X 轴显示了个体特征对模型输出的影响，范围从负到正。垂直线将负面影响与正面影响分开。
每个点对应一个关键词。点的颜色对应于该关键字对应的特征值。红色表示高值，蓝色表示低值。
交易意图
上一段中的图表显示了哪些特征决定搜索意图是否是事务性的。让我们检查一下该图，并以 AdWords 中的竞争 (competition_adwords) 为例。
图表上的 racing_adowrds 旁边，红点位于垂直线的右侧。这意味着 AdWords 中的激烈竞争（红点）使其更有可能成为交易关键字（位于垂直线的右侧）。
另一方面，查找是否存在特色片段( pagefeaturedsnippet )。如果该值较高（红点）， 商业业主电子邮件列表 则意味着 SERP 中存在特色片段。红点都位于垂直线的左侧。这意味着当存在特色片段时，它不太可能是交易关键字。
图中可以看到的另一件事是，如果亚马逊出现一次或多次（urlscountamazon），SERP 更有可能是事务性的，而维基百科则相反。
这些结果并不令人意外。有趣的是，机器学习模型事先并没有收到任何信息。你已经从数据中推断出来了。此外，他还推导了不同特征之间的关系。请注意，这些点沿 x 轴展开，而不是彼此重叠。这是因为 SERP 功能对模型的影响取决于 SERP 中存在的其他功能。因此，仅仅因为 AdWords 中存在大量竞争，该模型不一定会得出该关键字具有交易性的结论。
信息意图
另一方面，您可以看到决定意图是否为信息性的前二十个特征。
信息意图图
在这里您可以看到 AdWords 中的激烈竞争意味着这不太可能是信息意图。我们还观察到，视频轮播、相关问题和特色片段等功能在具有信息意图的 SERP 中很普遍。
另一方面，“最好”这个词通常表明商业意图多于信息意图。 SERP 审核功能和本地结果( pagemapslocal )也是如此。
另一个有趣的事实是，当 Facebook 成为 SERP 的一部分时，它通常没有信息意图，而是导航意图。这更多的是一种导航意图。
导航尝试
下图显示了导航意图。
导航意图图
显然，附加链接通常与导航意图相关。您还可以看到，导航意图关键字通常会出现知识面板。但它们通常也出现在信息性关键字中。
LinkedIn、Twitter 和 Facebook 经常出现在 SERP 中以用于导航目的。本地结果和关于结果也与浏览意图相关。请注意，本地结果还与基于上下文的商业意图相关联。
通常，AdWords、特色片段或导航意图缩略图不会有太多竞争。
但请记住，每条规则总有例外。您可以轻松拥有具有显示其他意图的特征的导航意图关键字。图表和示例为每种类型的意图提供了一般指示。
您还会注意到，与大多数其他搜索意图方法不同，AccuRanker 模型的特征可以是相互依赖的，并且还可以降低某一类型搜索意图的可能性。使用 AccuRanker 的丰富数据与先进的机器学习技术相结合，可以创建这样的模型。
商业搜索
在商业意图的情况下，您将主要看到我们已经描述过的元素。
商业意向图
更具体地说，本地结果 (maps_local) 通常与商业意图相关。对于“顶部”和“最佳”等词语以及常见问题解答和评论等 SERP 功能也可以这样说。
另一方面，像“买”或“卖”这样的词通常不会出现。或者亚马逊、Facebook 或维基百科等域名。
完成
本文让您深入了解 AccuRanker 的新（基于人工智能）搜索意图功能。模型如何工作的组成部分以及什么类型的特征会影响不同类型的搜索意图，无论是积极的还是消极的。
新的搜索意图功能没有被告知或教导任何规则。相反，模型通过将模式与大量示例进行比较来发现自己的规则。简而言之，新的搜索意图模型从数据中学习。拥有准确的搜索意图标签可以让您按意图对关键字进行分组和定位。这在创建内容时至关重要。