Virkningen af maskinlæring i SEO: Alt, hvad du behøver at vide

Intro

Du er uden tvivl tidligere bekendt med SEO. Det er et af de primære elementer, du bør lære, mens du starter en online forretning. Det vil dog ikke undre os, hvis du har lidt erfaring med maskinlæringens indvirkning på SEO.

Machine learning (ML) har været anvendt i SEO-tjenester i lang tid, meget længere tid end du måske tror. Søgemaskinerne bruger trods alt ML til at gennemtrawle hjemmesider for at beregne deres placeringer.

Når det er sagt, er det ikke kun muligt at bruge ML i din SEO-tilgang, men også fornuftigt. Du kan bruge det til at fungere på samme måde som søgemaskinesystemer. Det vil hjælpe med at få et mere realistisk billede af, hvordan dine forsøg klarer sig. Du vil også være i stand til at forudsige, hvordan de indledende ændringer, du har gennemført, vil fungere, og hvor lang tid det vil tage dem at få effekt.

ML kan endda give dig en detaljeret analyse af online trafikken på dit websted, herunder:

• Hvor mange personer besøger den
• Hvilke afsnit finder de mest fascinerende
• Hvor de stammer fra

Oprettelse af indhold og søgning efter søgeord kan også forbedres ved hjælp af maskinlæring. Lad os se, hvad maskinlæring er, og hvordan det påvirker SEO.

Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er et underområde af kunstig intelligens. Den anvender algoritmer til at efterligne den måde, hvorpå mennesker lærer, samtidig med at den er i stand til at analysere store mængder data hurtigt.

Maskinlæringsalgoritmer er typisk udviklet til at registrere mønstergenkendelse og abnormiteter. Det kan hjælpe maskiner med at lave mere præcise forudsigelser.

Prædiktiv modellering kan bruges til alt. Mange af de opgaver, vi udfører dagligt, omfatter maskinlæring. Overvej følgende scenarier, hvor maskinlæringssystemer kan have en indvirkning på dit liv:

• Maskinlæring bruges til at drive anbefalingssystemer på platforme som Netflix og Spotify.
• Søgemaskinerne bruger maskinlæring til at forbedre og præcisere deres resultater.
• Sociale netværksplatforme anbefaler venner, grupper og videoer, som du kan se.
• Hvis du har et moderne køleskab, vil det typisk lære, hvornår du bruger det mest, og køle det ned til aftensmaden.
• GPS anvender maskinlæringsteknikker til at forudsige, hvilke dele af din rejse der vil være overbelastet, og omdirigerer dig derefter.
• Maskinlæring bruges til at betjene stemmebaserede agenter som Alexa og Siri.

For at få alt dette til at ske, er vi nødt til at konstruere modeller. Disse ML-modeller er i stand til at behandle store datamængder. De kan foretage forudsigelser hurtigt og ændre deres ydeevne i henhold til kravene. Modelovervågning er afgørende i de systemer, hvor du skal implementere flere modeller.

Efter installation af modellen er modelovervågning et vigtigt skridt i maskinindlæringsprocessen. Det kræver, at du holder øje med dine maskinlæringsmodeller. Det holder styr på modelnedbrydning, datadrift og idéafvigelse og kontrollerer, at de stadig fungerer godt.

(Billedkilde: FreePik)

Maskinlæring i SEO

1. Brugeroplevelse

Maskinlæringens avancerede forudsigelsesmodelleringsevner vil fortsat vokse i takt med, at den modnes, og det samme gælder din brug af den. Vi kan se prædiktiv modellering i arbejde på websteder som Amazon. Forbrugerne får anbefalet ting på baggrund af tidligere adfærd. Dette påvirker naturligvis deres brugeroplevelse. Men maskinlæring har potentialet til at gå meget længere inden længe.

Du kan f.eks. konstruere en række forskellige CTA-versioner. Du kan konstant vise dem til folk baseret på deres tidligere præferencer på dit websted. Alternativt kan du i stedet for at afbryde brugerens oplevelse deaktivere chatbot-panelet for folk, der allerede er engageret i dit indhold.

Systemet kan tilbyde mere komplicerede kreative beslutninger, efterhånden som du indsamler flere kundedata. Når du tilføjer flere produktbeskrivelser, får du en bedre idé om, hvilke layouts, billeder og indhold der tidligere har fungeret godt.

Du ved, at gentagne kunder taler om specifikke typer oplysninger på en anden måde end førstegangskøbere. Det vil hjælpe dig med at ændre dine layouts, så de passer til forskellige behov.

(Billedkilde: FreePik)

2. Automatisering

Automatisering af SEO-overvågning på et niveau, der langt overgår det, som mennesker kan opnå, er måske den største fordel, vi har set ved maskinlæring. SEO er blevet mere og mere tricky med stadig større sofistikering og et større krav til analyser.

Maskinlæring giver dig mulighed for at foretage løbende og konstante vurderinger, mens du arbejder i stor skala. Det giver dig mere tid til at udføre og innovere SEO-strategier.

Du behøver ikke længere at spilde tid på at lave de samme rapporter hver måned eller hvert kvartal. Disse vurderinger kan være automatiske. Så det eneste, du skal gøre, er at reagere på eventuelle problemer eller muligheder, som de afdækker. Mens du gør det, kan du desuden strømline en masse af disse justeringer, mens du gør det.

3. Stemmesøgning

Den måde, folk søger efter indhold på internettet, er under udvikling. Folk bruger nu til dags stemmesøgning på deres telefoner til at søge data på nettet. Stemmesøgning bliver mere og mere populær på grund af denne stigning i brugen af smartphones.

Folk er blevet vant til at tale med computerudstyr med det samme. De får information på nettet, når og hvor de har brug for det.

Det er en fantastisk funktion, der opfylder to mål på én gang. For det første forbedrer den brugervenligheden på dit websted. Folk er stadig interesserede i denne teknik, fordi den stadig er ny. For det andet kan det øge adgangen, især for folk med fysiske begrænsninger.

Maskinlæring er den eneste teknik, der er i stand til præcist at evaluere et komplekst system som Googles søgesystem og bestemme dets rankingvariabler. Så det er ikke uden humor, at den innovation, der vil drive Googles vækst, også har potentiale til at afsløre dets mest skjulte algoritme.

Maskinlæring vil revolutionere den måde, du forbedrer din søgning på. Det vil også ændre den måde, vi forstår søgemaskiner på.

Afsluttende overvejelser

Det er rigtigt, at maskinlæring har mange fordele, men de fleste mennesker er ikke klar over, hvor mange anvendelsesmuligheder den har. I betragtning af de begrænsede oplysninger, der er tilgængelige for offentligheden, er dette ikke overraskende. Dens SEO-fordelene er f.eks. endnu ikke blevet udforsket grundigt.

Det kan bl.a. hjælpe med at administrere omfattende data, analyser, forbrugerinteraktion og brugeroplevelse. Vi er stadig ikke klar over de mange anvendelsesmuligheder, som vi endnu ikke har opdaget. Men vi er optimistiske og tror, at det nok ændrer sig ret snart. Hvis du ikke ønsker at springe over, anbefaler vi på det kraftigste, at du indarbejder AI i din virksomhed.