Машинне навчання (ML) залишило незабутнє враження у багатьох сферах бізнесу, і технологічні компанії отримали найбільше користі від нього. Google Найбільший світовий технологічний гігант веде дослідження ML з самого початку. Її основний бізнес, який включає в себе онлайн-рекламу, а також хмарних обчислень, робить найбільше від ML. Зараз потужна пошукова система Google також працює на основі алгоритмів ML для кращої оптимізації веб-сайтів (скорочено SEO для "пошукової оптимізації").
Зі зростанням кількості інтернет-трафіку Google перейшов на більш складний і структурований SEO. Хоча більшість викликів було подолано, ми обговоримо, як підхід до машинного навчання до вже встановлених алгоритмів ML у Google SEO може допомогти зменшити ускладнення в пошуковій системі.
Повільне зростання ML в SEO
Раніше комп'ютерні алгоритми для SEO включали зміни як і коли вони спостерігалися, так і вносили в нього вдосконалення. Ці вдосконалення були виправлені як оновлення для алгоритмів, і це іноді означало різкі зміни за один раз. Google зазвичай оновлює свої алгоритми SEO часто , і з кожним оновленням в SEO рейтингу і сторінка результатів пошукової системи (SERP) зачіпається, або позитивно (більше досяжності / трафіку) або негативно (менше досяжності / трафіку). Це важливо, тому що підприємства, які залежать від їхніх веб-сайтів, страждають внаслідок цих змін SEO.
Протягом останніх років Google почала впроваджувати ML для SEO. Наприклад, в 2015 році Google вивела RankBrain , алгоритм ML, який аналізує і обробляє результати пошуку, які були частиною алгоритму рейтингу Google. Це значно змінило SEO, оскільки тепер він перевищив рівень аналізу ключових слів і посилань. Алгоритми SEO більше не слідують за традиційною індексацією. Після реструктуризації Google з SEO Кофеїн , індексація результатів пошуку стала більш ефективною, ніж коли-небудь, з більш високим пріоритетом більш свіжого вмісту.
Але це відбулося з вродженою проблемою, пов'язаною з оновленнями алгоритмів. Хоча кофеїн забезпечував більшу прозорість при сортуванні фактори ранжирування Необхідно було втручання людини для контролю за зміною рейтингу відповідно до оновлення алгоритму. RankBrain допоміг подолати цю проблему, оскільки він аналізував великі частини даних результатів пошуку, надаючи рейтингові сигнали на додаток до факторів ранжирування.
Маркус Тобер, засновник і технічний директор компанії Searchmetrics, популярної пошукової аналітичної платформи, яка фокусує SEO на глобальному рівні, говорить що RankBrain об'єднує сотні факторів ранжирування, що розглядаються Google, в одну. Ці фактори мають різні пріоритети для кожного запиту. За допомогою ML в RankBrain експерти Google тепер можуть зосередитися на поліруванні вмісту користувача, не турбуючись про алгоритмічну складність.
Прогнозування рейтингу та алгоритмів
Тепер приходить слон в кімнату, яка використовує машинне навчання за цими алгоритмами. Це означає попереднє прогнозування рейтингу SEO і алгоритмів за допомогою ML. Деяка кількість SEO інструменти доступні на ринку для співпраці з SEO компанії Google, щоб забезпечити користувальницькі рішення пошукових систем. Ці інструменти передбачають швидкі алгоритмічні зміни на додаток до ефективного сортування факторів ранжирування.
Створення моделі машинного навчання для Google SEO є величезним завданням. Окрім забезпечення найкращих результатів пошуку на основі вмісту, модель ML має також шукати усунення уразливостей безпеки, таких як спам і фішинг, а також інші загрози, які в основному генеруються через електронні листи. Для цього ВВ вимагає припливу величезних даних, отриманих та оцінених фахівцями-людьми. Таким чином, він повинен постійно аналізувати добрі і погані сторони SEO з точністю і з точністю.
Іншою проблемою є проходження алгоритмічних змін на основі ключового слова. Алгоритм Google по-різному реагує на різні ключові слова. Як згадувалося раніше, SEO інструменти можуть допомогти з цією проблемою. Ці інструменти можуть аналізувати та класифікувати ключові слова, які обслуговуються окремими підприємствами в середовищі пошукових систем. Це також створює приклади тих же ключових слів для підприємств зі своїми конкурентами. Джейсон Демерс, генеральний директор агентства з контент-маркетингу AudienceBloom чудово розробляє цей недолік. Він говорить , “З іншого боку, якщо бренд повинен турбуватися про багато різних ключових слів, які охоплюють різних конкурентів у кожному середовищі, то інвестиції в ці нові технології можуть бути виправданими. SEO команди повинні мати на увазі, що вони не можуть просто застосувати те, що вони дізналися в одному ключовому слові середовища в іншу. Необхідно використовувати якийсь адаптивний аналіз.
Висновок
У міру розвитку нових досягнень машинне навчання , важливо взяти до відома, якщо вони роблять правильний вплив. У таких галузях, як SEO, вона вимагає правил, встановлених експертами до розгортання проектів МЗ у дії. На додаток до цього, нові інструменти, які мають функції AI і ML, також можуть бути інтегровані з SEO і повинні бути реалізовані з особливою ретельністю. З сьогоднішнього дня відбувається золота ера машинного навчання і штучний інтелект , SEO може представити інший цифровий світ взагалі.
Наведіть коментарі нижче
коментарі
