Suprasti mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą SEO sistemoje - „Semalt“ ekspertų patarimai



Mūsų pasauliui vis ieškant naujų būdų tobulėti ir tobulėti, dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis vaidino svarbų vaidmenį tobulinant SEO. Tačiau svarbu suprasti mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto vaidmenis jų kelyje. Turime paklausti, ar šios sąvokos padeda SEO profesionalams geriau atlikti savo darbą. Na, mes turime jums keletą atsakymų.

Mašininio mokymosi studijavę skaitytojai prisipažins, kad tai nėra taip tiesiai į priekį, kaip atrodo. Savo kelyje mes aptarsime, kaip mašininis mokymasis pagerina paiešką, tačiau be to, šiame straipsnyje jūs sužinosite daug daugiau.

Šiandien jūs skaitytumėte apie mašininio mokymosi eksperto paiešką. Mes išplėtotume kai kurias pagrindines koncepcijas, kurios, be abejo, jums patinka. Pradedantiesiems, kokie yra dirbtinio intelekto naudojimo SEO privalumai?

Greituose taškuose AI:
  • Teikia svetainėms strateginį pranašumą
  • Informuokite svetaines, kaip pasirinkti didelės IG AI projektus
  • Palaikykite strateginę AI iniciatyvą
Šiandien tokios kompanijos kaip „Google“, „Bing“, „Amazon“, „Facebook“ ir dar daugiau uždirba iš intelekto intelekto.

Taigi prieš nerdami aptarkime, kaip mašininis mokymasis pagerina paiešką.

Mašininis mokymasis yra pagrindas, kaip išdėstyti SERP ir kodėl puslapiai reitinguojami taip, kaip jie. Dėka mašininio mokymosi paieškos sistemose, rezultatai yra protingesni ir naudingesni. SEO pasaulyje svarbu suprasti tam tikras detales, tokias kaip:
  • Kaip paieškos sistemos tikrina ir indeksuoja svetaines
  • Paieškos algoritmų funkcijos
  • Kaip paieškos sistemos supranta ir traktuoja vartotojų ketinimus
Tobulėjant programavimo technologijoms, mašininio mokymosi terminas dažniau metamas. Bet kodėl tai minima SEO ir kodėl turėtumėte apie tai sužinoti daugiau?

Kas yra mašininis mokymasis?

Nežinant, kas yra mašininis mokymasis, būtų nepaprastai sunku suvokti jo funkciją SEO. Mašinų mokymąsi galima apibrėžti kaip mokslą, kaip priversti kompiuterius veikti be aiškaus programavimo. Mes turime atskirti ML nuo AI, nes šiuo metu ta linija pradeda neryškėti.
Kaip ką tik minėjome, naudodamiesi mašininiu mokymusi, kompiuteriai gali daryti išvadą pagal pateiktą informaciją ir neturi konkrečių nurodymų, kaip atlikti užduotis. Kita vertus, dirbtinis intelektas yra sistemos kūrimo mokslas. AI dėka yra sukurtos sistemos, kad būtų panašus į žmogų intelektas ir informacija būtų apdorojama panašiai.

Jų apibrėžimas vis dar nedaug nurodo jų skirtumus. Norėdami suprasti jų skirtumus, galite į tai pažvelgti taip.

Mašininis mokymasis yra sistema, skirta problemoms spręsti. Naudojant matematiką, tai gali padėti sukurti sprendimą. Šis sprendimas gali būti užprogramuotas specialiai, jį gali sukurti žmogus. Kita vertus, dirbtinė informacija yra sistema, linkusi judėti kūrybiškumo link, taigi ji yra mažiau nuspėjama. Dirbtiniam intelektui gali būti pavesta išspręsti problemą, jis gali remtis jame užkoduotomis instrukcijomis ir padaryti išvadą iš ankstesnių tyrimų. Arba ji gali nuspręsti pridėti ką nors naujo prie sprendimo arba pradėti dirbti su nauja sistema, atsisakydama savo pradinės užduoties. Na, neskubėkite manyti, kad tai išsiblaškys „Facebook“ draugams, bet jūs suprantate.

Esminis skirtumas yra intelektas.

Tačiau dirbtinis intelektas yra riba nei ML, tiesą sakant, mašininis mokymasis vertinamas kaip dirbtinio intelekto pogrupis.

Kaip mašininis mokymasis padeda profesionalams?

Siekdami pagerinti paieškos sistemų efektyvumą, greitį ir patikimumą, mokslininkai ir inžinieriai žymiai investuoja į šį mašininį mokymąsi.

Prieš tai aptardami, pirmiausia atkreipkime dėmesį, kad šis skyrius skirtas jums pranešti, ar mašininį mokymąsi galima pritaikyti tiesiogiai SEO, o ne tai, ar SEO įrankius galima sukurti mokantis mašinomis. Ankstesniais laikais mašinų mokymasis SEO specialistams buvo mažai naudingas arba visai nenaudingas; taip yra todėl, kad mašininis mokymasis nepadeda ekspertams geriau suprasti reitingavimo signalų. Iš tikrųjų mašininis mokymasis padeda suprasti sistemą, kuri sveria ir matuoja reitingavimo signalus.

Dabar dar neturėtumėte šokti kaip čempionas. Tai nereiškia, kad tai supratę automatiškai pateksite į pirmąjį puslapį. Tiek, kiek gali būti naudinga žinoti sistemą, jei tinkamai nesinaudosite, galų gale nukrisite tik ant nugaros.

Sėkmingo PG vertinimas

Sužinokite, kaip sistema veikia, kad ją įveiktų. Kaip vertinama sėkmė? Pasinaudokite šia analogija ir įsivaizduokite scenarijų, kai „Microsoft Bing“ iškelia savo paieškos variklį į Malaiziją ir paleidžia paieškos variklį.

Pastaba: šiame scenarijuje „bootstrapping“ reiškia sistemos inicijavimą ir verslo nepradėjimą nieko. Taip pat tai nėra duomenų mokslo metodika, skirta apskaičiuoti remiantis ankstesnėmis panašiomis imtimis. Čia išmintinga mintis bus suburti gimtąją kalbą, kuri tarnautų kaip pradinė mokymo grupė.

Jie analizuos bandomojo testo metu surinktus duomenis, o sistema iš jų mokysis, kaip ir programuotojai. Sistemai išmokus pakankamai, kad ji paprasčiau pranašesnė už esamus rezultatus, įmonė gali įdiegti paieškos variklį.

E-A-T mašininiame mokyme

Kitas puikus pavyzdys yra įmonės autoritetas ir pasitikėjimas. „Google“ užduoda klausimus, pavyzdžiui, ar ši svetainė yra autoritetinga; ar galime pasitikėti šios svetainės įmone ar savininku? Atsakymai į šiuos klausimus vaidina svarbų vaidmenį nustatant svetainės kokybę ir reitingą. Tačiau nėra realaus būdo pasakyti, kokius veiksnius atsižvelgia į „Google“. Galime tik daryti prielaidą, kad algoritmas buvo apmokytas gerbti tiek vartotojų atsiliepimus, tiek jų suvokiamų E-A-T kokybės rodiklius.

Turėtume sutelkti dėmesį į E-A-T, nes tai daro paieškos algoritmo mašinos.

Mašinų mokymosi gyvoji ir kvėpavimo sistema

Atitinkamas mašininio mokymosi aspektas įsišaknijęs mašininio mokymosi darbe. Tam tikrais atvejais mašininis mokymasis nėra vien tik statinis algoritmas, mokomas ir paskui diegiamas galutine forma. Priešingai, jis tampa iš anksto apmokytu prieš diegimą. Tada algoritmas toliau tikrinasi ir atlieka būtinus pakeitimus, lygindamas norimą galutinį tikslą ir ankstesnę sėkmę bei nesėkmingus rezultatus.

Paieškos sistemos mašinų mokymosi įžangos pradžioje bus pradinis „gerai žinoti“ užklausų ir atitinkamų rezultatų rinkinys. Po to jam bus pateikiamos užklausos be „žinok gerų“ rezultatų, kad gautų savo rezultatų. Tada sistema surinks balą, remdamasi atskleistu „gerai žinoti“.

Sistema ir toliau tai darys artėdama prie idealo. Jis priskiria tikslumo vertę, mokosi ir tinkamai koreguoja kitą bandymą. Pagalvokite apie tai kaip apie būdą stengtis vis labiau priartėti prie „žinoti gerą“.

Tarkime, kad kokybės rodikliai arba SERP signalai rodo visus netobulus signalo rezultatus, kurie yra įtraukiami į sistemą, ir tiksliai sureguliuojami signalų svoriai. Geras signalas sustiprintų sėkmę. Tai daugiau kaip duoti sistemai slapuką.

Signalų pavyzdžiai

Signalus sudaro ne tik nuorodos, inkarai, HTTPS, greičio pavadinimai ir dar daugiau. Paieškos užklausose signalizuoja daugybė kitų nuorodų. Kai kurie naudojami aplinkos signalai yra šie:
  • Savaitės diena
  • Darbo diena, palyginti su savaitgaliu
  • Atostogos ar ne
  • Metų laikai
  • Orai
Pirmadienį padidėjus paieškoms dėl paieškos skausmo, tikėtina, kad tai padidins tretinių duomenų, pavyzdžiui, širdies problemų atpažinimo patarimų, matomumą pirmadieniais.
„Google“ tikslas naudoti dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi

Faktas yra tendencijų ir reitingavimo veiksnių pasikeitimas, kuris pakrypsta ir keičiasi atsižvelgiant į tai, ką „Google“ nori padaryti, kad pagerintų jų paieškos sistemų naudojimą. „Google“ siekia sumažinti mūsų galimybes įtikinti sistemą. Jie bando pakeisti taisykles, kad negalėtum apgauti sistemos. Dabar, jei jie tai gali padaryti, beveik neabejotina, kad jie atlieka pakeitimus, kad išvengtų žaidimų ir pagerintų jų aktualumą.

Išvada

Ieškantieji taip pat vaidina svarbų vaidmenį šiame procese. Tai nėra apibrėžta pagal PR ar atmetimo rodiklius, o tiesiog „vartotojo pasitenkinimas“ ne tik kaip signalas, bet ir kaip mašinos tikslas. Kaip jau minėjome, mašininio mokymosi sistemai reikia duoti tikslą, uždavinį ir kažką, kad būtų galima įvertinti jos rezultatą.

Suprantame, kad tai skamba daug ką apdorojant, ir tikimės, kad šis straipsnis jums buvo informatyvus. Atsižvelgdami į tai, koks yra dirbtinis dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, taip pat esame tikri, kad mums nepavyko gauti visos informacijos. Tačiau mūsų komanda visada pasirengusi suteikti pagalbą iškilus klausimams ar iššūkiams, susijusiems su jūsų svetaine ir geresniu reitingu. Nedvejodami praneškite mums, kaip galime padėti.

Domina SEO? Peržiūrėkite kitus mūsų straipsnius „Semalt“ tinklaraštis.