Förstå maskininlärning och artificiell intelligens i SEO - rådgivning från Semalt



Med vår värld som alltid letar efter nya sätt att förbättra och utveckla har artificiell intelligens och maskininlärning spelat en viktig roll för att förbättra SEO. Det är dock viktigt att förstå rollerna som maskininlärning och artificiell intelligens spelar på deras väg. Vi måste fråga om dessa begrepp hjälper SEO-proffs att göra våra jobb bättre. Vi har några svar åt dig.

Läsare som har studerat maskininlärning kommer att erkänna att det inte är så rakt fram som det låter. På vår väg kommer vi att diskutera hur maskininlärning förbättrar sökningen, men utöver detta kommer du att lära dig mycket mer i den här artikeln.

Idag skulle du läsa om sökimplementeringar från en maskininlärningsexpert. Vi skulle utvidga några av de kärnkoncept som du utan tvekan tycker om. Till att börja med, vad är fördelarna med att använda AI i SEO?

I snabba punkter, AI:
  • Ger webbplatser en strategisk fördel
  • Informera webbplatser om hur man väljer höga ROI AI-projekt
  • Stöd strategiskt AI-initiativ
Idag tjänar företag som Google, Bing, Amazon, Facebook och mer pengar från AI.

Så innan vi dyker in, låt oss diskutera hur maskininlärning förbättrar sökningen.

Maskininlärning är ryggraden i hur SERP läggs och varför sidor rankas som de gör. Tack vare användningen av maskininlärning i sökmotorerna är resultaten smartare och mer användbara. I SEO-världen är det viktigt att förstå vissa detaljer som:
  • Hur sökmotorer genomsöker och indexerar webbplatser
  • Sökalgoritmer fungerar
  • Hur sökmotorer förstår och behandlar användarnas avsikter
Med utvecklingen av programmeringsteknik kastas termen maskininlärning oftare runt. Men varför nämns det i SEO, och varför ska du lära dig mer om det?

Vad är maskininlärning?

Utan att lära sig vad maskininlärning är skulle det vara extremt svårt att förstå dess funktion i SEO. Maskininlärning kan definieras som en vetenskap om att få datorer att agera utan uttrycklig programmering. Vi måste skilja ML från AI för att den här linjen börjar suddiga.
Som vi just har nämnt kan datorer med maskininlärning sluta baserat på informationen och har inga specifika instruktioner om hur man ska utföra uppgifter. Artificiell intelligens är å andra sidan vetenskapen bakom systemskapande. Tack vare AI skapas system för att ha människoliknande intelligens och bearbeta information på liknande sätt.

Deras definition gör fortfarande inte mycket för att påpeka deras skillnader. För att förstå deras skillnader kan du titta på det här.

Maskininlärning är ett system som är utformat för att ge lösningar på problem. Genom att använda matematik kan det fungera för att ta fram lösningen. Denna lösning kan programmeras specifikt, utarbetad av en människa. Artificiell information, å andra sidan, är ett system som tenderar att gå mot kreativitet, och därmed är det mindre förutsägbart. Artificiell intelligens kan få ett problem och kan hänvisa till instruktionerna som är kodade i det och dra en slutsats från sina tidigare studier. Eller det kan besluta att lägga till något nytt i lösningen eller besluta att börja arbeta på ett nytt system som avstår från sin första uppgift. Tja, var inte snabb att anta att det blir distraherat av vänner på Facebook, men du får idén.

Huvudskillnaden är intelligens.

AI är dock gränsöverskridande än ML, faktiskt ses maskininlärning som en delmängd för artificiell intelligens.

Hur hjälper maskininlärning proffs?

För att förbättra effektiviteten, hastigheten och tillförlitligheten hos sökmotorer, forskare och ingenjörer avsevärt på denna maskininlärning.

Innan vi diskuterar detta, låt oss först notera att detta avsnitt är utformat för att informera dig om maskininlärning kan tillämpas direkt på SEO och inte om SEO-verktyg kan byggas med maskininlärning. Under tidigare tider var maskininlärning till liten eller ingen nytta för SEO-proffs; detta beror på att maskininlärning inte hjälper experter att förstå rankningssignaler bättre. I verkligheten hjälper maskininlärning dig bara att förstå systemet som väger och mäter rankningssignaler.

Nu ska du inte hoppa upp som en mästare än. Detta betyder inte att du automatiskt kommer till första sidan efter att ha insett detta. Så bra som att veta att systemet kan vara, om du inte använder det ordentligt kommer du bara att hamna på ryggen.

Mäta en framgångsrik AI

Lär dig hur systemet fungerar för att slå det. Hur mäts framgång? Använd denna analogi, tänk dig ett scenario där Microsoft Bing rullar ut sin sökmotor till Malaysia, och de startar sökmotorn.

Obs: i detta scenario hänvisar bootstrapping till initialiseringen av ett system och inte starta ett företag utan ingenting. Det är inte heller datavetenskapstekniken för att göra uppskattningar baserade på tidigare liknande prover. Här är en klok idé att dra in en grupp modersmål för att tjäna som den första träningsgruppen.

De kommer att analysera de data som samlats in från testtestet, och systemet kommer att lära av dem, liksom programmerarna. När systemet väl har lärt sig tillräckligt mycket till befintliga resultat kan företaget distribuera sökmotorn.

E-A-T i maskininlärning

Ett annat bra exempel är Enterprise-myndighet och förtroende. Google ställer frågor som är denna webbplats auktoritär; kan vi lita på företaget eller ägaren till den här webbplatsen? Svaren på dessa frågor spelar en avgörande roll för att bestämma webbplatsens kvalitet och rankningsstatus. Det finns dock inget riktigt sätt för oss att säga vilka faktorer Google anser. Vi kan bara anta att algoritmen har utbildats för att respektera både användarnas feedback och kvalitetsgraden för vad de uppfattar vara E-A-T.

Vi borde fokusera på E-A-T eftersom det är vad sökalgoritmmaskiner gör.

Det levande och andningssystemet för maskininlärning

En relevant aspekt av maskininlärning har sitt ursprung i hur maskininlärning fungerar. I vissa fall är maskininlärning inte bara en statisk algoritm som tränas och sedan distribueras i sin slutliga form. Istället blir det en som är förutbildad före utplacering. Sedan fortsätter algoritmen att kontrollera sig själv och göra nödvändiga justeringar genom att jämföra önskat slutmål och tidigare framgång och misslyckade resultat.

I början av en introduktion till maskininlärning av sökmotorer kommer det att finnas en startuppsättning av "vet bra" frågor och relevanta resultat. Därefter kommer det att få frågor utan "know good" -resultaten för att producera sina egna resultat. Systemet kommer då att ge en poäng baserad på det avslöjade "know good".

Systemet kommer att fortsätta göra detta när det kommer närmare och närmare idealet. Det tilldelar ett värde för noggrannhet, lär sig och gör sedan rätt justeringar för nästa försök. Tänk på det som ett sätt att sträva efter att komma närmare och närmare "vet gott".

Antag att kvalitetshastigheter eller SERP-signaler indikerar eventuella ofullkomliga signalresultat som dras in i ett system, och finjustering av signalvikter görs. En bra signal skulle förstärka framgången. Det är mer som att ge systemet en cookie.

Provsignaler

Signaler består inte bara av länkar, ankare, HTTPS, hastighetstitlar och mer. I sökfrågor signalerar många andra indikationer. Några av de miljösignaler som används är:
  • Veckodag
  • Veckodag kontra helg
  • Semester eller inte
  • Årstider
  • Väder
Om det här är en ökning i sökningar kring sökvärk på måndag är chansen att det kommer att utlösa ökad synlighet för tertiär data, såsom hjärtproblem, igenkänningstips på måndagar.
Målet för Google för att använda AI och maskininlärning

Faktum är förändringen av trender och rankningsfaktorer som lutar och skiftar beroende på vad Google vill göra för att förbättra deras sökmotoranvändning. Google vill minska vår förmåga att övertyga systemet. De försöker ändra reglerna så att du inte kan fuska systemet. Om de nu kan göra det är det nästan säkert att de gör justeringar för att undvika att spelas och också för att förbättra deras relevans.

Slutsats

Sökare spelar också en roll i denna process. Detta definieras inte till CTR eller avvisningsfrekvenser utan bara i "användarnöjdhet" inte bara som en signal utan också som ett mål för maskinen. Som vi har nämnt måste ett maskininlärningssystem ges ett mål, ett mål och något för att betygsätta resultatet.

Vi förstår att detta låter mycket att bearbeta, och vi hoppas att du har hittat den här artikeln informativ. Med tanke på hur omfattande AI och maskininlärning är, är vi också säkra på att vi inte har kunnat få ut all information. Vårt team är emellertid alltid villigt att ge hjälp till alla frågor eller utmaningar du har angående din webbplats och rankning bättre. Tveka inte att låta oss veta hur vi kan hjälpa till.

Intresserad av SEO? Kolla in våra andra artiklar om Semalt blogg.

mass gmail