Wie können Sie maschinelles Lernen für SEO nutzen?

Nahezu jede Branche nutzt die Vorteile von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL). Warum dann nicht digitales Marketing & SEO? Zweifellos trägt maschinelles Lernen auch dazu bei, einige tiefgreifende Probleme im Zusammenhang mit der Suchmaschinenoptimierung (SEO) anzugehen. Diese fortschrittlichen Technologien sind eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) und haben sich zu einer zentralen digitalen Marketing-Engine entwickelt. Viele hochvolumige und datenintensive Aufgaben werden durch maschinelles Lernen gerendert und gelöst. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie SEO maschinelles Lernen und KI nutzt, ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und das Studium von Computeralgorithmen, die Daten nutzen, um eine Maschine oder ein Modell zu trainieren. Maschinelles Lernen befasst sich mit Computerprogrammen und Algorithmen, die selbstständig lernen können, indem sie neue Datensätze nutzen. Unternehmen verwenden auch maschinelle Lernalgorithmen, um die Zukunft aus vergangenen Daten vorherzusagen. Spam-Filterung, Geschäftsprozessautomatisierung, Empfehlungsmaschinen, Malware-Erkennung usw. nutzen maschinelles Lernen, um komplexe Geschäftsaufgaben zu verstehen.

Was ist Suchmaschinenoptimierung?

Es handelt sich um eine Reihe von Praktiken und Techniken, die einer Website helfen, ihre Positionierung und ihr Erscheinungsbild in den Suchmaschinen zu verbessern. Es optimiert den Eindruck der Website, um ihre Sichtbarkeit zu erhöhen, wenn Benutzer in der Suchmaschine nach dieser Website suchen. Es nutzt verschiedene Techniken, um die Webseiten und Websites in beliebten Suchmaschinen wie Google und Bing höher einzustufen.

Wie kann SEO Techniken des maschinellen Lernens (ML) nutzen?

Heutzutage leben alle Benutzer in einer unmittelbaren Welt, in der sie möchten, dass ihre Informationen wie erwartet geliefert werden. Aus diesem Grund investieren große Unternehmen mehr in Techniken der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens . Als SEO-Profis und Experten für digitales Marketing müssen wir auch das maschinelle Lernen bestmöglich nutzen. Die Suchmaschinenoptimierung kann Datensätze aus Bot-Crawls und anderen Suchmechanismen nutzen, um die Website-Suche durch maschinelles Lernen zu verbessern. Sehen wir uns nun einige Bereiche an, in denen maschinelles Lernen zu optimierten Suchergebnissen beitragen kann.

• Mustererkennung: Experten für Suchmaschinenoptimierung versuchen manuell, minderwertige Inhalte zu finden, indem sie nach Ähnlichkeiten suchen, die bereits in anderen Inhalten und Websites vorhanden sind. Oft verwenden sie Tools, die dabei helfen, die Ähnlichkeiten zwischen den Inhalten zu finden. Eine niedrige Inhaltsqualität tritt auch auf, wenn Inhalt zu ausgehenden Links führt, die keine Verbindung mit dem Inhalt der Quellseite haben, oder zu einer nicht verwandten Seite führt. Eine andere Situation, die niedrige SEO-Inhalte wiedergibt, ist, wenn der Inhalt unnötige Keywords enthält, die ohne angemessene Häufigkeit gespammt werden. All diese Dinge manuell zu suchen ist eine mühsame Aufgabe. Daher kommt die Rolle des maschinellen Lernens.

Durch maschinelle Lernalgorithmen können SEO-Experten diese Muster identifizieren und kennzeichnen, damit das Modell verstehen kann, welches gut für SEO ist. Außerdem können Fachleute Daten aus Benutzerinteraktionen einspeisen, damit das ML-Modell versteht, welche Inhalte aus der SEO-Perspektive für ein Ranking ungeeignet sind. Das Einfügen solcher Datensätze hilft maschinellen Lernalgorithmen, schlüsselwortbasierte Spam-Strukturen und Websites mit doppeltem Inhalt zu erkennen. Auf diese Weise kann maschinelles Lernen eine riesige Menge an Arbeitskräften eliminieren, die Unternehmen normalerweise benötigen, wenn sie manuell durchgeführt werden.

• Sprachbasierte Suchoptimierung: Die sprachbasierte Suchtechnik hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, und Google hat stark in die Optimierung dieser Suchmethode investiert. Verschiedene Metriken gehen Hand in Hand, um die sprachbasierte Suche zu verstehen. Eine solche Metrik ist das sprachbasierte Suchsystem, das Wortfehlerratendaten verwendet, um die Technologie des maschinellen Lernens zu verbessern, indem Benutzer anhand ihrer Stimme und ihrer Eigenschaften erkannt werden. Der Punkt ist also – selbst bei sprachbasierten Suchtechniken ist SEO wichtig. Benutzer sprechen über ihre Geräte und suchen per Eingabe nach dem, was sie wollen. SEO-Experten versuchen, das Spracherkennungssystem (durch ML) zu verbessern, um genaue Webseiten gemäß den Benutzeranfragen bereitzustellen. Maschinelles Lernen hilft SEO-Spezialisten auch dabei, Trends bei gesprochenen und geschriebenen Schlüsselwörtern zu erkennen und die Suche nach den richtigen Websites effizient durchzuführen.
  
• Linkaufbau bei der Optimierung des SERP: Das Erstellen eines bestimmten Links oder einer Reihe von Links ist zu einem wichtigen Bereich geworden, in dem maschinelles Lernen seine Rolle spielen kann. Die KI von Google nutzt maschinelles Lernen, um verschiedene Website-Links zu durchsuchen und zu überprüfen, wie vertraut ein bestimmter Inhalt mit dem anderen Link ist, auf dem er gecrawlt wird. Es passt die Relevanz basierend auf der Keyword-Häufigkeit an und versteht automatisch den Kontext eines Links zum anderen. Basierend auf dem Kontext, der Relevanz und einigen zusätzlichen Kriterien ordnen die meisten Suchmaschinen ihre Websites in den SERP. Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens beim Sortieren relevanter Inhalte sind Fachleute bei der Auswahl und Implementierung von SEO-Schlüsselwörtern, Ankertexten usw. sorgfältiger geworden.

• NLP zum Verstehen von Benutzeranfragen: Jede Website drückt eine bestimmte Bedeutung durch Inhalte aus, die mit dem Ziel der Website übereinstimmen. SEO-Experten versuchen, Schlüsselwörter, Tags, Backlinks, Meta-Beschreibungen und andere SEO-Elemente zu nutzen, damit die Suchmaschine versteht, was die Website leistet, um die Seite/Website an die Spitze der SERP zu bringen. Um die Sensibilität dessen zu verstehen, was die Website durch Schlüsselwörter und Metadaten vermitteln möchte, verwendet Google Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Dieses Framework zur Verarbeitung natürlicher Sprache hilft der Suchmaschine, den Kontext jeder Suchanfrage gut zu verstehen. Benutzer verwenden häufig dasselbe Wort, um unterschiedliche Bedeutungen darzustellen. SEO-Profis nutzen NLP & ML, um zusätzliche Anstrengungen in die Gestaltung des Website-Inhalts zu unternehmen, um das genaue Publikum zu erreichen. Maschinelles Lernen hilft SEO-Experten zu verstehen, was der Benutzer durch die Suchanfrage sehen möchte. Auf der anderen Seite trainieren Suchmaschinentechniker KI-, NLP- und ML-Modelle, um sicherzustellen, dass ihre Benutzer das bekommen, wonach sie als Suchanfrage suchen.

SEO und maschinelles Lernen können eng zusammenarbeiten, um uns dabei zu helfen, unsere Websites an die Spitze der SERP zu bringen. Viele Suchmaschinenunternehmen wie Google und Bing arbeiten eng mit maschinellem Lernen zusammen, um die Suchmuster der Benutzer zu verstehen. Trainierte Modelle für maschinelles Lernen helfen dabei, diese Webseiten in ihrer optimalsten Form einzustufen. SEO-Experten müssen auch lernen, maschinelles Lernen zu nutzen, um Websites durch präzisen Einsatz von SEO besser zu optimieren.