涌现：所有SEO专业人士都应该理解的科学概念

我最近在《搜索引擎杂志》上发表了一篇关于搜索引擎优化行业相关性研究的糟糕状况的文章。
这篇文章表明，有着良好意愿的人进行了这些研究，但他们往往缺乏足够的统计知识来完成如此庞大的任务。
在其他案例中，这些研究使用了不恰当的抽样数据，缺乏任何形式的同行评议，或者对那些试图销售与结果相关的产品的公司的陈述有偏见。
虽然SEO社区对这篇文章的绝大多数回应（包括一些真正的商业传奇）都是正面的，但也有一些批评者。
Moz的前雇员，Russ Jones，甚至不辞辛劳地为这篇文章写了一篇完整的回复，从我用威廉·穆尔霍兰德（William Mulholland）作为比喻，到为文章采访的统计学家詹·胡德（Jen Hood）所作的结论，他甚至不辞辛劳地写了一篇完整的回帖。
虽然罗斯最终同意了这篇文章的观点，但他对我的观点表示不满。
考虑到这个主题，这样的回应是意料之中的。
然而，琼斯在回答中提出的一点，特别是在这些研究中发现的一贯的弱相关性，引起了我的兴趣：“弱相关性将成为任何系统的一部分。”
正如我在最初的帖子中所说的，我不是一个统计员，所以我再一次联系了统计师詹胡德，寻求解释。
“他说得对，”詹回答说，“复杂系统可能包含‘弱’关联。”

涌现的概念

虽然琼斯没有提到它的名字，但他指的是一种被称为“涌现”的现象
作者佩吉·霍尔曼在她的书《引人入胜的涌现》中将涌现定义为：

“…混沌产生的高阶复杂性，在混沌中，新颖的、连贯的结构通过系统中不同实体之间的相互作用而结合。当这些交互作用中断时，就会出现这种现象，导致系统分化并最终合并成新的东西。”

或者更简单地说是“秩序混乱”
霍尔曼最喜欢的卡尔·萨根的名言是，“如果你想从零开始做苹果派，你必须首先发明宇宙”，所以也许我们应该尝试用另一种方式来定义涌现。
如果你曾在商界呆过一段时间，你可能会听到管理层有人错误地引用亚里士多德的话：“整体大于各部分之和。”
亚里士多德的出现不是巧合。
他是第一个考虑这种影响艺术、哲学、科学和系统理论的现象的人，例如集体行为、博弈论、模式形成，或者，在我们的例子中，与搜索引擎相关的机器学习系统。

出现是指一个复杂的系统，如人体或搜索引擎，似乎具有其组成部分本身所不具备的能力

在众多的出版物中，这个概念描述了从蚁群设计到雪花的创造；我第一次从一位科学家那里读到这个想法，他解释了我们眼睛正确观看所需的人体各个过程。
在她发表在《美国光学学会杂志》上的关于人眼异常与心肺关系的研究中，科学家凯伦·M·汉普森和她的团队注意到，她所回顾的个别因素在本质上谷歌海外推广是薄弱的。
此外，也许更重要的是，虽然涌现的概念确实允许弱相关性，但这些相关性不能太弱，以至于完全不重要。
正如我的统计学家Jen Hood在谈到她关于领域权威的弱相关性的反馈时指出的那样，“在复杂的系统中，相关性确实是很弱的，但这些关联性是非常弱的。”

科学与搜索引擎优化研究之间的差异

批评我文章的人认为我是在说搜索引擎是不可知的；那些试图研究其组件的人是在浪费时间。
这种批评是荒谬的。
研究搜索引擎研究中各个组成部分的相关性和其他研究具有潜在的有用性。
只是，当研究进行得不恰当或呈现不当时，这种有用性就会丧失。
例如，大多数研究虽然有时会提出“相关性不等于因果关系”的警告，但却没有提及其他结论，除此之外，“我们注意到的一件事可能是排名信号。”
此外，在我多年来阅读的所有研究中，没有一个专门针对他们的研究结果提出出现的概念。
也就是说，他们的发现可能意义重大，但最终，他们仍然是某事物的一个单一部分，其功能“大于其各部分之和”
或者，以谷歌为例，它的各个部分的“产品”。
正如加里·伊尔耶斯（Gary Illyes）2019年在澳大利亚悉尼向一小群SEO专业人士提到的，关于搜索引擎的工作原理，构成谷歌排名系统的各种算法的个人得分不是相加而是成倍增加。
运营商的这种差异是为什么理解搜索引擎范围内的出现如此重要的原因之一。
如果没有适当的背景，这些所谓的关于单个信号的发现可能与数以百计的其他信号有关，一些搜索引擎优化专家可能会过度关注这一方面，并质疑为什么他们没有在实施后迅速提升SERP。

我们可以做得更好

正如Jen Hood在我最初的文章中所说，通过“随时间推移进行大规模随机测试、控制变化、随机分配更改以提高或降低排名”以及“在许多不同主题、搜索风格等方面进行大规模”研究是有可能的
长期从事搜索引擎优化的专业人士，现在是《搜索引擎杂志》（Search Engine Journal）撰稿人之一的米卡•费舍尔•柯什纳（Michah Fisher Kirshner）最近在他的文章《如何分析谷歌的算法：你需要的数学和技能》中详细介绍了这一主题。
然而，几乎立刻，他警告说，“我反对一种观点，即基本的相关性分析足以分析谷歌的算法。”
在搜索引擎优化（SEO）行业工作一段时间后，即使是最新手的SEO工作者也会发现深圳google推广，谷歌每天都会更新自己，有时一天更新几次。
这一事实引发了人们的疑问，即使我们确实投入了大量的工作来分析谷歌的排名算法，即使在研究报告发表时，该算法是否已经发生了变化。
在最近讲述尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla）的生活时，编剧兼导演迈克尔·阿尔梅雷达（MichaelAlmereyda）巧妙地利用了特斯拉长期以来的爱情兴趣安妮·摩根（Anne Morgan）作为叙述者。
在一个场景中，这位科学家正在测试最终被称为特斯拉线圈的装置，她说：
“

”他正在同步天空和地球上的电流，电流通过他的放大发射器激增。就像让大海坐下来拍肖像一样。”

虽然我们可能永远都无法让谷歌“坐下来看肖像”，但涌现的概念至少让我们知道，如果在搜索引擎优化研究中发现的关联性至少在较弱的一面，那么我们也许能够比以往任何时候看得更远。

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