Uczenie maszynowe (ML) wywarło trwałe wrażenie na wielu obszarach biznesowych, a firmy technologiczne odniosły z tego największe korzyści. Google , największy światowy gigant technologiczny prowadzi badania ML od samego początku. Jej podstawowa działalność, obejmująca zarówno reklamę online, jak i przetwarzanie w chmurze, w pełni wykorzystuje ML. Teraz potężna wyszukiwarka Google jest również oparta na algorytmach ML w celu lepszej optymalizacji stron internetowych (w skrócie SEO dla „optymalizacji pod kątem wyszukiwarek”).
Wraz z rosnącą liczbą ruchu internetowego Google przestawił się na bardziej wyrafinowane i uporządkowane SEO. Podczas gdy większość wyzwań została przezwyciężona, omówimy tutaj, w jaki sposób podejście do uczenia maszynowego w już ustalonych algorytmach ML w Google SEO może pomóc w zmniejszeniu komplikacji w wyszukiwarce.
Powolny wzrost ML w SEO
Wcześniej algorytmy komputerowe SEO wprowadzały zmiany w miarę ich obserwowania i wprowadzały do nich ulepszenia. Te ulepszenia zostały dołączone jako aktualizacja algorytmów, a to czasami oznaczało nagłe zmiany za jednym zamachem. Google zazwyczaj aktualizuje swoje algorytmy SEO często , a przy każdej aktualizacji SEO, rankingi i strona wyników wyszukiwania (SERP) ma wpływ, albo pozytywnie (większy zasięg / ruch) albo negatywnie (mniejszy zasięg / ruch). Jest to ważne, ponieważ firmy zależne od swoich stron internetowych cierpią z powodu tych zmian SEO.
W ostatnich latach Google zaczęło stosować ML dla SEO. Na przykład w 2015 r. Google wprowadził RankBrain , algorytm ML, który analizuje i przetwarza wyniki wyszukiwania, które były częścią algorytmu rankingu Google. Zmieniło to znacząco SEO, ponieważ obecnie wykracza poza analizę słów kluczowych i linków. Algorytmy SEO nie są już zgodne z tradycyjnym indeksowaniem. Po restrukturyzacji Google'a z Google Kofeina , indeksowanie wyników wyszukiwania stało się bardziej wydajne niż kiedykolwiek, przy czym świeższe treści miały wysoki priorytet.
Jednak pojawił się wrodzony problem związany z aktualizacjami algorytmów. Chociaż kofeina zapewniła większą przejrzystość w sortowaniu czynniki rankingowe , wymagało interwencji człowieka w celu nadzorowania zmian rankingu zgodnie z aktualizacjami algorytmu. RankBrain pomógł przezwyciężyć ten problem, ponieważ analizował duże części danych wyników wyszukiwania, dostarczając sygnały rankingowe oprócz czynników rankingowych.
Marcus Tober, założyciel i CTO w Searchmetrics, popularnej platformie analityki wyszukiwarek, która koncentruje się na SEO na poziomie globalnym, mówi że RankBrain łączy setki czynników rankingowych uznanych przez Google w jeden. Te czynniki mają priorytet dla każdego zapytania. Dzięki ML w RankBrain eksperci Google mogą teraz skupić się na polerowaniu treści użytkownika bez obawy o złożoność algorytmiczną.
Przewidywanie rankingu i algorytmów
Teraz przychodzi słoń w pokoju, który sam wykorzystuje uczenie maszynowe na tych algorytmach. Oznacza to wcześniejsze przewidywanie rankingów i algorytmów SEO za pomocą ML. Liczba z Narzędzia SEO są dostępne na rynku do współpracy z Google SEO w celu dostarczenia niestandardowych rozwiązań wyszukiwarki. Narzędzia te szybko przewidują zmiany algorytmiczne, a także efektywnie sortują współczynniki rankingu.
Budowanie modelu uczenia maszynowego dla Google SEO to ogromne zadanie. Oprócz zapewniania najlepszych wyników wyszukiwania w oparciu o treść, model ML powinien również zwracać uwagę na eliminację luk w zabezpieczeniach, takich jak spam i phishing, oraz innych zagrożeń generowanych głównie przez e-maile. W tym celu ML wymaga napływu ogromnych danych uzyskanych i ocenionych przez ekspertów. Dlatego musi stale analizować dobre i złe strony SEO z precyzyjną skutecznością.
Kolejnym wyzwaniem jest przejście przez zmiany algorytmiczne oparte na słowie kluczowym. Algorytm Google reaguje inaczej na różne słowa kluczowe. Jak wspomniano wcześniej, narzędzia SEO mogą pomóc w rozwiązaniu tego problemu. Narzędzia te mogą analizować i klasyfikować słowa kluczowe dostosowane do indywidualnych firm w środowisku wyszukiwarki. Stwarza to również przypadki takich samych słów kluczowych dla firm z ich rywalami. Jason DeMers, dyrektor generalny agencji marketingu treści AudienceBloom doskonale opracowuje ten minus. On mówi , „Z drugiej strony, jeśli marka musi martwić się wieloma różnymi słowami kluczowymi, które obejmują różnych konkurentów w każdym środowisku, wtedy inwestowanie w te nowsze technologie może być uzasadnione. Zespoły SEO muszą pamiętać, że nie mogą po prostu zastosować tego, czego się nauczyli w jednym środowisku słów kluczowych do drugiego. Trzeba użyć pewnego rodzaju analizy adaptacyjnej. ”
Wniosek
Wraz z rozwojem nowych postępów nauczanie maszynowe , ważne jest, aby zrobić notatkę, jeśli robią właściwy wpływ. W obszarach takich jak SEO, wymaga zasad ustalonych przez ekspertów przed wdrożeniem projektów ML w akcji. Oprócz tego nowsze narzędzia, które posiadają funkcje AI i ML, mogą być również zintegrowane z SEO i powinny być wdrażane z najwyższą starannością. Od dziś jest złota era uczenia maszynowego i sztuczna inteligencja , SEO może zaprezentować zupełnie inny świat cyfrowy.
Podaj swoje komentarze poniżej
komentarze
