接下来，我通过点击上面的“霉味如何”来鼓励更多与“霉”相关的人： vans-paa.gif 另一个例子是，当我点击 100+ PAA 黑洞正上方的“有机 SEO”时（gif 会让你头晕，我截图了）。这将我的结果从“如何清洁皮革”更改为“什么是 SEO”和“有机搜索是什么意思”： 皮肤来自 seo.png #2 – 有动画死胡同。
当我的 扩展达到满点
（通常约为 300+）时，Google 会提示前两个 PAA，如下所示：“我们不确定还要 电话号码数据 提供什么，您又对它们感兴趣了吗？” 这种情况发生的一个例子是：我在与“有丝分裂”相关的 PAA 之前重复两个 PAA（约 300 个 PAA 深度）：“Alexa 的排名基于什么？”以及“反向链接的用途是什么？”： 厌倦了我.gif 这让我想起谷歌机器学习工程师讲的一个故事：，它就会默认回答“我不知道”：“男人在用手机说话。
”它可能是一张跳舞大象的照片，如果机器学习模型不确定它是什么，它会说“男人在用 斋月期间最受欢迎的活动之手机说话”。 我的直觉告诉我，当超过 PAA 的某个相对范围时，G 会恢复到原始查询中最强的边缘情况（前两个 PAA）。 然后，当您按下 再次重复这些限制时，它会建议第三个和第四个 PAA，依此类推。
展开查询并后退一步以发现
最密切相关的查询。 这不仅可以为您提供与您正在扩展和收回的问题最相关的 PAA，而且如果它在您的掌控范围内，您还可以快速发现其他非常相关的 PAA 机会。 在“SEO的定义是什么？”中我不断地扩张和收缩。 排气-paa.gif 请注意每个传入的 PAA 中都包含“SEO”或“搜索引擎优化”！？这并非巧合，与实体图有很大关系。
首先，让我们更好地理解机器学
习以及为什么基于实体的半监督模型与搜索如此相关。然后我将解释我认 购买电子邮件列表 为上述结果（如 5 年）的情况，并讨论如何利用这些机会！呼！ 数据在机器学习中的训练作用 混淆在机器学习中很常见，主要是由于缺乏标准训练数据。 SEO 流程机器学习 标记良好的训练数据通常是训练准确的机器学习模型所需的最大组成部分。
最近，谷歌的音频搜索团队查看
了大量被解释为“kdkdkdkd”的欧盟音频数据。在他们的训练数据中，有一个明显的异常值（即“kdkdkdkd”？！），工程师们不知道是什么导致了噪音。困惑中，他们终于发现是火车和地铁发出的噪音！ 这是一个愚蠢的例子，但谷歌现在能够解释那些讨厌的“kdkdkdkd”包含内容。
救援相关数据 由于我们并不总是有足
够的训练数据来正确训练机器学习模型，因此我们寻求上下文数据的帮助。 示例：如果我给你看下面的图片，你可以从中得到一些东西，对吧？它可能看起来是一个在街上行走的女人，它可能是从她的帽子、围巾和树叶上掉下来的。但很难确定整体，对吗？ 截图 2017-01-10 1.21.03 AM.png 现在会发生什么？以下是上述照片时间轴中的另外两张图片： 截图 2017-01-10 1.23.36 AM.png 截图 2017-01-10 1.23.47 AM.png 啊哈！她似乎是一位前往伦敦的美国旅行者（带着佳能 Ti3 相机）。