Разбиране на машинното обучение и изкуствения интелект в SEO - Експертни съвети на Semalt



Тъй като нашият свят винаги търси нови начини за усъвършенстване и развитие, изкуственият интелект и машинното обучение изиграха важна роля за подобряване на SEO. Важно е обаче да се разберат ролите на машинното обучение и изкуствения интелект, които играят по пътя им. Трябва да попитаме дали тези концепции помагат на SEO професионалистите да си вършат работата по-добре. Е, имаме няколко отговора за вас.

Читателите, изучавали машинно обучение, ще признаят, че то не е толкова право напред, колкото звучи. По пътя си ще обсъждаме как машинното обучение подобрява търсенето, но в допълнение към това ще научите много повече в тази статия.

Днес ще четете за приложения за търсене от експерт по машинно обучение. Ще разширим някои от основните концепции, които без съмнение ще ви харесат. Като начало, какви са предимствата от използването на AI в SEO?

В бързи точки, AI:
  • Предоставя на уебсайтовете стратегическо предимство
  • Информирайте уебсайтове как да избирате проекти с AI с висока възвръщаемост на инвестициите
  • Подкрепете стратегическа ИИ инициатива
Днес компании като Google, Bing, Amazon, Facebook и други печелят пари от AI.

Така че, преди да се потопим, нека обсъдим как машинното обучение подобрява търсенето.

Машинното обучение е гръбнакът на това как се полага SERP и защо страниците се класират по начина, по който го правят. Благодарение на използването на машинно обучение в търсачките резултатите са по-интелигентни и полезни. В света на SEO е важно да се разберат някои подробности като:
  • Как търсачките обхождат и индексират уебсайтове
  • Функции на алгоритмите за търсене
  • Как търсачките разбират и третират намерението на потребителите
С развитието на технологията за програмиране терминът машинно обучение се разпространява все по-често. Но защо се споменава в SEO и защо трябва да научите повече за това?

Какво е машинно обучение?

Без да научим какво е машинно обучение, би било изключително трудно да се разбере неговата функция в SEO. Машинното обучение може да се определи като наука за принуждаване на компютрите да действат без изрично програмиране. Трябва да разграничим ML от AI, защото в този момент тази линия започва да се размива.
Както току-що споменахме, с машинното обучение компютрите могат да правят заключения въз основа на предоставената информация и нямат конкретни инструкции как да изпълняват задачи. Изкуственият интелект, от друга страна, е науката, която стои зад създаването на системата. Благодарение на AI системите се създават, за да разполагат с човешка интелигентност и да обработват информация по подобен начин.

Дефиницията им все още не е много важна за посочването на различията. За да разберете разликите им, можете да погледнете по този начин.

Машинното обучение е система, която е предназначена да предоставя решения на проблеми. Използвайки математика, тя може да работи за получаване на решението. Това решение може да бъде програмирано специално, разработено от човек. Изкуствената информация, от друга страна, е система, която има тенденция да се придвижва към творчество и по този начин е по-малко предвидима. Изкуственият интелект може да бъде натоварен с проблем и може да се позовава на кодираните в него инструкции и да направи заключение от предишните си проучвания. Или може да реши да добави нещо ново към решението или може да реши да започне работа по нова система, отказваща се от първоначалната си задача. Е, не бързайте да предположите, че ще се разсейва от приятели във Facebook, но вие разбирате идеята.

Ключовата разлика е интелигентността.

Въпреки това, AI е граница от ML, всъщност машинното обучение се разглежда като подмножество за изкуствен интелект.

Как машинното обучение помага на професионалистите?

За да подобрят ефективността, скоростта и надеждността на търсачките, учените и инженерите разчитат значително на това машинно обучение.

Преди да обсъдим това, нека първо отбележим, че този раздел е предназначен да ви уведоми дали машинното обучение може да се приложи директно към SEO, а не дали SEO инструментите могат да бъдат изградени с машинно обучение. В миналото машинното обучение беше малко или никаква полза за SEO специалистите; това е така, защото машинното обучение не помага на експертите да разберат по-добре сигналите за класиране. В действителност машинното обучение ви помага само да разберете системата, която претегля и измерва сигналите за класиране.

Сега все още не трябва да скачате като шампион. Това не означава, че автоматично ще стигнете до първата страница, след като осъзнаете това. Колкото и полезно да е познаването на системата, ако не се използва правилно, в крайна сметка ще паднете само по гръб.

Измерване на успешен AI

Научете как работи системата, за да я победите. Как се измерва успехът? Използвайте тази аналогия, представете си сценарий, при който Microsoft Bing пуска своята търсачка в Малайзия и те стартират търсачката.

Забележка: в този сценарий, bootstrapping се отнася до инициализация на система и не стартиране на бизнес с нищо. Също така не е техниката за наука за данни за извършване на оценки въз основа на предишни подобни извадки. Тук разумна идея ще бъде да привлечете група местни говорители, която да служи като първоначална група за обучение.

Те ще анализират данните, събрани от пробния тест, и системата ще се учи от тях, както и програмистите. След като системата се научи достатъчно до точката, в която просто превъзхожда съществуващите резултати, компанията може да внедри търсачката.

E-A-T в машинното обучение

Друг чудесен пример е корпоративната власт и доверие. Google задава въпроси като авторитетен ли е този уебсайт; можем ли да се доверим на компанията или собственика на този уебсайт? Отговорите на тези въпроси играят решаваща роля за определяне на качеството и статуса на класиране на уебсайта. Няма обаче реален начин да кажем какви фактори разглежда Google. Можем само да предположим, че алгоритъмът е обучен да зачита както отзивите на потребителите, така и степента на качество на това, което те възприемат като E-A-T.

Трябва да се съсредоточим върху E-A-T, защото това правят машините за алгоритми за търсене.

Живата и дихателна система на машинно обучение

Съответният аспект на машинното обучение се корени в самия начин на работа на машинното обучение. В определени случаи машинното обучение не е просто статичен алгоритъм, обучен и след това внедрен в окончателната си форма. Вместо това става такъв, който е предварително обучен преди разполагането. След това алгоритъмът продължава да се самопроверява и да прави необходимите корекции чрез сравняване на желаната крайна цел и предишен успех и неуспешни резултати.

В началото на въвеждането на машинното обучение в търсачката ще има начален набор от заявки „знам добре“ и съответни резултати. След това ще му бъдат зададени заявки без резултатите „знам добре“, за да произведе свои собствени резултати. След това системата ще изведе резултат, базиран на разкритото „знаеш добре“.

Системата ще продължи да прави това, когато се приближава все повече до идеала. Той присвоява стойност за точност, учи се и след това прави подходящи корекции за следващия опит. Мислете за това като за начин да се стремите да се приближавате все по-близо до „знайте доброто“.

Да предположим, че нивата на качество или SERP сигналите показват евентуални несъвършени резултати от сигнала, които са изтеглени в системата, и се прави фина настройка на тежестите на сигналите. Добрият сигнал ще засили успеха. Това е по-скоро като даване на бисквитка на системата.

Примерни сигнали

Сигналите не се състоят само от връзки, анкери, HTTPS, скоростни заглавия и други. В заявките за търсене сигнализират много други индикации. Някои от използваните екологични сигнали са:
  • Ден от седмицата
  • Делничен ден спрямо уикенд
  • Почивка или не
  • Сезони
  • Метеорологично време
Когато това е скок в търсенията около болката при търсене в понеделник, шансовете са, че ще предизвика повишена видимост за третични данни, като съвети за разпознаване на сърдечни проблеми в понеделник.
Целта на Google за използване на AI и машинно обучение

Фактът е в промяната на тенденциите и факторите за класиране, които се накланят и променят според това, което Google иска да направи, за да подобри използването на тяхната търсачка. Google се стреми да намали способността ни да убеждаваме системата. Те се опитват да променят правилата, така че да не можете да мамите системата. Сега, ако могат да направят това, е почти сигурно, че правят корекции, за да избегнат хазарт, а също и да подобрят тяхната значимост.

Заключение

Търсачите също играят роля в този процес. Това не се определя като CTR или скорост на отпадане, а просто като "удовлетвореност на потребителя" не само като сигнал, но и като цел на машината. Както споменахме, системата за машинно обучение трябва да получи цел, цел и нещо, за да оцени резултата си.

Разбираме, че това звучи като много за обработка и се надяваме, че тази статия ви е била информативна. Като се има предвид колко обширен е ИИ и машинното обучение, ние също сме сигурни, че не сме успели да извадим цялата информация. Нашият екип обаче винаги е готов да окаже помощ при всякакви въпроси или предизвикателства, които имате относно вашия уебсайт и по-добро класиране. Не се колебайте да ни уведомите как можем да помогнем.

Интересувате ли се от SEO? Вижте другите ни статии на Блог Semalt.

mass gmail