1998年，Larry Page和Sergey Brin創立谷歌公司。當時大多數人都認為這只是另一個搜索引擎罷了。但是，谷歌發現了使用大數據的創新方法，其中涉及使用分層加權算法來跟蹤到達全球互聯網上每個網頁的入站鏈接。

這種PageRank算法是谷歌公司與競爭對手區分開來的唯一方法。具有諷刺意味的是，谷歌公司在地圖上的這種算法逐漸被自己的工程師淘汰了。他們正在逐漸將注意力轉向具有有價值內容的出版商。

雖然谷歌公司的搜索算法的整體方法會有所不同，但有一點將保持不變。大數據對于確定網頁排名和搜索引擎優化（SEO）的歷史至關重要。

大數據將如何在谷歌未來的搜索算法發揮作用？

十多年前，Search Engine Watch發表了一篇關于大數據對搜索引擎優化的影響的文章。他們引用了Sergey Brin的一句話，聲稱谷歌正在把注意力轉向語義內容。

“搜索框第一次沒有真正搜索一個字符串......它實際上是在搜索我知道的那個人，”Brin表示，“用戶的真實反饋對于搜索非常有用。我們已經有了很多這些信號，但是我們總是可以使用更多數據，我們總是可以使用更好的相關性，并且總是可以使用更多的數據來生成這些信號。”

谷歌機器人更依賴于機器學習，而不是谷歌誕生之初。他們在場景的內容中更好地理解不同的詞語。盡管他們的分割測試發現，在算法中包含Page Rank仍然會帶來更高質量的搜索結果，但相關內容的重要性正在發揮比以往更為突出的作用。

算法改變對網站運營商意味著什么？

網站運營商總是需要仔細監控谷歌最近的算法更改。從PageRank到質量內容的轉變是最深刻的變化之一。但是，它也將獎勵網站運營商專注于提供高質量的內容。以下是大數據和機器學習正在改變SEO的規則的一些方法。

企業將需要專注于創造更高質量和更準確的內容

在互聯網的發展早期，網站可以通過用他們的目標關鍵詞充斥他們的內容來提高他們的排名。只要他們找到了正確的關鍵字平衡，他們會在搜索引擎中排名更高。搜索引擎試圖自然而然地懲罰那些習慣于關鍵詞的品牌，但聰明的SEO們一直都在想這件事。

對質量內容的關注已經淡化了關鍵字密度的價值。企業需要專注于制作與內容相關的高質量內容，而不是專注于在頁面上獲得正確的關鍵詞。谷歌機器人正在使用機器學習技術來抓取權威頁面，以了解目標關鍵字與周圍內容中其他詞語之間的關系。將來，他們將能夠發現錯誤的信息，并據此對網站進行處罰。他們已經采取了第一個谷歌熊貓更新的步驟，但未來的算法將提前幾年。

這對企業來說意味著什么？他們需要專注于通過使用實際的專家來創建權威內容。

SERP排名會更穩定

SERP排名與pagerank算法相差甚遠。有許多的原因：

·谷歌工程師不斷改變算法，以不同的方式加權鏈接。

·他們經常禁止或降低內容泛濫的網站的級別，降低從中獲得鏈接的網站SERP排名。

·使用黑帽SEO技術，競爭者可以在短時間內輕松獲得大量鏈接。當然，其排名會在被處罰后反彈。與此同時，他們可能會誘使其他網站嘗試采用類似的侵略性SEO策略，這將在整個網絡中造成不良影響。

由于創建高質量的內容比推送鏈接垃圾郵件更難，這將SEO排名更加持續穩定。