Zrozumienie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w SEO - porady ekspertów Semalt

Ponieważ nasz świat zawsze szuka nowych sposobów na ulepszanie i rozwój, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe odegrały ważną rolę w ulepszaniu SEO. Jednak ważne jest, aby zrozumieć rolę uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji na ich drodze. Musimy zapytać, czy te koncepcje pomagają specjalistom SEO lepiej wykonywać naszą pracę. Cóż, mamy dla ciebie kilka odpowiedzi.

Czytelnicy, którzy studiowali uczenie maszynowe, przyznają, że nie jest to tak proste, jak się wydaje. Na naszej ścieżce będziemy omawiać, w jaki sposób uczenie maszynowe usprawnia wyszukiwanie, ale oprócz tego w tym artykule dowiesz się o wiele więcej.

Dzisiaj czytałbyś o implementacjach wyszukiwania od eksperta od uczenia maszynowego. Będziemy rozwijać niektóre z podstawowych koncepcji, które bez wątpienia Ci się podobają. Na początek, jakie są zalety korzystania z AI w SEO?

Krótko mówiąc, AI:

Obecnie firmy takie jak Google, Bing, Amazon, Facebook i inne zarabiają na sztucznej inteligencji.

Zanim więc zagłębimy się w temat, omówmy, jak uczenie maszynowe usprawnia wyszukiwanie.

Uczenie maszynowe to podstawa tego, jak układa się SERP i dlaczego strony zajmują taką pozycję. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego w wyszukiwarkach wyniki są inteligentniejsze i bardziej przydatne. W świecie SEO ważne jest, aby zrozumieć pewne szczegóły, takie jak:

Wraz z rozwojem technologii programowania, termin uczenie maszynowe jest coraz częściej używany. Ale dlaczego wspomniano o tym w SEO i dlaczego warto się o tym dowiedzieć?

Bez uczenia się, czym jest uczenie maszynowe, byłoby niezwykle trudno zrozumieć jego funkcję w SEO. Uczenie maszynowe można zdefiniować jako naukę o uruchamianiu komputerów bez jawnego programowania. Musimy odróżnić ML od AI, ponieważ w tym momencie ta linia zaczyna się rozmywać.

Jak już wspomnieliśmy, dzięki uczeniu maszynowemu komputery mogą wyciągać wnioski na podstawie dostarczonych informacji i nie mają konkretnych instrukcji dotyczących wykonywania zadań. Z drugiej strony sztuczna inteligencja to nauka stojąca za tworzeniem systemów. Dzięki sztucznej inteligencji tworzone są systemy, które mają ludzką inteligencję i przetwarzają informacje w podobny sposób.

Ich definicja wciąż niewiele pomaga w wskazywaniu różnic. Aby zrozumieć ich różnice, możesz spojrzeć na to w ten sposób.

Uczenie maszynowe to system zaprojektowany w celu rozwiązywania problemów. Korzystając z matematyki, można wypracować rozwiązanie. To rozwiązanie mogłoby być specjalnie zaprogramowane, opracowane przez człowieka. Z drugiej strony, sztuczna informacja to system, który zmierza w kierunku kreatywności, a zatem jest mniej przewidywalny. Sztucznej inteligencji można by postawić problem i odwołać się do zakodowanych w niej instrukcji i wyciągnąć wnioski z poprzednich badań. Lub może zdecydować o dodaniu czegoś nowego do rozwiązania lub może podjąć decyzję o rozpoczęciu pracy nad nowym systemem, rezygnując z pierwotnego zadania. Cóż, nie zakładaj szybko, że przyjaciele na Facebooku rozproszą uwagę, ale masz pomysł.

Jednak sztuczna inteligencja jest granicą niż ML, w rzeczywistości uczenie maszynowe jest postrzegane jako podzbiór sztucznej inteligencji.

Aby poprawić wydajność, szybkość i niezawodność wyszukiwarek, naukowcy i inżynierowie dużo korzystają z tego uczenia maszynowego.

Zanim to omówimy, zwróćmy najpierw uwagę, że ta sekcja ma na celu poinformowanie Cię, czy uczenie maszynowe można zastosować bezpośrednio w SEO, a nie czy narzędzia SEO można zbudować za pomocą uczenia maszynowego. W przeszłości uczenie maszynowe nie przydawało się specjalistom ds. SEO; Dzieje się tak, ponieważ uczenie maszynowe nie pomaga ekspertom w lepszym zrozumieniu sygnałów rankingowych. W rzeczywistości uczenie maszynowe pomaga tylko zrozumieć system, który waży i mierzy sygnały rankingowe.

Teraz nie powinieneś jeszcze skakać jak mistrz. Nie oznacza to, że po zdaniu sobie z tego sprawy automatycznie przejdziesz do pierwszej strony. Równie korzystna jak wiedza o systemie może być, jeśli nie zostanie odpowiednio zastosowana, w końcu upadniesz na plecy.

Dowiedz się, jak działa system, aby go pokonać. Jak mierzy się sukces? Skorzystaj z tej analogii, wyobraź sobie scenariusz, w którym Microsoft Bing wprowadza swoją wyszukiwarkę do Malezji i uruchamia ją.

Uwaga: w tym scenariuszu ładowanie początkowe odnosi się do inicjalizacji systemu, a nie rozpoczynania działalności bez niczego. Nie jest to również technika data science służąca do dokonywania szacunków na podstawie poprzednich podobnych próbek. W tym przypadku mądrym pomysłem będzie przyciągnięcie grupy native speakerów, którzy będą służyć jako początkowa grupa szkoleniowa.

Przeanalizują dane zebrane z testu próbnego, a system nauczy się z nich, podobnie jak programiści. Gdy system nauczy się wystarczająco dużo do tego stopnia, że ​​po prostu będzie lepszy od istniejących wyników, firma może wdrożyć wyszukiwarkę.

Innym świetnym przykładem jest autorytet i zaufanie przedsiębiorstwa. Google zadaje pytania, takie jak to, czy ta witryna jest miarodajna; czy możemy ufać firmie lub właścicielowi tej strony internetowej? Odpowiedzi na te pytania odgrywają kluczową rolę w określaniu jakości i statusu witryny w rankingu. Jednak nie ma prawdziwego sposobu, abyśmy mogli powiedzieć, jakie czynniki bierze pod uwagę Google. Możemy tylko założyć, że algorytm został przeszkolony, aby szanować zarówno opinie użytkowników, jak i wskaźniki jakości tego, co postrzegają jako EAT.

Powinniśmy skupić się na EAT, ponieważ to właśnie robią maszyny z algorytmem wyszukiwania.

Istotny aspekt uczenia maszynowego jest zakorzeniony w samym sposobie działania uczenia maszynowego. W niektórych przypadkach uczenie maszynowe nie jest po prostu statycznym algorytmem wytrenowanym, a następnie wdrożonym w ostatecznej postaci. Zamiast tego staje się takim, który jest wstępnie przeszkolony przed wdrożeniem. Następnie algorytm w dalszym ciągu sprawdza się i wprowadza niezbędne korekty, porównując pożądany cel końcowy z wcześniejszymi sukcesami i niepowodzeniami.

Na początku wprowadzenia do uczenia maszynowego w wyszukiwarkach będzie znajdował się początkowy zestaw zapytań „znam dobrze” i odpowiednich wyników. Następnie będzie otrzymywał zapytania bez wyników „wiem dobrze”, aby wygenerować własne wyniki. System następnie wygeneruje wynik na podstawie ujawnionego „know-good”.

System będzie nadal to robił, gdy będzie coraz bliżej ideału. Przypisuje wartość dokładności, uczy się, a następnie wprowadza odpowiednie poprawki do następnej próby. Potraktuj to jako sposób na dążenie do zbliżania się do „dobrego poznania”.

Załóżmy, że wskaźniki jakości lub sygnały SERP wskazują na jakiekolwiek niedoskonałe wyniki sygnału, które są wciągane do systemu, i dokonuje się dostrojenia wag sygnałów. Dobry sygnał wzmocniłby sukces. To bardziej przypomina przekazanie systemowi pliku cookie.

Sygnały nie składają się tylko z linków, kotwic, HTTPS, tytułów prędkości i nie tylko. W zapytaniach wyszukiwania sygnalizuje wiele innych wskazówek. Niektóre z używanych sygnałów środowiskowych to:

Tam, gdzie w poniedziałek nastąpi gwałtowny wzrost wyszukiwań związanych z bólem wyszukiwania, istnieje prawdopodobieństwo, że spowoduje to zwiększoną widoczność danych trzeciorzędnych, takich jak wskazówki dotyczące rozpoznawania problemów z sercem w poniedziałki.

Faktem jest, że zmieniają się trendy i czynniki rankingowe, które przechylają się i zmieniają w zależności od tego, co Google chce zrobić, aby poprawić korzystanie z wyszukiwarki. Google stara się zmniejszyć naszą zdolność do przekonania systemu. Próbują zmienić zasady, abyś nie mógł oszukać systemu. Teraz, jeśli mogą to zrobić, jest prawie pewne, że wprowadzają poprawki, aby uniknąć gry, a także poprawić ich trafność.

Poszukiwacze również odgrywają rolę w tym procesie. Nie jest to definiowane na podstawie CTR lub współczynników odrzuceń, ale po prostu „zadowolenie użytkownika” nie tylko jako sygnał, ale także jako cel maszyny. Jak wspomnieliśmy, system uczenia maszynowego musi mieć wyznaczony cel, zadanie i coś, co pozwoli ocenić jego wynik.

Rozumiemy, że wydaje się to wymagające do przetworzenia i mamy nadzieję, że ten artykuł okazał się przydatny. Biorąc pod uwagę, jak rozległa jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, jesteśmy również pewni, że nie byliśmy w stanie wydobyć wszystkich informacji. Jednak nasz zespół jest zawsze chętny do udzielenia pomocy w przypadku jakichkolwiek pytań lub wyzwań dotyczących Twojej witryny i lepszej pozycji w rankingu. Nie wahaj się i daj nam znać, jak możemy Ci pomóc.

Interesuje Cię SEO? Sprawdź nasze inne artykuły na temat Blog Semalt.