我正在为搜索工程师的论文创建一个关于 SEO by the Sea 的“SEO 经典”类别，或者专注于信息检索或 SEO 实践。 我有一些旧帖子的类别标签。 我将为该类别撰写较新的帖子，因为我遇到了应被视为 SEO 经典或涵盖经典 SEO 主题的文档。
我一直以来最喜欢的关于提高 Web 页面之间的链接置信度的帖子之一是来自 UIE.com 的用户体验 (UX) 经典，名为“从 Lincoln 获得置信度”。
使用知识图回答查询背后的流程已获得谷歌授权
排名实体帖子使用了一种专利流程，该流 新数据库 程描述了如何创建实体轮播，对从包含它们的 SERP 中获取的实体进行排名，Google 在将这些页面转换为知识图后回答了这些实体。
虽然有一项专门针对以这种方式对实体进行排名的专利，但有关将 SERP 转换为知识图来回答查询的部分来自我在使用知识图回答问题中撰写的一项专利申请。 该专利名为“使用 N-Gram 机器进行自然语言处理”，该专利于周二获得授权。
本公开提供了执行机器学习自然语言处理的系统和方法
计算系统可以包括机器学习的自然语言处 IG 用户 理模型，该模型由经过训练以接收自然语言文本主体并输出知识图的编码器模型和经过训练以获取自然语言问题并输出程序的程序员模型组成。
计算系统可以包括存储指令的计算机可读介质，当执行指令时，使得处理器执行操作。
