Google 严密保护其搜索算法。我们可以了解其基本功能并学习优化数字营销方法各个方面的策略，但没有人知道确切的公式，可以让他们的内容在每次搜索中100% 排名靠前。因为如果有人知道这一点，那么我们其他人就会破产。但学习玩Google 搜索游戏是数字营销乐趣的一半，我们已经研究了近20 年。
PageRank、RankBrain 和Hummingbird
我们不会在这里深入探讨；请参阅上面 尼日利亚 WhatsApp 数据 的量子力学评论。但简单地说，Hummingbird是Google 对其搜索算法的称呼，而RankBrain 和PageRank是该等式的一部分。将Hummingbird 想象成一个交响乐团。总而言之，我们将管弦乐队视为一个单一实体，但实际上，它由优化其性能的各个部分组成。从管乐器到打击乐器，修改单个管弦乐队部分会改变整个交响乐的声音。在我们的例子中，RankBrain 将充当打击乐器部分。
什么是RankBrain
打击乐部分能够通过适时的鼓点或铃声改变 使用hubspot 电子邮件分析结果 乐曲的情绪。该部分的情感方面与RankBrain 的主要功能相似。 RankBrain是谷歌对其算法进行的基于机器学习的更新，于2015 年首次开始实施，但该软件花了几年时间才学会足够的知识以对实时搜索产生影响。 RankBrain 最近才成为谷歌搜索算法的一个重要贡献因素。
你还记得Google 刚推出的时候吗？
那是在1998 年9 月。新平台每天处理 俄罗斯号码列表 大约一万个搜索查询，但一年后的1999 年，该搜索引擎每天处理的搜索查询已经达到350 万个。 2000 年，每天的查询量达到1800 万个，以此类推。虽然对新的、似乎无限的在线知识库的需求不断增长，但用户必须精确搜索。一开始，如果用户在Google 中输入“ice cream”，他们只会看到包含“ice cream”一词的结果。但现在，Google 已经发展起来，通过使用RankBrain 可以评估搜索词背后的真实意图。
现在，当用户在Google 上搜索“冰淇淋”时，
RankBrain 和Hummingbird（在更大程度上）将利用其获得的知识来确定最适合您查询的搜索结果。 RankBrain 会根据用户特定数据（如位置、个性和用词）查看搜索结果，以确定哪些搜索结果与搜索意图最匹配。如上所述，RankBrain 利用机器学习，这意味着计算机在接受人类和开发人员编码的教导后，可以自学如何更好地执行任务。如果您花时间查找自己制作的DIY 冰淇淋的食谱，或者一直在研究无乳糖冰淇淋替代品，RankBrain 将使用这些数据为您挑选最佳的“冰淇淋”结果。
RankBrain 学习的人性化方面对内容在Google 上的排名方式产生了最大影响。借助RankBrain，今天的SEO 已不再是五年前的样子。