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我不知道搜索算法什么时候会大规模以AI为基础，也不知道目前AI技术在搜索算法中应用到了什么程度。由于目前人工智能技术的不可解释性，搜索引擎以AI作为算法基础会是非常谨慎的，不然很不容易debug。

不过算法中的一些模块应用AI是肯定的，以前介绍过百度的DNN模型和Google的RankBrain算法，都是AI在搜索算法中的应用。

那么完全以人工智能为基础的搜索算法是什么样的？工作原理和流程是什么？简单说一下我的理解。

人工智能的优势与搜索

目前实现人工智能的主流方法是机器学习中的深度学习分支，在这篇帖子里就不加严格区分了。

简单说，人工智能是给予系统大量训练数据，人工智能自己从中寻找模式和规律。给予AI系统的数据是打了标签的，或者说是告诉了AI系统结果。比如，在围棋中，AI系统有了大量历史棋局数据（后来的Alpha连历史棋局都不需要了，自我对局的数据就行了），以及这些棋局的输赢结果，这个结果就是标签。然后AI系统自我学习棋局盘面与结果（输赢）之间的关系。

在搜索中，AI系统有了页面的大量数据，也就是搜索引擎本身的索引库，还需要标签，也就是要知道哪些页面是高质量的？针对一个查询词，哪些搜索结果是用户满意的？然后AI算法自己学习页面特征（也就是排名因素）和排名之间的关系。

传统的搜索算法是搜索工程师人工选择排名因素，人工给予排名因素一定的权重，根据给定公式，计算出排名。这种方法的弊端是，当数据量大了，排名因素多了的时候，调整排名因素的权重是件很困难的事。最初的权重很可能就是根据常识，再加上拍脑袋，具有很大的主观随意性。当有几百个因素，这些因素又互相影响时，调整这些因素的权重就变成混乱、无法预见结果的事了。

而从海量数据中找模式正是AI的擅长。AI可以快速寻找可能的排名因素，调整排名因素权重，自动迭代计算，拟合出排名因素和用户满意的搜索结果之间的计算公式。

通过训练数据训练出来的计算公式就是AI搜索算法，可以应用于用户更多的搜索了。

什么是网站导航？

       网站导航（或称，内部链接体系结构）是连接你的网页的链接。网站导航的主要目的是帮助用户在你的网站上轻松找到东西。搜索引擎使用你的网站导航来发现和索引新的页面。链接帮助搜索引擎理解目标页面的内容和上下文，以及页面之间的关系。“用户至上”。这是网站导航的基本目标，你必须永远记住。首先满足用户。使导航容易。然后，优化搜索引擎而不损害用户体验。这篇文章的其余部分将会对网站导航的最佳实践保持更广泛的关注，列出各种可能导致网站访问者和搜索引擎问题的内部链接情况。这个话题对于在大型网站上工作的人来说尤其重要。

       网站导航和内容层次结构当在一本书中搜索特定的页面时，你可以简单地阅读目录或索引。当你在杂货店里逛的时候，货架上的货架上一般都贴着的分类标签。两者都提供了一种有效的方式来浏览大量内容。内容层次结构的存在是为了简化查找内容的过程。当大量的内容存在时，它可以被分解成几个大类。在这些宽泛的类别中，你可以创建更细化的分类，这构建了不同层次的层次，用户可以轻松导航。利用内容层次结构以一种对用户和搜索引擎有意义的方式组织网站页面。