据谷歌称，Rankbrain 最初主要应用于 15%-20%从未被问过的搜索查询。自 2016 年 6 月左右以来，Rankbrain 已应用于所有搜索查询。
Google 本身将 Rankbrain 列为第三重要的排名因素。 “排演什么角色名因素”这个术语最初引起了混淆。排名因素是，排名信号否。这就是许演什么角色多 SEO 开始感到困惑的地方，有时 Google 的矛盾声明也无法消除这种困惑。
SEO 人员经常询演什么角色问关于 Rankbrain 的两个问题
- Rankbrain 是否负责查询细 whatsapp 筛查 化或搜索词分演什么角色类和解释或 URL 评分？
- Rankbrain 是否使用真实用户数据、来自搜索评估者或质量评估者的训练数据，或者都不使用作为训练数据？
有以下几种理论：
- Rankbrain 不是排名信号，而仅负责演什么角色查询细化
- Rankbrain 是一种排演什么角色名信号，因此参与文档的评分
- 除了 Rankbrain 之外，Hummingbird 还使用了其他机器学习系统
1. Rankbrain 不是排名信号，而仅负责查询细化
Rankbrain 不是一个经典的排名因素，例如页演什么角色面标题或反向链接。相反，Rankbrain 是以扩展的形式对 Hummingbird 算法进行的更新。通过确定与已知术语的主题接近度，Rankbrain 可以将以前未知的搜索查询分类到主题上下文中，或者特别是将更长、更复杂的搜索查询分解为共同点。这使得解释含义并将未知的搜索查询分 热衷于让旅途更轻松的事物，不信任侵入性技术 配给已知演什么角色的同义词或具有相似或相同含义的术语变得更容易。 Rankbrain 可以让 Google 向前迈演什么角色一大步，特别是在解释搜索查询方面。
这就是 Google 首次宣布 Rankbrain 时介绍的方式，并且 Google 的 Paul Haahr 在 2016 SMX Advanced 上接受 Danny Sullivan 采访时证实了这一理论（从 3 分 00 秒开始）。请注意，Gary Illyes 也以配角身份出现，这将在其他地方提及。
2. Rankbrain 是一种排名信号，因此参与文档的评分
Rankbrain直接参与页面内容演什么角 德斯刀片工廠 色的评估。在这里，可以识别在特定搜索查询的匹配内容中重复出现的某些模式并用于评分。不过，谷歌方面对此事并没有发表太多声明。有点令人惊讶的是，同样在 SMX Advanced 2016 上，前文提到的 Gary Illyes 在与 Danny Sullivan 的问答环节中担任主角，他针对 Rankbrain 发表了以下言论（从 5 分 40 秒开始）：“它不是为了理解查询，而是为了对结果进行评分…”
丹尼·沙利文 (Danny Sullivan) 似乎也依赖第一种理论，伊利的同事哈尔 (Haahr) 在同一活动中向他证实了这一理论。
谷歌在这里传达的信息非常令人困惑。
3. 除了Rankbrain，Hummingbird还使用了其他机器学习系统
另一个假设是，除了 Rankbrain 之外，蜂鸟机器学习的其他部分也用于例如网站评分。 Mario Fischer 也在 Facebook 的讨论中对此发表了评论：