Jak wykorzystać uczenie maszynowe do SEO?

Prawie każda branża korzysta z zalet uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (DL). Dlaczego więc nie marketing cyfrowy i SEO? Niewątpliwie uczenie maszynowe pomaga również rozwiązać niektóre szczegółowe problemy związane z optymalizacją witryn pod kątem wyszukiwarek (SEO). Te zaawansowane technologie stanowią podzbiór sztucznej inteligencji (AI) i stały się podstawowym silnikiem marketingu cyfrowego. Wiele zadań wymagających dużej ilości danych i dużej ilości danych jest renderowanych i rozwiązywanych przez uczenie maszynowe. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak SEO wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, ten artykuł jest dla Ciebie.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji i badanie algorytmów komputerowych, które wykorzystują dane do trenowania maszyny lub modelu. Uczenie maszynowe zajmuje się programami komputerowymi i algorytmami, które mogą uczyć się samodzielnie, wykorzystując nowe zbiory danych. Przedsiębiorstwa wykorzystują również algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania przyszłości na podstawie danych z przeszłości. Filtrowanie spamu, automatyzacja procesów biznesowych, silniki rekomendacji, wykrywanie złośliwego oprogramowania itp. wykorzystują uczenie maszynowe do zrozumienia złożonych zadań biznesowych.

Co to jest optymalizacja pod kątem wyszukiwarek?

Jest to zestaw praktyk i technik, które pomagają stronie internetowej poprawić jej pozycjonowanie i wygląd zgodnie z wyszukiwarkami. Optymalizuje wrażenie witryny, aby zwiększyć jej widoczność, gdy użytkownicy szukają tej witryny w wyszukiwarce. Wykorzystuje różne techniki do pozycjonowania stron internetowych i witryn wyżej w popularnych wyszukiwarkach, takich jak Google i Bing.

Jak SEO może wykorzystać techniki uczenia maszynowego (ML)?

Obecnie wszyscy użytkownicy żyją w błyskawicznym świecie, w którym chcą, aby ich informacje były dostarczane zgodnie z oczekiwaniami. Dlatego duże organizacje inwestują więcej w sztuczną inteligencję i techniki uczenia maszynowego . Jako specjaliści SEO i eksperci od marketingu cyfrowego, musimy również wykorzystać uczenie maszynowe w najlepszy możliwy sposób. Optymalizacja pod kątem wyszukiwarek może wykorzystywać zbiory danych z indeksowania botów i innych mechanizmów wyszukiwania, aby usprawnić wyszukiwanie w witrynie dzięki uczeniu maszynowemu. Przyjrzyjmy się teraz niektórym domenom, w których uczenie maszynowe może pomóc w zoptymalizowanych wynikach wyszukiwania.

• Wykrywanie wzorców: eksperci ds. optymalizacji pod kątem wyszukiwarek ręcznie próbują znaleźć treści o niskiej jakości, szukając podobieństw, które już istnieją w innych treściach i witrynach internetowych. Często korzystają z narzędzi, które pomagają znaleźć podobieństwa między treściami. Niska jakość treści pojawia się również, gdy treść trafia do linków wychodzących, które nie mają związku z treścią strony źródłowej lub trafiają na jakąś niepowiązaną stronę. Inną sytuacją, w której treść jest niska, jest sytuacja, w której treść zawiera niepotrzebne słowa kluczowe, które są spamowane bez odpowiedniej częstotliwości. Przeszukaj wszystkie te rzeczy ręcznie to żmudne zadanie. Stąd pojawia się rola uczenia maszynowego.

Dzięki algorytmom uczenia maszynowego specjaliści SEO mogą zidentyfikować te wzorce i oznaczyć je, aby model mógł zrozumieć, który z nich jest dobry dla SEO. Ponadto profesjonaliści mogą pobierać dane z interakcji użytkowników, aby model ML zrozumiał, które treści są nieodpowiednie do rankingu z perspektywy SEO. Umieszczenie takich zestawów danych pomaga algorytmom uczenia maszynowego wykrywać struktury spamu oparte na słowach kluczowych i witryny zawierające zduplikowaną treść. W ten sposób uczenie maszynowe może wyeliminować ogromną siłę roboczą, której zwykle wymagają firmy, jeśli odbywa się to ręcznie.

• Optymalizacja wyszukiwania głosowego: technika wyszukiwania głosowego nabrała rozpędu w ciągu ostatnich kilku lat, a Google dużo zainwestowało w optymalizację tego trybu wyszukiwania. Różne metryki idą w parze, aby zrozumieć wyszukiwanie głosowe. Jedną z takich metryk jest system wyszukiwania głosowego, który wykorzystuje dane o współczynniku błędów słów, aby pomóc ulepszyć technologię uczenia maszynowego poprzez rozpoznawanie użytkowników po ich głosie i cechach. Chodzi o to, że nawet w przypadku technik wyszukiwania głosowego SEO ma znaczenie. Użytkownicy mówią przez swoje urządzenia, szukając tego, czego chcą, wpisując. Specjaliści SEO starają się ulepszyć system rozpoznawania głosu (poprzez ML), aby dostarczać dokładne strony internetowe zgodnie z zapytaniami użytkowników. Uczenie maszynowe pomaga również specjalistom SEO w rozpoznawaniu trendów w mówionych i pisanych słowach kluczowych oraz w skutecznym wyszukiwaniu odpowiedniego zestawu stron internetowych.
  
• Budowanie linków w optymalizacji SERP: Tworzenie konkretnego linku lub zestawu linków stało się istotnym obszarem, w którym uczenie maszynowe może odegrać swoją rolę. Sztuczna inteligencja Google wykorzystuje uczenie maszynowe do indeksowania różnych linków do witryn, aby sprawdzić, jak znajoma jest konkretna treść z innym linkiem, na którym jest indeksowana. Dopasowuje trafność na podstawie częstotliwości słów kluczowych i automatycznie rozpoznaje kontekst jednego linku do drugiego. W oparciu o kontekst, trafność i kilka dodatkowych kryteriów większość wyszukiwarek umieszcza swoje witryny w SERP. Wraz z pojawieniem się uczenia maszynowego w sortowaniu odpowiednich treści, profesjonaliści stali się bardziej rozważni w wyborze i wdrażaniu słów kluczowych SEO, tekstów zakotwiczeń itp.

• NLP w celu zrozumienia zapytań użytkowników: Każda witryna internetowa wyraża określone znaczenie poprzez treść, która jest zgodna z celem witryny. Specjaliści SEO próbują wykorzystać słowa kluczowe, tagi, linki zwrotne, opisy meta i inne elementy SEO, aby wyszukiwarka zrozumiała, do czego służy witryna, aby przenieść stronę / witrynę na szczyt SERP. Aby zrozumieć wrażliwość tego, co witryna chce przekazać za pomocą słów kluczowych i metadanych, Google korzysta z dwukierunkowych reprezentacji enkodera firmy Transformers (BERT). Ta struktura przetwarzania języka naturalnego pomaga wyszukiwarce dobrze zrozumieć kontekst dowolnego zapytania. Użytkownicy często używają tego samego słowa do przedstawienia różnych znaczeń. Specjaliści SEO wykorzystują NLP i ML, aby włożyć dodatkowe wysiłki w sformułowanie treści witryny, aby dotrzeć do dokładnych odbiorców. Uczenie maszynowe pomaga ekspertom SEO zrozumieć, co użytkownik chce zobaczyć w zapytaniu. Z drugiej strony technicy wyszukiwarek szkolą modele AI, NLP i ML, aby zapewnić, że ich użytkownicy otrzymają to, czego szukają jako zapytanie.

Pozycjonowanie i uczenie maszynowe może działać w bliskim tandemie, aby pomóc nam uzyskać nasze witryny internetowe na szczycie SERP. Wiele firm zajmujących się wyszukiwarkami, takich jak Google i Bing, ściśle współpracuje z uczeniem maszynowym, aby zrozumieć wzorce wyszukiwania użytkowników. Wytrenowane modele uczenia maszynowego pomagają oceniać te strony internetowe w ich najbardziej zoptymalizowanej formie. Eksperci SEO muszą również nauczyć się, jak wykorzystać uczenie maszynowe, aby lepiej optymalizować strony internetowe poprzez precyzyjne wykorzystanie SEO.