大数据和AI（人工智能）的结合将使Alphabet在搜索引擎领域拥有更大的优势和更为坚固的护城河。
AlphaGo是一台使用人工智能来玩游戏的谷歌机器，数据在这一过程中起到了关键作用。其中机器学习首先是收集水平较高的业余爱好玩家玩的10万局游戏数据，接下来，让机器从这个10万局游戏的数据库中模拟人类玩家，机器自己玩了数百万次游戏后，不断从错误中进行学习。
数据和AI的结合在Alphabet的许多领域都有着巨大的意义，但本文仅讨论谷歌搜索引擎，它通过AdWords为公司带来的收入最为可观。
确定搜索的意图
AI帮助谷歌提高其判断用户在提交搜索短语时所寻求的信息类型的能力。RankBrain是谷歌开发用于确定用户搜索查询的意图的人工智能。在2017年12月的搜索引擎杂志文章中是这样解释的：“因此，简单的说，RankBrain是一种处理算法，它使用机器学习在不确定查询“含义”的情况下，将最匹配的查询结果返回给用户。起初，RankBrain只在一小部分Google查询中使用(大约15%)。然而，随着时间的推移，它已经扩展并且进入到几乎所有使用Google的查询中。”
提升广告业务效率
我们常常在电视上看到令人讨厌的广告，人们反感广告这个问题的部分原因是我们大多数时间遇到的广告都是我们不需要的，在这一点上谷歌已经远远领先于电视广告，而且每天都在变得更好。
在广告定位方面，规模是一个很大的优势。一个平台上的搜索用户越多，向目标人群展示定位精准的广告的机会就越大。2017年6月欧洲委员会谷歌搜索(购物)报告指出，谷歌比竞争对手有优势，因为它的用户数量更多，这增加了AdWords广告与搜索用户匹配的正确性，并且销售转化率也更高。
2017年6月的搜索引擎土地文章解释说，不同文化的人可能会使用与婚礼相关的不同搜索词。谷歌的机器学习可以理解这些差异，并将人们与正确类型的婚礼广告相匹配。
在2017年6月的搜索引擎土地上的文章提到了人工智能帮助展示每个广告的最佳版本的方式。对于广告商来说，创造广告多样的表现形式，让机器自行选择什么时候来提供不同的版本是有意义的。
Google Attribution还使用机器学习来检查销售或转换数据，并计算每一步在转换周期中的贡献。
优化搜索引擎结果
谷歌不断收集更多的数据，调整算法，使用人工智能，以提高搜索引擎结果页面的相关性。欧盟委员会的一份报告显示，谷歌的优势在于，它在搜索问题上的数据比竞争对手要多得多：“其次，由于一般搜索服务使用搜索数据来优化其一般搜索结果页面的相关性，因此需要获得一定数量的查询，以便进行竞争。一般搜索服务接收到的查询数量越多，它就能越快地检测到用户行为的变化，英语的拼写模式和更新，并提高它的相关性。这是由谷歌内部数据和其他一些普通搜索服务提供的证据支持的。”
结论
笔者认为，谷歌将在未来5年继续使用大数据和AI提高效率。
谷歌在人工智能领域的优势意味着该公司在机器硬件的资本支出上投入了大量资金，但是这可以部分地替代增加的运营费用，因为机器代替了人力。不管它是资本支出还是运营费用，都能增加收入，以实现自由现金流增长的吸引力。
随着人工智能持续改进谷歌广告业务，未来的收益应该会继续增长。
编者注：本文作者Eric Sprague，由华盛学院Wendy编译
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