Google Rankbrain如何理解用户行为

接着上一篇章对Google Rankbrain算法的介绍：Google 2018搜索指南-RankBrain算法  ，这一篇从Rankbrain对访客搜索行为的深度分析和学习，简单介绍Pogo sticking，来研究搜索引擎是如何理解用户的搜索行为和搜索意向的。

就像之前所讲，RankBrain 可以理解新出现的搜索词，也可以自动上线一些新的算法。那么还有个重要问题，当这些算法上线之后，RankBrain 怎么确定是否满足了用户的需求呢。

Pogo sticking

RankBrain 会给用户提供初始的搜索结果。当大批用户喜欢其中某一个结果时，RankBrain 会提升整个结果的排名。反之，RankBrain 会降低整个网页的排名，或用其他网页替代它。那 RankBrain 如何判断用户喜欢还是不喜欢某个网页呢？RankBrain 主要是关注用户在搜索结果上有哪些行为。主要是以下几个：

• 点击率
• 停留时间
• 跳出率
• Pogo-sticking

这些都是用户体验的指标

举个例子：你之前打网球拉伤了背部肌肉，于是你在 Google 搜索pulled back muscle。像普通用户一样，你点击排名第一的网页，结果发现都是不关注的内容，比如“背部有很多人体重要的肌肉”。

然后你点击返回按钮，并打开了排名第二的网页，然后发现这个网页也不太好，都是一些常规的建议，“注意休息，背部敷冰块”

       于是你又点击返回按钮，打开了排名第三的网页。你发现这个网页的内容正是自己需要的。你花了5分钟浏览这个网页，之后得到了需要的答案，并关闭了网页，没有继续浏览。这种点击返回，并浏览下一个网页的行为就叫 “Pogo-sticking”，是 RankBrain 关注的指标之一。如果 Google 注意到很多用户都迅速离开某个网页，并浏览下一个网页。那这个网页就相当于打了负分。

而如果 Google 注意到很多用户在某个网页上都停止了 Pogo-sticking 行为，那 Google 会提升该网页排名，让其更容易被用户点击到。

       既然Google 已经能理解搜索词背后的需求。那是否意味着以前的关键词研究方法就没用了？不是的。你需要做的，是调整关键词策略，使其对 RankBrain 更友好。下一篇分享如何针对rankbrain算法进行关键词的研究

作者：Backlinko

翻译：张亚楠