谷歌是否使用情绪分析对网页进行排名？

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许多seo认为，一个网页的情绪可以影响谷歌是否对一个网页进行排名。如果在搜索引擎结果页面（serp）中排名的所有页面都有一个积极的情绪，他们认为如果你的页面包含负面情绪，它将无法排名。
有证据和事实表明，谷歌在情绪分析方面的研究一直集中在哪里。
我问了谷歌相关专利专家比尔·斯拉夫斯基（@Billüu Slawski），他对谷歌使用情绪分析对网页排名的搜索引擎优化理论有何看法。

“情绪就像一种味道，像香草或巧克力。它并不反映一篇文章可能带来的潜在信息增益。
信息增益可以通过使用NLP处理来提取实体和关于它们的知识来理解，并由此确定信息增益。
情感是一个不一定能反映一篇文章能给一个主题带来多少信息的价值。
积极或消极的情绪并不能反映出有多少知识被添加到一个主题中。“

比尔肯定说，谷歌倾向于对与审查相关的查询发表一系列意见。

“我不相信谷歌会偏袒一种英文新闻稿服务情绪。在某个话题上有潜在的偏见。
我认为谷歌在情感方面需要一定程度的多样性，因此如果他们考虑排名的基础上，他们不会显示所有的消极或积极。”

比尔提出了一个很好的观点，即如果谷歌搜索结果引入了一种情绪偏差，那么它就没有用处了
一些seo认为，如果所有的搜索结果都有积极的情绪，那么这反映了搜索者正在寻找什么。这是一种天真的关联。
有许多已知的排名因素，如链接，可以解释这些排名。还有其他一些因素，比如用户希望看到特定查询的特定站点。
简单地孤立一个因素，然后说，“啊哈，所有的网站都有这个，所以这就是排名的原因”是天真的，这是在挑选你想看的东西。
例如，同一个SEO可以查看这些搜索结果，并看到它们都使用相同品牌的SEO插件。这是否意味着SEO插件是这些网站排名的原因，
答案是否定的。
同样，在搜索结果中表达的情感并不一定反映搜索者在寻找什么。
这就是为什么我说，只看一个因素，比如情绪，然后说这是一个网站排名的原因是天真的。仅仅因为你看到了相关性并不意味着这就是一个网站排名的原因。

谷歌是否使用情绪分析进行排名

自2018年以来，谷歌在情绪分析方面基本保持沉默。
2018年7月，Twitter上有人问：

“…似乎你的搜索算法能够识别并考虑情绪。是否有情感搜索运算符“

丹尼·沙利文回答：

“它无法识别情绪。所以，没有运算符。“

丹尼明确表示，谷歌的搜索算法无法识别情绪。
那一年早些时候，丹尼在谷歌发布了一份官方声明，其中提到了个人情感。但这种情绪的背景是，对于一些查询，可能会有不同的意见，因此谷歌可能会显示两个特色片段，一个是正面的，另一个是负面的。

“…搜索“是爬行动物好宠物”的人应该得到与“爬行动物是坏宠物”相同的特色片段，因为他们寻找的信息相同：爬行动物和宠物的比率如何，但是，我们提供的特色片段相互矛盾。
一个认为爬行动物是好宠物的网页似乎最适合那些搜索它们是好宠物的人。同样，一个关于爬行动物是坏宠物的页面似乎是搜索它们是坏宠物的人的最佳匹配。我们正在探索解决此难题的方法，包括显示多个响应“

以上部分的重点是他们正在探索显示多种响应。
自2018年以来，谷歌已经停止为“爬行动物是好宠物吗”之类的模糊查询显示特色片段，并鼓励用户深入搜索并选择更具体的爬行动物。
丹尼写道：

“出版商通常会提供合法的不同视角，我们希望为用户提供多个来源的可视性和对这些视角的访问，”featured snippets团队的软件工程师Matthew Gray告诉我。“

这些说法直接违背了SEO的观点，即如果serp中的情感倾向于一个方向，那么你的站点就需要向同一个方向倾斜才能排名。
相反，谷歌声称他们希望在意见上表现出多样性。

评论中的积极和消极

谷歌的一篇题为《精细到粗略情绪分析的结构化模型》（PDF 2007）的研究报告指出，“问答系统”需要在段落级别进行情绪分析。
一个总结评论的系统需要在句子或短语层面理解正面或负面的观点。
这有时被称为意见挖掘。这种分析的重点是要理解观点。
以下是研究论文如何解释情绪分析的重要性：

“由于不同的应用程序有不同的需求，因此在多个级别上对情绪进行分类的能力非常重要。例如，产品评论的摘要系统可能需要句子或短语级别的极性分类；问答系统很可能需要段落的情感；而且，一个确定在线新闻源中哪些文章属于编辑性质的系统需要文档级分析。“

本文进一步描述了情绪分析的作用：

“句法分析和关系提取（Miller等人，2000年），实体标记和关系提取（Roth和Yih，2004年），以及词性标注和语块划分（Sutton等人。，
2004年）。Popescu和Etzioni（2005）在情感分析方面有一个有趣的工作，它试图根据可能的产品特征对短语的情绪进行分类。“

这项研究的突出之处在于，它严格地理解了文本的情感。

没有上下文可用于显示偏向用户搜索查询中情感的搜索结果。
上下文不是根据情感对文本进行排序。

然而，尽管背景与排名无关，但一些seo会引用这类研究，然后再加上它被用于排名。这是错误的，因为这篇论文和其他研究论文的上下文都是关于理解文本的，远远超出了文本排名的上下文。

情绪分析不仅仅包括正面和负面

另一篇研究论文《What’s Great and What’s Not:Learning the Scope of Negation for Improved Emotion Analysis》（PDF 2010）提供了一种理解产品评论情绪的方法。
研究的范围是寻找一种更好的方法来处理思想表达中的歧义。
这类语言否定短语的例子有：

“鉴于制造商的声誉不佳，我本以为会对这款设备感到失望。事实并非如此。”

“别忘了点他们美味的蒜面包。”

“为什么他们不能在这部手机里装一个像样的扬声器呢？”

以上的例子说明了本文的研究重点是如何理解人类在以某种方式构建自己的言语时的意思。这是一个例子，说明情绪分析不仅仅是关于积极和消极的情绪。
它实际上是关于单词、短语、段落和文档的意思。
本文首先阐述了情绪分析在几种情况下的有用性，包括回答问题：

“语言否定范围的自动检测是各种文档理解任务中遇到的一个问题，包括但不限于医学数据挖掘、一般事实或关系提取、问题回答和情感分析。”

准确地对这些句子进行分类有助于搜索引擎进行问答，
一个搜索引擎不理解它想要排名的网页，就不能准确地回答一个问题。
不是把这些数据作为排名因素。它是关于使用这些数据来理解页面，然后根据排名标准对它们进行排名。
看待情绪分析的一种方法是将其视为获取候选网页进行排名。如果搜索引擎无法理解深圳谷歌优化网页，则无法选择候选对象。
一旦搜索引擎能够理解一个网页，它就可以在可能回答问题的页面上应用排名标准。
这对于那些由于语言否定之类的东西而变得模棱两可的搜索查询来说尤其重要，正如上面的研究论文所述。
如果Google使用了情绪分析，那么网页不会因为情绪分析而排名。情感分析有助于理解网页，以便对其进行排名。
谷歌无法对其无法理解的内容进行排名。谷歌无法回答它无法理解的问题。