คุณจะใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ SEO ได้อย่างไร

เกือบทุกอุตสาหกรรมใช้ประโยชน์จาก Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) ถ้าอย่างนั้นทำไมไม่ทำการตลาดดิจิทัลและ SEO? ไม่ต้องสงสัยเลยว่าแมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยแก้ไขปัญหาเชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับ Search Engine Optimization (SEO) เทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และได้กลายเป็นกลไกหลักในการทำการตลาดดิจิทัล งานที่มีปริมาณมากและต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากได้รับการเรนเดอร์และแก้ไขโดยแมชชีนเลิร์นนิง หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ SEO ใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงและ AI บทความนี้เหมาะสำหรับคุณ

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และการศึกษาอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อฝึกเครื่องจักรหรือโมเดล แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์และอัลกอริธึมที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเองโดยใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลใหม่ องค์กรยังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายอนาคตจากข้อมูลในอดีต การกรองสแปม ระบบอัตโนมัติของกระบวนการทางธุรกิจ เครื่องมือแนะนำ การตรวจจับมัลแวร์ ฯลฯ ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจงานทางธุรกิจที่ซับซ้อน

การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาคืออะไร?

เป็นชุดของการปฏิบัติและเทคนิคที่ช่วยให้เว็บไซต์ปรับปรุงตำแหน่งและลักษณะที่ปรากฏตามเครื่องมือค้นหา มันปรับการแสดงผลของเว็บไซต์ให้เหมาะสมเพื่อเพิ่มการมองเห็นเมื่อผู้ใช้ค้นหาเว็บไซต์นั้นในเครื่องมือค้นหา ใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อจัดอันดับหน้าเว็บและเว็บไซต์ให้สูงขึ้นในเครื่องมือค้นหายอดนิยม เช่น Google และ Bing

SEO สามารถใช้ประโยชน์จากเทคนิค Machine Learning (ML) ได้อย่างไร

ทุกวันนี้ ผู้ใช้ทั้งหมดอาศัยอยู่ในโลกที่พวกเขาต้องการให้ส่งข้อมูลตามที่คาดไว้ นั่นคือเหตุผลที่องค์กรขนาดใหญ่ลงทุนมากขึ้นในด้านปัญญาประดิษฐ์และ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO และผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดดิจิทัล เราต้องใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องด้วยวิธีที่ดีที่สุด การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาสามารถใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลจากรวบรวมข้อมูลบอทและกลไกการค้นหาอื่นๆ เพื่อปรับปรุงการค้นหาเว็บไซต์ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง ให้เราดูที่บางโดเมนที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยในผลการค้นหาที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด

• การ ตรวจจับรูปแบบ: ผู้เชี่ยวชาญด้านการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหาพยายามค้นหาเนื้อหาที่มีคุณภาพต่ำด้วยตนเองโดยมองหาความคล้ายคลึงกันที่มีอยู่แล้วในเนื้อหาและเว็บไซต์อื่นๆ มักใช้เครื่องมือที่ช่วยในการค้นหาความคล้ายคลึงกันระหว่างเนื้อหา นอกจากนี้ คุณภาพเนื้อหาต่ำจะปรากฏขึ้นเมื่อเนื้อหาไปที่ลิงก์ขาออกที่ไม่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาของหน้าต้นทางหรือไปยังหน้าที่ไม่เกี่ยวข้อง อีกสถานการณ์หนึ่งที่ทำให้เนื้อหา SEO ต่ำคือเมื่อเนื้อหามีคำหลักที่ไม่จำเป็นซึ่งส่งสแปมโดยไม่มีความถี่ที่เหมาะสม ค้นหาสิ่งเหล่านี้ด้วยตนเองเป็นงานที่น่าเบื่อ ดังนั้น บทบาทของแมชชีนเลิร์นนิงจึงเกิดขึ้น

ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO สามารถระบุรูปแบบเหล่านี้และตั้งค่าสถานะเพื่อให้โมเดลสามารถเข้าใจว่ารูปแบบใดเหมาะสำหรับ SEO นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญยังสามารถป้อนข้อมูลจากการโต้ตอบของผู้ใช้เพื่อให้โมเดล ML เข้าใจว่าเนื้อหาใดไม่เหมาะสมสำหรับอันดับจากมุมมองของ SEO การวางชุดข้อมูลดังกล่าวจะช่วยให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถตรวจจับโครงสร้างสแปมตามคำหลักและเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาที่ซ้ำกัน นั่นคือวิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถขจัดพนักงานจำนวนมากที่บริษัทมักต้องการหากดำเนินการด้วยตนเอง

• การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาด้วยเสียง: เทคนิคการค้นหาด้วยเสียงได้รับแรงผลักดันในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และ Google ได้ลงทุนอย่างมากในการเพิ่มประสิทธิภาพโหมดการค้นหานี้ เมตริกต่างๆ ทำงานร่วมกันเพื่อทำความเข้าใจการค้นหาด้วยเสียง หนึ่งในตัวชี้วัดดังกล่าวคือระบบค้นหาด้วยเสียงที่ใช้ข้อมูลอัตราข้อผิดพลาดของคำเพื่อช่วยปรับปรุงเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องโดยจดจำผู้ใช้ด้วยเสียงและลักษณะเฉพาะ ประเด็นก็คือ แม้แต่ในเทคนิคการค้นหาด้วยเสียง SEO ก็มีความสำคัญ ผู้ใช้พูดผ่านอุปกรณ์ของตน โดยมองหาสิ่งที่ต้องการผ่านการพิมพ์ ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO กำลังพยายามทำให้ระบบจดจำเสียงดีขึ้น (ผ่าน ML) เพื่อนำเสนอหน้าเว็บที่ถูกต้องตามคำค้นหาของผู้ใช้ แมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญ SEO รับรู้ถึงแนวโน้มของคีย์เวิร์ดที่พูดและคีย์เวิร์ดที่เป็นลายลักษณ์อักษร และให้การค้นหาชุดเว็บไซต์ที่เหมาะสมอย่างมีประสิทธิภาพ
  
• การสร้างลิงค์ในการเพิ่มประสิทธิภาพ SERP: การสร้างลิงค์เฉพาะหรือชุดของลิงค์ได้กลายเป็นส่วนสำคัญที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถมีบทบาทได้ AI ของ Google ใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อรวบรวมข้อมูลผ่านลิงก์เว็บไซต์ต่างๆ เพื่อตรวจสอบว่าเนื้อหาเฉพาะมีความคุ้นเคยเพียงใดกับลิงก์อื่นที่รวบรวมข้อมูล โดยจับคู่ความเกี่ยวข้องตามความถี่ของคำหลักและเข้าใจบริบทของลิงก์หนึ่งไปยังอีกลิงก์หนึ่งโดยอัตโนมัติ ตามบริบท ความเกี่ยวข้อง และเกณฑ์เพิ่มเติมบางประการ เครื่องมือค้นหาส่วนใหญ่จัดอันดับเว็บไซต์ของตนใน SERP ด้วยการถือกำเนิดของแมชชีนเลิร์นนิงในการจัดเรียงเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง ผู้เชี่ยวชาญจึงมีความรอบคอบมากขึ้นในการเลือกและใช้คำหลัก SEO, anchor text ฯลฯ

• NLP เพื่อทำความเข้าใจคำค้นหาของผู้ใช้: ทุกเว็บไซต์แสดงความหมายเฉพาะผ่านเนื้อหาที่สอดคล้องกับเป้าหมายของเว็บไซต์ ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO พยายามใช้คีย์เวิร์ด แท็ก ลิงก์ย้อนกลับ คำอธิบายเมตา และองค์ประกอบ SEO อื่นๆ เพื่อให้เครื่องมือค้นหาเข้าใจถึงสิ่งที่เว็บไซต์ให้ความสำคัญในการนำหน้า/เว็บไซต์มาไว้บนสุดของ SERP เพื่อให้เข้าใจถึงความละเอียดอ่อนของสิ่งที่ไซต์ต้องการถ่ายทอดผ่านคำหลักและข้อมูลเมตา Google ใช้ Bidirectional Encoder Representations จาก Transformers (BERT) กรอบการประมวลผลภาษาธรรมชาตินี้ช่วยให้เครื่องมือค้นหาเข้าใจบริบทของคำค้นหาใดๆ อย่างดี ผู้ใช้มักใช้คำเดียวกันเพื่อแสดงความหมายที่ต่างกัน ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ใช้ประโยชน์จาก NLP & ML เพื่อพยายามเพิ่มเติมในการจัดวางเนื้อหาเว็บไซต์เพื่อเข้าถึงผู้ชมที่แน่นอน แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO เข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการดูผ่านคำค้นหา ในอีกด้านหนึ่ง ช่างเทคนิคของเครื่องมือค้นหากำลังฝึกอบรมโมเดล AI, NLP และ ML เพื่อให้มั่นใจว่าผู้ใช้จะได้รับสิ่งที่พวกเขากำลังค้นหาเป็นคำค้นหา

SEO และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำงานควบคู่กันอย่างใกล้ชิดเพื่อช่วยให้เราได้รับเว็บไซต์ของเราที่ด้านบนสุดของ SERP บริษัทเครื่องมือค้นหาหลายแห่ง เช่น Google และ Bing กำลังทำงานอย่างใกล้ชิดกับการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบการค้นหาของผู้ใช้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ผ่านการฝึกอบรมจะช่วยจัดอันดับหน้าเว็บเหล่านั้นในรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ยังต้องเรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ให้ดีขึ้นด้วยการใช้ SEO อย่างแม่นยำ