了解SEO中的機器學習和人工智能-Semalt專家建議



隨著我們的世界一直在尋找改善和發展的新方法,人工智能和機器學習在改善SEO中發揮了重要作用。但是,重要的是要了解機器學習和人工智能在它們的道路上所扮演的角色。我們必須詢問這些概念是否有助於SEO專業人員更好地完成我們的工作。好吧,我們為您找到了一些答案。

學習過機器學習的讀者將承認,它並不像聽起來那樣簡單。在我們的道路上,我們將討論機器學習如何改善搜索,但是除此之外,您還將在本文中學到更多。

今天,您將閱讀機器學習專家的搜索實現。我們將擴展您無疑會喜歡的一些核心概念。首先,在SEO中使用AI有什麼好處?

在快速要點中,AI:
  • 為網站提供戰略優勢
  • 通知網站如何選擇高投資回報的AI項目
  • 支持戰略性AI計劃
如今,諸如Google,Bing,Amazon,Facebook等公司都通過AI賺錢。

因此,在深入探討之前,讓我們討論一下機器學習如何改善搜索。

機器學習是如何放置SERP以及頁面為何對其進行排名的基礎。由於在搜索引擎中使用了機器學習,因此結果更智能,更有用。在SEO領域,重要的是要了解某些細節,例如:
  • 搜索引擎如何爬行和索引網站
  • 搜索算法功能
  • 搜索引擎如何理解和對待用戶意圖
隨著編程技術的發展,機器學習這個詞越來越多地被使用。但是,為什麼在SEO中提到它,為什麼還要了解更多呢?

什麼是機器學習?

如果不學習什麼是機器學習,則很難掌握其在SEO中的功能。機器學習可以定義為無需顯式編程即可使計算機運行的科學。我們必須將ML與AI區別開來,因為在這一點上,那條線開始變得模糊。
正如我們剛剛提到的,通過機器學習,計算機可以根據所提供的信息得出結論,而沒有關於如何完成任務的具體說明。另一方面,人工智能是系統創建背後的科學。多虧了AI,系統才能以類似人類的智慧和處理信息的方式創建。

他們的定義在指出它們之間的差異方面並沒有多大作用。要了解它們之間的差異,您可以以這種方式查看。

機器學習是一個旨在提供問題解決方案的系統。通過使用數學,它可以解決問題。該解決方案可以專門編程,由人類解決。另一方面,人工信息是一個趨於朝著創造力發展的系統,因此它的可預測性較差。人工智能可能會遇到問題,並可能參考編碼在其中的指令並從以前的研究中得出結論。或者,它可以決定向解決方案中添加新內容,也可以決定開始在新系統上工作以放棄其最初的任務。好吧,不要很快就假設它會被Facebook上的朋友分心,但您會明白的。

關鍵區別在於智能。

但是,AI比ML更重要,實際上,機器學習被視為人工智能的子集。

機器學習對專家有何幫助?

為了提高搜索引擎的效率,速度和可靠性,科學家和工程師在這種機器學習上投入了大量資金。

在討論這一點之前,讓我們首先註意一下本節旨在讓您知道是否可以將機器學習直接應用於SEO,而不是是否可以使用機器學習構建SEO工具。過去,機器學習對SEO專業人員幾乎沒有用。這是因為機器學習無法幫助專家更好地理解排名信號。實際上,機器學習只會幫助您了解稱重和測量排名信號的系統。

現在,您不應該像冠軍一樣跳起來。這並不意味著您會在意識到這一點後自動進入第一頁。知道該系統可以得到的好處是,如果使用不當,您只會倒下。

衡量成功的AI

了解系統如何擊敗它。如何衡量成功?用這個比喻,想像一下Microsoft Bing將搜索引擎推廣到馬來西亞,然後引導搜索引擎的情況。

注意:在這種情況下,引導是指系統的初始化,而不是一無所獲。也不是基於先前相似樣本進行估計的數據科學技術。在這裡,一個明智的想法是吸引一群以母語為母語的人作為初始培訓小組。

他們將分析從試用測試中收集的數據,系統將像程序員一樣從中學習。一旦系統學到足夠多的知識,使其完全優於現有結果,公司便可以部署搜索引擎。

機器學習中的E-A-T

另一個很好的例子是企業權威和信任。 Google會問諸如該網站權威性之類的問題;我們可以信任該網站的公司或所有者嗎?這些問題的答案在確定網站的質量和排名狀態中起著至關重要的作用。但是,我們沒有真正的方法可以說出Google考慮的因素。我們只能假設算法已經過培訓,既要尊重用戶的反饋,又要尊重他們認為是E-A-T的質量率。

我們應該專注於E-A-T,因為這是搜索算法機器所做的。

機器學習的生活和呼吸系統

機器學習的一個相關方面植根於機器學習的工作方式。在某些情況下,機器學習不僅是經過培訓的靜態算法,然後以最終形式部署。取而代之的是,它成為在部署之前進行預培訓的工具。然後,該算法將繼續檢查自身,並通過比較所需的最終目標和先前的成功與失敗結果進行必要的調整。

在搜索引擎機器學習入門的開始,將出現一組“了解良好”查詢和相關結果。在那之後,將給出沒有“知道好”結果的查詢,以產生其自己的結果。然後,系統將根據顯示的“了解良好”產生分數。

隨著越來越接近理想狀態,系統將繼續執行此操作。它為準確性分配一個值,進行學習,然後為下一次嘗試進行適當的調整。可以將它看作是一種努力與“知道的善”越來越近的方式。

假設質量率或SERP信號指示將任何不完美的信號結果拉入系統,並對信號權重進行微調。一個好的信號將增強成功。這更像是給系統一個cookie。

採樣信號

信號不僅由鏈接,錨點,HTTPS,速度標題等組成。在搜索查詢中,還有許多其他指示信號。使用的一些環境信號是:
  • 一周中的天
  • 工作日與週末
  • 是否休假
  • 季節
  • 天氣
如果星期一的搜索痛苦導致搜索量激增,那麼很有可能觸發星期一等心髒病問題識別技巧之類的三級數據的可見性提高。
Google使用AI和機器學習的目標

事實的真相是趨勢和排名因素的變化,這些變化會根據Google為提高搜索引擎使用率而想做的事情傾斜和改變。 Google希望降低我們說服系統的能力。他們試圖更改規則,以使您無法欺騙系統。現在,如果他們能夠做到這些,幾乎可以肯定的是,他們正在做出調整,以避免被玩耍,並提高其相關性。

結論

搜索者在此過程中也發揮著作用。這並不定義為點擊率或跳出率,而僅僅是“用戶滿意度”,不僅是信號,還是機器的目標。正如我們已經提到的,需要給機器學習系統一個目標,一個目標以及一些對其結果進行評分的東西。

我們知道這聽起來很麻煩,並且希望您發現本文對您有幫助。考慮到AI和機器學習的廣泛性,我們還確定我們無法獲取所有信息。但是,我們的團隊始終願意為您遇到的有關您的網站和排名的任何問題或挑戰提供幫助。不要猶豫,讓我們知道我們將如何提供幫助。

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