SEOに機械学習をどのように活用できますか？

公開: 2022-02-25

ほぼすべての業界で、機械学習（ML）とディープラーニング（DL）のメリットを活用しています。それなら、デジタルマーケティングとSEOをやってみませんか？間違いなく、機械学習は、検索エンジン最適化（SEO）に関連するいくつかの詳細な問題への取り組みにも役立っています。これらの高度なテクノロジーは、人工知能（AI）のサブセットであり、コアデジタルマーケティングエンジンになっています。多くの大量のデータ集約型タスクは、機械学習によってレンダリングおよび解決されます。 SEOが機械学習とAIをどのように活用しているかについて詳しく知りたい場合は、この記事が役に立ちます。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、人工知能の分野であり、データを活用して機械やモデルをトレーニングするコンピューターアルゴリズムの研究です。機械学習は、新しいデータセットを活用して独自に学習できるコンピュータープログラムとアルゴリズムを扱います。企業はまた、機械学習アルゴリズムを使用して、過去のデータから未来を予測します。スパムフィルタリング、ビジネスプロセスの自動化、推奨エンジン、マルウェア検出などは、機械学習を活用して複雑なビジネスタスクを理解します。

検索エンジン最適化とは何ですか？

これは、検索エンジンに従ってWebサイトの位置と外観を改善するのに役立つ一連のプラクティスとテクニックです。ウェブサイトの印象を最適化して、ユーザーが検索エンジンでそのサイトを検索したときの視認性を高めます。さまざまな手法を活用して、GoogleやBingなどの人気のある検索エンジンでWebページやサイトを上位にランク付けします。

SEOは機械学習（ML）技術をどのように活用できますか？

今日、すべてのユーザーは、情報が期待どおりに配信されることを望んでいる瞬間的な世界に住んでいます。そのため、大規模な組織は人工知能と機械学習技術により多くの投資を行っています。 SEOの専門家およびデジタルマーケティングの専門家として、機械学習を可能な限り最善の方法で活用する必要もあります。検索エンジン最適化では、ボットクロールやその他の検索メカニズムからのデータセットを活用して、機械学習を通じてウェブサイトの検索を強化できます。ここで、機械学習が最適化された検索結果に役立ついくつかのドメインを見てみましょう。

パターン検出：検索エンジン最適化の専門家は、他のコンテンツやWebサイトにすでに存在する類似点を探すことにより、低品質のコンテンツを手動で見つけようとします。多くの場合、コンテンツ間の類似点を見つけるのに役立つツールを使用します。また、コンテンツがソースページのコンテンツと接続していないアウトバウンドリンクに移動する場合、または関連のないページに移動する場合、コンテンツの品質が低くなります。低SEOコンテンツをレンダリングする別の状況は、コンテンツに適切な頻度なしでスパムされた不要なキーワードが含まれている場合です。これらすべてを手動で検索するのは面倒な作業です。したがって、機械学習の役割があります。

機械学習アルゴリズムを通じて、SEOの専門家はこれらのパターンを識別し、フラグを立てて、モデルがSEOに適しているパターンを理解できるようにします。また、専門家はユーザーインタラクションからデータをフィードして、MLモデルにSEOの観点からランク付けするのに不適切なコンテンツを理解させることができます。このようなデータセットを配置すると、機械学習アルゴリズムがキーワードベースのスパム構造や重複コンテンツを持つWebサイトを検出するのに役立ちます。このようにして、機械学習は、手動で行う場合に企業が通常必要とする膨大な労働力を排除することができます。

音声ベースの検索最適化：音声ベースの検索技術は過去数年間で勢いを増しており、Googleはこの検索モードの最適化に多額の投資を行ってきました。音声ベースの検索を理解するために、さまざまなメトリックが連携して機能します。そのような指標の1つは、単語誤り率データを使用して、ユーザーの音声と特性によってユーザーを認識することにより、機械学習テクノロジーの向上に役立つ音声ベースの検索システムです。つまり、重要なのは、音声ベースの検索手法でも、SEOが重要だということです。ユーザーはデバイスを介して話し、入力して必要なものを探します。 SEOの専門家は、ユーザーのクエリに応じて正確なWebページを配信するために、音声認識システムを（MLを介して）改善しようとしています。機械学習は、SEOスペシャリストが話し言葉のキーワードと書き言葉のキーワードの傾向を認識し、適切なWebサイトのセットを効率的に検索するのにも役立ちます。
SERPの最適化におけるリンク構築：特定のリンクまたはリンクのセットを作成することは、機械学習がその役割を果たすことができる重要な領域になっています。 GoogleのAIは、機械学習を利用してさまざまなWebサイトのリンクをクロールし、特定のコンテンツがクロールしている他のリンクにどれだけ慣れているかを確認します。キーワードの頻度に基づいて関連性を照合し、あるリンクから別のリンクへのコンテキストを自動的に理解します。コンテキスト、関連性、およびいくつかの追加の基準に基づいて、ほとんどの検索エンジンは、SERPでWebサイトをランク付けします。関連するコンテンツを並べ替える機械学習の出現により、専門家はSEOキーワード、アンカーテキストなどの選択と実装についてより慎重になりました。

ユーザーのクエリを理解するためのNLP：すべてのWebサイトは、Webサイトの目標に沿ったコンテンツを通じて特定の意味を表現します。 SEOの専門家は、キーワード、タグ、バックリンク、メタディスクリプション、およびその他のSEO要素を活用して、ページ/サイトをSERPのトップに表示するためにWebサイトが何に対応しているかを検索エンジンに理解させようとします。サイトがキーワードとメタデータを通じて伝えたいものの機密性を理解するために、GoogleはTransformers（BERT）からの双方向エンコーダー表現を使用しています。この自然言語処理フレームワークは、検索エンジンが検索クエリのコンテキストをうまく理解するのに役立ちます。ユーザーは、同じ単語を使用して異なる意味を表すことがよくあります。 SEOの専門家は、NLPとMLを活用して、正確なオーディエンスに到達するためにWebサイトコンテンツのフレーミングに追加の努力を払います。機械学習は、SEOの専門家が、ユーザーが検索クエリを通じて何を見たいかを理解するのに役立ちます。一方、検索エンジンの技術者は、AI、NLP、MLモデルをトレーニングして、ユーザーが検索しているものをクエリとして確実に取得できるようにしています。

SEOと機械学習は緊密に連携して機能し、SERPのトップにあるウェブサイトを導き出すのに役立ちます。 GoogleやBingなどの多くの検索エンジン会社は、ユーザーの検索パターンを理解するために機械学習と緊密に連携しています。訓練された機械学習モデルは、これらのWebページを最も最適化された形式でランク付けするのに役立ちます。 SEOの専門家は、機械学習を活用してSEOを正確に利用することでウェブサイトを最適化する方法も学ぶ必要があります。