Forstå maskinlæring og kunstig intelligens i SEO - Semalt ekspertråd



Med vår verden som alltid leter etter nye måter å forbedre og utvikle, har kunstig intelligens og maskinlæring spilt en viktig rolle i å forbedre SEO. Det er imidlertid viktig å forstå rollene som maskinlæring og kunstig intelligens spiller på deres vei. Vi må spørre om disse konseptene hjelper SEO-proffer med å gjøre jobbene våre bedre. Vi har noen svar til deg.

Lesere som har studert maskinlæring vil innrømme at det ikke er så rett frem som det høres ut. På vår vei vil vi diskutere hvordan maskinlæring forbedrer søk, men i tillegg til dette vil du lære mye mer i denne artikkelen.

I dag vil du lese på søkeimplementeringer fra en maskinlæringsekspert. Vi vil utvide noen av kjernekonseptene som du uten tvil liker. For det første, hva er fordelene med å bruke AI i SEO?

I raske punkter, AI:
  • Gir nettsteder en strategisk fordel
  • Informer nettsteder om hvordan du velger høy-ROI AI-prosjekter
  • Støtt strategisk AI-initiativ
I dag tjener selskaper som Google, Bing, Amazon, Facebook og mer penger fra AI-er.

Så før vi dykker inn, la oss diskutere hvordan maskinlæring forbedrer søk.

Maskinlæring er ryggraden i hvordan SERP legges og hvorfor sider rangerer slik de gjør. Takket være bruken av maskinlæring i søkemotorer er resultatene smartere og mer nyttige. I SEO-verdenen er det viktig å forstå visse detaljer som:
  • Hvordan søkemotorer gjennomsøker og indekserer nettsteder
  • Søkealgoritmer fungerer
  • Hvordan søkemotorer forstår og behandler brukerens hensikt
Med utviklingen av programmeringsteknologi blir begrepet maskinlæring kastet oftere. Men hvorfor er det nevnt i SEO, og hvorfor bør du lære mer om det?

Hva er maskinlæring?

Uten å lære hva maskinlæring er, ville det være ekstremt vanskelig å forstå funksjonen i SEO. Maskinlæring kan defineres som en vitenskap om å få datamaskiner til å handle uten eksplisitt programmering. Vi må skille ML fra AI fordi den linjen begynner å bli uskarp på dette punktet.
Som vi nettopp har nevnt, med maskinlæring, kan datamaskiner konkludere basert på informasjonen og ikke ha spesifikke instruksjoner om hvordan du skal utføre oppgaver. Kunstig intelligens er derimot vitenskapen bak systemskaping. Takket være AI blir systemer laget for å ha menneskelig intelligens og behandle informasjon på en lignende måte.

Definisjonen deres gjør fortsatt ikke mye i å påpeke forskjellene deres. For å forstå forskjellene deres, kan du se på det på denne måten.

Maskinlæring er et system som er designet for å gi løsninger på problemer. Ved å bruke matematikk kan det fungere for å produsere løsningen. Denne løsningen kan programmeres spesifikt, utarbeidet av et menneske. Kunstig informasjon, derimot, er et system som har en tendens til å bevege seg mot kreativitet, og dermed er det mindre forutsigbart. Kunstig intelligens kan få et problem og kan referere til instruksjonene som er kodet i det, og trekke en konklusjon fra tidligere studier. Eller det kan bestemme seg for å legge til noe nytt i løsningen, eller bestemme seg for å begynne å jobbe med et nytt system som gir fra seg sin opprinnelige oppgave. Ikke vær rask med å anta at det blir distrahert av venner på Facebook, men du får ideen.

Hovedforskjellen er intelligens.

Imidlertid er AI grense enn ML, faktisk blir maskinlæring sett på som en delmengde for kunstig intelligens.

Hvordan hjelper maskinlæring proffene?

For å forbedre effektiviteten, hastigheten og påliteligheten til søkemotorer, forskere og ingeniører betaler betydelig på denne maskinlæringen.

Før vi diskuterer dette, la oss først merke til at denne delen er utformet for å fortelle deg om maskinlæring kan brukes direkte på SEO og ikke om SEO-verktøy kan bygges med maskinlæring. I tidligere tider hadde maskinlæring liten eller ingen nytte for SEO-fagpersoner; Dette er fordi maskinlæring ikke hjelper eksperter med å forstå rangeringssignaler bedre. I virkeligheten hjelper maskinlæring deg bare å forstå systemet som veier og måler rangeringssignaler.

Nå skal du ikke hoppe opp som en mester ennå. Dette betyr ikke at du automatisk kommer til første side etter at du har forstått dette. Så gunstig som å vite at systemet kan være, hvis du ikke bruker det riktig, vil du bare ende opp med å falle på ryggen.

Måle en vellykket AI

Lær hvordan systemet fungerer for å slå det. Hvordan måles suksess? Bruk denne analogien, forestill deg et scenario der Microsoft Bing ruller ut søkemotoren deres til Malaysia, og de starter søkemotoren.

Merk: i dette scenariet refererer bootstrapping til initialisering av et system og ikke starte en bedrift uten ingenting. Det er heller ikke datavitenskapsteknikken for å lage estimater basert på tidligere lignende prøver. Her vil en klok idé være å trekke inn en gruppe innfødte høyttalere for å tjene som den første treningsgruppen.

De vil analysere dataene som er samlet inn fra prøvetesten, og systemet vil lære av dem, det samme gjør programmørene. Når systemet har lært nok til det punktet at det rett og slett er bedre enn eksisterende resultater, kan selskapet distribuere søkemotoren.

E-A-T i maskinlæring

Et annet godt eksempel er autoritet og tillit fra foretak. Google stiller spørsmål som er dette nettstedet autoritativt; kan vi stole på selskapet eller eieren av dette nettstedet? Svarene på disse spørsmålene spiller en avgjørende rolle for å bestemme kvaliteten og rangering av nettstedet. Det er imidlertid ingen reell måte for oss å si hvilke faktorer Google vurderer. Vi kan bare anta at algoritmen er opplært til å respektere både brukernes tilbakemeldinger og kvalitetsgraden på det de oppfatter som E-A-T.

Vi bør fokusere på E-A-T fordi dette er hva søkealgoritmemaskiner gjør.

Det levende og puste systemet for maskinlæring

Et relevant aspekt av maskinlæring er forankret i den måten maskinlæring fungerer. I visse tilfeller er maskinlæring ikke bare en statisk algoritme som blir trent og deretter distribuert i sin endelige form. I stedet blir det en som er trent før distribusjon. Deretter fortsetter algoritmen å sjekke seg selv og foreta nødvendige justeringer ved å sammenligne ønsket sluttmål og tidligere suksess og sviktende resultater.

I begynnelsen av en introduksjon til maskinlæring i søkemotorer vil det være et startsett med "know good" -spørsmål og relevante resultater. Etter det vil det bli gitt spørsmål uten "know good" -resultatene for å produsere sine egne resultater. Systemet vil da produsere en poengsum basert på den avslørte "vet godt".

Systemet vil fortsette å gjøre dette når det kommer nærmere og nærmere idealet. Det tildeler en verdi for nøyaktighet, lærer, og gjør deretter riktige justeringer for neste forsøk. Tenk på det som en måte å strebe etter å komme nærmere og nærmere "vet godt."

Anta at kvalitetshastigheter eller SERP-signaler indikerer eventuelle ufullkomne signalresultater som blir trukket inn i et system, og finjustering av signalvekter gjøres. Et godt signal vil forsterke suksessen. Det er mer som å gi systemet en informasjonskapsel.

Prøvesignaler

Signaler består ikke bare av lenker, ankre, HTTPS, hastighetstitler og mer. I søkeord signaliserer mange andre indikasjoner. Noen av miljøsignalene som brukes er:
  • Ukedag
  • Ukedag kontra helg
  • Ferie eller ikke
  • Årstider
  • Vær
Der dette er en økning i søk rundt søksmerter på mandag, er sjansen for at det vil utløse økt synlighet for tertiær data som hjerteproblemer gjenkjenningstips på mandager.
Målet til Google for bruk av AI og maskinlæring

Faktum i saken er endringen av trender og rangeringsfaktorer som vipper og skifter i henhold til hva Google ønsker å gjøre for å forbedre søkemotoren. Google ønsker å redusere vår evne til å overbevise systemet. De prøver å endre reglene slik at du ikke kan jukse systemet. Nå, hvis de kan gjøre dette, er det nesten sikkert at de gjør justeringer for å unngå å bli spilt, og også for å forbedre deres relevans.

Konklusjon

Søkere spiller også en rolle i denne prosessen. Dette er ikke definert for CTR eller avvisningsfrekvenser, men bare i "brukertilfredshet" ikke bare som et signal, men også som et mål for maskinen. Som vi har nevnt, må et maskinlæringssystem få et mål, et mål og noe for å rangere resultatet.

Vi forstår at dette høres ut som mye å behandle, og vi håper du har funnet denne artikkelen informativ. Med tanke på hvor omfattende AI og maskinlæring er, er vi også sikre på at vi ikke har klart å få ut all informasjonen. Imidlertid er teamet vårt alltid villig til å gi hjelp til spørsmål eller utfordringer du har angående nettstedet ditt og bedre rangering. Ikke nøl med å fortelle oss hvordan vi kan hjelpe.

Interessert i SEO? Sjekk ut våre andre artikler om Semalt blogg.

mass gmail