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客观的、与搜索查询无关的相关性评估：根据文档的特征与搜索查询的特征的匹配程度来评估文档。这种评估可能包括复杂的算法，考虑到文档中关键词的频率和位置、文档的整体主题相关性以及内容的质量。
与查询相关的排名因素：除了基本匹配之外，搜索引擎还会考虑与查询相关的因素，例如用户的位置、使用的设备、个性化设置或搜索历史记录，这些因素都会影响文档与相应查询的相关性。
利用以前的互动
从用户行为中学习：根据以前的交互使用与文档和查询特征相关的操作。这意味着搜索引擎了解用户过去如何与文档进行交互（点击率、在页面上花费的时间等），以预测哪些文档可能与特定查询更相关或更有用。
排名调整：可以根据学习到的行为调整文档的相关性分数和排名，偏向过去回答过类似搜索查询的文档。

搜索结果文件排序

Google 收到的用户信号用于训练排名算法，尤其是重新排序结 instagram 数据库 果的机器学习算法。您可以在我的专利“训练排名模型”摘要中准确了解其工作原理。

站点范围的网站区域和域名级别
在域名级别，网站部分或整个域名根据经验和专业知识按质量进行分类。帮助内容系统、https、页面体验……可以在这里发挥作用。

正如网站表示向量专利中所描述的，这些网站可以根据特定主题分为不同的能力级别。

在这里，深度学习模型也可以用来识别高质量作者和主题权威的模式。



源实体级别
在此级别，Google 可以根据组织对作者进行评级，并根据权威性和声誉对作者进行评级。在文章《EEAT 上最有趣的 Google 专利和科学论文》中，您会发现许多关于专利和科学论文的有根据的研究。

质量评估员的输入以及品牌权威的客观信号用于学习和训练人工智能模型。