我们正处在大数据、人工智能、机器深度学习的科技新时代。这些新科技对SEO有何影响，我们该如何正确应对？
大数据，人工智能和量子计算这三个流行语似乎总是混在一起。这是由于它们高度相互依赖并且相互结合，成为大多数主要技术进步的基础。人工智能和大数据的协同效应已经深深植根于大型和小型数字企业的核心营销活动中，譬如推荐引擎占亚马逊总销售额的惊人35%，多渠道情感分析为三星等公司的品牌战略提供了信息，每个小型电子商务零售商都可以利用聊天机器人的有效性。
人工智能在大量信息上蓬勃发展，以推动其不断学习的机制发展。一旦被量子计算机惊人的处理速度所利用，便可以利用不断增长的大数据源，提供独特见解，自动执行多项任务甚至甚至是完成任务的能力接管人类的各种决策方面将成倍增加。
这方面，Google走在了前面。回看Google自2004年以来积累的大数据，帮助我们清晰地了解一个关键词的发展历程和趋势走向。
早在2011年，Google创立了Google Brain，一个致力于人工智能的团队。Google Brain 的主要目标是从内部改造Google的产品，并利用人工智能使产品更快、更智能、更有用。当然，搜索引擎是其立足之本，占据95%的搜索市场份额，Google运用人工智能来提高搜索引擎的质量也就理所当然了。
机器学习倾向于通过参考系来解决问题，输出会由人来检查，它带有一定百分比的错误。Google对机器学习的解释是这样的：从输入数据构建训练预测模型的程序或系统。该系统使用学习模型，根据与用于训练模型的分布相同的分布得出的新数据做出有用的预测。
简单地，机器学习算法接收训练数据，如在下面的示例中，此训练数据是猫和狗的照片。该算法进行自我训练，以了解和识别不同的模式。训练的算法越多，结果的准确性就越高。如果您要求模型对新图片进行分类，您将获得正确的答案。当然，Google图片是重现此说明的最佳示例。
早在2015年，Google推出了RankBrain，以提高搜索结果的质量。
什么是RankBrain？
RankBrain是一个系统，通过它Google可以更好地了解搜索查询的潜在用户意图。最初，RanrainBrain应用于谷歌以前未曾遇到过的查询，这些查询在当时仍在进行，约占所有搜索的15%。RankBrain的核心是一个基于Hummingbird的机器学习系统，该系统使Google从“字符串”环境变为“事物”环境。RankBrain的核心可以看作是一个预筛选系统。
毫不夸张地说，Google RankBrain是如何确定搜索结果的一场革命。其目的是自动最好地理解搜索查询以产生相关结果。RankBrain由Google Brain开发，在2019年被引入了BERT，以更好地理解搜索查询。
作为SEO从业人员，我们可以理解Google的RankBrain或BERT意图来优化我们网站，还可以预测关键词排名来确定优化优先级。如果这些关键字上排名第一，它会带来怎样的潜在收入？
另外，机器自动化可成熟地应用于A/B测试，判断网页中不同参数组合的绩效指标高下，并根据预期性能对其进行更新。这对SEO和PPC同样重要。
我们会不断看到一些AI在营销领域里的积极变化。
1，买方分析
AI现在为客户细分、推送通知、点击跟踪、再营销和内容创建提供支持。营销人员正在使用AI来提供产品和活动建议。他们还将能够使用该智能根据行为和举动对购买者进行剖析。营销人员将继续使用AI来改善客户服务。
2，行为驱动和提升忠诚度
营销人员为消费者创造价值，利用AI来保持客户并提高忠诚度。对于零售商，具有直接面向消费者的平台以及强大的客户关系管理程序的制造商而言尤其如此。
3，跨每个渠道的实时客户互动
AI对于市场营销和零售市场而言，令人兴奋的可能性之一就是其能够管理每个渠道上的实时客户交互的能力。很多时候，成功与失败之间的区别取决于品牌如何响应客户的反馈来修改其策略。
4，实时营销
许多有趣的趋势正在发生，实时营销将在2020年成为现实。收集和分析客户数据已经帮助营销人员准确了解客户的行为。越来越多的人将使用AI来增强工作量，并在正确的时间向正确的客户传达完美定制的信息。
5，语音优先搜索
随着像Siri和Cortana这样的语音驱动AI套件的不断增长，我们步入语音优先搜索查询的快速轨道也就不足为奇了。
6，自动化和广告定位工具
营销自动化已在2019年成为企业的流行语。现在，随着越来越多的初创公司在利基市场中兴起，2020年也将如此。结合先进的广告定位工具，可以有效地定位目标受众并显着降低公司预算，人工智能将继续在市场和商业领域占据统治地位。
7，制定内容策略
尽管具有创造力，但网站经常发现制定内容策略特别是有数据支持的策略既困难又耗时。功能强大的工具可以更快地制定以实际结果为后盾的策略，而这要比个人可以快得多。
8，品牌推介
通过AI进行品牌关联和推荐将是值得关注的事情。随着聊天机器人和语音助手变得越来越复杂，对需求的预期与可理解的行为相结合将为数字营销人员和消费者提供更多机会。