Машыннае навучанне (ML) пакінула трывалае ўражанне ў многіх сферах бізнесу, і тэхналагічныя кампаніі атрымалі вялікую карысць ад гэтага. Google , вядучы сусветны тэхналагічны гігант з самага пачатку вядзе даследаванні ML. Яго асноўная дзейнасць, якая ўключае ў сябе онлайн-рэкламу, а таксама хмарныя вылічэнні, робіць максімальную аддачу ад ML. Цяпер магутная пошукавая сістэма Google працуе таксама з алгарытмамі ML для лепшай аптымізацыі сайтаў (скарочана SEO для "аптымізацыі пошукавых сістэм").
З павелічэннем колькасці інтэрнэт-трафікаў Google перайшоў на больш складаны і структураваны SEO. Нягледзячы на тое, што большасць праблем былі вырашаны, мы абмяркуем тут, як падыход да машыннага навучання да ўжо створаных алгарытмаў ML у SEO Google можа дапамагчы паменшыць ускладненні ў пошукавай сістэме.
Павольны рост ML у SEO
Раней кампутарныя алгарытмы для SEO ўключалі змены, як і калі яны былі заўважаныя, і ўнеслі ўдасканаленні. Гэтыя ўдасканаленні былі ўключаны ў якасці абнаўлення для алгарытмаў, і гэта часам азначала рэзкія змены за адзін раз. Google звычайна абнаўляе свае алгарытмы SEO часта , і з кожным абнаўленнем у SEO, рэйтынгі і старонка вынікаў пошукавай сістэмы (SERP) закранаецца, альбо станоўча (больш ахопу / трафіку), альбо адмоўна (менш ахопу / трафіку). Гэта важна, таму што прадпрыемствы, якія залежаць ад сваіх вэб-сайтаў, пакутуюць у выніку гэтых змяненняў у SEO.
У апошнія гады Google пачаў прымаць ML для SEO. Напрыклад, у 2015 годзе Google вывез RankBrain алгарытм ML, які аналізуе і апрацоўвае вынікі пошуку, якія ўваходзілі ў алгарытм рэйтынгу Google. Гэта істотна змяніла SEO, бо зараз выходзіць за рамкі аналізу ключавых слоў і спасылак. Алгарытмы SEO больш не адпавядаюць традыцыйнай індэксацыі. Пасля Google рэструктурызацыі SEO з Кафеін , Індэксацыя вынікаў пошуку стала больш эфектыўнай, чым калі-небудзь, з больш высокім прыярытэтам больш свежае ўтрыманне.
Але гэта звязана з прыроджанай праблемай, звязанай з абнаўленнем алгарытму. Хоць кафеін забяспечваў большую празрыстасць пры сартаванні фактары ранжыравання , патрабуецца ўмяшанне чалавека, каб кантраляваць змены рэйтынгу ў адпаведнасці з абнаўленнем алгарытму. RankBrain дапамагаў пераадолець гэтую праблему, паколькі аналізаваў значную частку дадзеных вынікаў пошуку, падаючы рэйтынгавыя сігналы ў дадатак да рэйтынгавых фактараў.
Маркус Тобер, заснавальнік і дырэктар кампаніі CTO at Searchmetrics, папулярная аналітычная платформа для пошукавых сістэм, арыентаваная на SEO на глабальным узроўні, кажа што RankBrain аб'ядноўвае сотні рэйтынгавых фактараў, якія разглядаюцца Google, у адзін. Гэтыя фактары прыярытэты па-рознаму для кожнага запыту. З дапамогай ML у RankBrain, эксперты Google могуць засяродзіцца на паліраванні змесціва карыстальнікаў, не турбуючыся пра алгарытмічную складанасць.
Прагназаванне рэйтынгу і алгарытмаў
Цяпер прыходзіць слон у пакой, які выкарыстоўвае машыннае навучанне па гэтых алгарытмах. Гэта азначае, што прагназуе рэйтынг SEO і алгарытмы загадзя з дапамогай ML. Шэраг SEO інструменты даступныя на рынку, каб супрацоўнічаць з Google SEO для прадастаўлення карыстацкіх рашэнняў пошукавых сістэм. Гэтыя прылады прадказваюць хутка алгарытмічныя змены ў дадатак да эфектыўнай сартавання рэйтынгавых фактараў.
Стварэнне мадэлі машыннага навучання для Google SEO - гэта вялікая задача. Акрамя таго, каб забяспечыць найлепшыя вынікі пошуку, заснаваныя на змесце, мадэль ML таксама павінна ўхіляцца ад уразлівасцяў, такіх як спам і фішынг, і іншыя пагрозы, якія ў асноўным ствараюцца праз электронную пошту. Для гэтага ML патрабуе прытоку велізарных дадзеных, атрыманых і ацэненых экспертамі чалавека. Таму неабходна пастаянна прааналізаваць добрыя і дрэнныя бакі SEO з дакладнай эфектыўнасцю.
Яшчэ адна задача - прайсці алгарытмічныя змены, заснаваныя на ключавым слове. Алгарытм Google па-рознаму рэагуе на розныя ключавыя словы. Як згадвалася раней, SEO-інструменты таксама могуць дапамагчы ў гэтым пытанні. Гэтыя інструменты могуць прааналізаваць і класіфікаваць ключавыя словы, якія адносяцца да асобных прадпрыемстваў у асяроддзі пошукавых сістэм. Гэта таксама стварае асобныя ключавыя словы для бізнесу з супернікамі. Джэйсан Дэмер, генеральны дырэктар агенцтва маркетынгу ўтрымання AudienceBloom, выдатна прадумвае гэта. Ён кажа , «З іншага боку, калі брэнду трэба турбавацца аб розных ключавых словах, якія ахопліваюць розных канкурэнтаў у кожнай асяроддзі, інвестыцыі ў гэтыя новыя тэхналогіі могуць быць апраўданы. SEO каманды павінны мець на ўвазе, што яны не могуць проста прымяняць тое, што яны даведаліся ў адной асяроддзі ключавых слоў да іншага. Неабходна выкарыстоўваць нейкі адаптыўны аналіз ».
выснову
Паколькі новыя дасягненні адбываюцца ў машыннае навучанне , важна прыняць да ведама, калі яны аказваюць правільны ўплыў. У такіх галінах, як SEO, гэта патрабуе правілаў, устаноўленых экспертамі перад пачаткам праектаў ML. У дадатак да гэтага, новыя інструменты, якія валодаюць функцыямі AI і ML, таксама могуць быць інтэграваныя з SEO і павінны быць рэалізаваны з асаблівай асцярогай. З сённяшняга дня залатая эра машыннага навучання і штучны інтэлект , SEO можа прадставіць іншы лічбавы свет у цэлым.
Дайце свае каментары ніжэй
каментары
