`Google Discover`的`个性化`推荐算法：其与`SEO`的关系。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Google Discover 个性化推荐算法与 SEO 的关系

大家好，今天我们来深入探讨 Google Discover 的个性化推荐算法，以及它与 SEO（搜索引擎优化）之间千丝万缕的联系。Discover 与传统的搜索结果不同，它是一个主动推送内容的信息流，基于用户的兴趣、行为和上下文信息，旨在发现用户可能感兴趣但尚未主动搜索的内容。理解 Discover 的运作机制，对于 SEO 从业者来说至关重要，因为它代表着流量获取的新渠道和策略。

一、Discover 的个性化推荐算法核心要素

Discover 的推荐算法是一个复杂的系统，涉及多个要素的协同作用。以下是几个关键的组成部分：

用户兴趣建模 (User Interest Modeling):

Discover 的核心在于对用户兴趣的精确建模。它通过分析用户的各种行为来构建用户的兴趣画像，这些行为包括：
- 搜索历史 (Search History): 用户在 Google 搜索上的查询是了解其兴趣的最直接方式。
- 浏览历史 (Browsing History): 用户访问的网站和阅读的文章反映了其关注的领域。
- YouTube 观看历史 (YouTube Watch History): 用户在 YouTube 上观看的视频揭示了其娱乐和学习偏好。
- 位置信息 (Location Information): 用户的位置信息可以用于推荐本地新闻、事件和服务。
- 应用使用情况 (App Usage): 用户使用的应用程序表明了其生活方式和需求。
- Google 服务互动 (Google Service Interaction): 用户与 Google News、Google Assistant 等服务的互动提供了额外的兴趣信号。
- 用户反馈 (User Feedback): 用户对 Discover 卡片的点赞、不喜欢、隐藏等操作直接影响算法的推荐策略。
算法会利用这些数据构建一个多维度的用户兴趣向量。这个向量包含了用户感兴趣的主题、实体、类别和属性。例如，一个用户可能被标记为对“足球”、“编程”、“旅行”、“美食”等主题感兴趣。

示例代码 (Python):
```
class UserProfile:
    def __init__(self, user_id):
        self.user_id = user_id
        self.interests = {} # 存储用户兴趣的字典，key 是主题，value 是权重
        self.history = [] # 用户历史行为记录

    def update_interest(self, topic, weight):
        """更新用户兴趣权重"""
        if topic in self.interests:
            self.interests[topic] += weight
        else:
            self.interests[topic] = weight

    def add_history(self, item_id, action_type):
        """记录用户历史行为"""
        self.history.append({"item_id": item_id, "action_type": action_type})

    def get_interests(self):
        """返回用户兴趣列表"""
        return self.interests

# 示例：模拟用户行为
user1 = UserProfile("user123")
user1.update_interest("足球", 0.8)
user1.update_interest("编程", 0.6)
user1.add_history("article1", "view") # 用户查看了 article1

print(user1.get_interests()) # 输出: {'足球': 0.8, '编程': 0.6}
```
这段代码展示了如何使用 Python 类来模拟用户兴趣建模的过程。实际的 Google 算法会更加复杂，使用机器学习模型来学习用户兴趣的表示。
内容理解 (Content Understanding):

Discover 不仅需要了解用户，还需要深入理解内容本身的含义。这涉及到：
- 自然语言处理 (NLP): 分析文章的标题、正文、标签等，提取关键词、实体、主题和情感。
- 图像识别 (Image Recognition): 识别图片中的对象、场景和人物，理解图片的内容。
- 视频分析 (Video Analysis): 分析视频的音频、视频和文本，提取关键信息。
- 实体链接 (Entity Linking): 将文章中提到的实体链接到知识图谱，例如 Wikipedia 或 Google Knowledge Graph，从而了解实体的属性和关系。
通过内容理解，Discover 可以将内容与用户的兴趣进行匹配。例如，如果一篇文章的主题是“人工智能”，并且提到了“深度学习”和“神经网络”等实体，Discover 就会将其推荐给对“人工智能”感兴趣的用户。

示例代码 (Python – 简化的 NLP 示例):
```
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载 NLTK 资源 (只需要运行一次)
# nltk.download('punkt')
# nltk.download('stopwords')

def extract_keywords(text):
    """从文本中提取关键词"""
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    words = word_tokenize(text)
    filtered_words = [w.lower() for w in words if w.isalnum() and w.lower() not in stop_words]
    # 可以使用更高级的 NLP 技术，如 TF-IDF 或 Word2Vec 来提取更具代表性的关键词
    return filtered_words

text = "Artificial intelligence is a rapidly developing field. Deep learning and neural networks are key technologies."
keywords = extract_keywords(text)
print(keywords) # 输出: ['artificial', 'intelligence', 'rapidly', 'developing', 'field', 'deep', 'learning', 'neural', 'networks', 'key', 'technologies']
```
这段代码使用了 NLTK 库进行简单的文本处理，提取了关键词。实际的 Discover 算法会使用更复杂的 NLP 模型，例如 BERT 或 GPT，来进行更深入的内容理解。
匹配与排序 (Matching and Ranking):

在对用户和内容进行建模之后，Discover 需要将内容与用户进行匹配，并对匹配的内容进行排序。
- 匹配 (Matching): 根据用户兴趣向量和内容向量，计算用户和内容之间的相似度。常用的相似度度量方法包括余弦相似度、欧几里得距离和皮尔逊相关系数。
- 排序 (Ranking): 根据相似度、内容质量、新鲜度、用户反馈等因素，对内容进行排序。排序的目标是选择最有可能让用户感兴趣和满意的内容。
排序算法通常使用机器学习模型，例如梯度提升树 (Gradient Boosting Trees) 或深度神经网络 (Deep Neural Networks)，来学习不同特征的权重，并预测用户对内容的点击率 (Click-Through Rate, CTR) 或参与度 (Engagement Rate)。

示例代码 (Python – 简化的相似度计算):
```
import numpy as np

def cosine_similarity(vec1, vec2):
    """计算两个向量的余弦相似度"""
    dot_product = np.dot(vec1, vec2)
    magnitude_vec1 = np.linalg.norm(vec1)
    magnitude_vec2 = np.linalg.norm(vec2)
    if magnitude_vec1 == 0 or magnitude_vec2 == 0:
        return 0
    return dot_product / (magnitude_vec1 * magnitude_vec2)

# 示例：模拟用户兴趣向量和内容向量
user_vector = np.array([0.8, 0.6, 0.2]) # 足球、编程、旅行
content_vector = np.array([0.7, 0.1, 0.3]) # 足球、编程、旅行

similarity = cosine_similarity(user_vector, content_vector)
print(similarity) # 输出: 0.8276...
```
这段代码展示了如何使用 NumPy 库计算两个向量的余弦相似度。实际的 Discover 算法会使用更复杂的相似度度量方法和排序模型。
探索与利用 (Exploration and Exploitation):

Discover 需要在探索新的内容和利用已知的用户兴趣之间进行平衡。
- 探索 (Exploration): 为了发现用户可能感兴趣但尚未明确表达的内容，Discover 会随机推荐一些内容，观察用户的反应。
- 利用 (Exploitation): 为了提高推荐的准确性，Discover 会根据用户的历史行为，推荐与用户已知兴趣相关的内容。
探索与利用的平衡是一个经典的强化学习问题。常用的方法包括 epsilon-greedy 算法、UCB (Upper Confidence Bound) 算法和 Thompson Sampling 算法。
反馈循环 (Feedback Loop):

Discover 的推荐算法是一个持续学习的过程。它会根据用户的反馈（例如，点击、点赞、不喜欢、隐藏等）来调整推荐策略。
- 正反馈 (Positive Feedback): 如果用户点击或点赞了某个内容，Discover 就会认为该内容与用户的兴趣相关，并增加类似内容的推荐概率。
- 负反馈 (Negative Feedback): 如果用户不喜欢或隐藏了某个内容，Discover 就会认为该内容与用户的兴趣无关，并减少类似内容的推荐概率。
通过反馈循环，Discover 可以不断提高推荐的准确性和用户满意度。

二、Discover 与 SEO 的关系

Discover 与传统的 SEO 存在一些关键的区别，但它们之间也存在着互补关系。理解这些区别和联系，有助于制定更有效的流量获取策略。

特征	Google 搜索	Google Discover
触发方式	用户主动搜索	算法主动推送
目标	回答用户提出的明确问题	发现用户可能感兴趣的内容
内容类型	多种形式，包括网页、图片、视频、地图等	主要为新闻文章、博客文章、视频等
排名因素	关键词相关性、内容质量、页面体验、链接质量、权威性等	用户兴趣、内容质量、新鲜度、权威性、视觉吸引力等
SEO 重点	关键词研究、内容优化、链接建设、技术 SEO、页面体验优化等	内容创意、视觉优化、E-A-T（专业性、权威性、可信赖性）等

从上表可以看出，Discover 的排名因素更侧重于用户兴趣和内容质量，而 SEO 的重点则在于关键词相关性和链接建设。

1. 内容质量 (Content Quality):

无论是 Google 搜索还是 Discover，内容质量都是至关重要的排名因素。高质量的内容应该：

原创且独特 (Original and Unique): 避免抄袭或复制其他网站的内容。
信息丰富且准确 (Informative and Accurate): 提供有价值的信息，并确保信息的准确性。
易于理解且易于阅读 (Easy to Understand and Read): 使用清晰的语言和结构，方便用户阅读和理解。
针对目标受众 (Targeted to the Target Audience): 满足目标受众的需求和兴趣。

2. E-A-T (Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness):

E-A-T 是 Google 评估内容质量的重要指标。在 Discover 中，E-A-T 更加重要，因为用户没有主动搜索，他们需要信任 Discover 推荐的内容。

专业性 (Expertise): 内容应该由具有专业知识和经验的作者撰写。
权威性 (Authoritativeness): 网站或作者应该在相关领域具有一定的声誉和影响力。
可信赖性 (Trustworthiness): 网站应该提供准确、可靠和安全的信息。

3. 视觉优化 (Visual Optimization):

Discover 是一个视觉驱动的信息流。高质量的图片和视频可以吸引用户的注意力，提高点击率。

高质量图片 (High-Quality Images): 使用清晰、美观、相关的图片。
引人注目的标题 (Eye-Catching Titles): 使用简洁、吸引人的标题。
吸引人的视频缩略图 (Attractive Video Thumbnails): 使用能够准确反映视频内容的缩略图。

4. 新鲜度 (Freshness):

Discover 倾向于推荐新鲜的内容。发布新内容或更新旧内容可以提高在 Discover 中出现的概率。

定期更新内容 (Regularly Update Content): 定期发布新内容，并更新旧内容。
关注时事热点 (Follow Current Events): 及时报道和评论时事热点。

5. 技术 SEO (Technical SEO):

虽然 Discover 不像 Google 搜索那样依赖技术 SEO，但一些基本的技术 SEO 措施仍然是必要的。

移动友好性 (Mobile-Friendliness): 确保网站在移动设备上能够正常显示和使用。
页面速度 (Page Speed): 提高网站的加载速度。
结构化数据 (Structured Data): 使用结构化数据标记，帮助 Google 理解内容。

三、如何优化内容以提高在 Discover 中出现的概率

深入了解目标受众：
- 使用 Google Analytics 等工具分析网站的访问者数据，了解他们的兴趣、行为和人口统计特征。
- 进行用户调研，了解目标受众的需求和痛点。
创建高质量的内容：
- 选择用户感兴趣的主题。
- 提供有价值的信息和见解。
- 使用清晰、简洁的语言。
- 确保内容的准确性和可靠性。
- 优化标题和描述，使其更具吸引力。
优化视觉元素：
- 使用高质量的图片和视频。
- 创建引人注目的标题和缩略图。
- 确保图片和视频与内容相关。
提高 E-A-T：
- 邀请领域专家撰写内容。
- 建立网站的权威性和声誉。
- 提供准确、可靠和安全的信息。
- 展示作者的资质和经验。
定期更新内容：
- 定期发布新内容。
- 更新旧内容，使其保持新鲜和相关。
- 关注时事热点，及时报道和评论。
进行技术 SEO：
- 确保网站在移动设备上能够正常显示和使用。
- 提高网站的加载速度。
- 使用结构化数据标记。

四、注意事项

Discover 的流量波动性较大： Discover 的流量受到多种因素的影响，例如用户兴趣、内容质量、新鲜度、时事热点等。因此，Discover 的流量波动性较大，需要做好心理准备。
Discover 不保证流量： 即使内容符合 Discover 的要求，也不能保证一定能够获得流量。Discover 的算法会不断调整，需要持续优化内容和策略。
避免点击诱饵 (Clickbait)： Discover 反对使用点击诱饵。使用夸张、耸人听闻的标题或图片来吸引用户点击，但内容却与标题不符，会导致用户体验下降，并受到 Discover 的惩罚。

五、一些额外的技术考量

AMP (Accelerated Mobile Pages): 虽然 Google 已经不再强制要求使用 AMP，但 AMP 仍然可以提高页面加载速度，从而改善用户体验，并可能对 Discover 的排名产生积极影响。
PWA (Progressive Web Apps): PWA 提供了类似原生应用的用户体验，例如离线访问、推送通知等。PWA 可以提高用户参与度，并可能对 Discover 的排名产生积极影响。

Schema 标记 (Schema Markup): 使用 Schema 标记可以帮助 Google 更好地理解内容，从而提高在 Discover 中出现的概率。特别是使用 NewsArticle schema 可以明确地告诉 Google 该内容是一篇新闻文章。

示例代码 (HTML – NewsArticle Schema):

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "NewsArticle",
  "mainEntityOfPage": {
    "@type": "WebPage",
    "@id": "https://example.com/article"
  },
  "headline": "Breaking News: Something happened!",
  "image": [
    "https://example.com/photos/1x1/photo.jpg",
    "https://example.com/photos/4x3/photo.jpg",
    "https://example.com/photos/16x9/photo.jpg"
   ],
  "datePublished": "2023-10-27T08:00:00+08:00",
  "dateModified": "2023-10-27T09:00:00+08:00",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "John Doe"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Example News",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://example.com/logo.png"
    }
  },
  "description": "A detailed description of the news event."
}
</script>

CDN (Content Delivery Network): 使用 CDN 可以将网站的内容缓存到全球各地的服务器上，从而提高网站的加载速度，并改善用户体验。

六、案例分析

假设我们运营一个关于“可持续发展”的博客。为了提高在 Discover 中出现的概率，我们可以采取以下策略：

了解目标受众： 通过 Google Analytics 分析博客的访问者数据，发现他们对“环境保护”、“可再生能源”、“可持续农业”等主题感兴趣。
创建高质量的内容： 发布关于“太阳能发电”、“电动汽车”、“有机食品”等主题的文章，提供有价值的信息和见解。
优化视觉元素： 使用高质量的图片和视频，例如太阳能发电站的图片、电动汽车的视频、有机农场的图片等。
提高 E-A-T： 邀请可持续发展领域的专家撰写文章，建立博客的权威性和声誉。
定期更新内容： 定期发布新文章，并更新旧文章，关注可持续发展领域的最新动态。
进行技术 SEO： 确保博客在移动设备上能够正常显示和使用，提高博客的加载速度，使用结构化数据标记。
使用 AMP 或 PWA: 如果资源允许，考虑使用 AMP 或 PWA 来进一步提升用户体验。

通过以上策略，我们可以提高博客在 Discover 中出现的概率，并获得更多的流量。

七、持续学习与适应

Google 的算法不断更新和改进。为了保持在 Discover 中的竞争力，我们需要持续学习和适应。

关注 Google 的官方文档和博客： 了解 Google 的最新算法更新和最佳实践。
分析数据： 使用 Google Analytics 等工具分析网站的流量和用户行为，了解哪些策略有效，哪些策略需要改进。
进行实验： 测试不同的内容和策略，找到最适合自己的方法。
参与社区： 与其他 SEO 从业者交流经验，分享知识。

总结

Google Discover 的个性化推荐算法是一个复杂而强大的系统，它基于用户兴趣、内容理解、匹配与排序、探索与利用以及反馈循环等多个要素。要充分利用 Discover 的潜力，需要深入理解其运作机制，并采取相应的优化策略。这包括创建高质量的内容、优化视觉元素、提高 E-A-T、定期更新内容以及进行技术 SEO 等方面。同时，需要持续学习和适应 Google 算法的更新，才能保持在 Discover 中的竞争力。Discover 并非一蹴而就，需要不断尝试和调整策略。

Google Discover 个性化推荐算法与 SEO 的关系

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