对于 Google 来说，排名是一个多步骤的过程。时间、数据访问限制和成本阻碍了更复杂系统的实施。当然，文件审查永远不会停止。这就是模式重复出现的原因。内容首先要经过初步的“嗅探测试”，以便稍后进行识别。
我们可以看到一些支持这一说法的证据。不久前，我们研究了 Google 的“页面质量”专利以及它如何使用用户交互数据来生成排名分数。
在网站全新的情况下，
用户还未与SERP上的内容进行过互动。因此，Google 无法了解内容的质量。然而，另一项巧妙的专利涵盖了这种情况，即预测站点质量。简化一下：对于新网站，首先通过获取新网站上每个不同短语的相对频率来预测质量得分。然后将这些度 台灣電郵 量映射到根据先前排名的页面创建的质量分数构建的先前生成的短语模型。
如果谷歌仍在使用这种策略，那就意味着很多新网站将根据算法中包含质量指标的“初步猜测”进行排名。之后，根据用户交互数据完善评级。在实践中，我们注意到谷歌经常会在看似“测试期”的时间内提高网站的排名。
我们的理论是，当时正在进
行测量以查看用户行为是否符合谷歌的预测。如果不是这样，出席人数上升得越快，下降得也越快。当一切正常运行时，它在 SERP 上继续保持健康的位置。
许多谷歌专利都提到了“隐式用户反馈”，其中包括 AJ Kohn 的声明：“评级子系统可能包含一个评级修改器，该修改器使用隐式用户反馈来重新评估 搜索结果 ，以改进向用户呈现的最终评级。”
需要注意的是，这只是众 直销企业和学生的理想选择 多专利之一。自该专利发布以来，谷歌还开发了其他解决方案，例如：
- SpamBrain：Google 打击垃圾邮件的主要工具之一。
- RankBain：因处理 Google 的“新”查询而闻名。
谷歌：小心这个差距
我们不确定，除了 Google 内部拥有第一手工程知识的人员之外，是否有人确切知道有多少SERP用户交互数据 被应用于各个网站，而不是整体 SERP。但我们知道，RankBain 等现代系统至少部分是基于用户点击数据进行训练的。
我们还对 AJ Kohn 对 Doj 有关这些 新加坡电话号码 新系统的证词的分析然而，我们尚未找到适用此内
容的文件。然而，根据证词，它似乎形象地展示了谷歌如何从大集合中剔除结果到较小的集合，并在其中应用额外的排名因素。
目前的状态可能如下：
- 谷歌目前的排名系统无法跟上人工智能生成内容的创作和发布。
- 由于这些系统生成的内容大多合理且语法正确，它们将通过谷歌的“嗅探测试”，并且在进一步分析完成之前将很有用。