Como você pode aproveitar o Machine Learning para SEO?

Quase todos os setores estão aproveitando os benefícios do Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Então, por que não marketing digital e SEO? Sem dúvida, o aprendizado de máquina também está ajudando a resolver alguns problemas profundos associados à otimização de mecanismos de pesquisa (SEO). Essas tecnologias avançadas são um subconjunto da inteligência artificial (IA) e se tornaram um mecanismo central de marketing digital. Muitos grandes volumes e tarefas com uso intenso de dados são renderizados e resolvidos pelo aprendizado de máquina. Se você quiser saber mais sobre como o SEO aproveita o aprendizado de máquina e a IA, este artigo é para você.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial e o estudo de algoritmos de computador que aproveitam dados para treinar uma máquina ou modelo. O aprendizado de máquina lida com programas de computador e algoritmos que podem aprender por conta própria, aproveitando novos conjuntos de dados. As empresas também usam algoritmos de aprendizado de máquina para prever o futuro a partir de dados passados. Filtragem de spam, automação de processos de negócios, mecanismos de recomendação, detecção de malware, etc., aproveitam o aprendizado de máquina para entender tarefas de negócios complexas.

O que é search engine optimization?

É um conjunto de práticas e técnicas que ajudam um site a melhorar seu posicionamento e aparência de acordo com os mecanismos de busca. Otimiza a impressão do site para aumentar sua visibilidade quando os usuários pesquisam esse site no mecanismo de pesquisa. Ele aproveita várias técnicas para classificar as páginas da Web e os sites mais altos nos mecanismos de pesquisa populares, como Google e Bing.

Como o SEO pode alavancar as técnicas de Machine Learning (ML)?

Hoje, todos os usuários vivem em um mundo instantâneo onde desejam que suas informações sejam entregues conforme o esperado. É por isso que as grandes organizações investem mais em inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina . Como profissionais de SEO e especialistas em marketing digital, também precisamos aproveitar o aprendizado de máquina da melhor maneira possível. A otimização do mecanismo de pesquisa pode aproveitar conjuntos de dados de rastreamentos de bot e outros mecanismos de pesquisa para aprimorar as pesquisas de sites por meio do aprendizado de máquina. Vejamos agora alguns domínios em que o aprendizado de máquina pode ajudar nos resultados de pesquisa otimizados.

• Detecção de padrões: especialistas em Search Engine Optimization tentam manualmente encontrar conteúdo de baixa qualidade procurando semelhanças que já existem em outros conteúdos e sites. Muitas vezes eles usam ferramentas que ajudam a encontrar as semelhanças entre os conteúdos. Além disso, a baixa qualidade do conteúdo aparece quando o conteúdo vai para links de saída que não têm conexão com o conteúdo da página de origem ou vai para alguma página não relacionada. Outra situação que torna o conteúdo de SEO baixo é quando o conteúdo contém palavras-chave desnecessárias spam sem a frequência adequada. Pesquisar todas essas coisas manualmente é uma tarefa tediosa. Daí vem o papel do aprendizado de máquina.

Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, os profissionais de SEO podem identificar esses padrões e sinalizá-los para que o modelo possa entender qual deles é bom para SEO. Além disso, os profissionais podem alimentar dados das interações do usuário para fazer com que o modelo de ML entenda qual conteúdo é inadequado para classificar da perspectiva de SEO. Colocar esses conjuntos de dados ajuda os algoritmos de aprendizado de máquina a detectar estruturas de spam baseadas em palavras-chave e sites com conteúdo duplicado. É assim que o aprendizado de máquina pode eliminar uma força de trabalho massiva que as empresas geralmente exigem se feita manualmente.

• Otimização de busca por voz: A técnica de busca por voz ganhou força nos últimos anos, e o Google tem investido fortemente na otimização desse modo de busca. Várias métricas andam de mãos dadas para compreender a pesquisa baseada em voz. Uma dessas métricas é o sistema de pesquisa baseado em voz que usa dados de taxa de erro de palavras para ajudar a melhorar a tecnologia de aprendizado de máquina, reconhecendo os usuários por sua voz e características. Então, o ponto é – mesmo em técnicas de busca por voz, SEO é importante. Os usuários falam por meio de seus dispositivos, procurando o que desejam por meio da digitação. Os profissionais de SEO estão tentando melhorar o sistema de reconhecimento de voz (através de ML) para fornecer páginas da Web precisas de acordo com as consultas dos usuários. O aprendizado de máquina também está ajudando os especialistas em SEO a reconhecer tendências em palavras-chave faladas e palavras-chave escritas e fornecer com eficiência a pesquisa do conjunto certo de sites.
  
• Link building na otimização do SERP: Criar um link específico ou um conjunto de links tornou-se uma área significativa onde o aprendizado de máquina pode desempenhar seu papel. A IA do Google aproveita o aprendizado de máquina para rastrear diferentes links de sites para verificar a familiaridade de um conteúdo específico com o outro link no qual está rastreando. Ele corresponde à relevância com base na frequência da palavra-chave e entende automaticamente o contexto de um link para o outro. Com base no contexto, relevância e alguns critérios adicionais, a maioria dos mecanismos de pesquisa classifica seus sites na SERP. Com o advento do aprendizado de máquina na classificação de conteúdo relevante, os profissionais tornaram-se mais cuidadosos na escolha e implementação de palavras-chave de SEO, textos âncora, etc.

• PNL para entender as consultas do usuário: cada site expressa um significado específico por meio de conteúdo alinhado ao objetivo do site. Os profissionais de SEO tentam alavancar palavras-chave, tags, backlinks, meta descrições e outros elementos de SEO para fazer com que o mecanismo de pesquisa entenda o que o site atende para trazer a página/site para o topo da SERP. Para entender a sensibilidade do que o site deseja transmitir por meio de palavras-chave e metadados, o Google usa Representações de codificador bidirecional de transformadores (BERT). Essa estrutura de processamento de linguagem natural ajuda o mecanismo de pesquisa a compreender bem o contexto de qualquer consulta de pesquisa. Os usuários geralmente usam a mesma palavra para representar significados diferentes. Os profissionais de SEO aproveitam o NLP e o ML para colocar esforços adicionais no enquadramento do conteúdo do site para alcançar o público exato. O aprendizado de máquina ajuda os especialistas em SEO a entender o que o usuário deseja ver na consulta de pesquisa. Por outro lado, os técnicos de mecanismos de pesquisa estão treinando modelos de IA, NLP e ML para garantir que seus usuários obtenham o que estão procurando como uma consulta.

SEO e aprendizado de máquina podem trabalhar em conjunto para nos ajudar a colocar nossos sites no topo da SERP. Muitas empresas de mecanismos de pesquisa, como Google e Bing, estão trabalhando em estreita colaboração com o aprendizado de máquina para entender os padrões de pesquisa dos usuários. Modelos de aprendizado de máquina treinados ajudam a classificar essas páginas da Web em sua forma mais otimizada. Os especialistas em SEO também precisam aprender a aproveitar o aprendizado de máquina para otimizar melhor os sites por meio da utilização precisa do SEO.