了解用户查询的意图

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Facebook M – 人工智能与帮助完成某些任务的人类工作者之间的有趣结合，Facebook 希望通过一个可以为您做事的助手将事情提升到一个新的水平。
SoundHound Hound – 该公司去年发布的预览视频因 Hound 的理解速度和处理复杂链式查询的灵活性而备受关注。我自己也试过，效果非常棒。
升级 Do-Know-Go
在 Distilled，我们一直在思考这个问题，并经过多次反复尝试，试图确定新模型的外观。我们仍然不确定我们是否已经解决了这个问题，但我们想分享我们目前所拥有的东西。

我们建议在模型中添加第二个轴或第二行，这样我们就得到了如下内容：



请注意，我们已将“Go”移到一边，因为我们认为它不会发生非常有意义的变化（您只是想去某个目的地，无论是应用程序、网络还是其他什么）——但它也是最不有趣的类别！

这个模型的逻辑是，以前，导航 / 信息 / 交易分类允许您做两件事：

制定如何在你的网站上为此类查询构建合适的着陆页（或着陆页集）
当我们仍处于“网络模型”时，这些都没有改变，但我们现在需要扩展该模型，以便在考虑 IPA 时我们可以做上述相同的两件事。

在我们的模型中，我们可以看到“信息/IPA”是存在大量“了解简单”查询的地方。然后我们有一个“事务/IPA”框，这也非常有趣。

有趣的是，无论是在“信息/IPA”还是“交易/IPA”情况下，SEO 都还不太了解如何 1000个手机号码数据 进行任何类型的优化改进（这是意料之中的，因为它们仍在发展中）。让我们分别讨论一下。

信息/IPA
Google 将其“了解简单”查询放入此单元格中，但正如您所见，信息/IPA 也涵盖了更多的范围。

了解简单查询适用于简短、相对事实的搜索；一个很好的例子是 [巴拉克奥巴马多大了] ，谷歌可以根据自己的知识来回答这个问题，因为这个问题不经常发生变化。

但是，还有其他搜索属于信息/IPA 类别，比如我们的例子 [开往伦敦的火车是否准时]。Google 表示，“不同用户可能需要不同类型信息的查询”不被视为简单知识，但此类查询显然符合我们的结构。

后面这些查询很有趣，因为它们是搜索引擎通过连接到 API 来填充的查询类型。这些查询与“数据驱动搜索”非常相关。同样值得注意的是，如果 50–80% 的查询是知识查询，我们可以想象这个单元格可以提供大量查询。

国家教育发展委员会
通过 Google 进行的信息/IPA 查询，通过其知识图谱中的事实提供。