Как вы можете использовать машинное обучение для SEO?

Почти каждая отрасль использует преимущества машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Тогда почему бы не цифровой маркетинг и SEO? Несомненно, машинное обучение также помогает решать некоторые глубокие проблемы, связанные с поисковой оптимизацией (SEO). Эти передовые технологии являются частью искусственного интеллекта (ИИ) и стали основным двигателем цифрового маркетинга. Многие большие объемы и задачи, требующие большого объема данных, визуализируются и решаются с помощью машинного обучения. Если вы хотите узнать больше о том, как SEO использует машинное обучение и искусственный интеллект, эта статья для вас.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта и изучение компьютерных алгоритмов, которые используют данные для обучения машины или модели. Машинное обучение имеет дело с компьютерными программами и алгоритмами, которые могут обучаться самостоятельно, используя новые наборы данных. Предприятия также используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущего на основе прошлых данных. Фильтрация спама, автоматизация бизнес-процессов, механизмы рекомендаций, обнаружение вредоносных программ и т. д. используют машинное обучение для понимания сложных бизнес-задач.

Что такое поисковая оптимизация?

Это набор практик и методов, которые помогают веб-сайту улучшить свое позиционирование и внешний вид в поисковых системах. Он оптимизирует впечатление от веб-сайта, чтобы повысить его видимость, когда пользователи ищут этот сайт в поисковой системе. Он использует различные методы для повышения рейтинга веб-страниц и сайтов в популярных поисковых системах, таких как Google и Bing.

Как SEO может использовать методы машинного обучения (ML)?

Сегодня все пользователи живут в мгновенном мире, где они хотят, чтобы их информация доставлялась так, как ожидалось. Именно поэтому крупные организации вкладывают больше средств в технологии искусственного интеллекта и машинного обучения . Как SEO-специалисты и специалисты по цифровому маркетингу, мы также должны наилучшим образом использовать машинное обучение. Поисковая оптимизация может использовать наборы данных, полученные при обходе ботов и других поисковых механизмах, для улучшения поиска на веб-сайте с помощью машинного обучения. Давайте теперь рассмотрим некоторые области, в которых машинное обучение может помочь в оптимизации результатов поиска.

• Обнаружение закономерностей: специалисты по поисковой оптимизации вручную пытаются найти некачественный контент, ища сходства, которые уже есть в другом контенте и на веб-сайтах. Часто они используют инструменты, которые помогают находить сходство между контентом. Также низкое качество контента проявляется, когда контент переходит по исходящим ссылкам, которые не имеют связи с содержимым исходной страницы или ведут на какую-то несвязанную страницу. Другая ситуация, которая приводит к низкому SEO-контенту, — это когда контент содержит ненужные ключевые слова, рассылаемые без должной частоты. Искать все это вручную — утомительное занятие. Отсюда и роль машинного обучения.

С помощью алгоритмов машинного обучения SEO-специалисты могут идентифицировать эти шаблоны и помечать их, чтобы модель могла понять, какой из них подходит для SEO. Кроме того, профессионалы могут передавать данные о взаимодействии с пользователем, чтобы модель ML понимала, какой контент не подходит для ранжирования с точки зрения SEO. Размещение таких наборов данных помогает алгоритмам машинного обучения обнаруживать спам-структуры на основе ключевых слов и веб-сайты с дублирующимся контентом. Вот как машинное обучение может устранить огромную рабочую силу, которая обычно требуется компаниям, если она выполняется вручную.

• Голосовая поисковая оптимизация. Технология голосового поиска набрала обороты за последние несколько лет, и Google вложил значительные средства в оптимизацию этого режима поиска. Различные показатели идут рука об руку, чтобы понять голосовой поиск. Одной из таких метрик является система голосового поиска, которая использует данные о частоте ошибок в словах, чтобы помочь улучшить технологию машинного обучения, распознавая пользователей по их голосу и характеристикам. Итак, дело в том, что даже в методах голосового поиска SEO имеет значение. Пользователи говорят через свои устройства, ища то, что они хотят, набрав текст. SEO-специалисты пытаются улучшить систему распознавания голоса (с помощью машинного обучения), чтобы предоставлять точные веб-страницы в соответствии с запросами пользователей. Машинное обучение также помогает специалистам по поисковой оптимизации распознавать тенденции устных и письменных ключевых слов и эффективно обеспечивать поиск нужного набора веб-сайтов.
  
• Создание ссылок при оптимизации поисковой выдачи: создание конкретной ссылки или набора ссылок стало важной областью, в которой машинное обучение может сыграть свою роль. ИИ Google использует машинное обучение для сканирования различных ссылок на веб-сайты, чтобы проверить, насколько определенный контент знаком с другой ссылкой, по которой он сканируется. Он соответствует релевантности на основе частоты ключевых слов и автоматически понимает контекст одной ссылки на другую. Основываясь на контексте, релевантности и нескольких дополнительных критериях, большинство поисковых систем ранжируют свои веб-сайты в поисковой выдаче. С появлением машинного обучения при сортировке релевантного контента профессионалы стали более вдумчиво подходить к выбору и внедрению SEO-ключевых слов, анкорных текстов и т. д.

• NLP для понимания пользовательских запросов: каждый веб-сайт выражает определенное значение через контент, который соответствует цели веб-сайта. SEO-специалисты пытаются использовать ключевые слова, теги, обратные ссылки, метаописания и другие элементы SEO, чтобы поисковая система понимала, на что ориентирован веб-сайт, чтобы вывести страницу / сайт на вершину поисковой выдачи. Чтобы понять важность того, что сайт хочет передать с помощью ключевых слов и метаданных, Google использует представление двунаправленного кодировщика от трансформеров (BERT). Эта структура обработки естественного языка помогает поисковой системе хорошо понимать контекст любого поискового запроса. Пользователи часто используют одно и то же слово для обозначения разных значений. SEO-специалисты используют NLP и ML, чтобы приложить дополнительные усилия для создания контента веб-сайта, чтобы охватить конкретную аудиторию. Машинное обучение помогает SEO-специалистам понять, что пользователь хочет увидеть через поисковый запрос. С другой стороны, технические специалисты поисковых систем обучают модели AI, NLP и ML, чтобы гарантировать, что их пользователи получат то, что ищут, в виде запроса.

SEO и машинное обучение могут работать в тесном тандеме, помогая нам вывести наши веб-сайты на вершину поисковой выдачи. Многие компании, производящие поисковые системы, такие как Google и Bing, тесно сотрудничают с машинным обучением, чтобы понимать поисковые шаблоны пользователей. Обученные модели машинного обучения помогают ранжировать эти веб-страницы в их наиболее оптимизированной форме. Эксперты по SEO также должны научиться использовать машинное обучение для лучшей оптимизации веб-сайтов за счет точного использования SEO.