Comment pouvez-vous tirer parti de l'apprentissage automatique pour le référencement ?

Publié: 2022-02-25

Presque tous les secteurs tirent parti des avantages du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL). Alors, pourquoi pas le marketing numérique et le référencement ? Sans aucun doute, l'apprentissage automatique aide également à résoudre certains problèmes approfondis associés à l'optimisation des moteurs de recherche (SEO). Ces technologies avancées sont un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) et sont devenues un moteur de marketing numérique de base. De nombreux volumes élevés et des tâches gourmandes en données sont rendus et résolus par l'apprentissage automatique. Si vous voulez en savoir plus sur la façon dont le SEO tire parti de l'apprentissage automatique et de l'IA, cet article est pour vous.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle et l'étude des algorithmes informatiques qui exploite les données pour former une machine ou un modèle. L'apprentissage automatique traite des programmes informatiques et des algorithmes qui peuvent apprendre par eux-mêmes en exploitant de nouveaux ensembles de données. Les entreprises utilisent également des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire l'avenir à partir de données passées. Le filtrage anti-spam, l'automatisation des processus métier, les moteurs de recommandation, la détection des logiciels malveillants, etc., tirent parti de l'apprentissage automatique pour comprendre les tâches métier complexes.

Qu'est-ce que l'optimisation des moteurs de recherche ?

C'est un ensemble de pratiques et de techniques qui aident un site Web à améliorer son positionnement et son apparence selon les moteurs de recherche. Il optimise l'impression du site Web pour augmenter sa visibilité lorsque les utilisateurs recherchent ce site dans le moteur de recherche. Il exploite diverses techniques pour classer les pages Web et les sites plus haut sur les moteurs de recherche populaires tels que Google et Bing.

Comment le SEO peut-il tirer parti des techniques de Machine Learning (ML) ?

Aujourd'hui, tous les utilisateurs vivent dans un monde instantané où ils veulent que leurs informations soient livrées comme prévu. C'est pourquoi les grandes organisations investissent davantage dans l'intelligence artificielle et les techniques d'apprentissage automatique . En tant que professionnels du référencement et experts en marketing numérique, nous devons également tirer parti de l'apprentissage automatique de la meilleure façon possible. L'optimisation des moteurs de recherche peut tirer parti des ensembles de données des explorations de robots et d'autres mécanismes de recherche pour améliorer les recherches sur les sites Web grâce à l'apprentissage automatique. Examinons maintenant certains domaines où l'apprentissage automatique peut aider à optimiser les résultats de recherche.

  • Détection de modèles : les experts en optimisation des moteurs de recherche tentent manuellement de trouver du contenu de mauvaise qualité en recherchant des similitudes qui existent déjà dans d'autres contenus et sites Web. Souvent, ils utilisent des outils qui aident à trouver les similitudes entre le contenu. De plus, une faible qualité de contenu apparaît lorsque le contenu va vers des liens sortants qui n'ont aucun lien avec le contenu de la page source ou va vers une page non liée. Une autre situation qui rend le contenu SEO faible est lorsque le contenu contient des mots-clés inutiles spammés sans fréquence appropriée. Rechercher toutes ces choses manuellement est une tâche fastidieuse. D'où le rôle de l'apprentissage automatique.

Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, les professionnels du référencement peuvent identifier ces modèles et les signaler afin que le modèle puisse comprendre lequel est bon pour le référencement. De plus, les professionnels peuvent alimenter les données des interactions des utilisateurs pour faire comprendre au modèle ML quel contenu est inapproprié pour être classé du point de vue du référencement. La mise en place de tels ensembles de données aide les algorithmes d'apprentissage automatique à détecter les structures de spam basées sur des mots clés et les sites Web ayant un contenu en double. C'est ainsi que l'apprentissage automatique peut éliminer une main-d'œuvre massive dont les entreprises ont généralement besoin si elle est effectuée manuellement.

  • Optimisation de la recherche basée sur la voix : la technique de recherche basée sur la voix a pris de l'ampleur au cours des dernières années, et Google a beaucoup investi dans l'optimisation de ce mode de recherche. Diverses mesures vont de pair pour comprendre la recherche vocale. L'une de ces mesures est le système de recherche basé sur la voix qui utilise des données sur le taux d'erreur des mots pour aider à améliorer la technologie d'apprentissage automatique en reconnaissant les utilisateurs par leur voix et leurs caractéristiques. Donc, le fait est que même dans les techniques de recherche vocales, le référencement est important. Les utilisateurs parlent à travers leurs appareils, recherchant ce qu'ils veulent en tapant. Les professionnels du référencement essaient d'améliorer le système de reconnaissance vocale (via ML) pour fournir des pages Web précises en fonction des requêtes des utilisateurs. L'apprentissage automatique aide également les spécialistes du référencement à reconnaître les tendances des mots-clés prononcés et des mots-clés écrits et à fournir efficacement la recherche du bon ensemble de sites Web.
  • Création de liens dans l'optimisation du SERP : La création d'un lien spécifique ou d'un ensemble de liens est devenue un domaine important où l'apprentissage automatique peut jouer son rôle. L'IA de Google s'appuie sur l'apprentissage automatique pour explorer différents liens de sites Web afin de vérifier à quel point un contenu spécifique est familier avec l'autre lien sur lequel il explore. Il correspond à la pertinence en fonction de la fréquence des mots clés et comprend automatiquement le contexte d'un lien à l'autre. En fonction du contexte, de la pertinence et de quelques critères supplémentaires, la plupart des moteurs de recherche classent leurs sites Web dans le SERP. Avec l'avènement de l'apprentissage automatique dans le tri des contenus pertinents, les professionnels sont devenus plus réfléchis dans le choix et la mise en œuvre des mots-clés SEO, des textes d'ancrage, etc.
  • NLP pour comprendre les requêtes des utilisateurs : chaque site Web exprime une signification spécifique à travers un contenu qui correspond à l'objectif du site Web. Les professionnels du référencement essaient de tirer parti des mots clés, des balises, des backlinks, des méta descriptions et d'autres éléments de référencement pour faire comprendre au moteur de recherche ce à quoi le site Web s'adresse pour amener la page / le site au sommet du SERP. Pour comprendre la sensibilité de ce que le site veut transmettre à travers des mots-clés et des métadonnées, Google utilise les représentations d'encodeurs bidirectionnels de transformateurs (BERT). Ce cadre de traitement du langage naturel aide le moteur de recherche à bien comprendre le contexte de toute requête de recherche. Les utilisateurs utilisent souvent le même mot pour représenter différentes significations. Les professionnels du référencement tirent parti du NLP et du ML pour déployer des efforts supplémentaires dans l'élaboration du contenu du site Web afin d'atteindre le public exact. L'apprentissage automatique aide les experts SEO à comprendre ce que l'utilisateur veut voir à travers la requête de recherche. De l'autre côté, les techniciens des moteurs de recherche forment des modèles d'IA, de NLP et de ML pour s'assurer que leurs utilisateurs obtiennent ce qu'ils recherchent en tant que requête.

Le référencement et l'apprentissage automatique peuvent travailler en étroite collaboration pour nous aider à placer nos sites Web au sommet du SERP. De nombreuses sociétés de moteurs de recherche comme Google et Bing travaillent en étroite collaboration avec l'apprentissage automatique pour comprendre les modèles de recherche des utilisateurs. Des modèles d'apprentissage automatique entraînés aident à classer ces pages Web dans leur forme la plus optimisée. Les experts en référencement doivent également apprendre à tirer parti de l'apprentissage automatique pour mieux optimiser les sites Web grâce à une utilisation précise du référencement.