从Word Engineer到Entity Architect：Google如何改变——以及我如何随之演变的真实故事
Source: Dev.to
第一个“物理定律”
我挑选了四个竞争的标识行业网站，分析了它们的标题和 meta 描述。结果出现了几乎精确到数学级别的模式：
- 主要关键词出现在标题的开头。
- 在 meta 描述中，关键词出现在句子的开头 并且在四个单词之后再次出现。
我把这个公式应用到自己的网站上——当时它停留在第二页。按照公式修改标题和 meta 描述后，网站在四天内跃升至一个竞争激烈的关键词的第三名。
这感觉像是发现了 Google 的一个小“物理定律”——直到算法改变，这条定律一夜之间失效。这个教训比公式本身更重要：Google 可能会改变，但识别模式、进行测试、记录、学习并适应的能力会伴随你整个职业生涯。
谷歌的演变：从关键词到意义
| 年份 | 更新 | 变化内容 |
|---|---|---|
| 2013 | Hummingbird | 从简单的关键词匹配转向 语义匹配——Google 开始理解句子，而不仅仅是单词。 |
| 2015 | RankBrain | 引入基于机器学习的排序；Google 开始 猜测、学习和理解，而不再仅仅依赖精确匹配。 |
| 2019 | BERT | 实现对 人类语境、意图、意义以及词语之间关系 的更深入理解。 |
换句话说，Google 不再是一个针对词语的搜索引擎，而是一个针对意义的搜索引擎。
为什么旧公式变得有害
“标题开头的关键词 + Meta 开头的关键词 + 每四个词重复一次”在 Google 主要计数单词时有效。随着 Google 开始阅读内容，这一公式变得不相关，甚至有风险。
- 在 Meta 描述中机械性地重复关键词可能触发过度优化警报。
- 在某些情况下，Google 会完全忽略 Meta，改用页面中随机的文字。
Lily Ray 完美地捕捉到了这一转变。在我站点 fayzakseo.com 上发布的采访中，她说：
“许多站点排名下降并不是因为缺乏 SEO，而是因为 SEO 做得太多。”
这句话之所以引起共鸣，是因为它正好描述了我的经历：曾经有效的做法现在在 Google 看来像是一次“推送”算法的尝试。
今日的元描述：用户体验工具，而非 SEO 技巧
- 目的转变 – 元描述现在是为 用户 而写，而不是为 Google。
- 目标 – 吸引、解释、建立信任并反映内容。
- 对点击率的影响 – 2026 年的用户更聪明；不自然的重复像广告，降低点击率。
Google 的 NLP 现在能够理解上下文、意图、含义和关系。它知道 “signage” 是什么，知道 “business” 是什么，以及它们之间的关联。对 Google 进行“喂饭式”优化的时代已经结束。
从关键词到实体
真正的革命并非一次单一的算法更新；而是一次对 感知 的改变。Google 不再寻找关键词，而是开始寻找 实体。
- “signs for business” 不仅仅是一个短语——它是实体之间的关系：产品、业务、需求、上下文和用户意图。
- 理解这一转变可以解释为何旧的、以词汇为中心的方法会失败：Google 从统计词汇转向 理解意义。
实体验证
在实体识别之外，还有 实体验证——Google 如何将身份、行为、职业关联和实时信息相连接。我在 dev 上的文章中深入探讨了此内容，包括示例和架构分析：
“Gmail is Not a Mailbox – It’s Your Sensor Inside Google’s Matrix.”
(Insert link to the dev article here.)
从 “Word Engineer” 到 “Entity Architect” 的旅程映射了 Google 本身的演进——从统计词汇到理解意义。适应、模式识别和持续学习仍然是让我们保持领先的核心技能。