我们现在对区域、人口和产品有了一定的了解。这并不是很多额外的信息，但它为原始的神秘图像提供了很多上下文，对吧？ 也许，合，他们就可以更快地识别出噪音发生在相同的地理位置。这只是一个例子；谷歌工程师比我聪明得多，肯定想到了更好的解决方案。
谷歌同样利用实体图进行搜索
Google 利用上下文数据（类似于上面的示例）来更好地理解数字对象，以帮助提 WhatsApp 号码 索结果。 谷歌的 Expander 就是一个奇怪的例子：一个“利用数据对象之间的关系”的大型机器学习平台。 截图 2017-01-09 11.39.57 PM.png 机器学习通常是“有监督的”（提供训练数据，这种情况比较常见）或“无监督的”（没有训练数据）。
然而是“半监督的
这意味着它正在弥合提供的数据和未提供的数据之间的差距。 ← SEO pin 意图！ Expander 利用大型基于 设定现实的目标 图形的系统来推断数据集之间的关系。有没有想过为什么您不断收到刚刚开始向朋友发送电子邮件介绍的产品的广告？ Expander 正在弥合平台之间的差距，以更好地理解在线数据，而且只会变得更好。
用于搜索的相关实体图 这是
Google I/O 2016 演讲中的一张幻灯片，展示了搜索结果 购买电子邮件列表 的相关词图： 截图 2017-01-09 11.24.47 PM.png 幻灯片来自 Google I/O 2016 机器学习突破视频。 实线表示节点之间的联系比虚线更强。
上面的例子表明“什么是万圣节传统”和“万圣节传统”之间存在密切的关系，这是有道理的。寻找其中之一的人们会对有关“万圣节传统”的标准内容感到满意。 边缘强度还可以通过分布相似性、词汇相似性、基于词嵌入的相似性等来确定。 无限 PAA 机器学习假设： Google 根据扩展查询的最强相对优势提供额外的 PAA。
您可以在无限的 数据集
中继续看到这种情况发生。当两个词汇相似的单词与建议的 PAA 重叠时，会导致主题更改： 截图 2017-03-02 7.21.58 PM.png 上述主题的改变是通过一系列相关的小命题发生的。此屏幕截图上方是 PAA“SMO 代表什么？” （不是拼写错误，只是神经网络尽力而为！）这引发了诸如“SMO 是什么意思？”、“smo 支架是什么？”等问题。
这立即让我想到了相关的词图以及
我想象的谷歌正在做的事情： 我希望我的父母把这个挂在冰箱上。 我的假设是，机器学习模型计算出，因为我对“SMO”感兴趣，所以我可能也对脚踝支架“SMO”感兴趣。 SEO 和数字营销人员可以通过多种方式利用 PAA 的上下文相关性和机会。
优化机器学习并扩大
基础覆盖范围的 4 种方法： 您的内容中始终可以建立主题联系，并且通过添加额外的高质量相关内容，您可以增强内容的优势（并增加您的 SERP 空间）。以下是一些发现相关主题的快速简便的方法： #1：使用 MozBar 快速发现相关主题。