首頁 » 质量评估员在机器学习算法中的作用

质量评估员在机器学习算法中的作用

在 Google 页面上搜索如何工作?“谈论了使用机器学习系统来帮助更好地评估相关性。该公司表示,该分析使用了与搜索引擎互动的人的“互动数据”。他们被称为质量评估员。然后将这些数据转换成信号。上面我们提到了生成它们的几个系统,包括有机器学习算法中的作用用的内容和评论排名系统。

这些交互数据代表什么?

在Google 关于如何使用质量评估员的文档,提到了两个来源。

交互数据:实时搜索的作用

实时实验有助于机器学习模型确定它们是否能够更好机器学习算法中的作用地识别有用的内容。如果不是,系统可以了解哪些特征可以在算法中赋予更多权重,以获得更好的结果。

谷歌希望其模型能够真正出色地识别优质内容。为了做到这一点,有必要展示许多有用和无用结果的例子。它们的数量越多,模型就越能预测 电报数据 出确定质量需机器学习算法中的作用要考虑的正确因素组合。

谷歌是如何获得如此多的例子的?该公司拥有一整支团队为他们提供服务。

这些助手是谁?这16,000 名质量评估员。

质量评估员:识别有用和无用的页面

Google 有一份每个 SEO 都应该读几遍的文档,叫做质量评估员指南(QRG,即质量评估员指南)。本质上,它是一本帮助评估人员了解什么使内容对人类有用 益壮大的全球播客 机器学习算法中的作用的入门书。这些指南描述了创建人工智能模型所使用的材料。

内容实用性标准代表了 QRG 中提出的建议的通用版本。

“有帮助”和“没帮助”的标签对于谷歌的机器学习算法来机器学习算法中的作用说是无价的。通过这种方式对搜索结果进行分类,质量评估员可以提供算法可以学习的真实反馈。

如何确定页面的实用性?

质量评估员使用评级标准来考虑内容满足用户需求的程度。它由两部分组成。

高质量的页面是能够理解用户的目标并在不造成损害机器学习算法中的作用的情况下满足用户目标的页面,从而提供高质量且便捷的体验。它通过提供有用且准确的内容来满足人类的意图,并为响应特定的搜索查询提供重要的价值。

仅有几页好的内容是不够的。谷歌表示,如果足够多 新加坡數據  的页面被归类为无用,可能会导致整个网站的排名下降,包括优质页面。

如果您发现搜索效果下降,则可能是您的内容向 Google 发出信号,表明其在上图上应被视为平均质量,而不是高质量。它带来了好处。他达到了他的目标。但很多时候,这并不是向用户展示的最佳选择。

如果您的大多数页面都是这样的,那么您可能面临一个有机器学习算法中的作用用的内容分类器。它会影响您的整个网站,而不仅仅是低质量的内容。

长期以来,经验丰富的 SEO 可以通过页面 SEO 和链接建设取得很大成就,以平均内容质量提高排名。如今,机器学习模型可帮助谷歌确定哪些网站最符合人们认为有用的标准。这使得中层内容的排名变得更加困难。它可能有一定的用途,但并不值得高度赞扬。

Scroll to Top