠军的程序。围棋是一款源自中国 4000 年前的古老游戏，被认为是人类历史上最具挑战性的游戏，具有 10³⁶⁰ 种可能的移动。

DeepMind 使用监督学习来训练 AlphaGo 系统，方法是从人类玩家中学习。后来，DeepMind 在 2016 年 3 月的一场五局比赛中击败了世界冠军 李世石 后成为头条新闻。

2017 年 10 月，DeepMind 发布了 AlphaGo Zero，这是一个新模型，其关键区别在于它不需要任何人类训练。由于它不需要人类训练，它也不需要任何数据标记，系统本质上使用了 无监督学习。AlphaGo Zero 迅速超越了其前身，如 DeepMind 所述。

“之前的 AlphaGo 版本最初在成千上万的人类业余和专业游戏中训练，以学习如何下围棋。AlphaGo Zero 跳过这一步，并通过与自己对战来学习下棋，最初从完全随机的游戏开始。通过这样做，它很快超过了人类的水平，并以 100 比 0 击败了之前发布的冠军版本的 AlphaGo。”

与此同时，SEO 世界正专注于 PageRank，这是谷歌的骨干。它始于 1995 年，当时拉里·佩奇和谢尔盖·布林是斯坦福大学的博士生。二人开始合作一个名为 “BackRub” 的新型研究项目。目标是通过将其反向链接数据转换为重要性度量来对网页进行排名。

算法后来被重命名为 PageRank，以 “网页” 和联合创始人拉里·佩奇的名字命名。拉里·佩奇和谢尔盖·布林的雄心壮志目标是建立一个仅通过反向链接就能为整个网络提供动力的搜索引擎。

它奏效了。

PageRank 主导头条

SEO 专业人员立即理解了谷歌如何使用 PageRank 计算网页的质量排名。一些精明的黑帽 SEO 企业家更进一步，意识到为了扩展内容，购买链接而不是等待自然获得可能是有意义的。

一个新的经济体围绕反向链接出现。急于提高搜索引擎排名的网站所有者会购买链接，而急于将网站货币化的网站则会出售链接。

购买链接的网站通常会在一夜之间侵入谷歌并超越已建立的品牌。

使用这种方法进行排名的效果非常好，直到它不再有效，可能是当机器学习介入并解决了潜在问题时。有了深度强化学习，PageRank 将成为一个排名变量，而不是主导因素。

到目前为止，SEO 社区已经对购买链接作为策略的分歧。我个人认为购买链接的效果不佳，获取反向链接的最佳方法是基于行业特定的变量。一个我可以推荐的合法服务是 HARO（帮助记者）。在 HARO 中，机会是通过满足媒体请求来获取反向链接。

已建立的品牌从不需要担心寻找链接，因为他们有时间站在他们这一边。网站越老，就有更多时间收集高质量的反向链接。换句话说，搜索引擎排名严重依赖于网站的年龄，如果你使用时间 = 反向链接的指标来计算的话。

例如，CNN 会自然地因为其品牌、信任和最初的高排名而为新闻文章获得反向链接。如果有人正在研究一篇文章并链接到他们找到的第一个搜索结果，那么 CNN 很自然地就会获得更多反向链接。

这意味着排名较高的网页自然会获得更多反向链接。不幸的是，这意味着新网站通常被迫滥用反向链接算法，转向反向链接市场。

在 2000 年初，购买反向链接效果非常好，这是一个简单的过程。链接购买者从高权威网站购买链接，通常是站点范围的页脚链接，或者可能是每篇文章的基础（通常伪装成客座文章），而卖家迫切地希望将他们的网站货币化，很乐意配合 – 不幸的是，通常以牺牲质量为代价。

最终，谷歌的机器学习工程师人才库意识到，手动编码搜索引擎结果是徒劳的，PageRank 中有很多手写代码。相反，他们意识到 AI 最终将负责完全计算排名，几乎没有人类干预。

为了保持竞争力，谷歌使用了他们的全部工具，包括 深度强化学习 – 世界上最先进的机器学习算法。

这个系统叠加在 谷歌收购 MetaWeb 之上是一个游戏规则的改变者。2010 年 MetaWeb 收购的重要性在于，它降低了谷歌对关键词的权重。上下文突然变得重要，这是通过称为 “实体” 的分类方法实现的。正如 Fast Company 所述：

一旦 Metaweb 确定您指的是哪个实体，它就可以提供一组结果。它甚至可以将实体组合起来以进行更复杂的搜索 – “40 岁以上的女演员” 可能是一个实体，”住在纽约市的女演员” 可能是另一个实体，”有正在上映的电影的女演员” 可能是另一个实体。”

该技术被融入到一个名为 RankBrain 的主要算法更新中，该更新于 2015 年春季推出。RankBrain 专注于理解上下文而不是仅仅基于关键词，并且还会考虑环境上下文（例如，搜索者的位置）并在以前没有意义的地方推断出意义。这对于移动用户来说尤为重要。

现在我们已经了解了谷歌如何使用这些技术，让我们使用计算理论来推测它是如何工作的。

什么是深度学习？

深度学习 是最常用的机器学习类型 – 谷歌不可能不使用这种算法。

深度学习在很大程度上受到人类大脑工作方式的影响，并试图模仿大脑使用模式识别来识别和分类对象的方式。

例如，如果你看到字母 a，你的大脑会自动识别线条和形状，然后将其识别为字母 a。同样，对于字母 ap，你的大脑会自动尝试预测未来，提出潜在的单词，如 app 或 apple。其他模式可能包括数字、道路标志或在拥挤的机场识别一个熟人。

你可以将深度学习系统中的相互连接视为类似于人类大脑中神经元和突触的连接方式。

深度学习最终是指将许多多层感知器连接在一起的机器学习架构，这样就不仅仅有一个隐藏层，而是有很多隐藏层。深度神经网络越 “深入”，网络就能学习越复杂的模式。

可以将完全连接的网络与其他机器学习函数结合起来，创建不同的深度学习架构。

谷歌如何使用深度学习

谷歌通过跟随连接网站的超链接（类似于神经元）来爬取世界的网站。这是谷歌从第一天开始使用的原始方法，仍然在使用。一旦网站被索引，各种 AI 会被用来分析这些数据的宝藏。

谷歌的系统根据各种内部指标标记网页，几乎没有人类的输入或干预。干预的例子可能是手动删除特定的 URL，因为收到了 DMCA 删除请求。

谷歌工程师以在 SEO 会议 上让与会者感到沮丧而闻名，这是因为谷歌高管无法正确地解释谷歌的工作原理。当被问及为什么某些网站无法排名时，答案几乎总是相同的、表述不清的回应。这种回应如此频繁，以至于与会者经常预先声明他们已经致力于创建高质量的内容数月甚至数年，但仍然没有看到任何积极的结果。

可以预测，网站所有者被指示专注于构建有价值的内容 – 这是一个重要的组成部分，但远远不够全面。

这种缺乏答案是因为高管无法正确回答这个问题。谷歌的算法在一个黑盒中运行。有输入，然后有输出 – 这就是深度学习的工作原理。

让我们现在转到一个对数百万网站产生负面影响的排名惩罚，通常是在网站所有者不知情的情况下。

PageSpeed Insights

谷歌通常不透明，PageSpeed Insights 是一个例外。无法通过此速度测试的网站将被发送到惩罚箱，特别是如果移动用户受到影响。

所怀疑的是，在某个时候，有一个决策树来解析快速网站与加载缓慢（PageSpeed Insights 失败）的网站。决策树基本上是一种算法方法，根据不同的标准将数据集分成单个数据点。标准可能是对移动用户与桌面用户的排名产生负面影响。

假设地，惩罚可能会应用于自然排名分数。例如，一个在没有惩罚的情况下排名第 5 的网站可能会有 -20、-50 或其他未知变量的惩罚，这将降低排名到第 25、第 55 或其他由 AI 选择的数字。

在未来，我们可能会看到 PageSpeed Insights 的终结，当谷歌对其 AI 更加自信时。谷歌目前对速度的干预是危险的，因为它可能会消除原本可能是最佳结果的结果，并且它歧视那些技术能力较差的人。

要求每个经营小型企业的人都具备诊断和解决速度测试问题的专业知识，这是一个很大的要求。一个简单的解决方案可能是谷歌发布一个针对 WordPress 用户的速度优化插件，因为 WordPress 为互联网提供动力 43%。

不幸的是，如果一个网站无法通过 谷歌的 PageSpeed Insights，所有 SEO 努力都是徒劳的。赌注是网站从谷歌中消失。

如何通过这个测试是一个需要单独撰写的文章，但至少应该验证您的 网站是否通过。

另一个重要的技术指标是安全协议，称为 SSL（安全套接字层）。这会将域的 URL 从 http 更改为 https，并确保数据的安全传输。任何没有启用 SSL 的网站都将受到惩罚。虽然此规则有一些例外，但电子商务和金融网站将受到最大的影响。

低成本的网络托管服务会对 SSL 实施收取年度费用，而像 Siteground 这样的好网络托管服务会免费提供 SSL 证书，并自动将其集成。

元数据

网站上的另一个重要元素是元标题和元描述。这些内容字段具有可能与页面的整个内容一样对其成功或失败做出贡献的重要性。

这是因为谷歌可能会选择在搜索结果中显示元标题和元描述。并且这就是为什么填写元标题和元描述字段非常重要的原因。

替代方案是谷歌可能会忽略元标题和元描述，而是自动生成它预测会导致更多点击的数据。如果谷歌预测不良好要自动生成什么标题，这将导致搜索者点击次数减少，从而导致搜索引擎排名下降。

如果谷歌认为包含的元描述已针对点击进行了优化，它将在搜索结果中显示它。否则，谷歌会从网站中抓取一个随机的文本块。通常，谷歌会选择页面上的最佳文本，问题是这是一个彩票系统，谷歌一直很糟糕地选择要显示的描述。

当然，如果您认为页面上的内容真的很好，那么有时让谷歌选择与用户查询最匹配的优化元描述是有意义的。对于这篇文章，我们将选择不包含元描述，因为它是内容丰富的，谷歌可能会选择一个好的描述。

与此同时，数十亿人正在点击最佳搜索结果 – 这是 人机协同，谷歌的最后一个反馈机制 – 这也是强化学习发挥作用的地方。

什么是强化学习？

强化学习 是一种机器学习技术，涉及通过重复的行动和相关的奖励来训练 AI 代理。强化学习代理在环境中实验，采取行动并在采取正确的行动时获得奖励。随着时间的推移，代理 学习采取最大化其奖励的行动。

奖励可能基于一个简单的计算，计算用户在推荐页面上花费的时间量。

如果你将这种方法与人机协同子程序结合起来，那么听起来很像控制我们数字生活的所有方面（如 YouTube、Netflix、Amazon Prime）的现有推荐引擎 – 如果听起来像搜索引擎应该的工作原理，那么你是正确的。

谷歌如何使用强化学习

谷歌的飞轮随着每次搜索而改进，人类通过选择最能回答其查询的最佳结果来训练 AI，并且类似的其他数百万用户的查询也是如此。

强化学习代理不断通过仅强化最积极的交互来自我改进，交互发生在搜索和交付的搜索结果之间。

谷歌测量用户扫描结果页面所需的时间，点击的 URL，以及用户在访问的网站上花费的时间，并且它会记录返回点击。然后将这些数据编译并与每个提供类似数据匹配或用户体验的网站进行比较。一个具有低保留率（在网站上花费的时间）的网站，然后被强化学习系统提供一个负值，其他竞争网站被测试以提高提供的排名。谷歌是无偏见的，假设没有手动干预，谷歌最终提供理想的搜索结果页面。

用户是人机协同，向谷歌提供免费的数据，并成为深度强化学习系统的最后一个组成部分。作为交换，谷歌为最终用户提供了点击广告的机会。

广告除了产生收入外，还作为次要的排名因素，提供了更多关于是什么让用户想要点击的数据。谷歌本质上学习了用户想要什么。这可以粗略地与视频流媒体服务的推荐引擎进行比较。在这种情况下，推荐引擎会向用户提供针对其兴趣的内容。例如，一个喜欢浪漫喜剧的用户可能会喜欢一些由同一位喜剧演员主演的恶搞片。

这如何帮助 SEO？

如果我们继续使用计算思维，我们可以假设谷歌已经训练自己提供最佳结果，这通常是通过概括和满足人类偏见来实现的。事实上，谷歌的 AI 不可能不优化满足这些偏见的结果，如果它这样做了，结果将是次优的。

换句话说，没有魔术公式，但有一些最佳实践。

这是 SEO 从业者的责任，认识到谷歌在其行业中寻求的偏见，并且要迎合这些偏见。例如，搜索选举民调结果而没有指定日期的人可能正在搜索最新的结果 – 这是一个新鲜度偏见。搜索食谱的人可能不需要最新的页面，实际上可能更喜欢一个经受住时间考验的食谱。

这是 SEO 从业者的责任，向访客提供他们正在寻找的结果。这是排名在谷歌中的最可持续的方式。

网站所有者必须放弃以特定关键词为目标的想法，并期望能够向最终用户提供任何内容。搜索结果必须与用户的需求完全匹配。

什么是偏见？它可能是拥有一个看起来很有权威的域名，换句话说，域名是否与您服务的市场相匹配？拥有一个带有 “印度” 的域名可能会阻止美国用户点击 URL，因为他们对来自其居住国的结果有民族主义偏见。拥有一个单词域名也可能给人一种权威的错觉。

最重要的偏见是用户的搜索查询想要匹配什么？是 FAQ、前 10 名列表、博客文章？这需要回答，而且答案很容易找到。你只需要分析竞争对手，通过在目标市场进行谷歌搜索即可。

黑帽 SEO 死亡

将其与黑帽 SEO 进行比较，这是一种排名网站的激进方法，利用诡计的 SPAM 技术，包括购买反向链接、伪造反向链接、入侵网站、批量自动生成社交书签和其他通过黑帽工具网络应用的黑暗方法。

这些工具通常被改造并在各种搜索引擎营销论坛上转售，产品几乎没有价值，成功的几率很小。目前，这些工具使卖家变得富有，同时为最终用户提供的价值很小。

这就是为什么我建议放弃黑帽 SEO。将 SEO 视为机器学习的视角至关重要。了解每次有人跳过搜索结果点击下面埋藏的结果时，都是人机协同与深度强化学习系统的协同。人类正在帮助 AI 自我改进，随着时间的推移变得无限好。

这是有史以来由最多用户训练的机器学习算法。

谷歌每分钟平均处理 380 万次搜索，全球范围内每小时处理 2.28 亿次搜索，每天 56 亿次搜索。这是大量的数据，这就是为什么尝试黑帽 SEO 是愚蠢的。假设谷歌的 AI 将保持停滞是不明智的，该系统正在使用加速回报定律来指数级自我改进。

谷歌的 AI 正在变得如此强大，以至于它可能最终成为第一个达到 通用人工智能（AGI） 的 AI。AGI 是一种能够使用 迁移学习 来掌握一个领域并将其所学的智能应用于多个领域的智能。虽然探索谷歌的 AGI 工作可能很有趣，但应该清楚的是，一旦这个过程开始，就很难停止。这当然是对未来的推测，因为谷歌目前是一种狭义的 AI，但这是一个将在另一篇文章中讨论的话题。

知道这一点，在黑帽上多花一秒钟都是愚蠢的。

白帽 SEO

如果我们接受谷歌的 AI 将持续自我改进，那么我们别无选择，只能放弃试图智胜谷歌。相反，专注于优化网站，以最佳方式为谷歌提供它正在寻找的内容。

如前所述，这涉及启用 SSL、优化页面加载速度以及优化元标题和元描述。为了优化这些字段，元标题和元描述必须与竞争网站进行比较 – 确定导致高点击率的获胜元素。

如果你优化了被点击的机会，下一个里程碑是创建最佳的着陆页。目标是创建一个着陆页，为用户提供如此多的价值，以至于平均停留时间超过竞争对手，这些竞争对手正在争夺顶级搜索引擎结果。

只有通过提供最佳的用户体验，网页才能提高排名。

到目前为止，我们已经确定以下指标是最重要的：

• 加载速度
• 启用 SSL
• 元标题和元描述
• 着陆页

着陆页是最困难的元素，因为你正在与世界竞争。着陆页必须加载快速，并且必须提供所有预期的内容，然后用更多的内容惊艳用户。

最后的想法

很容易用更多的 AI 技术填满另外 2000 个字，谷歌正在使用这些技术，以及更深入地探索 SEO 的兔子洞。但是这里的意图是将注意力重新集中在最重要的指标上。

SEO 从业者如此专注于破解系统，以至于他们忘记了 SEO 最重要的方面，即为用户提供尽可能多的价值。

实现这一点的一种方法是永远不要让重要的内容过时。如果我在一个月内想出一个重要的贡献，它将被添加到这篇文章中。谷歌可以识别内容的新鲜度，并与页面提供价值的历史记录相匹配。

如果您仍然担心获取反向链接，解决方案很简单。尊重访客的时间，并为他们提供价值。反向链接将自然而然地出现，因为用户会发现分享您的内容是有价值的。

问题然后转移到网站所有者身上，关于如何为用户提供最佳的用户价值和用户体验。