Google是否使用情感分析来对网页进行排名？这些都是事实。
许多SEO认为，网页的情绪会影响Google是否对网页进行排名。如果在搜索引擎结果页面（SERP）中排名的所有页面都具有正面情绪，则他们认为，如果您的页面包含负面情绪，则将无法对其进行排名。
证据和事实足以表明Google在情感分析方面的研究重点。问了Google相关专利专家对SEO理论的看法如何，该理论是Google使用情感分析对网页进行排名。
情感就像香草或巧克力一样的味道。它不能反映文章可能带来的潜在信息收益。可以通过使用NLP处理来提取实体和有关实体的知识来理解信息增益，这可以导致确定信息增益。
情感是一个不一定反映文章可能为主题带来多少信息的值。积极或消极的情绪并不能反映出存在多少知识并增加了一个话题。
确认Google倾向于针对与评论相关的查询显示各种观点。不认为Google会偏爱一种情绪。闻起来显示出对某个主题的潜在偏见。希望Google在情感方面要有一定程度的多样性，因此，如果他们考虑基于它进行排名，那么它们不会显示出所有负面或正面的信息。
如果Google搜索结果引入了情绪偏见，就缺乏有用性提出了一个极好的观点。
一些SEO认为，如果所有搜索结果都具有积极的情绪，则反映了搜索者正在寻找什么。这是天真的关联。有许多已知的排名因素，例如可以解释这些排名的链接。还有其他因素，例如用户希望查看特定查询的特定站点。
仅仅将一个因素隔离开，然后说：“啊，所有站点都有这个，这就是为什么它排名的原因”。天真，这是挑选想要看到的东西。例如，相同的SEO可以查看这些搜索结果，并发现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？
答案是不。同样，搜索结果中表达的情感并不一定反映搜索者正在寻找的内容。这就是为什么我说只看一个因素（例如情绪）是天真的，这就是网站排名的原因。仅仅因为您看到相关性并不代表它是网站排名的原因。
Google是否使用情感分析进行排名？
自2018年以来，谷歌一直在情感分析方面保持沉默。2018年7月，Twitter上的某人问：“……似乎您的搜索算法可以识别并考虑到情感。有情绪搜索运算符吗？”
丹尼·沙利文（Danny Sullivan）回答：“它不承认情绪。因此，没有运算符。”Danny明确表示Google的搜索算法无法识别情感。
同年早些时候，丹尼（Danny）在Google上发布了有关精选片段的官方公告，其中提到了情感。但是，情感的背景是，对于某些查询，可能会有多种意见，因此Google可能会显示两个特色片段，一个是正面的，另一个是负面的。“……搜寻“是爬行动物的好宠物”的人应该获得与“是爬行动物的坏宠物”相同的摘要，因为他们正在寻找相同的信息：爬行动物如何像宠物那样评价？但是，我们提供的特色片段彼此矛盾。争论爬行动物是好宠物的页面似乎对那些搜寻它们是好动物的人来说是最合适的。同样，关于爬行动物是不良宠物的页面似乎对于搜索它们为不良动物的人们来说是最佳的选择。我们正在探索解决此挑战的解决方案，包括显示多种答案。”
自2018年以来，Google不再显示针对模糊查询的精选摘要，例如“爬行动物是好宠物吗？” 并鼓励用户深入研究并选择更具体的爬行动物。
丹尼写道：“通常，发布者会提供合法的不同观点，我们希望为用户提供可见性，并从多个来源提供对这些观点的访问权，”专题摘录团队的软件工程师Matthew Gray告诉我。这些陈述与SEO的想法直接矛盾，即SERP中的观点倾向于一个方向，则您的网站需要朝相同的方向进行排名。确切地说，谷歌声称他们想表达意见的多样性。
评论中的正面和负面
谷歌的一篇题为《从细到粗的情感分析的结构化模型》（PDF 2007）的研究论文指出，“问题回答系统”需要在段落级别进行情感分析。
总结评论的系统将需要理解句子或短语级别的正面或负面意见。这有时被称为观点挖掘。这种分析的目的是理解观点。
以下是研究论文解释情绪分析重要性的方式：“对情绪进行分类的能力很重要，因为不同的应用程序有不同的需求。例如，用于产品评论的摘要系统可能需要在句子或短语级别进行极性分类；一个问题回答系统很可能需要段落的情感；而确定在线新闻来源中哪些文章本质上是社论的系统将需要文档级分析。”
本文进一步描述了情绪分析如何有用：“解析和关系提取（Miller等人，2000），实体标记和关系提取（Roth和Yih，2004）以及词性标记和分块（Sutton等人，2004）。关于情感分析的一项有趣的工作是Popescu和Etzioni（2005）的研究，它试图根据可能的产品功能对短语的情感进行分类。”
这项研究的突出之处在于，它严格地是关于理解文本的情感。
- 没有上下文可以使用它来显示偏向用户搜索查询中情绪的搜索结果。
- 上下文不是关于根据情感对文本进行排名。
然而，即使出于情感考虑，上下文不是关于排名的，一些SEO也会引用这种研究，然后坚持将其用于排名。这是错误的，因为本研究论文和其他研究论文的上下文始终在理解文本上，而不是对文本进行排名。
情绪分析所涵盖的范围不仅限于正面和负面
另一篇研究论文《什么是伟大与什么不是什么：学习对否定范围进行分类以改善情感分析》（PDF 2010）提出了一种理解产品评论情绪的方法。研究范围正在寻找一种更好的方法来处理表达想法的模棱两可。
这些语言否定短语的示例包括：
- “鉴于制造商的声誉不佳，我希望这款设备感到失望。此情况并非如此。”
- “不要忽视订购美味的蒜味面包。”
- “为什么他们不能在这款手机中配备像样的扬声器？”
以上示例说明了本研究论文如何侧重于理解人们以某种方式构造语音时的含义。这是一个情绪分析如何不仅仅是正负情绪的例子。它实际上是关于单词，短语，段落和文档的含义。
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：“自动检测语言否定范围是在各种文档理解任务中遇到的问题，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。”
准确地对这类句子进行分类将如何帮助搜索引擎回答问题？搜索引擎在不了解其要排名的网页的情况下无法准确回答问题。
这与将数据用作排名因子无关。关于使用这些数据来理解页面，以便随后可以根据排名标准对其进行排名。查看情绪分析的一种方法是将其视为获得候选网页进行排名的方法。如果搜索引擎无法理解网页，则无法选择候选人。
搜索引擎一旦了解了网页，便可以在可能回答该问题的网页上应用排名标准。如上面的研究论文所述，这对于由于诸如语言否定之类的原因而导致模棱两可的搜索查询尤其重要。
如果Google使用了情绪分析，则由于情绪分析，网页不会排名。情绪分析可帮助您理解网页，以便对其进行排名。Google无法对无法理解的内容进行排名。Google无法回答无法理解的问题。