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一是与企业产品或者网站定位精确度高的词语，此类关键词针对一些有明确目标需求的搜索引擎引入的用户，这类人群是对你所经营的网站产品有着明确认知程度的人群，但是这部分人群是网站流量的一小部分。大概占据网站整体流量的20%左右。二是产品或者网站业务扩展出来的关键词，这是面向对你经营的网站或产品有着模糊概念的访问人群设计的关键词。这块流量估计占整体网站搜索引擎流量的30%左右。

类似出现以上种种情况，为了不让自己的品牌受到影响，此时就需要把互联网上不利于他们的信息删除，那么该通过怎样的手段或途径来删除呢？不懂的就得找一些专业的网络公关、舆情处理的公司了。为了让大家多了解一些关于如何处理百度下拉框、相关搜索及搜索结果页面的信息处理方法，杨子今天简单与大家分享下，注意这里分享的只是一种处理方法，但是并不保证所有不良信息都一定能通过这样的方法删除掉。

因为信息是否会被成功处理，不仅仅与你所提供的材料描述有关，更重要的是还需要百度官方平台来进行审核，当然只要所提供的材料完整，文字描述得体，删除原由充分，基本上可以处理掉，下面闲话少说，直接进入主题：首先，通过百度搜索某个词或（直接找到百度服务中心），再将其页面下拉到最底部点击“帮助”二字，进入百度服务中心页面，再从百度服务中心页面，找到“百度搜索”，再点击“百度搜索”进入百度下拉框、相关搜索及右侧内容的处理页面。

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。

搜索引擎就是这么神奇。原本没有seosem这个词语，搜索的人多了，就出现了这个概念。实际上，这个词语是两个词语的组合，即seo与sem。如果排除人工非正常操作，这个词语的出现很大程度上归功于网民的搜索习惯，既然有大量的自然用户在搜索seosem就什么意思，在此做进一步说明。

sem是搜索引擎营销，seo是搜索引擎优化，后者归类于前者，前者包含后者，细化来看：SEM主要是基于搜索引擎平台的营销活动，泛指在搜索引擎平台的广告推广和管理。SEM包括SEO，PPC，付费登录等形式，其中以SEO和PPC最为常见。

SEM的特点：门槛低、见效快、且效果可控，有一定投放成本，停止投放效果即停止，反馈最新品牌信息和促销活动给目标消费者打压竞品的曝光干扰和推广，维护品牌的曝光和声量。

SEO是指在了解搜索引擎自然排名机制的基础上，对网站进行内部及外部的调整优化，改进网站在搜索引擎中的关键词自然排名，获得更多流量，从而达成网站销售及品牌建设的目标。是网站收录和排名规则，来提高目标网站在该搜索引擎的方式。