Mašininio mokymosi poveikis SEO: Viskas, ką reikia žinoti

Įvadas

Jūs neabejotinai anksčiau žinojote apie SEO. Tai vienas iš pagrindinių elementų, kuriuos turėtumėte išmokti pradėdami internetinį verslą. Tačiau nenustebsime, jei turite mažai patirties apie mašininio mokymosi poveikį SEO.

Mašininis mokymasis (ML) SEO paslaugose naudojamas jau seniai, daug ilgiau, nei manote. Juk paieškos sistemos naudoja ML, kad galėtų naršyti svetaines ir apskaičiuoti jų reitingus.

Tai reiškia, kad naudoti ML savo SEO optimizavimo metodikoje yra ne tik įmanoma, bet ir protinga. Ją galite naudoti veikdami panašiai kaip paieškos sistemų sistemos. Tai padės gauti realesnį vaizdą apie tai, kaip sekasi jūsų bandymams. Taip pat galėsite prognozuoti, kaip veiks bet kokie jūsų įgyvendinti pradiniai pakeitimai ir kiek laiko prireiks, kad jie padarytų poveikį.

"ML" netgi gali pateikti išsamią jūsų svetainės internetinio srauto analizę, įskaitant:

• Kiek žmonių jame lankosi
• Kokie skyriai, jų nuomone, yra įdomiausi
• Iš kur jie kilę

Turinio kūrimas ir raktinių žodžių paieška taip pat gali būti patobulinti taikant mašininį mokymąsi. Išsiaiškinkime, kas yra mašininis mokymasis ir kaip jis veikia SEO.

Kas yra mašininis mokymasis?

Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto sritis. Jame naudojami algoritmai, imituojantys žmonių mokymąsi ir gebantys greitai analizuoti didžiulius duomenų kiekius.

Mašininio mokymosi algoritmai paprastai kuriami modeliams ir nukrypimams aptikti. Tai gali padėti mašinoms atlikti tikslesnes prognozes.

Prognostinis modeliavimas gali būti naudojamas viskam. Daugelyje kasdien atliekamų užduočių naudojamas mašininis mokymasis. Apsvarstykite toliau nurodytus scenarijus, kuriais mašininio mokymosi sistemos gali turėti įtakos jūsų gyvenimui:

• Mašininis mokymasis naudojamas tokiose platformose kaip "Netflix" ir "Spotify" rekomendacijų sistemose.
• Paieškos sistemos naudoja mašininį mokymąsi, kad pagerintų ir patikslintų savo rezultatus.
• Socialinių tinklų platformos rekomenduoja draugus, grupes ir vaizdo įrašus, kuriuos reikia žiūrėti.
• Jei turite modernų šaldytuvą, jis paprastai sužinos, kada jį naudojate dažniausiai, ir atvėsins jį ruošiantis vakarienei.
• GPS naudoja mašininio mokymosi metodus, kad nuspėtų, kuriose kelionės atkarpose bus spūsčių, ir atitinkamai pakeičia maršrutą.
• Mašininis mokymasis naudojamas balso agentams, tokiems kaip "Alexa" ir "Siri", valdyti.

Kad visa tai įvyktų, turime sukurti modelius. Šie ML modeliai gali apdoroti didelius duomenų kiekius. Jie gali greitai atlikti prognozes ir keisti savo veikimą pagal reikalavimus. Modelių stebėsena yra labai svarbi sistemose, kuriose reikia diegti kelis modelius.

Įdiegus modelį, modelio stebėjimas yra operatyvus mašininio mokymosi proceso etapas. Jis reikalauja stebėti mašininio mokymosi modelius. Jis stebi modelių degradaciją, duomenų ir idėjų dreifą ir tikrina, ar jie vis dar gerai veikia.

(Paveikslėlio šaltinis: FreePik)

Mašininis mokymasis SEO

1. Vartotojo patirtis

Tobulėjant mašininio mokymosi prognozavimo modeliavimo gebėjimams, jų sudėtingumas ir toliau augs, o kartu augs ir jų naudojimo lygis. Prognozuojamąjį modeliavimą galime matyti tokiose svetainėse kaip "Amazon". Vartotojams rekomenduojami daiktai remiantis ankstesniu elgesiu. Žinoma, tai turi įtakos jų naudotojo patirčiai. Tačiau mašininis mokymasis netrukus gali nueiti daug toliau.

Pavyzdžiui, galite sukurti įvairias CTA versijas. Jas galite nuolat rodyti žmonėms, atsižvelgdami į jų ankstesnius pasirinkimus jūsų svetainėje. Arba, užuot nutraukę naudotojo patirtį, galite išjungti pokalbių roboto skydelį žmonėms, kurie jau yra įsitraukę į jūsų turinį.

Sistemoje galima priimti sudėtingesnius kūrybinius sprendimus, nes surinkta daugiau klientų duomenų. Pridėję papildomų produktų aprašymų, geriau suprasite, kokie maketai, nuotraukos ir turinys gerai pasiteisino anksčiau.

Žinosite, kad nuolatiniai klientai apie tam tikrus informacijos tipus kalba kitaip nei pirmą kartą perkantieji. Tai padės jums keisti maketus, kad jie atitiktų įvairius poreikius.

(Paveikslėlio šaltinis: FreePik)

2. Automatizavimas

SEO stebėsenos automatizavimas tokiu lygiu, kuris gerokai pranoksta žmonių galimybes, gali būti svarbiausia mašininio mokymosi teikiama nauda. SEO tapo vis sudėtingesnis dėl vis didėjančio sudėtingumo ir didesnio analitikos poreikio.

Mašininis mokymasis leidžia atlikti nuolatinius, pastovius vertinimus dirbant dideliu mastu. Tai suteikia daugiau laiko SEO strategijoms vykdyti ir naujovėms diegti.

Jums nebereikės gaišti laiko kiekvieną mėnesį ar ketvirtį atliekant tas pačias ataskaitas. Šie vertinimai gali būti atliekami automatiškai. Taigi, jums tereikia reaguoti į bet kokias problemas ar galimybes, kurias jie atskleidžia. Be to, kol tai darote, galite supaprastinti daugelį šių koregavimų.

3. Paieška balsu

Keičiasi turinio paieškos internete būdas. Šiandien žmonės, ieškodami duomenų internete, telefone naudoja balso paiešką. Paieška balsu tampa vis populiaresnė dėl šio išmaniųjų telefonų naudojimo augimo.

Žmonės įprato iš karto bendrauti su kompiuteriniais prietaisais. Jie gauna informaciją internete, kai ir kur jiems jos reikia.

Tai fantastiška funkcija, kuria vienu metu pasiekiami du tikslai. Pirmiausia, ji pagerina jūsų svetainės patogumą. Žmonės vis dar domisi šia technika, nes ji vis dar nauja. Antra, ji gali padidinti prieinamumą, ypač žmonėms, turintiems fizinių apribojimų.

Mašininis mokymasis yra vienintelis metodas, galintis tiksliai įvertinti tokią sudėtingą sistemą kaip "Google" paieškos sistema ir nustatyti jos reitingavimo kintamuosius. Todėl ne be humoro galima teigti, kad naujovė, kuri lems "Google" augimą, taip pat gali atskleisti griežčiausiai paslėptą jos algoritmą.

Mašininis mokymasis iš esmės pakeis paieškos tobulinimo būdus. Jis taip pat pakeis mūsų supratimą apie paieškos sistemas.

Galutinės mintys

Tiesa, mašininis mokymasis turi daug privalumų, tačiau dauguma žmonių nesuvokia visų jo panaudojimo galimybių. Atsižvelgiant į ribotą visuomenei prieinamą informaciją, tai nestebina. Pavyzdžiui, jo nauda SEO dar nėra nuodugniai ištirta.

Be kita ko, ji gali padėti valdyti daugybę duomenų, analizės, vartotojų sąveikos ir naudotojų patirties. Vis dar nesuvokiame daugybės dar neatrastų panaudojimo būdų. Tačiau esame optimistiškai nusiteikę, kad tai tikriausiai gana greitai pasikeis. Jei nenorite praleisti pro akis, primygtinai patariame įtraukti dirbtinį intelektą į savo verslą.