知識增益對SEO的啟發
以下為依個人經驗所揣測的SEO作法，可能並不為Google演算法所採用。
- 知識增益系統可能是Google用來衡量網頁內容對搜尋字詞的相關性(Relevance)及原創性(Originality)的方法。
- 與其複製其他網站的內容，不如專注於寫出有深度、獨特的內容，提供使用者在其他地方無法獲得的資訊。
- 專注於使用者的閱讀體驗，鼓勵使用者互動，例如評論、分享等，可以提升網站的使用者黏性與權威性。
- 規劃良好的網站內容結構，確保不同頁面之間主題關聯性強，可以幫助搜尋引擎更能理解網站內容，提升相關性分數。
- 利用資料分析工具，例如Google Analytics，追蹤使用者行為，了解哪些內容較受使用者歡迎，並進行針對性最佳化。
什麼是知識增益 (Information Gain)?
搜索引擎長久以來都是我們獲取資訊的重要工具，但如何從浩如煙海的資料中找到真正對我們有價值的內容，卻成了 Google 的一個巨大的挑戰。這正是「資訊增益」技術應運而生的原因。資訊增益，顧名思義，指的是新資訊帶給我們的價值。
在 Google 搜尋引擎的情境下，它代表著一個網頁相較於使用者已經看過的內容，能提供多少新的、有用的資訊。通過計算資訊增益，系統可以更好地理解每份網頁的價值，並優先推薦那些真正能幫助使用者拓展知識、解決問題的內容，避免重複或無關資訊的干擾，讓使用者在資訊的海洋中，更快、更準確地找到自己的所需。
資訊增益系統運作原理
- 首先，系統會根據使用者感興趣的主題和使用者已瀏覽過的網頁，找出第一組相關的內容 (步驟 505)。
- 接著，系統會找出第二組同樣與該主題相關，但使用者尚未瀏覽過的內容 (步驟 510)。
- 接下來，系統會為第二組的每篇內容計算一個資訊增益分數 (步驟 515)。
- 然後根據這些分數，從第二組中選擇一個新的網頁內容 (步驟 520)。
- 最後，系統會將所選中的新網頁提取出來呈現給使用者 (步驟 525)。
資訊增益背後的推手
那麼，系統是如何判斷資訊增益的呢？答案就是機器學習。機器學習模型通過分析大量的數據，學習理解用户的喜好和網頁的相關性。這些數據可能包括使用者過去的搜尋記錄、瀏覽過的文章、停留時間等等。
通過分析這些數據，模型可以逐漸掌握使用者的興趣，以及不同網頁的主題和內容。從而判斷哪些新資訊能夠帶來更大的價值。換句話說，機器學習模型就像是一位經驗豐富的閱讀者，它可以快速地瀏覽大量網頁，並根據用户的閱讀歷史和興趣，判斷哪些新網頁能夠提供更多新穎、有用的資訊。
讓機器讀懂文字
為了讓機器學習模型能夠理解網頁內容，我們需要將內容轉換成機器可處理的形式。常見的一種方法是將其表示成語義向量 (Semantic Vector) 或嵌入 (Embeddings)。這就好比為每一篇網頁內容創造一個獨特的「指紋」，用以捕捉內容的語義和上下文。語義分析技術在這個過程中扮演著重要的角色，它幫助機器理解句子和短語的含義，以及它們在不同語境下的微妙差異。
相似度與新穎度分析
有了語義向量之後，機器學習模型就可以開始比較不同的網頁，評估它們在主題和資訊方面的相似程度。一種常用的方法是計算語義向量之間的「距離」。距離越近，說明兩個網頁的內容越相似；距離越遠，說明它們的內容差異越大。此外，模型還會使用 TF-IDF 等技術來識別網頁中的獨特資訊。TF-IDF 會根據詞語在網頁集中出現的頻率，賦予每個詞語不同的權重，幫助模型判斷哪些詞語更能代表網頁的核心主題。
計算資訊增益分數
資訊增益分數的計算方式有很多種，常見的方法包括：
- 基於向量距離：此方法將資訊增益分數設定為網頁相似度的反比。換句話說，兩篇內容差異越大，它們之間的資訊增益分數就越高。
- 基於新穎度：此方法根據網頁中的獨特資訊量來計算資訊增益分數。網頁包含的獨特資訊越多，其資訊增益分數就越高。
- 結合上述兩種方法：此方法綜合考慮了網頁相似度和新穎度兩個因素，以更全面地評估資訊增益。
整合資訊
資訊增益分數是搜索引擎提供排序和推薦網頁的重要依據。通過優先推薦資訊增益分數較高的網頁，系統可以確保使用者首先接觸到那些最有可能提供新知識、解決問題的內容。這樣一來，使用者便無需浪費時間瀏覽大量重複或無關的資訊，從而提升獲取資訊的效率和滿意度。
為什麼資訊增益對 SEO 至關重要
Google 的目標是為使用者提供與其查詢關鍵字最相關的結果。因此能用高品質的內容，來滿足使用者意圖的網頁，更有機會獲得較高的排名。
高品質的內容能不僅能夠解決使用者的問題，還減少使用者需要回到搜尋結果頁面尋找更多資訊的次數，此行為又稱彈跳式搜尋 (Pogo-sticking)。
而優質內容必定是透過投入大量時間，進行充分研究的內容，這也會為這個網站樹立起權威及專業度，從而獲得使用者和搜尋引擎的信任。
資訊增益的關鍵要素
- 相關性：內容應與使用者的搜尋關鍵字高度相關。
- 深度和廣度：全面涵蓋主題，包括不同的面向和細微差異。
- 準確和可靠性：從可信賴的來源提供準確且經過充分研究的資訊。
- 原創性：提供新的見解或以新穎的方式呈現資訊的獨特內容。
