在执行内容优化任务时，选择好的关键词分析方法通常至关重要。词频表示是最常用的（参见我们的 SEOQuantum 工具中的 WORDPRINT 概念）。然而，这种表示方法的缺陷是，它无法捕捉到关于单词上下文及其相互关系的少量信息。
自 2000 年代后期以来，基于人工神经网络（深度学习）的技术变得越来越流行。这是关于词嵌入的。
在语料库中，一个单词不以任何方式使用，而是与语境相关：与其他单词相关。这种方法允许根据单词在语料库中的位置用向量来表示单词。词嵌入方法为每个单词构建一个上下文窗口。我们使用上下文向量通过矩阵来表示每个单词。具有相似含义的单词被放置在向量空间中的术语附近。
以下是 SEOQuantum 提供的与“guarantee”最接近的词汇示例，用于查询“insurance comparator”
SEOQuantum 工具方法
我们希望更好地了解 RankBrain 的工作原理，因此我们构建了自己的语义分析工具 SEOQuantum。
我们使用深度学习算法在词汇 telegram 数字数据 之间创建了相似性链接。对于 SEOQuantum 中的每个查询，我们都会处理文本语料库以提取每个单词的向量。
最后，它们并不完全是“同义词”或“相关关键词”（在 SERP 中返回类似结果的词）或共现词，而是完全不同的东西。
通过 SEOQuantum，我们试图了解 Google 如何“思考”以及它认为与您的目标关键词相关的词语。
尝试一下，你会发现结果非常有趣，有时甚至令人难以预测。有时，我们与某个概念紧密相关的单词并不是在文本中出现在该概念附近的单词， 您可以轻松 自定义以适合您的品牌基调 例如对于查询“SEO 机构”的词汇“SEO”：
> 在这里，我们可以看到 Lexia SEO（针对查询“SEO 机构”）与“可见性”、“质量”和“性能”的概念相关……值得深思 🙂
如何优化RankBrain？
据 Google 称，没 购买电子邮件列表 有办法优化 RankBrain。 RankBrain 对搜索结果没有明显的影响，因为它主要关注解决缺乏相关性的查询。
事实上，SEO 不可能在其 SEO 行动中忽视算法的存在。那我们该怎么办？
除了同义词和共现之外，还要开发您的关键字列表：
不要针对单个关键词创建多个页面或内容。为了达到最佳效果，请尝试以“语义宇宙”的角度思考：
- 对目标关键词及其变体和相关搜索进行分组
- 使用出现在相同语义概念中的附加词汇（使用我们的 SEOQuantum 工具的相似系数）
专注于创造高附加值内容
- 保持健谈，尽量涵盖话题的各个方面，回答尽可能多的问题。
Google 和 RankBrain 的目标是向用户提供最有用和最相关的结果。如果你们有共同的目标，你们成功的机会就更大。
针对你的受众而不是搜索引擎优化你的内容。
- 自然：虽然这句话看起来很平庸，但在深度学习的背景下尤其如此。请记住，算法是从人类行为中学习的。
如果人们欣赏您的内容并认为其相关，Rankbrain 自然会以同样的方式重视它。