信息增益是什么

📌 要点摘要

• 信息增益（Information Gain）是谷歌 2020 年公布并申请专利的内容价值评判机制：检查网页是否为搜索者提供新信息，有则提排名，无新信息则降排名，目的是解决内容雷同问题。
• 原理：机器学习模型对比“用户已看过的文档”与候选文档，计算信息增益分数，优先展示分数高（新信息多）的文档；结合用户互动数据构成很多网页排前名的逻辑。
• 应对方法：更深度的关键词/用户痛点挖掘（市场、客户、主题、关键词调研结合）；围绕小微话题做深入详细内容；按用户旅程规划语义相关的前置/后置内容；内容差异化（独有信息/图片/视频/数据汇总/分析）。

🔍 可信度评估

• 来源：科普+应对建议；谷歌 Information Gain 专利真实存在（可核实），作者解释通俗准确。
• 无数据；文末有“星球里有什么”引流。
• 可信度 ★★★★：专利事实与应对方向都可靠。

🎯 可执行化（结合外贸 B2B 业务）

• ① 内容规划加“信息增益自检”：相比 SERP 前 10，这个页面提供了什么新信息？答不出就不做。
• ② 建站用独家数据、实测、原创图片/视频打同质化内容。
• ③ 围绕一个小微话题做透（深度>广度），并规划语义相关的前后置内容形成内容链。

💡 启示

• 谷歌排名逻辑越来越像“你比用户已看过的文档多提供了什么”——信息差就是排名差。

💎 金句

📄 原文

学习过决策树算法的小伙伴应该对这个概念有点印象，但今天要说的这个是属于SEO领域另一个Information Gain, 谷歌推出的一种内容价值评判机制, 也申请成了专利. 可以简单地理解为“这个机制会检查一个网页是否为搜索者提供了新的、有价值的信息。如果一个网页能够提供新信息，谷歌就会提高它的排名；反之，如果网页内容并没有增加什么新信息，可能就会降低它的排名。” 这个词并不是什么新概念, 谷歌2020年就公布了, 只是最近又流行起来, 很多博主都在说, 对应的情况就是现在网络上相似或重复的内容太多了, 不光是AI生成内容的有这个问题, 即使是人工写作的, 也面临着同质化的情况, 不仅读者不喜欢, 谷歌也很苦恼(用户流失). 谷歌明确地说了, 这项专利旨在解决搜索引擎优化和内容营销最关键的问题之一–内容雷同. 谷歌的Information Gain专利:

这项专利介绍了一种技术，能够根据用户的兴趣评估文档的信息增益分数，并根据这些分数展示更有价值的内容。每篇文档的信息增益分数表示其中包含的信息相较于用户过去查看的文档更为丰富。

通过将文档/网页数据应用于机器学习模型，可以计算文档的信息增益分数。根据文档的信息增益分数，系统能够向用户呈现更符合其兴趣和需求的内容，提升用户体验。

该专利提出了一种方法，让谷歌能够优先展示具有更高信息增益的内容，以更好地满足用户的需求和提升搜索结果的质量。

大概的实现步骤:

想象你在网上搜索怎么修电脑。谷歌会找到很多相关的文档，比如网页、文章、PDF等等。这些就是第一组文档/网页，里面可能有关于软件问题怎么解决的信息，也可能有关于硬件修理的信息。

然后，谷歌还会找到第二组网页，这些是你还没看过的，但也是关于修电脑的。

谷歌会用一个聪明的电脑程序（机器学习模型）来看这些文档，然后给它们打分。如果第二组文档里有一些第一组里没有的新信息，那这些文档就会得到一个“信息增益分数”。

最后，谷歌会根据这个分数来决定怎么给用户展示这些网页。

分数高的，也就是有更多新信息的文档，会排在前面，这样你就能看到更多你之前没见过的有用信息。

结合用户互动数据和信息增益得分, 就是很多网页能排名靠前的逻辑.

我们可以怎么做:

更深度的关键词/用户痛点挖掘: 市场调研, 客户调研, 主题调研, 关键词调研等结合起来.

创建深度内容: 创建围绕小微话题的深入, 详细, 解决具体问题的内容.

考虑用户旅程, 创建语义相关的前置和后置内容: 与文章主题相关, 客户可能还会想/需要了解的内容也可以在创建内容时规划起来.

内容差异化: 提供与众不同的信息、图片、视频、数据汇总、分析等，使内容更具吸引力和独特性。

仅供探讨, That’s it.

深度内容的创建

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