了解SEO中的机器学习和人工智能-Semalt专家建议



随着我们的世界一直在寻找改善和发展的新方法,人工智能和机器学习在改善SEO中发挥了重要作用。但是,重要的是要了解机器学习和人工智能在其过程中所扮演的角色。我们必须询问这些概念是否有助于SEO专业人员更好地完成我们的工作。好吧,我们为您找到了一些答案。

学习过机器学习的读者将承认,它并不像听起来那样简单。在我们的道路上,我们将讨论机器学习如何改善搜索,但是除此之外,您还将在本文中学到更多。

今天,您将阅读机器学习专家的搜索实现。我们将扩展您无疑会喜欢的一些核心概念。首先,在SEO中使用AI有什么好处?

在快速要点中,AI:
  • 为网站提供战略优势
  • 通知网站如何选择高投资回报的AI项目
  • 支持战略性AI计划
如今,诸如Google,Bing,Amazon,Facebook等公司都通过AI赚钱。

因此,在深入探讨之前,让我们讨论一下机器学习如何改善搜索。

机器学习是如何放置SERP以及页面为何对其进行排名的基础。由于在搜索引擎中使用了机器学习,因此结果更智能,更有用。在SEO领域,重要的是要了解某些细节,例如:
  • 搜索引擎如何爬行和索引网站
  • 搜索算法功能
  • 搜索引擎如何理解和对待用户意图
随着编程技术的发展,机器学习这个词越来越多地被使用。但是,为什么在SEO中提到它,为什么还要了解更多呢?

什么是机器学习?

如果不学习什么是机器学习,则很难掌握其在SEO中的功能。机器学习可以定义为无需显式编程即可使计算机运行的科学。我们必须将ML与AI区别开来,因为在这一点上,那条线开始变得模糊。
正如我们刚刚提到的,通过机器学习,计算机可以根据提供的信息进行总结,而没有关于如何完成任务的具体说明。另一方面,人工智能是系统创建背后的科学。多亏了AI,创建的系统具有类似人的智能并以类似方式处理信息。

他们的定义在指出它们之间的差异方面并没有多大作用。要了解它们之间的差异,您可以以这种方式查看。

机器学习是一个旨在提供问题解决方案的系统。通过使用数学,它可以解决问题。该解决方案可以专门编程,由人类解决。另一方面,人工信息是一个趋于朝着创造力发展的系统,因此它的可预测性较差。人工智能可能会遇到问题,并可能参考编码在其中的指令并从以前的研究中得出结论。或者,它可以决定向解决方案中添加新内容,也可以决定开始在新系统上工作以放弃其最初的任务。好吧,不要很快就假设它会被Facebook上的朋友分心,但是您会明白的。

关键区别在于智能。

但是,AI比ML更重要,实际上,机器学习被视为人工智能的子集。

机器学习对专家有何帮助?

为了提高搜索引擎的效率,速度和可靠性,科学家和工程师在这种机器学习上投入了大量资金。

在讨论这一点之前,让我们首先注意一下本节旨在让您知道是否可以将机器学习直接应用于SEO,而不是是否可以使用机器学习构建SEO工具。过去,机器学习对SEO专业人员几乎没有用。这是因为机器学习无法帮助专家更好地理解排名信号。实际上,机器学习只会帮助您理解称重和测量排名信号的系统。

现在,您不应该像冠军一样跳起来。这并不意味着您会在意识到这一点后自动进入首页。知道该系统可以得到的好处是,如果使用不当,您最终只会倒立。

衡量成功的AI

了解系统如何击败它。如何衡量成功?用这个比喻,想象一下Microsoft Bing将搜索引擎推广到马来西亚,然后引导搜索引擎的情况。

注意:在这种情况下,引导是指系统的初始化,而不是一无所获。也不是基于先前相似样本进行估计的数据科学技术。在这里,一个明智的想法是吸引一群以母语为母语的人作为初始培训小组。

他们将分析从试用测试中收集的数据,系统将像程序员一样从中学习。一旦系统学到足够多的知识,使其完全优于现有结果,公司便可以部署搜索引擎。

机器学习中的E-A-T

另一个很好的例子是企业权威和信任。 Google会问诸如该网站权威性之类的问题;我们可以信任该网站的公司或所有者吗?这些问题的答案在确定网站的质量和排名状态中起着至关重要的作用。但是,我们没有真正的方法可以说出Google考虑的因素。我们只能假设算法已经过培训,既要尊重用户的反馈,又要尊重他们认为是E-A-T的质量率。

我们应该专注于E-A-T,因为这是搜索算法机器所做的。

机器学习的生活和呼吸系统

机器学习的一个相关方面植根于机器学习的工作方式。在某些情况下,机器学习不仅是经过培训的静态算法,然后以最终形式部署。取而代之的是,它成为在部署之前进行预培训的工具。然后,算法将继续检查自己,并通过比较所需的最终目标和先前的成功与失败结果来进行必要的调整。

在搜索引擎机器学习入门的开始,将出现一组“了解良好”查询和相关结果。在那之后,将给出没有“知道好”结果的查询,以产生其自己的结果。然后,系统将根据显示的“了解良好”产生分数。

随着越来越接近理想状态,系统将继续执行此操作。它为准确性分配一个值,进行学习,然后为下一次尝试进行适当的调整。可以将它看作是一种努力与“知之识”越来越近的方法。

假设质量率或SERP信号指示将任何不完美的信号结果拉入系统,并对信号权重进行微调。一个好的信号将增强成功。这更像是给系统一个cookie。

采样信号

信号不仅由链接,锚点,HTTPS,速度标题等组成。在搜索查询中,还有许多其他指示信号。使用的一些环境信号是:
  • 一周中的天
  • 工作日与周末
  • 是否休假
  • 季节
  • 天气
如果星期一的搜索痛苦导致搜索量激增,那么很有可能触发星期一等心脏病问题识别技巧之类的三级数据的可见性提高。
Google使用AI和机器学习的目标

事实的真相是趋势和排名因素的变化,这些变化根据Google想要改善其搜索引擎使用的目的而倾斜和改变。 Google希望降低我们说服系统的能力。他们试图更改规则,以使您无法欺骗系统。现在,如果他们能够做到这些,几乎可以肯定的是,他们正在做出调整,以避免受到游戏的困扰,并提高其相关性。

结论

搜索者在此过程中也发挥着作用。这并不定义为点击率或跳出率,而仅仅是“用户满意度”,不仅是信号,还是机器的目标。正如我们已经提到的,需要给机器学习系统一个目标,一个目标以及一些对其结果进行评分的东西。

我们知道这听起来很麻烦,并且希望您发现本文对您有帮助。考虑到AI和机器学习的广泛性,我们还确定我们无法获取所有信息。但是,我们的团队始终愿意为您遇到的有关您的网站和排名的任何问题或挑战提供帮助。不要犹豫,让我们知道我们将如何提供帮助。

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