Come puoi sfruttare il Machine Learning per la SEO?

Quasi tutti i settori sfruttano i vantaggi di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Allora, perché non marketing digitale e SEO? Indubbiamente, l'apprendimento automatico sta anche aiutando ad affrontare alcuni problemi approfonditi associati all'ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO). Queste tecnologie avanzate sono un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) e sono diventate un motore di marketing digitale fondamentale. Molti volumi elevati e attività ad alta intensità di dati vengono renderizzati e risolti dall'apprendimento automatico. Se vuoi saperne di più su come la SEO sfrutta l'apprendimento automatico e l'IA, questo articolo è per te.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale e lo studio di algoritmi informatici che sfrutta i dati per addestrare una macchina o un modello. L'apprendimento automatico si occupa di programmi e algoritmi per computer che possono apprendere da soli sfruttando nuovi set di dati. Le aziende utilizzano anche algoritmi di apprendimento automatico per prevedere il futuro dai dati passati. Il filtro antispam, l'automazione dei processi aziendali, i motori di raccomandazione, il rilevamento di malware e così via sfruttano l'apprendimento automatico per comprendere attività aziendali complesse.

Cos'è l'ottimizzazione del motore di ricerca?

È un insieme di pratiche e tecniche che aiutano un sito Web a migliorare il suo posizionamento e l'aspetto secondo i motori di ricerca. Ottimizza l'impressione del sito Web per aumentarne la visibilità quando gli utenti cercano quel sito nel motore di ricerca. Sfrutta varie tecniche per classificare le pagine Web e i siti più in alto sui motori di ricerca popolari come Google e Bing.

In che modo la SEO può sfruttare le tecniche di Machine Learning (ML)?

Oggi, tutti gli utenti vivono in un mondo istantaneo in cui desiderano che le loro informazioni vengano fornite come previsto. Ecco perché le grandi organizzazioni investono di più nell'intelligenza artificiale e nelle tecniche di apprendimento automatico . In qualità di professionisti SEO ed esperti di marketing digitale, dobbiamo anche sfruttare l'apprendimento automatico nel miglior modo possibile. L'ottimizzazione dei motori di ricerca può sfruttare i set di dati dei bot crawl e altri meccanismi di ricerca per migliorare le ricerche sui siti Web tramite l'apprendimento automatico. Esaminiamo ora alcuni domini in cui l'apprendimento automatico può aiutare a ottimizzare i risultati di ricerca.

• Rilevamento pattern: gli esperti di ottimizzazione dei motori di ricerca cercano manualmente di trovare contenuti di bassa qualità cercando somiglianze che sono già presenti in altri contenuti e siti web. Spesso usano strumenti che aiutano a trovare le somiglianze tra i contenuti. Inoltre, viene visualizzata una bassa qualità del contenuto quando il contenuto va a collegamenti in uscita che non hanno alcuna connessione con il contenuto della pagina di origine o va a una pagina non correlata. Un'altra situazione che rende il contenuto SEO basso è quando il contenuto contiene parole chiave non necessarie spammate senza una frequenza adeguata. Cercare tutte queste cose manualmente è un compito noioso. Da qui, arriva il ruolo dell'apprendimento automatico.

Attraverso algoritmi di apprendimento automatico, i professionisti SEO possono identificare questi modelli e contrassegnarli in modo che il modello possa capire quale è buono per la SEO. Inoltre, i professionisti possono alimentare i dati dalle interazioni degli utenti per far capire al modello ML quale contenuto è inappropriato da classificare dal punto di vista SEO. L'inserimento di tali set di dati aiuta gli algoritmi di apprendimento automatico a rilevare strutture di spam basate su parole chiave e siti Web con contenuti duplicati. È così che l'apprendimento automatico può eliminare un'enorme forza lavoro che le aziende di solito richiedono se eseguita manualmente.

• Ottimizzazione della ricerca vocale: la tecnica di ricerca vocale ha acquisito slancio negli ultimi anni e Google ha investito molto nell'ottimizzazione di questa modalità di ricerca. Varie metriche vanno di pari passo per comprendere la ricerca vocale. Una di queste metriche è il sistema di ricerca vocale che utilizza i dati sul tasso di errore delle parole per aiutare a migliorare la tecnologia di apprendimento automatico riconoscendo gli utenti in base alla loro voce e alle loro caratteristiche. Quindi, il punto è che anche nelle tecniche di ricerca vocale, la SEO è importante. Gli utenti parlano attraverso i loro dispositivi, cercando ciò che vogliono tramite la digitazione. I professionisti SEO stanno cercando di migliorare il sistema di riconoscimento vocale (tramite ML) per fornire pagine Web accurate in base alle query degli utenti. L'apprendimento automatico sta anche aiutando gli specialisti SEO a riconoscere le tendenze nelle parole chiave vocali e nelle parole chiave scritte e fornire in modo efficiente la ricerca del giusto insieme di siti web.
  
• Creazione di collegamenti nell'ottimizzazione della SERP: la creazione di un collegamento specifico o di un insieme di collegamenti è diventata un'area significativa in cui l'apprendimento automatico può svolgere il suo ruolo. L'intelligenza artificiale di Google sfrutta l'apprendimento automatico per eseguire la scansione attraverso diversi collegamenti a siti Web per verificare la familiarità di un contenuto specifico con l'altro collegamento su cui sta eseguendo la scansione. Corrisponde per pertinenza in base alla frequenza delle parole chiave e comprende automaticamente il contesto di un collegamento all'altro. In base al contesto, alla pertinenza e ad alcuni criteri aggiuntivi, la maggior parte dei motori di ricerca classifica i propri siti Web nella SERP. Con l'avvento dell'apprendimento automatico nell'ordinamento dei contenuti rilevanti, i professionisti sono diventati più attenti nella scelta e nell'implementazione di parole chiave SEO, anchor text, ecc.

• PNL per comprendere le query degli utenti: ogni sito Web esprime un significato specifico attraverso contenuti che si allineano con l'obiettivo del sito Web. I professionisti SEO cercano di sfruttare parole chiave, tag, backlink, meta descrizioni e altri elementi SEO per far capire al motore di ricerca a cosa serve il sito web per portare la pagina/il sito in cima alla SERP. Per comprendere la sensibilità di ciò che il sito vuole trasmettere attraverso parole chiave e metadati, Google utilizza Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Questo framework di elaborazione del linguaggio naturale aiuta il motore di ricerca a comprendere bene il contesto di qualsiasi query di ricerca. Gli utenti usano spesso la stessa parola per rappresentare significati diversi. I professionisti SEO sfruttano NLP e ML per impegnarsi ulteriormente nell'inquadrare il contenuto del sito Web per raggiungere il pubblico esatto. Il machine learning aiuta gli esperti SEO a capire cosa vuole vedere l'utente attraverso la query di ricerca. Dall'altro lato, i tecnici dei motori di ricerca stanno formando modelli di AI, NLP e ML per garantire che i loro utenti ottengano ciò che stanno cercando come query.

SEO e machine learning possono lavorare in stretto tandem per aiutarci a portare i nostri siti Web in cima alla SERP. Molte società di motori di ricerca come Google e Bing stanno lavorando a stretto contatto con l'apprendimento automatico per comprendere i modelli di ricerca degli utenti. I modelli di machine learning addestrati aiutano a classificare quelle pagine Web nella loro forma più ottimizzata. Gli esperti SEO devono anche imparare a sfruttare l'apprendimento automatico per ottimizzare meglio i siti Web attraverso un utilizzo preciso della SEO.