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长期以来，营销人员一直认为，由于广告的丰富，自然搜索在百度上是一个失败的原因，但中国的新法律正在改变游戏规则。最近，我参加了百度在北京的机构合作伙伴年度搜索大会。作为中国最重要的SEO专家之一，这次会议由百度的核心搜索和网络管理员工具团队的工程师主持。该议程涵盖了百度的生态赋权战略、其移动即时页面（MIP）项目以及2016年算法排名更新的总结。这个事件让我清楚地认识到，2016年是百度SEO自成一家的一年。如果你还没有投资百度SEO，2017年是你开始投资的一年。

生态赋权

“生态赋权”的概念是由百度搜索引擎总设计师Dai Tan提出的。通过搜索，百度希望互联网生态系统中的每一位从业者在生产、执行和货币化方面都能发挥更好的效率。为了实现生态赋权，百度需要提供相关技术，并形成一个生态系统的机制，该机制由两个支柱支持：页面加载速度和HTTPS。每隔半秒的页面加载时间，就会减少3%的用户访问。这就是为什么百度会迅速采取行动，跟随谷歌加速的移动页面（AMP）功能，推出了MIP项目（中文）。与此同时，安全是引擎在这个市场的声誉的一个关键因素。在这个市场，网站劫持、spams和PII的数据泄露非常猖獗。2015年5月，百度推出了自己的版本，这是它自己的版本Not Provided。

百度搜索机制的主要成就是在2016年初发布的蜘蛛3.0（中文）的发布，极大地提高了URL发现和索引的速度。其结果是，爬行和抓取速度增加了80%，百度现在能够实时地索引数以万亿计的网页。计划在2017年年中进行的神圣领域项目承诺将进一步提高索引速度。

百度移动即时页面（MIP）项目

移动即时页面是一个大胆的名字。就连谷歌的AMP功能也只是“加速”。结果是他们自己说的。据报道，超过2800个网站已经实现了MIP，减少了30%到80%的加载时间，并增加了从5%到30%的登录页面的点击量。MIP的技术和结构与谷歌的AMP非常相似，甚至页面代码也几乎相同。正如AMP自推出以来在SEO界一直是一个有争议的想法一样，百度的MIP也是中国防火墙的一部分。说服网站管理员采用这项新技术一直是一个挑战，因为牺牲页面的灵活性，以提高加载速度和排名信号。

百度一直在努力克服困难，从AMP的推出中吸取了宝贵的经验教训。百度网站管理员工具中已经增加了一个页面提交的通道。GitHub上现在有一个开源项目。教程为程序员提供快速培训。发布了集成开发环境（IDE）和联机验证程序。主题可用于流行的内容管理系统（CMS）平台，如WordPress。最重要的是，“Flashy”图标现在附加到百度移动搜索引擎结果页面（SERP）上的所有MIP结果。

到2016年12月，在MIP发布三个月后，百度已经索引了超过9亿页的MIP页面。你可能会把百度MIP看作是Google AMP的翻版，但也有细微的差别。首先，百度MIP正在使用脚本来与中国的Chrome或Safari浏览器保持兼容。另外，MIP页面在结束的时候把JavaScript放在了标签的前面，而在AMP中，你仍然可以把脚本放在头和头之间。MIP和AMP只允许异步脚本，但这不会产生很大的影响，因为这两种方法都不会延迟页面呈现。

百度的本地化和全球化

自从谷歌2006年退出中国市场以来，谷歌地图和谷歌翻译在这个市场上唯一保持功能的两款产品就是谷歌地图和谷歌地图。移动互联网用户无法访问中国大陆的AMP功能。许多人认为，如果谷歌没有被放逐，百度就不会在搜索市场占据主导地位。然而，即使谷歌搜索仍在中国，其市场份额也从未超过百度。而必应仍在中国，并没有对百度发起挑战。

当涉及到QQ和MSN Messenger等其他玩家时，只有那些为本地市场定制（或与政府合作）的引擎才有机会赢得与百度的竞争。百度的野心并不仅限于中国。与Merkle在其他地区的合作伙伴，正在帮助百度了解其他市场，并扩大业务范围。如果你仍然认为谷歌是对百度的威胁，那你就大错特错了。一个更好的术语“友敌”可能更好地描述他们的关系。

现如今，通过谷歌的DoubleClick搜索，你可以出价百度点击付费（PPC）的广告。另一方面，百度正积极与谷歌合作，调整AMP-MIP，并为渐进式网络应用开发标准。最后，百度打算在2017年采用Schema.org数据结构，在MIP规范中已经记录了Schema.org标记支持。

2016年算法排名更新

百度在2016年下半年对4种主要算法排名进行了更新，几乎每个月都会出现负面更新。反应用程序欺诈、Ice Bucket、Skynet和Blue-sky是百度在2016年下半年所推出的4种主要算法排名。在“中国网”环境变得更加复杂的同时，百度正在投入大量精力来保护和改善它们定义的生态系统：

反应用程序欺诈（此更新没有代号）吸引/欺骗下载市场应用的用户的移动页面（Google Play在中国不可访问）

Ice Bucket只适用于手机页面；支持内容、应用链接、弹出式广告打断UX、成人/色情/赌博广告

具有PII泄漏风险的Skynet恶意移动页面

销售，内容垃圾的Blue-sky Directories

2016年底，中国网站管理员社区的索引讨论有所减少。这似乎表明，百度现在可以更好地识别低质量的页面。从另一个角度看，显而易见的是，百度有一个清晰的观点，即移动为先的网络正在转变为移动互联网。除了MIP的核心项目外，四分之三的算法排名更新都是针对移动页面的。

在2017年关闭百度SEO的想法和建议

从历史上来看，SEO策略和投资是中国品牌的次要优先事项。在SERP上出现了太多的付费广告，自然链接的曝光量有限，几乎没有提供SEO的机会。此外，领导层也不知道他们会在自己的岗位上呆多久。他们想要快速的成功和捷径，建议付费搜索是最好的出路。事情正在发生变化。由于监管和中国互联网广告法的发布，百度将搜索结果的数量从“最多10个”减少到“不超过5个”。除了提供更大的广告格式之外，用户还可以看到一个更干净的SERP，但广告更少。显然，这对SEO工作人员来说是一个积极的改变，因为付费流量和自然流量都是一场零和游戏。自然结果现在有了更多的可查看性，赞助链接的开销更少。

正如我的同事Adam Audette在Adam Audette的档案中所写的那样，你的SEO工作是至关重要的，并将占到在线流量的30%到50%。因此，我将为您2017年的SEO战略提供以下建议。如果你没有用过百度站长工具（又名Baidu Zhanzhang），你应该马上注册。它为SEO提供了唯一合格的数据源和一组专有的功能，如品牌/站点名称保护和站点链接管理。（但不幸的是，界面只有中文）。站点的速度和安全性对于页面的索引和排名越来越重要。页面优化和加载速度应该得到更多的关注和预算分配。应该考虑实现HTTPS。对于媒体和出版商来说，一个积极的库存设置很可能会导致引擎的惩罚。在2016年9月发布的中国新网络广告法之后，原生广告库存的开发可能会成为一种可行方法。

拥有丰富内容或内容策略的品牌应该专注于他们的移动站点。一个响应性的网站在2017年可能还不够。采用MIP应该是优先考虑的事项。技术SEO已经回归。防火墙内外的引擎之间的知识和技术差距正在缩小。谷歌和其他全球引擎使用的技术将很快被百度和其他本地引擎采用。结构数据标记、MIP和渐进式网页应用（PWA）等前沿技术的早期实现将在未来几年内出现。

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2015年，谷歌宣布在算法排名中增加了RankBrain，这巩固了人工智能（AI）在搜索中的重要性。快进到2018年，搜索营销人员开始使用人工智能、机器学习和深度学习系统来发现新的见解，自动化劳动密集型任务，并提供一个全新的个性化水平，通过他们的采购渠道来指导网站访问者。我们现在已经完全进入了人工智能革命。

为清晰起见，也为了本文的上下文，我认为以下定义很有用：

人工智能是一个广阔的领域，涵盖了一系列机器应用程序，以执行通常需要人类智能的任务。人类智能包含了广泛的行为，因此，用“人工智能”这个总括性术语来对自然语言处理、下棋、无人驾驶汽车以及介于两者之间的数百万个例子进行分类，也就不足为奇了。机器学习常与人工智能混为一谈，但实际上它是人工智能的一个应用（因此也是一个子领域）。在Stanford大学的定义中，“机器学习是一种无需显式编程就能使计算机行动的科学。”我们可以把算法排名看作是任何机器学习系统的构件。深度学习是一种基于人脑工作原理的机器学习方法，它使用神经网络来解决复杂的问题。例如，它在语音识别和图像处理领域已经取得了许多突破。

现如今的技术巨头们都在大量投资于这些人工智能方法的潜力，以提供更好的产品和服务，因为它们提供了规模和计算能力，而人类本身是无法提供的。当然，在大数据时代，这项技术已经变得越来越突出。为了让“大数据”的概念更具体一些，根据Domo所执行的数据汇总，2017年，人们进行了46000次Uber旅行，进行了400万次谷歌搜索，并共享了45.6万条推特。每一种互动背后都有一个人、一个意图和一个背景。此外，这些交互中的每一个都产生了必要的数据点，以在比以往更深层次上了解消费者。这类知识对营销人员来说是无价的，因为许多人现在将数据视为我们拥有的最重要的货币。然而，如果数据确实是新的石油，我们仍在发明内燃机的过程中。如果没有合适的工具，我们的客户所揭示的所有见解都将被忽视。

人工智能使搜索市场的营销人员更具生产力

在这样一个数据丰富、时间较差的环境中，现代的SEO工作人员有一个不值得羡慕的任务。日常生活中面临的一些最常见的挑战包括：

在分析平台上监视网站的性能，以发现洞察力。

理解观众的行为，以帮助提供个性化的体验。

产生能带来流量和收入的内容想法。

管理预算以保持在目标利润空间。

在自然搜索活动的许多方面进行多任务处理。

通常情况下，这些限制因素会导致SEO工作人员为了达到目标而做出牺牲。我们无法利用这些资源来利用我们的消费者数据，管理我们的预算，同时委派任务。然而，所有这些目标都可以在人工智能的协助下得到更有效和更有利的管理。如果我们回顾这些挑战，人工智能可以为每个人提供一个快速有效的解决方案：

监视性能：人工智能可以处理数据，警告用户任何异常，并高亮快速赢得行动立即。

交付个性化体验：机器学习可以根据用户的历史和预测行为自动调整消息传递。

内容创意的生成：深度学习可以识别趋势话题，发现市场空白，然后提出新的内容标题。

预算管理：人工智能会自动推荐我们可以最有效地利用时间和金钱的领域。

多任务处理：人工智能最伟大的卖点之一就是它能够同时处理数百万个球。我们可以将多任务委托给一个人工智能驱动的技术所以我们可以继续进行更有创造性和战略性的工作。

人工智能提供洞察力的力量

贯穿所有这一切的主线是，人工智能能够自动地、大规模地、以一种我们可以很容易地与我们组织中的其他部门分享的方式提供高度相关的洞察力。没有正确的技术，我们只有在数以百计的分析家的支持和无限的预算的支持下才能实现这一目标。值得注意的是，一个有价值的见解和一个简单的观察之间的区别对于任何商业都是非常重要的。一个真正的洞见照亮了一些新的东西，并根据重要的时刻和度量来指导未来的行动。例如，消费者很难访问我们的内容，这可能导致我们对相关URLs进行技术更改。可以非常清楚地监测其影响，并且我们可以将美元价值归因于原始的洞察力。相反，通过手工研究产生的大部分内容都属于观察范畴。从上周开始，California用户的移动流量有所增加，这或许是件有趣的事，但没有上下文或清晰，它就不会产生任何指导。

搜索营销人员应该寻找一个使用深度学习技术的平台，从一系列分析平台中筛选搜索、社交和内容营销数据，从而产生这些见解。这应该在所有地区、设备和人口统计数据中实现，允许新信息浮出水面，而这些信息通常会从裂缝中溜走。在为这些目的评估技术时，营销人员应该问这些问题：

好处是什么？它如何节省时间和建立效率？

包括搜索、社交和本地计算在内的所有计算涉及哪些数据源和数据集？

它如何索引URLs？数据是否新鲜，准确和经常收集，以保持对SEO情况的跟踪？

人工智能有多复杂？用于识别消费者数据模式的机器学习和深度学习应用程序是什么？

它如何改变我们的业务运作能力？

它解决了哪些明确的业务问题？

它是否包含直观的指示板，以一种可消化的方式显示所有的发现，可以与非技术观众和整个数字组织共享？

总结

在包括搜索营销在内的各行各业，机器学习可以产生更好的结果，如果我们知道如何利用它来达到我们的优势的话。我们首先要了解数据来自何处，以及它可以用于什么目的，然后决定我们要使用这些资产来解决哪些业务问题。数据的激增应该为所有营销人员打开一个新的机遇时代，但只有那些了解人工智能潜力的人才能充分利用这些资源。通过整合人工智能和深度学习的力量，搜索营销人员可以超越简单的观察，在用户行为中找到新的模式。这样做的结果是更快、更准确、更可行的操作见解，以提供重要的度量标准。

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