描绘出一个复杂且相互关联的系统或社区

Rina7R@kelenson

由线和点连接的人形网络，
Google 搜索中的处理提示以及如何评估内容
在 Google 搜索中心的最新一集中，Gary Illyes介绍了 Google 用于理解搜索查询的过程，并解释了哪些因素会影响哪些网页的显示。当然，大部分信息是营销性质的。在整个材料中，都有重复的论点，例如搜索的目标是提供高质量、可靠和相关的网站结果。用户社会人口统计匹配和Google Ads政 塞浦路斯电话数据 策已被完全忽略。尽管如此，从该材料中我们仍然可以得出一些有趣的结论。下面我们按照它们在影片中出现的顺序进行介绍，并做进一步的分析。

一系列灯光，一种抽象且具有视觉吸引力的图案，可以与数据可视化相关联
Google 搜索每天处理数十亿条查询。
适用性类别 – 将提示结果与用户匹配
第一个结论涉及如何将提示响应信息与用户信息联系起来。伊利斯将此称为适当性类别。用户相关性应该与语义相关性完全不同。表示个性化，可能是以前的搜索、新闻（例如兴趣趋势、用户主题集群）、地理位置、帐户数据等的结果。

Google 搜索使用个性化算法和提示分析根据特定查询定制 SERP 搜索结果。该过程不仅涉及关键字的语义分析，还考虑查询的上下文、用户的意图以及他们之前在网络上的操作。 Google 使用与用户位置相关的数据，根据用户的地理位置定制搜索结果。多年来，地理位置数据的使用已成为一个越来越重要的因素，并且提示作为本地搜索的分类也在不断扩大，正如我们秋天在我们的网站上写的那样。