Koneoppimisen ja tekoälyn ymmärtäminen hakukoneoptimoinnissa - Semalt Expert Advice



Kun maailmamme etsii jatkuvasti uusia tapoja parantaa ja kehittyä, tekoälyllä ja koneoppimisella on ollut tärkeä rooli SEO: n parantamisessa. On kuitenkin tärkeää ymmärtää koneoppimisen ja tekoälyn roolit heidän polullaan. Meidän on kysyttävä, auttavatko nämä käsitteet SEO-ammattilaisia ​​tekemään työnsä paremmin. No, meillä on sinulle vastauksia.

Koneoppimisen opiskelleet lukijat tunnustavat, että se ei ole niin suoraviivaista kuin miltä se kuulostaa. Polulla keskustelemme siitä, kuinka koneoppiminen parantaa hakua, mutta tämän lisäksi opit paljon enemmän tässä artikkelissa.

Tänään luisit koneoppimisen asiantuntijan hakutoteutuksia. Laajennamme joitain keskeisiä käsitteitä, joista epäilemättä nautit. Ensinnäkin, mitkä ovat hyödyt tekoälyn käytöstä SEO: ssä?

Nopeissa luettelopisteissä tekoäly:
  • Tarjoaa verkkosivustoille strategisen edun
  • Kerro verkkosivustoille, kuinka valita korkean ROI: n tekoälyhankkeet
  • Tukea strategista tekoälyaloitetta
Nykyään yritykset, kuten Google, Bing, Amazon, Facebook ja muut, ansaitsevat rahaa tekoälyistä.

Joten ennen sukellusta keskustelkaamme siitä, miten koneoppiminen parantaa hakua.

Koneoppiminen on selkäranka SERP: n asettamiselle ja miksi sivut sijoittuvat heidän tapaansa. Koneoppimisen käytön ansiosta hakukoneissa tulokset ovat älykkäämpiä ja hyödyllisempiä. SEO: n maailmassa on tärkeää ymmärtää tiettyjä yksityiskohtia, kuten:
  • Kuinka hakukoneet indeksoivat verkkosivustoja
  • Hakualgoritmitoiminnot
  • Kuinka hakukoneet ymmärtävät ja käsittelevät käyttäjien aikomuksia
Ohjelmointitekniikan kehittyessä termi koneoppiminen heitetään ympäriinsä. Mutta miksi se mainitaan SEO: ssä, ja miksi sinun pitäisi oppia siitä lisää?

Mitä koneoppiminen on?

Ilman koneoppimisen oppimista olisi äärimmäisen vaikeaa tarttua sen toimintaan SEO: ssä. Koneoppiminen voidaan määritellä tieteeksi saada tietokoneet toimimaan ilman nimenomaista ohjelmointia. Meidän on erotettava ML ja tekoäly, koska tässä vaiheessa tämä linja alkaa hämärtyä.
Kuten olemme juuri maininneet, koneoppimisen avulla tietokoneet voivat tehdä päätelmän annettujen tietojen perusteella, eikä heillä ole tarkkoja ohjeita tehtävien suorittamisesta. Toisaalta tekoäly on tiede järjestelmän luomisen takana. Tekoälyn ansiosta järjestelmät luodaan siten, että niillä on ihmisen kaltainen älykkyys ja prosessoitava informaatio samalla tavalla.

Niiden määritelmä ei edelleenkään tee paljon erojen osoittamisessa. Ymmärtääksesi heidän eronsa, voit tarkastella sitä tällä tavalla.

Koneoppiminen on järjestelmä, joka on suunniteltu tarjoamaan ratkaisuja ongelmiin. Matematiikkaa käyttämällä se voi toimia ratkaisun tuottamiseksi. Tämä ratkaisu voidaan ohjelmoida erikseen, ihmisen laatima. Keinotekoinen tieto on toisaalta järjestelmä, jolla on taipumusta liikkua kohti luovuutta, joten se on vähemmän ennustettavissa. Tekoälylle voidaan antaa ongelma, ja se voi viitata siihen koodattuihin ohjeisiin ja tehdä johtopäätöksen sen aiemmista tutkimuksista. Tai se voi päättää lisätä jotain uutta ratkaisuun tai päättää aloittaa uuden järjestelmän valmistelun, joka jättää alkuperäisen tehtävänsä. No, älä ole nopea olettaa, että ystävät häiritsevät sitä Facebookissa, mutta saat idean.

Tärkein ero on älykkyys.

Tekoäly on kuitenkin raja kuin ML, itse asiassa koneoppiminen nähdään tekoälyn osajoukkona.

Kuinka koneoppiminen auttaa ammattilaisia?

Hakukoneiden tehokkuuden, nopeuden ja luotettavuuden parantamiseksi tutkijat ja insinöörit panostavat merkittävästi tähän koneoppimiseen.

Ennen kuin keskustelemme asiasta, huomioikaa ensin, että tämä osa on tarkoitettu ilmoittamaan, voidaanko koneoppimista soveltaa suoraan hakukoneoptimointiin eikä sitä, voidaanko SEO-työkaluja rakentaa koneoppimisen avulla. Aikaisemmin koneoppimisesta oli vain vähän tai ei mitään hyötyä SEO-ammattilaisille; tämä johtuu siitä, että koneoppiminen ei auta asiantuntijoita ymmärtämään sijoitussignaaleja paremmin. Todellisuudessa koneoppiminen auttaa sinua ymmärtämään vain järjestelmää, joka punnitsee ja mittaa sijoitussignaaleja.

Nyt sinun ei pitäisi vielä hypätä kuin mestari. Tämä ei tarkoita, että pääset automaattisesti ensimmäiselle sivulle tämän ymmärtämisen jälkeen. Yhtä hyödyllistä kuin järjestelmän tunteminen voi olla, ellei sitä käytetä kunnolla, pudotat vain selällesi.

Menestyvän tekoälyn mittaaminen

Opi kuinka järjestelmä toimii sen voittamiseksi. Kuinka menestystä mitataan? Käytä tätä analogiaa, kuvittele skenaario, jossa Microsoft Bing käynnistää hakukoneensa Malesiaan ja käynnistää hakukoneen.

Huomaa: tässä tilanteessa käynnistysstrappaus tarkoittaa järjestelmän alustamista eikä yrityksen aloittamista ilman mitään. Eikä myöskään datatekniikka arvioiden tekemiseen aikaisempien vastaavien otosten perusteella. Tässä on viisas ajatus kutsua ryhmä äidinkielenään puhuvia toimimaan peruskoulutusryhmänä.

He analysoivat kokeesta kerätyt tiedot, ja järjestelmä oppii niistä, samoin kuin ohjelmoijat. Kun järjestelmä on oppinut tarpeeksi siihen pisteeseen, että se yksinkertaisesti ylittää nykyiset tulokset, yritys voi ottaa hakukoneen käyttöön.

E-A-T koneoppimisessa

Toinen hieno esimerkki on yritysvalta ja luottamus. Google esittää kysymyksiä, kuten onko tämä verkkosivusto arvovaltainen; voimmeko luottaa tämän verkkosivuston yritykseen tai omistajaan? Vastauksilla näihin kysymyksiin on ratkaiseva rooli määritettäessä verkkosivuston laatua ja sijoitusta. Meillä ei kuitenkaan ole todellista tapaa sanoa, mitä tekijöitä Google ottaa huomioon. Voimme vain olettaa, että algoritmi on koulutettu kunnioittamaan sekä käyttäjien palautetta että heidän näkemiään E-A-T: n laatuprosentteja.

Meidän olisi keskityttävä E-A-T: hen, koska tätä tekevät hakualgoritmikoneet.

Koneoppimisen elävä ja hengitysjärjestelmä

Asiaankuuluva näkökulma koneoppimiseen juurtuu koneoppimisen toimintatapaan. Tietyissä tapauksissa koneoppiminen ei ole vain staattinen algoritmi, joka on koulutettu ja otettu käyttöön lopullisessa muodossaan. Sen sijaan siitä tulee sellainen, joka on esikoulutettu ennen käyttöönottoa. Sitten algoritmi jatkaa itsensä tarkistamista ja tarvittavien säätöjen tekemistä vertaamalla haluttua lopputavoitetta ja aikaisempaa menestystä ja epäonnistuneita tuloksia.

Hakukoneiden koneoppimisen johdannon alussa on alkusarja "tiedä hyviä" -kyselyjä ja asiaankuuluvia tuloksia. Sen jälkeen sille kysytään ilman "tiedä hyviä" tuloksia tuottamaan omia tuloksia. Sitten järjestelmä tuottaa pistemäärän, joka perustuu paljastettuun "tiedä hyvä" -arvoon.

Järjestelmä jatkaa tätä, kun se lähestyy ja lähestyy ihanteita. Se määrittää tarkkuuden arvon, oppii ja tekee sitten oikeat säädöt seuraavaa yritystä varten. Ajattele sitä tapana pyrkiä tulemaan lähemmäksi ja lähemmäksi "tiedä hyvää".

Oletetaan, että laatutasot tai SERP-signaalit ilmaisevat epätäydelliset signaalitulokset, jotka vedetään järjestelmään, ja signaalien painot hienosäädetään. Hyvä signaali vahvistaisi menestystä. Se on enemmän kuin antaa järjestelmälle eväste.

Näytesignaalit

Signaalit eivät koostu vain linkeistä, ankkureista, HTTPS: stä, nopeustiedoista ja muusta. Hakukyselyissä monet muut merkit ilmoittavat. Jotkut käytetyistä ympäristösignaaleista ovat:
  • Viikonpäivä
  • Arkipäivä vs. viikonloppu
  • Loma tai ei
  • Vuodenajat
  • Sää
Jos tämä nousee hakukivun ympärillä maanantaina, on todennäköistä, että se herättää lisääntyneen näkyvyyden korkea-asteen tiedoille, kuten sydänongelmien tunnistusvihjeille maanantaisin.
Googlen tavoite käyttää tekoälyä ja koneoppimista

Tosiasia on trendien ja sijoitustekijöiden muutos, jotka kallistuvat ja muuttuvat sen mukaan, mitä Google haluaa tehdä hakukoneiden käytön parantamiseksi. Google pyrkii vähentämään kykyä vakuuttaa järjestelmä. He yrittävät muuttaa sääntöjä niin, että et voi huijata järjestelmää. Nyt, jos he pystyvät tekemään nämä, on melkein varmaa, että he tekevät säätöjä välttääkseen pelaamista ja myös parantamaan niiden merkitystä.

Johtopäätös

Hakijoilla on myös rooli tässä prosessissa. Tätä ei määritellä napsautussuhteeksi tai palautumisprosenteiksi, vaan yksinkertaisesti "käyttäjän tyytyväisyydessä" paitsi signaalina myös koneen tavoitteena. Kuten olemme maininneet, koneoppimisjärjestelmälle on annettava tavoite, tavoite ja jotain sen tuloksen arvioimiseksi.

Ymmärrämme, että tämä kuulostaa paljon käsiteltävältä, ja toivomme, että olet löytänyt tämän artikkelin informatiivisena. Kun otetaan huomioon tekoälyn ja koneoppimisen laajuus, olemme myös varmoja, ettemme ole onnistuneet saamaan kaikkia tietoja ulos. Tiimimme on kuitenkin aina valmis auttamaan kaikissa kysymyksissä tai haasteissa, jotka liittyvät verkkosivustoosi ja parempaan sijoitukseen. Älä epäröi ilmoittaa meille, kuinka voimme auttaa.

Kiinnostaako SEO? Tutustu muihin artikkeleihimme Semalt-blogi.

mass gmail