A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia megértése a SEO-ban - Semalt szakértői tanácsok



Mivel világunk mindig új módszereket keres a fejlődés és fejlesztés terén, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fontos szerepet játszott a SEO fejlesztésében. Fontos azonban megérteni a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia szerepét az útjukon. Meg kell kérdeznünk, hogy ezek a fogalmak segítenek-e a SEO profiknak jobban elvégezni a munkánkat. Nos, van néhány válasz az Ön számára.

A gépi tanulást tanult olvasók bevallják, hogy ez nem olyan egyenesen halad, mint amilyennek hangzik. Az utunkon megvitatjuk, hogyan javítja a gépi tanulás a keresést, de ezen kívül még sokat fog tanulni ebben a cikkben.

Ma egy gépi tanulási szakértőtől olvassa el a keresési megvalósításokat. Kibővítenénk néhány olyan alapkoncepciót, amelyeket Ön kétségkívül élvez. A kezdőknek milyen előnyökkel jár az AI használata a SEO-ban?

Gyors pontokba, AI:
  • Stratégiai előnyt nyújt a weboldalak számára
  • Tájékoztassa a webhelyeket arról, hogyan válasszon magas ROI-s AI projekteket
  • Támogassa a stratégiai AI kezdeményezést
Ma olyan cégek keresnek pénzt AI-kből, mint a Google, a Bing, az Amazon, a Facebook és még sok más.

Tehát mielőtt belemerülnénk, beszéljük meg, hogyan javítja a gépi tanulás a keresést.

A gépi tanulás a SERP felépítésének gerince, és az oldalak miért rangsorolják őket. A gépi tanulásnak a keresőmotorokban történő használatának köszönhetően az eredmények intelligensebbek és hasznosabbak. A SEO világában fontos megérteni bizonyos részleteket, például:
  • Hogyan térképezik fel és indexelik a keresőmotorok a webhelyeket
  • Keresési algoritmusok funkciói
  • Hogyan értik és kezelik a keresőmotorok a felhasználók szándékát
A programozási technológia fejlődésével a gépi tanulás kifejezést gyakrabban dobják körbe. De miért említik a SEO-ban, és miért érdemes többet megtudnia róla?

Mi a gépi tanulás?

Anélkül, hogy megtanulnánk, mi a gépi tanulás, rendkívül nehéz lenne megérteni a funkcióját a SEO-ban. A gépi tanulás úgy határozható meg, hogy a számítógépek kifejezett programozás nélkül működnek. Meg kell különböztetnünk az ML-t az AI-től, mert ezen a ponton ez a vonal kezd elmosódni.
Mint az imént említettük, a gépi tanulással a számítógépek a megadott információk alapján következtethetnek, és nincsenek konkrét utasításaik a feladatok végrehajtására. A mesterséges intelligencia viszont a rendszer létrehozásának tudománya. Az AI-nek köszönhetően olyan rendszerek jönnek létre, amelyek emberszerű intelligenciával rendelkeznek, és hasonló módon dolgozzák fel az információkat.

Meghatározásuk még mindig nem sokat segít abban, hogy rámutassanak különbségeikre. A különbségeik megértése érdekében megnézheti így.

A gépi tanulás egy olyan rendszer, amelynek célja a problémák megoldása. A matematika használatával a megoldás előállítható. Ezt a megoldást konkrétan be lehet programozni, egy ember kidolgozhatja. A mesterséges információ viszont egy olyan rendszer, amely hajlamos a kreativitás felé haladni, és így kevésbé kiszámítható. A mesterséges intelligencia feladata lehet egy probléma felvetése, és hivatkozhat a benne kódolt utasításokra, és levonhatja következtetéseit korábbi tanulmányaiból. Vagy dönthet úgy, hogy valami újat ad hozzá a megoldáshoz, vagy dönthet úgy, hogy elkezdi dolgozni egy új rendszert, feladva a kezdeti feladatot. Nos, ne gondolkozzon gyorsan, hogy a barátok elterelik a figyelmét a Facebookon, de megkapja az ötletet.

A legfontosabb különbség az intelligencia.

Az AI azonban határ, mint az ML, valójában a gépi tanulást a mesterséges intelligencia részhalmazának tekintik.

Hogyan segíti a gépi tanulás a profikat?

A keresőmotorok hatékonyságának, sebességének és megbízhatóságának javítása érdekében a tudósok és mérnökök jelentősen hozzájárulnak ehhez a gépi tanuláshoz.

Mielőtt erről megbeszélnénk, először vegye figyelembe, hogy ez a szakasz tájékoztatást nyújt arról, hogy a gépi tanulás alkalmazható-e közvetlenül a SEO-ra, és nem arra, hogy a SEO-eszközök gépi tanulással felépíthetők-e. Az elmúlt időkben a gépi tanulás alig vagy egyáltalán nem volt hasznos a SEO szakemberek számára; a gépi tanulás ugyanis nem segíti a szakértőket a rangsorolási jelek jobb megértésében. A valóságban a gépi tanulás csak segít megérteni azt a rendszert, amely mérlegeli és méri a rangsorolási jeleket.

Most még nem szabad ugrani, mint egy bajnok. Ez nem azt jelenti, hogy ennek felismerése után automatikusan eljut az első oldalra. Bármennyire is hasznos lehet, ha ismerjük a rendszert, ha nem alkalmazzák megfelelően, akkor csak a hátára esik.

A sikeres AI mérése

Ismerje meg, hogyan működik a rendszer a legyőzéséhez. Hogyan mérik a sikert? Használja ezt a hasonlatot, képzeljen el egy forgatókönyvet, amikor a Microsoft Bing Malajziába terjeszti a keresőmotorját, és elindítja a keresőmotort.

Megjegyzés: ebben a forgatókönyvben a rendszerindítás a rendszer inicializálására utal, és nem indít vállalkozást semmivel. A korábbi hasonló mintákon alapuló becslések készítéséhez sem az adattudományi technika. Itt egy bölcs ötlet az lenne, ha bevonzunk egy anyanyelvű csoportot, amely az első képzési csoportként szolgál.

Elemzik a próbateszt során összegyűjtött adatokat, és a rendszer tanul tőlük, csakúgy, mint a programozók. Miután a rendszer elegendő mértékben megtanulta azt a pontot, ahol egyszerűen felülmúlja a meglévő eredményeket, a vállalat telepítheti a keresőmotort.

E-A-T a gépi tanulásban

Egy másik nagyszerű példa a vállalati tekintély és a bizalom. A Google olyan kérdéseket tesz fel, mint ez a webhely mérvadó; bízhatunk a webhely cégében vagy tulajdonosában? Az ezekre a kérdésekre adott válaszok döntő szerepet játszanak a weboldal minőségének és rangsorolásának meghatározásában. Nincs azonban igazi módja annak, hogy megmondjuk, milyen tényezőket vesz figyelembe a Google. Csak feltételezhetjük, hogy az algoritmust úgy képezték ki, hogy tiszteletben tartsa a felhasználók visszajelzéseit és az általuk észlelt E-A-T minőségi arányát.

Az E-A-T-re kell összpontosítanunk, mert ezt teszik a keresési algoritmus gépek.

A gépi tanulás élő és légzési rendszere

A gépi tanulás releváns aspektusa éppen a gépi tanulás működésében gyökerezik. Bizonyos esetekben a gépi tanulás nem pusztán statikus algoritmus, amelyet kiképeznek, majd a végső formában telepítenek. Ehelyett azzá válik, amelyet előzetesen kiképeznek a telepítés előtt. Ezután az algoritmus továbbra is ellenőrzi önmagát és elvégzi a szükséges kiigazításokat a kívánt végcél, valamint a korábbi siker és sikertelen eredmények összehasonlításával.

A keresőgépes gépi tanulás bevezetésének kezdetén egy "jól ismerem" lekérdezések és releváns eredmények indulnak. Ezt követően a "know good" eredmények nélkül lekérdezéseket kap, hogy saját eredményeket hozzon létre. A rendszer ezután pontszámot készít a feltárt "know good" alapján.

A rendszer ezt továbbra is folytatja, ahogy egyre közelebb kerül az ideálhoz. Hozzárendel egy értéket a pontossághoz, megtanulja, majd megfelelő beállításokat végez a következő kísérlethez. Gondoljon arra, hogy arra törekszik, hogy egyre közelebb kerüljön a "tudj jóhoz".

Tegyük fel, hogy a minőségi arányok vagy a SERP jelek jelzik az esetleges hiányos jeleredményeket, amelyeket a rendszerbe húznak, és a jelek súlyának finombeállítása megtörténik. Egy jó jel erősítené a sikert. Inkább olyan, mintha egy sütit adna a rendszernek.

Mintajelek

A jeleket nem csak linkek, horgonyok, HTTPS, sebességcímek és egyebek alkotják. A keresési lekérdezésekben sok más jelzés jelez. Néhány felhasznált környezeti jel a következő:
  • A hét napja
  • Hétköznap versus hétvége
  • Ünnep vagy sem
  • Évszakok
  • Időjárás
A hétfői keresési fájdalom körüli keresések megugrása valószínűsíti, hogy ez fokozott láthatóságot vált ki a harmadlagos adatokból, például hétfőn a szívproblémákról.
A Google célja az AI és a Machine Learning használata

Tény, hogy a trendek és a rangsorolási tényezők megváltoznak, amelyek attól függően döntenek és változnak, hogy a Google mit akar tenni a keresőmotorok használatának javítása érdekében. A Google csökkenti a rendszer meggyőzésének képességét. Megpróbálják megváltoztatni a szabályokat, hogy ne csalhassák meg a rendszert. Most, ha meg tudják csinálni ezeket, szinte biztos, hogy kiigazításokat hajtanak végre, hogy elkerüljék a játékot, és javítsák relevanciájukat.

Következtetés

A keresők is szerepet játszanak ebben a folyamatban. Ezt nem a CTR vagy a visszafordulási arány határozza meg, hanem egyszerűen a "felhasználói elégedettség" nem csak jel, hanem a gép célja is. Mint említettük, a gépi tanulási rendszernek meg kell adni egy célt, egy célt és valamit, hogy értékelje az eredményét.

Megértjük, hogy ez soknak hangzik a feldolgozásnak, és reméljük, hogy ezt a cikket informatívnak találta. Figyelembe véve, hogy milyen nagy az AI és a gépi tanulás, abban is biztosak vagyunk, hogy nem sikerült minden információt kihozni. Csapatunk azonban mindig készségesen nyújt segítséget az Ön webhelyével és a jobb rangsorolással kapcsolatos kérdéseivel vagy kihívásaival kapcsolatban. Ne habozzon közölni velünk, hogyan tudunk segíteni.

Érdekli a SEO? Nézze meg a többi cikkünket a Semalt blog.

mass gmail