隨著行業(yè)的發(fā)展，人工智能已經(jīng)越來越先進(jìn)了，在這種大環(huán)境下想要做好網(wǎng)站優(yōu)化還是需要一些耐心的，在這其中用戶點(diǎn)擊、訪問等行為是否是排名因素?是的話，怎樣解決噪聲、作弊問題?沒有用搜索引擎統(tǒng)計服務(wù)的網(wǎng)站，無法確切知道訪問深度、停留時間等，這又怎么辦?

可以設(shè)想一下，算法可能不把用戶訪問數(shù)據(jù)作為直接排名因素，但可以作為某種驗證和質(zhì)量控制方式，比如在傳統(tǒng)排名算法計算出相關(guān)頁面后，人工智能算法挑出與已知作弊頁面有相同訪問特征和其它特征的頁面，降低其排名或者干脆不返回。這里要記得人工智能潛在的驚人的準(zhǔn)確率。記得去年中Google就說過，AlphaGo當(dāng)時大致相當(dāng)于人類 13 段棋手，年底的棋局似乎驗證了這很可能不是吹牛?？聺嵑吐櫺l(wèi)平等人與Master對局后都表達(dá)過大致這么個意思：看了AlphaGo/Master的棋，覺得人類一些對圍棋的認(rèn)識很可能是錯的。
這種判斷的驚人準(zhǔn)確性，也許以后對黑帽SEO是個無法挽回的打擊。如果搜索引擎算法判斷一個頁面是否作弊時，具有 13 段棋手、遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類的水平和準(zhǔn)確率，那么我們凡人該怎么作弊?
與此類似，如果網(wǎng)站沒有使用搜索引擎的流量統(tǒng)計服務(wù)，人工智能可能會判斷，這個網(wǎng)站A具有特征x， y， z…，另一堆使用了自己統(tǒng)計服務(wù)的網(wǎng)站同樣具有特征x， y， z…..，預(yù)估網(wǎng)站A的訪問深度、停留時間等和那些已知網(wǎng)站相同。這里，特征x， y， z……是什么，是人工智能自己學(xué)習(xí)出來的，很可能有人類意想不到、覺得毫無關(guān)系的東西。而基于人工智能的駭人能力，結(jié)論很可能是正確的。
人工智能對SEO的關(guān)鍵詞研究、頁面文案寫作、網(wǎng)站結(jié)構(gòu)等方面都會產(chǎn)生顛覆式的影響。這篇只是開了個頭，以后再繼續(xù)討論。
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