最后更新时间：2024 年 12 月 10 日星期二
以下文章概述了 AccuRanker 的新（基于 AI）搜索意图功能。
为了更好地理解本文，我们建议您首先阅读我们的另一篇文章：什么是搜索意图？在其中，您将了解到我们通过更多地查看 SERP（搜索引擎结果页面）而不是关键字来对 Google 的目标搜索意图进行分类。您还将了解为什么搜索意图会随着时间的推移而改变，以及同一个 SERP/关键字可能有多个意图。
在本文的其余部分中，我们将 SERP/关键字对简称为关键字， 商业业主电子邮件列表 即使一个关键字可以有多个 SERP。
介绍
搜索意图是一个微妙的话题。建立一套固定的规则来查找谷歌针对给定关键字的意图几乎是不可能的。幸运的是，过去十年人工智能和机器学习领域的进步使得应用新方法成为可能。我们现在拥有合适的工具来使用 AccuRanker 每天处理的大量 SERP 数据来“训练”机器学习模型。
搜索意图模型背后
作为新搜索意图模型的训练数据，我们使用未标记数据和手动标记数据的组合。该数据集由人类专家标记的关键词搜索意图与相应的 SERP 数据组成。通过机器学习技术，模式就会出现。这些模式被转换为一个模型，可用于查找训练数据集之外的关键字的搜索意图。
使用机器学习模型可以比基于规则的方法更准确地预测搜索意图。然而，由于多种原因，实现 100% 的准确率是不可能的。其中一些原因是
即使是查看 SERP 的人（高达 40%）也不同意搜索意图。
SERP 可以显示多种意图。
不同搜索意图类别的定义并不总是 100% 一致。
我们尝试通过示例概述 AccuRanker 的定义。使用这些定义并基于这些标签评估机器学习模型，我们可以与手工标记的数据达成 90% 以上的一致性。在审查差异时，我们通常更倾向于同意机器学习模型而不是人类标签。
哪些特征决定搜索意图
AccuRanker 的新搜索意图模型使用一百多个 SERP 功能来确定搜索意图。这些功能是相互依赖的，因此详细解释它们如何工作并不容易。如果是这样的话，我们也可以使用基于规则的方法。
功能包括关键字、标题、URL 和描述中的特殊单词（翻译成多种语言），以及SERP 功能和其他 SERP 元数据，例如每次点击费用和 AdWords 竞争。
理解新搜索意图模型的一种方法是查看SHAP可视化，了解特征在不同情况下如何影响模型的输出。
查看决定搜索意图的特征
下图显示了确定意图是否为事务性的前二十个特征。
交易意向图
在这里您可以看到新的搜索意图模型的内部以及如何做出决策。它以稍微简化的形式显示。