Cum poți folosi Machine Learning pentru SEO?

Aproape fiecare industrie profită de beneficiile Machine Learning (ML) și Deep Learning (DL). Atunci, de ce nu marketing digital și SEO? Fără îndoială, învățarea automată ajută și la abordarea unor probleme aprofundate asociate cu optimizarea pentru motoarele de căutare (SEO). Aceste tehnologii avansate sunt un subset al inteligenței artificiale (AI) și au devenit un motor de marketing digital de bază. Multe volume mari și sarcini mari de date sunt redate și rezolvate prin învățarea automată. Dacă doriți să aflați mai multe despre modul în care SEO folosește învățarea automată și inteligența artificială, acest articol este pentru dvs.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale și a studiului algoritmilor de computer care utilizează date pentru a antrena o mașină sau un model. Învățarea automată se ocupă de programe și algoritmi de calculator care pot învăța pe cont propriu prin valorificarea noilor seturi de date. Întreprinderile folosesc, de asemenea, algoritmi de învățare automată pentru a prezice viitorul din datele din trecut. Filtrarea spamului, automatizarea proceselor de afaceri, motoarele de recomandare, detectarea malware-ului etc., valorifică învățarea automată pentru a înțelege sarcinile complexe de afaceri.

Ce este optimizarea pentru motoarele de căutare?

Este un set de practici și tehnici care ajută un site să-și îmbunătățească poziționarea și aspectul conform motoarele de căutare. Optimizează impresia site-ului web pentru a-i crește vizibilitatea atunci când utilizatorii caută site-ul respectiv în motorul de căutare. Utilizează diverse tehnici pentru a clasa paginile web și site-urile mai sus pe motoarele de căutare populare precum Google și Bing.

Cum poate SEO să folosească tehnicile de învățare automată (ML)?

Astăzi, toți utilizatorii trăiesc într-o lume instantanee în care doresc ca informațiile lor să fie livrate conform așteptărilor. Acesta este motivul pentru care organizațiile mari investesc mai mult în inteligența artificială și tehnici de învățare automată . În calitate de profesioniști SEO și experți în marketing digital, trebuie, de asemenea, să valorificăm învățarea automată în cele mai bune moduri posibile. Optimizarea motoarelor de căutare poate folosi seturi de date din accesările cu crawlere bot și alte mecanisme de căutare pentru a îmbunătăți căutările pe site-uri web prin învățarea automată. Să ne uităm acum la câteva domenii în care învățarea automată poate ajuta la optimizarea rezultatelor căutării.

• Detectarea modelelor: experții în optimizarea motoarelor de căutare încearcă manual să găsească conținut de calitate scăzută, căutând asemănări care există deja în alte conținuturi și site-uri web. Adesea folosesc instrumente care ajută la găsirea asemănărilor dintre conținut. De asemenea, calitatea scăzută a conținutului apare atunci când conținutul ajunge la link-uri de ieșire care nu au nicio legătură cu conținutul paginii sursă sau merge către o pagină fără legătură. O altă situație care redă conținut SEO scăzut este atunci când conținutul conține cuvinte cheie inutile trimise spam fără frecvența adecvată. Căutați manual toate aceste lucruri este o sarcină plictisitoare. Prin urmare, vine rolul învățării automate.

Prin algoritmii de învățare automată, profesioniștii SEO pot identifica aceste modele și le pot semnala astfel încât modelul să poată înțelege care dintre ele este bun pentru SEO. De asemenea, profesioniștii pot furniza date din interacțiunile utilizatorilor pentru a face modelul ML să înțeleagă ce conținut este inadecvat pentru a se clasa din perspectiva SEO. Punerea unor astfel de seturi de date ajută algoritmii de învățare automată să detecteze structurile de spam bazate pe cuvinte cheie și site-urile web care au conținut duplicat. Acesta este modul în care învățarea automată poate elimina o forță de muncă masivă de care companiile au nevoie de obicei dacă se face manual.

• Optimizarea căutării pe bază de voce: tehnica de căutare bazată pe voce a câștigat avânt în ultimii ani, iar Google a investit enorm în optimizarea acestui mod de căutare. Diverse valori merg mână în mână pentru a înțelege căutarea vocală. O astfel de măsurătoare este sistemul de căutare bazat pe voce, care utilizează datele privind rata de eroare a cuvintelor pentru a ajuta la îmbunătățirea tehnologiei de învățare automată prin recunoașterea utilizatorilor după vocea și caracteristicile lor. Deci, ideea este că, chiar și în tehnicile de căutare bazate pe voce, SEO contează. Utilizatorii vorbesc prin dispozitivele lor, căutând ceea ce doresc prin tastare. Profesioniștii SEO încearcă să îmbunătățească sistemul de recunoaștere a vocii (prin ML) pentru a oferi pagini web precise în funcție de interogările utilizatorilor. Învățarea automată îi ajută și pe specialiștii SEO să recunoască tendințele în cuvintele cheie rostite și scrise și să ofere eficient căutarea setului potrivit de site-uri web.
  
• Crearea de legături în optimizarea SERP: Crearea unei anumite legături sau a unui set de legături a devenit un domeniu important în care învățarea automată își poate juca rolul. Inteligența artificială de la Google folosește învățarea automată pentru a accesa cu crawlere diferite link-uri de site-uri web pentru a verifica cât de familiar este un anumit conținut cu celălalt link pe care se accesează cu crawlere. Se potrivește pentru relevanță pe baza frecvenței cuvintelor cheie și înțelege automat contextul unui link către celălalt. Pe baza contextului, relevanței și a câteva criterii suplimentare, majoritatea motoarelor de căutare își clasează site-urile în SERP. Odată cu apariția învățării automate în sortarea conținutului relevant, profesioniștii au devenit mai atenți în alegerea și implementarea cuvintelor cheie SEO, textelor de ancorare etc.

• NLP pentru a înțelege interogările utilizatorilor: Fiecare site web exprimă o semnificație specifică prin conținut care se aliniază cu scopul site-ului. Profesioniștii SEO încearcă să folosească cuvinte cheie, etichete, backlink, meta descrieri și alte elemente SEO pentru a face motorul de căutare să înțeleagă la ce se adresează site-ul pentru a aduce pagina/site-ul în topul SERP. Pentru a înțelege sensibilitatea a ceea ce site-ul dorește să transmită prin cuvinte cheie și metadate, Google folosește Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Acest cadru de procesare a limbajului natural ajută motorul de căutare să înțeleagă frumos contextul oricărei interogări de căutare. Utilizatorii folosesc adesea același cuvânt pentru a reprezenta semnificații diferite. Profesioniștii SEO folosesc NLP și ML pentru a depune eforturi suplimentare în încadrarea conținutului site-ului web pentru a ajunge la publicul exact. Învățarea automată îi ajută pe experții SEO să înțeleagă ce dorește utilizatorul să vadă prin interogarea de căutare. Pe de altă parte, tehnicienii motoarelor de căutare pregătesc modele AI, NLP și ML pentru a se asigura că utilizatorii lor primesc ceea ce caută ca interogare.

SEO și învățarea automată pot funcționa în tandem strâns pentru a ne ajuta să obținem site-urile noastre în fruntea SERP. Multe companii de motoare de căutare precum Google și Bing lucrează îndeaproape cu învățarea automată pentru a înțelege modelele de căutare ale utilizatorilor. Modelele de învățare automată instruite ajută la clasarea acestor pagini web în forma lor cea mai optimizată. Experții SEO trebuie, de asemenea, să învețe cum să folosească învățarea automată pentru a optimiza mai bine site-urile web prin utilizarea precisă a SEO.