¿Cómo puede aprovechar el aprendizaje automático para SEO?

Casi todas las industrias aprovechan los beneficios del aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL). Entonces, ¿por qué no marketing digital y SEO? Sin duda, el aprendizaje automático también está ayudando a abordar algunos problemas profundos asociados con la optimización de motores de búsqueda (SEO). Estas tecnologías avanzadas son un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) y se han convertido en un motor de marketing digital central. Muchas tareas de gran volumen y uso intensivo de datos se procesan y resuelven mediante el aprendizaje automático. Si desea saber más sobre cómo el SEO aprovecha el aprendizaje automático y la IA, este artículo es para usted.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial y el estudio de algoritmos informáticos que aprovechan los datos para entrenar una máquina o un modelo. El aprendizaje automático trata con programas informáticos y algoritmos que pueden aprender por sí solos aprovechando nuevos conjuntos de datos. Las empresas también utilizan algoritmos de aprendizaje automático para predecir el futuro a partir de datos anteriores. El filtrado de spam, la automatización de procesos comerciales, los motores de recomendación, la detección de malware, etc., aprovechan el aprendizaje automático para comprender tareas comerciales complejas.

¿Qué es la optimización de un motor de búsqueda?

Es un conjunto de prácticas y técnicas que ayudan a un sitio web a mejorar su posicionamiento y apariencia en los buscadores. Optimiza la impresión del sitio web para aumentar su visibilidad cuando los usuarios buscan ese sitio en el buscador. Aprovecha varias técnicas para clasificar las páginas web y los sitios más arriba en los motores de búsqueda populares como Google y Bing.

¿Cómo puede el SEO aprovechar las técnicas de Machine Learning (ML)?

Hoy en día, todos los usuarios viven en un mundo instantáneo en el que quieren que su información se entregue como se esperaba. Por eso las grandes organizaciones invierten más en inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático . Como profesionales de SEO y expertos en marketing digital, también debemos aprovechar el aprendizaje automático de la mejor manera posible. La optimización de motores de búsqueda puede aprovechar conjuntos de datos de rastreos de bots y otros mecanismos de búsqueda para mejorar las búsquedas en sitios web a través del aprendizaje automático. Veamos ahora algunos dominios en los que el aprendizaje automático puede ayudar a optimizar los resultados de búsqueda.

• Detección de patrones: los expertos en optimización de motores de búsqueda intentan encontrar manualmente contenido de baja calidad buscando similitudes que ya existen en otros contenidos y sitios web. A menudo utilizan herramientas que ayudan a encontrar las similitudes entre el contenido. Además, la baja calidad del contenido aparece cuando el contenido se dirige a enlaces salientes que no tienen conexión con el contenido de la página de origen o se dirige a alguna página no relacionada. Otra situación que hace que el contenido de SEO sea bajo es cuando el contenido contiene palabras clave innecesarias enviadas como spam sin la frecuencia adecuada. Buscar todas estas cosas manualmente es una tarea tediosa. Por lo tanto, viene el papel del aprendizaje automático.

A través de algoritmos de aprendizaje automático, los profesionales de SEO pueden identificar estos patrones y marcarlos para que el modelo pueda entender cuál es bueno para SEO. Además, los profesionales pueden alimentar datos de las interacciones de los usuarios para que el modelo ML entienda qué contenido es inapropiado para clasificar desde la perspectiva de SEO. Poner dichos conjuntos de datos ayuda a los algoritmos de aprendizaje automático a detectar estructuras de spam basadas en palabras clave y sitios web que tienen contenido duplicado. Así es como el aprendizaje automático puede eliminar una fuerza laboral masiva que las empresas generalmente requieren si se hace manualmente.

• Optimización de búsqueda basada en voz: la técnica de búsqueda basada en voz ganó impulso en los últimos años, y Google ha invertido mucho en optimizar este modo de búsqueda. Varias métricas van de la mano para comprender la búsqueda basada en voz. Una de esas métricas es el sistema de búsqueda basado en la voz que utiliza datos de tasa de error de palabras para ayudar a mejorar la tecnología de aprendizaje automático al reconocer a los usuarios por su voz y sus características. Entonces, el punto es que, incluso en las técnicas de búsqueda basadas en voz, el SEO es importante. Los usuarios hablan a través de sus dispositivos, buscando lo que quieren escribiendo. Los profesionales de SEO están tratando de mejorar el sistema de reconocimiento de voz (a través de ML) para entregar páginas web precisas de acuerdo con las consultas de los usuarios. El aprendizaje automático también está ayudando a los especialistas en SEO a reconocer tendencias en palabras clave habladas y palabras clave escritas y proporcionar de manera eficiente la búsqueda del conjunto correcto de sitios web.
  
• Construcción de enlaces en la optimización de SERP: la creación de un enlace específico o un conjunto de enlaces se ha convertido en un área importante donde el aprendizaje automático puede desempeñar su papel. La IA de Google aprovecha el aprendizaje automático para rastrear diferentes enlaces de sitios web para verificar qué tan familiarizado está un contenido específico con el otro enlace en el que se está rastreando. Coincide por relevancia en función de la frecuencia de la palabra clave y comprende automáticamente el contexto de un enlace al otro. Según el contexto, la relevancia y algunos criterios adicionales, la mayoría de los motores de búsqueda clasifican sus sitios web en el SERP. Con el advenimiento del aprendizaje automático en la clasificación de contenido relevante, los profesionales se han vuelto más reflexivos al elegir e implementar palabras clave de SEO, textos de anclaje, etc.

• PNL para comprender las consultas de los usuarios: cada sitio web expresa un significado específico a través del contenido que se alinea con el objetivo del sitio web. Los profesionales de SEO intentan aprovechar las palabras clave, las etiquetas, los vínculos de retroceso, las metadescripciones y otros elementos de SEO para que el motor de búsqueda comprenda lo que el sitio web atiende para llevar la página/sitio a la parte superior de SERP. Para comprender la sensibilidad de lo que el sitio quiere transmitir a través de palabras clave y metadatos, Google utiliza Representaciones de codificador bidireccional de Transformers (BERT). Este marco de procesamiento de lenguaje natural ayuda al motor de búsqueda a comprender muy bien el contexto de cualquier consulta de búsqueda. Los usuarios a menudo usan la misma palabra para representar diferentes significados. Los profesionales de SEO aprovechan NLP y ML para esforzarse más en enmarcar el contenido del sitio web para llegar a la audiencia exacta. El aprendizaje automático ayuda a los expertos en SEO a comprender lo que el usuario quiere ver a través de la consulta de búsqueda. Por otro lado, los técnicos de motores de búsqueda están entrenando modelos de IA, NLP y ML para garantizar que sus usuarios obtengan lo que buscan como consulta.

El SEO y el aprendizaje automático pueden funcionar en estrecha colaboración para ayudarnos a derivar nuestros sitios web en la parte superior de la SERP. Muchas empresas de motores de búsqueda como Google y Bing están trabajando en estrecha colaboración con el aprendizaje automático para comprender los patrones de búsqueda de los usuarios. Los modelos de aprendizaje automático capacitados ayudan a clasificar esas páginas web en su forma más optimizada. Los expertos en SEO también tienen que aprender a aprovechar el aprendizaje automático para optimizar mejor los sitios web mediante la utilización precisa del SEO.