Razumijevanje strojnog učenja i umjetne inteligencije u SEO-u - Semalt stručni savjet



Budući da naš svijet uvijek traži nove načine za poboljšanje i razvoj, umjetna inteligencija i strojno učenje igraju važnu ulogu u poboljšanju SEO-a. Međutim, važno je razumjeti ulogu strojnog učenja i umjetne inteligencije na njihovom putu. Moramo se pitati pomažu li ovi koncepti SEO profesionalcima da bolje rade naš posao. Pa, imamo nekoliko odgovora za vas.

Čitatelji koji su proučavali strojno učenje priznat će da to nije tako ravno naprijed kako zvuči. Na našem ćemo putu raspravljati o tome kako strojno učenje poboljšava pretraživanje, ali uz ovo, u ovom ćete članku naučiti još puno toga.

Danas biste čitali o implementacijama pretraživanja od stručnjaka za strojno učenje. Proširili bismo neke od temeljnih koncepata u kojima nesumnjivo uživate. Za početak, koje su prednosti upotrebe AI u SEO-u?

U brzim točkama, AI:
  • Pruža web stranicama stratešku prednost
  • Obavijestite web stranice o načinu odabira AI projekata s visokim ROI-jem
  • Podržati stratešku AI inicijativu
Danas tvrtke poput Googlea, Binga, Amazona, Facebooka i mnogih drugih zarađuju od umjetnih inteligencija.

Dakle, prije nego što zaronimo, razgovarajmo o tome kako strojno učenje poboljšava pretraživanje.

Strojno učenje je okosnica postavljanja SERP-a i zašto se stranice rangiraju onako kako se čine. Zahvaljujući upotrebi strojnog učenja u tražilicama, rezultati su pametniji i korisniji. U svijetu SEO-a važno je razumjeti određene detalje kao što su:
  • Kako tražilice indeksiraju i indeksiraju web stranice
  • Funkcije algoritama pretraživanja
  • Kako tražilice razumiju i tretiraju namjeru korisnika
Razvojem programske tehnologije pojam strojnog učenja postaje sve češći. Ali zašto se to spominje u SEO-u i zašto biste trebali saznati više o tome?

Što je strojno učenje?

Bez učenja što je strojno učenje, bilo bi izuzetno teško shvatiti njegovu funkciju u SEO-u. Strojno učenje može se definirati kao znanost o pokretanju računala bez izričitog programiranja. Moramo razlikovati ML od AI jer u ovom trenutku ta crta počinje postati mutna.
Kao što smo maloprije spomenuli, pomoću Strojnog učenja računala mogu zaključivati ​​na temelju danih podataka i nemaju posebne upute o izvršavanju zadataka. Umjetna inteligencija je s druge strane znanost koja stoji iza stvaranja sustava. Zahvaljujući AI, sustavi su stvoreni da imaju ljudsku inteligenciju i obrađuju informacije na sličan način.

Njihova definicija još uvijek ne čini puno u ukazivanju na njihove razlike. Da biste razumjeli njihove razlike, možete to gledati na ovaj način.

Strojno učenje sustav je koji je stvoren za pružanje rješenja za probleme. Koristeći matematiku, to može raditi na stvaranju rješenja. Ovo rješenje moglo bi se posebno programirati, izraditi čovjek. Umjetne informacije, s druge strane, sustav je koji se kreće prema kreativnosti, a samim time je i manje predvidljiv. Umjetna inteligencija mogla bi dobiti zadatak i može se pozivati ​​na upute kodirane u nju i izvući zaključak iz svojih prethodnih studija. Ili može odlučiti dodati nešto novo u rješenje ili može započeti rad na novom sustavu koji odustaje od svog početnog zadatka. Pa, nemojte brzo pretpostaviti da će ga prijatelji na Facebooku omesti, ali shvaćate.

Ključna razlika je inteligencija.

Međutim, AI je granica od ML-a, zapravo se strojno učenje smatra podskupom umjetne inteligencije.

Kako strojno učenje pomaže profesionalcima?

Kako bi poboljšali učinkovitost, brzinu i pouzdanost pretraživača, znanstvenici i inženjeri značajno ulažu u ovo strojno učenje.

Prije nego što razgovaramo o ovome, napomenimo prvo da je ovaj odjeljak osmišljen kako bi vas obavijestio može li se strojno učenje primijeniti izravno na SEO, a ne ako se SEO alati mogu graditi pomoću strojnog učenja. U prošlim vremenima strojno učenje bilo je malo ili nimalo korisno za SEO profesionalce; to je zato što strojno učenje ne pomaže stručnjacima da bolje razumiju signale rangiranja. U stvarnosti, strojno učenje samo vam pomaže razumjeti sustav koji vaga i mjeri rangirajuće signale.

Sad još ne biste trebali skočiti poput šampiona. To ne znači da ćete automatski shvatiti prvu stranicu nakon što to shvatite. Koliko god poznavanje sustava moglo biti korisno, ako se ne koristi pravilno, na kraju ćete pasti samo na leđa.

Mjerenje uspješne AI

Saznajte kako sustav funkcionira kako bi ga pobijedio. Kako se mjeri uspjeh? Koristite ovu analogiju, zamislite scenarij u kojem Microsoft Bing uvodi svoju tražilicu u Maleziju, a oni pokreću tražilicu.

Napomena: u ovom se scenariju bootstrapping odnosi na inicijalizaciju sustava i ne započinjanje posla bez ičega. Niti je tehnika znanosti o podacima za izradu procjena na temelju prethodnih sličnih uzoraka. Pametna ideja bit će ovdje privući grupu izvornih govornika koji će poslužiti kao početna skupina za obuku.

Analizirat će podatke prikupljene probnim testom, a sustav će učiti od njih, kao i programeri. Nakon što sustav nauči dovoljno do te mjere da je jednostavno superiorniji od postojećih rezultata, tvrtka može primijeniti tražilicu.

E-A-T u strojnom učenju

Još jedan sjajan primjer je Enterprise autoritet i povjerenje. Google postavlja pitanja poput toga je li ovo web mjesto mjerodavno; možemo li vjerovati tvrtki ili vlasniku ove web stranice? Odgovori na ova pitanja igraju presudnu ulogu u određivanju kvalitete i statusu rangiranja web stranice. Međutim, ne postoji pravi način da kažemo koje čimbenike Google uzima u obzir. Možemo samo pretpostaviti da je algoritam osposobljen za poštivanje i povratnih informacija korisnika i stopa kvalitete onoga što oni smatraju E-A-T.

Trebali bismo se usredotočiti na E-A-T jer to rade strojevi algoritama pretraživanja.

Živi i dišni sustav strojnog učenja

Relevantan aspekt strojnog učenja utemeljen je na samom načinu rada strojnog učenja. U određenim slučajevima strojno učenje nije samo statični algoritam osposobljen, a zatim primijenjen u svom konačnom obliku. Umjesto toga, postaje onaj koji je unaprijed obučen prije raspoređivanja. Zatim se algoritam nastavlja provjeravati i vršiti potrebne prilagodbe uspoređujući željeni krajnji cilj i prethodni uspjeh i neuspjele rezultate.

Na početku uvoda u strojno učenje tražilice bit će početni set upita "znajte dobro" i relevantnih rezultata. Nakon toga će se dobivati ​​upiti bez rezultata "znam dobro" kako bi se proizveli vlastiti rezultati. Tada će sustav stvoriti rezultat na temelju otkrivenog "znaj dobro".

Sustav će to i dalje činiti kako se bude približavao idealu. Dodjeljuje vrijednost za točnost, uči i zatim vrši odgovarajuće prilagodbe za sljedeći pokušaj. Gledajte na to kao na način da težite približavanju i približavanju "dobrog znanja".

Pretpostavimo da brzine kvalitete ili SERP signali ukazuju na sve nesavršene rezultate signala koji se uvlače u sustav i vrši se fino podešavanje težina signala. Dobar signal ojačao bi uspjeh. To je više poput davanja sustavu kolačića.

Uzorci signala

Signali se ne sastoje samo od veza, sidra, HTTPS-a, naslova brzine i još mnogo toga. U upitima za pretragu signalizira puno drugih indikacija. Neki od upotrijebljenih okolišnih signala su:
  • Dan u tjednu
  • Radnim danom naspram vikenda
  • Odmor ili ne
  • Godišnja doba
  • Vrijeme
Tamo gdje je ovo povišica u pretraživanjima oko bolova u pretraživanju u ponedjeljak, šanse su da će potaknuti povećanu vidljivost tercijarnih podataka poput savjeta za prepoznavanje srčanih problema ponedjeljkom.
Cilj Googlea za korištenje umjetne inteligencije i strojnog učenja

Činjenica je promjena trendova i čimbenika rangiranja koji se naginju i mijenjaju u skladu s onim što Google želi učiniti da poboljša njihovu upotrebu tražilice. Google nastoji smanjiti našu sposobnost uvjeravanja sustava. Pokušavaju promijeniti pravila tako da ne možete prevariti sustav. Ako to mogu učiniti, gotovo je sigurno da vrše prilagodbe kako bi se izbjeglo kockanje, a također i kako bi poboljšali njihovu važnost.

Zaključak

Tragači također igraju ulogu u ovom procesu. Ovo nije definirano kao CTR ili stope odbijanja, već jednostavno kao "zadovoljstvo korisnika", ne samo kao signal već i kao cilj stroja. Kao što smo spomenuli, sustav strojnog učenja mora dobiti cilj, cilj i nešto da bi ocijenio svoj rezultat.

Razumijemo da ovo zvuči puno za obradu i nadamo se da vam je ovaj članak bio informativan. S obzirom na to koliko su AI i strojno učenje ogromni, sigurni smo i da nismo uspjeli izvući sve informacije. Međutim, naš tim uvijek je spreman pružiti pomoć u vezi sa svim pitanjima ili izazovima koji se tiču ​​vaše web stranice i boljeg rangiranja. Ne ustručavajte se javiti nam kako možemo pomoći.

Zanima vas SEO? Pogledajte naše ostale članke na Semalt blog.

mass gmail