Porozumění strojovému učení a umělé inteligenci v SEO - Semalt Expert Advice

S tím, jak náš svět stále hledá nové způsoby, jak vylepšovat a rozvíjet, hrála při zlepšování SEO důležitou roli umělá inteligence a strojové učení. Je však důležité pochopit role strojového učení a hry umělé inteligence na jejich cestě. Musíme se zeptat, zda tyto koncepty pomáhají SEO profesionálům dělat naši práci lépe. Máme pro vás několik odpovědí.

Čtenáři, kteří studovali strojové učení, přiznají, že to není tak jednoduché, jak to zní. Na naší cestě budeme diskutovat o tom, jak strojové učení zlepšuje vyhledávání, ale kromě toho se v tomto článku dozvíte mnohem více.

Dnes byste četli o implementacích vyhledávání od odborníka na strojové učení. Rozšířili bychom některé základní koncepty, které vás nepochybně baví. Jaké jsou výhody používání AI v SEO pro začátečníky?

V rychlých odrážkách, AI:

Společnosti jako Google, Bing, Amazon, Facebook a další dnes vydělávají na umělé inteligenci.

Než se do toho ponoříme, proberme si, jak strojové učení zlepšuje vyhledávání.

Strojové učení je páteří toho, jak je položen SERP a proč jsou stránky hodnoceny tak, jak jsou. Díky použití strojového učení ve vyhledávačích jsou výsledky chytřejší a užitečnější. Ve světě SEO je důležité porozumět určitým detailům, jako například:

S rozvojem programovací technologie se termín strojové učení vrhá častěji. Proč je to ale zmíněno v SEO a proč byste se o tom měli dozvědět více?

Bez učení, co to je strojové učení, by bylo nesmírně obtížné pochopit jeho funkci v SEO. Strojové učení lze definovat jako vědu, jak přimět počítače, aby jednaly bez explicitního programování. Musíme odlišit ML od AI, protože v tomto bodě začíná být tato čára rozmazaná.

Jak jsme právě zmínili, pomocí strojového učení mohou počítače vycházet z poskytnutých informací a nemají konkrétní pokyny, jak splnit úkoly. Umělá inteligence je věda, která stojí za vytvořením systému. Díky AI jsou vytvářeny systémy, které mají podobnou lidskou inteligenci a zpracovávají informace.

Jejich definice stále příliš nedělá poukázání na jejich rozdíly. Abyste porozuměli jejich rozdílům, můžete se na to podívat takto.

Strojové učení je systém, který je navržen tak, aby poskytoval řešení problémů. Použitím matematiky může pracovat na vytvoření řešení. Toto řešení by bylo možné naprogramovat konkrétně, vypracované člověkem. Umělá informace je na druhé straně systém, který má tendenci směřovat k kreativitě, a proto je méně předvídatelný. Umělá inteligence by mohla být pověřena problémem a může odkazovat na instrukce do ní zakódované a vyvodit závěr ze svých předchozích studií. Nebo se může rozhodnout přidat do řešení něco nového nebo se může rozhodnout začít pracovat na novém systému, který se vzdá svého počátečního úkolu. Nebuďte připravení na to, že vás přátelé na Facebooku rozptýlí, ale máte představu.

AI je však hraniční než ML, ve skutečnosti je strojové učení považováno za podmnožinu umělé inteligence.

V zájmu zlepšení efektivity, rychlosti a spolehlivosti vyhledávacích strojů se vědci a inženýři výrazně podílejí na tomto strojovém učení.

Než o tom pojednáme, nejdříve si povšimněme, že tato část je navržena tak, aby vás informovala, zda lze strojové učení použít přímo na SEO, a ne, zda lze pomocí strojového učení vytvořit nástroje SEO. V minulých dobách bylo strojové učení pro SEO profesionály málo nebo vůbec nepoužitelné; je to proto, že strojové učení nepomáhá odborníkům lépe porozumět hodnotícím signálům. Ve skutečnosti vám strojové učení pomůže porozumět systému, který váží a měří hodnotící signály.

Nyní byste ještě neměli vyskočit jako šampión. To neznamená, že se automaticky dostanete na první stránku, když si to uvědomíte. Jak prospěšné může být poznání systému, pokud nebude správně zaměstnáno, nakonec spadneš jen na záda.

Zjistěte, jak systém funguje, aby jej porazil. Jak se měří úspěch? Použijte tuto analogii, představte si scénář, kdy Microsoft Bing zavede svůj vyhledávač do Malajsie a ony vyhledávací stroj zavádějí.

Poznámka: V tomto scénáři se bootstrapping týká inicializace systému a nezačínání podnikání s ničím. Není to ani technika datové vědy pro vytváření odhadů na základě předchozích podobných vzorků. Zde bude moudrým nápadem přilákat skupinu rodilých mluvčích, která bude sloužit jako počáteční tréninková skupina.

Budou analyzovat data shromážděná ze zkušebního testu a systém se z nich naučí, stejně jako programátoři. Jakmile se systém dostatečně naučí do té míry, že je jednoduše lepší než stávající výsledky, může společnost nasadit vyhledávač.

Dalším skvělým příkladem je Enterprise Authority and Trust. Google klade otázky, jako je tento web autoritativní; můžeme důvěřovat společnosti nebo vlastníkovi tohoto webu? Odpovědi na tyto otázky hrají klíčovou roli při určování kvality a hodnocení stavu webových stránek. Neexistuje však žádný skutečný způsob, jak bychom mohli říci, jaké faktory Google zvažuje. Můžeme jen předpokládat, že algoritmus byl trénován tak, aby respektoval zpětnou vazbu uživatelů i míru kvality toho, co považují za E-A-T.

Měli bychom se zaměřit na E-A-T, protože to je to, co dělají vyhledávací algoritmy.

Relevantní aspekt strojového učení má kořeny ve způsobu, jakým strojové učení funguje. V určitých případech není strojové učení pouhým vyškoleným statickým algoritmem a poté nasazeno ve finální podobě. Místo toho se stane takovým, který je před nasazením předem vyškolen. Poté se algoritmus nadále kontroluje a provádí nezbytné úpravy porovnáním požadovaného konečného cíle a předchozích úspěchů a neúspěchů.

Na začátku úvodu strojového učení vyhledávacího stroje bude počáteční sada dotazů „know good“ a příslušných výsledků. Poté bude mít dotazy bez výsledků „know good“, aby vytvořil vlastní výsledky. Systém poté vytvoří skóre na základě odhaleného „know good“.

Systém to bude dělat dál, jak se bude přibližovat ideálu. Přiřadí hodnotu přesnosti, učí se a poté provede správné úpravy pro další pokus. Přemýšlejte o tom jako o způsobu, jak se snažit přiblížit a přiblížit se „know good“.

Předpokládejme, že míra kvality nebo signály SERP indikují jakékoli nedokonalé výsledky signálu, které jsou načteny do systému a je provedeno jemné doladění hmotnosti signálů. Dobrý signál by posílil úspěch. Je to spíš jako dát systému cookie.

Signály nejsou tvořeny pouze odkazy, kotvami, HTTPS, rychlostními tituly a dalšími. Ve vyhledávacích dotazech signalizuje mnoho dalších indikací. Některé použité signály prostředí jsou:

Pokud se v pondělí jedná o špičku ve vyhledávání bolesti kolem hledání, je pravděpodobné, že v pondělí způsobí zvýšenou viditelnost pro terciární data, jako jsou tipy pro rozpoznávání problémů se srdcem.

Faktem je změna trendů a hodnotících faktorů, které se naklánějí a posouvají podle toho, co chce Google udělat pro zlepšení používání vyhledávače. Google se snaží snížit naši schopnost přesvědčit systém. Snaží se změnit pravidla, abyste nemohli oklamat systém. Nyní, pokud to dokážou, je téměř jisté, že provádějí úpravy, aby se vyhnuli hazardu a také zlepšili jejich relevanci.

Pátrači také hrají roli v tomto procesu. To není definováno jako CTR nebo míra okamžitého opuštění, ale jednoduše v „spokojenosti uživatele“ nejen jako signál, ale také jako cíl stroje. Jak jsme již zmínili, systému strojového učení je třeba dát cíl, cíl a něco, aby mohl hodnotit svůj výsledek.

Chápeme, že to zní jako hodně na zpracování, a doufáme, že jste tento článek shledali poučným. Vzhledem k tomu, jak velká je AI a strojové učení, jsme si také jisti, že se nám nepodařilo dostat všechny informace ven. Náš tým je však vždy ochoten poskytnout pomoc při jakýchkoli dotazech nebo výzvách týkajících se vašeho webu a lepšího hodnocení. Neváhejte a dejte nám vědět, jak vám můžeme pomoci.

Zajímá vás SEO? Podívejte se na naše další články o Semalt blog.