它具有机器学习和分析功能，旨在为用户提供更准确的信息。 下面列出了以下三个特征。 使用机器学习通过模式分析了解搜索意图 使用机器学习进行行为分析，对满足意图的页面进行排名 利用人工智能机器学习自动更新算法 利用这些功能，Google 有助于在 Google 发布的文章中为用户提供“有用的页面”，即“被许多用户评价的网站”。 下面的文章详细解释了意图。 SEO 必备！四个重要的搜索意图和必要的响应 RankBrain的三种评估方法具有三
显示移动到链
种评级方法来帮助向用户提供有用的信息。就是以下三个。 行为分析 引文分析 链接图意大利 WhatsApp 号码列表分析 评价方法1 行为分析 我要介绍的RankBrain的第一个评估方法是行为分析。我们从搜索开始分析行为。 以下三点在行为分析中很重要，它们都关注“用户访问某个网站时的行为”。 1、搜索 点击率比平时际用户选择的链接。它分析这些链接的模式并在顶部显示最有可能被点击的链接。 2、是否导致转化移动 到链接目的地后，基于那里意图（搜索意图）的搜索结束，即转化后的链接显示在顶部。 3. 意图
结果点击率高或低
是否发生变化 在顶部接目的地后意图发生变化的链接目的地（因为满足了先前ICTP会议2017的意图，所以创建了不同的意图）。 评价方法2 引文分析 引用的意思是“在网络上提及（评价、口碑）”。即使没有链接，它也能工作，并定位非链接的网站名称、品牌名称、商店名称和产品名称、电话号码和地址以及 URL 描述。在引文分析中，有两个要点很重要。 1.数量和随时间的变化如果 引用量或随时间的增长量大于竞争对手，则会给予积极评价。
