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Auswirkungen des maschinellen Lernens auf SEO: Alles, was Sie wissen müssen

  • Felix Rose-Collins
  • 4 min read
Auswirkungen des maschinellen Lernens auf SEO: Alles, was Sie wissen müssen

Intro

Zweifellos haben Sie schon einmal von SEO gehört. Es ist eines der wichtigsten Elemente, die Sie lernen sollten, wenn Sie ein Online-Unternehmen gründen. Es würde uns jedoch nicht wundern, wenn Sie wenig Erfahrung mit den Auswirkungen des maschinellen Lernens auf SEO haben.

Maschinelles Lernen (ML) wird schon seit langem in der Suchmaschinenoptimierung eingesetzt, viel länger, als Sie vielleicht denken. Schließlich nutzen Suchmaschinen ML, um Websites zu durchforsten und ihre Ränge zu berechnen.

Der Einsatz von ML in Ihrem SEO-Ansatz ist also nicht nur machbar, sondern auch sinnvoll. Sie können es nutzen, um ähnlich wie die Systeme der Suchmaschinen zu arbeiten. Es wird Ihnen helfen, ein realistischeres Bild davon zu bekommen, wie sich Ihre Versuche entwickeln. Sie werden auch in der Lage sein, vorherzusagen, wie sich die ersten Änderungen, die Sie implementiert haben, auswirken werden und wie lange es dauern wird, bis sie Wirkung zeigen.

ML kann Ihnen sogar eine detaillierte Analyse des Online-Verkehrs auf Ihrer Website liefern, einschließlich:

  • Wie viele Personen die Website besuchen
  • welche Bereiche sie am meisten faszinieren
  • Woher sie kommen

Auch die Erstellung von Inhalten und die Stichwortsuche können durch maschinelles Lernen verbessert werden. Sehen wir uns an, was maschinelles Lernen ist und wie es sich auf SEO auswirkt.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Es setzt Algorithmen ein, um nachzuahmen, wie Menschen lernen, und ist gleichzeitig in der Lage, große Datenmengen schnell zu analysieren.

Algorithmen für maschinelles Lernen werden in der Regel entwickelt, um Mustererkennung und Anomalien zu erkennen. Sie können Maschinen dabei helfen, genauere Vorhersagen zu treffen.

Die prädiktive Modellierung kann für alles verwendet werden. Viele der Aufgaben, die wir täglich ausführen, beinhalten maschinelles Lernen. Denken Sie an die folgenden Szenarien, in denen Systeme des maschinellen Lernens Auswirkungen auf Ihr Leben haben können:

  • Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um Empfehlungssysteme auf Plattformen wie Netflix und Spotify zu betreiben.
  • Suchmaschinen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Ergebnisse zu verbessern und zu präzisieren.
  • Plattformen für soziale Netzwerke empfehlen Freunde, Gruppen und Videos, die man sich ansehen sollte.
  • Ein moderner Kühlschrank lernt in der Regel, wann er am meisten benutzt wird, und kühlt ihn für das Abendessen herunter.
  • GPS nutzt maschinelles Lernen, um vorherzusagen, welche Streckenabschnitte überlastet sein werden, und leitet Sie entsprechend um.
  • Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um sprachbasierte Agenten wie Alexa und Siri zu bedienen.

Um all dies zu ermöglichen, müssen wir Modelle erstellen. Diese ML-Modelle sind in der Lage, große Mengen an Daten zu verarbeiten. Sie sind in der Lage, schnell Vorhersagen zu treffen und ihre Leistung entsprechend den Anforderungen zu ändern. Die Modellüberwachung ist in Systemen, in denen mehrere Modelle eingesetzt werden müssen, unerlässlich.

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Nach der Modellinstallation ist die Modellüberwachung ein wichtiger Schritt im Prozess des maschinellen Lernens. Dabei müssen die Modelle für maschinelles Lernen im Auge behalten werden. Sie verfolgt die Modellverschlechterung, die Datendrift und die Ideendrift und prüft, ob die Modelle noch gut funktionieren.

Was ist maschinelles Lernen? (Bildquelle: FreePik)

Maschinelles Lernen in SEO

1. Benutzererfahrung

Die Fähigkeiten des maschinellen Lernens zur Erstellung von Vorhersagemodellen werden mit zunehmender Reife immer ausgefeilter, und das gilt auch für die Nutzung dieser Fähigkeiten. Wir können prädiktive Modellierung auf Websites wie Amazon bei der Arbeit sehen. Den Verbrauchern werden Dinge empfohlen, die auf ihrem früheren Verhalten basieren. Das wirkt sich natürlich auf das Nutzererlebnis aus. Aber das maschinelle Lernen hat das Potenzial, bald noch viel weiter zu gehen.

Sie könnten zum Beispiel eine Vielzahl von CTA-Versionen erstellen. Diese können Sie den Nutzern auf der Grundlage ihrer bisherigen Präferenzen auf Ihrer Website ständig anzeigen. Alternativ können Sie das Chatbot-Panel für Personen, die sich bereits mit Ihren Inhalten beschäftigt haben, deaktivieren, anstatt das Nutzererlebnis zu unterbrechen.

Das System kann kompliziertere kreative Entscheidungen anbieten, wenn Sie einen breiteren Kundendatensatz sammeln. Wenn Sie weitere Produktbeschreibungen hinzufügen, haben Sie eine bessere Vorstellung davon, welche Layouts, Fotos und Inhalte in der Vergangenheit gut funktioniert haben.

Sie werden wissen, dass Stammkunden über bestimmte Arten von Informationen anders sprechen als Erstkäufer. Das wird Ihnen helfen, Ihre Layouts an die unterschiedlichen Bedürfnisse anzupassen.

Maschinelles Lernen in der SEO: Nutzererfahrung (Bildquelle: FreePik)

2. Automatisierung

Die Automatisierung der SEO-Überwachung auf einem Niveau, das weit über das hinausgeht, was Menschen erreichen können, ist vielleicht der größte Vorteil, den wir beim maschinellen Lernen gesehen haben. SEO wird immer komplizierter, da die Komplexität immer mehr zunimmt und die Nachfrage nach Analysen steigt.

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Mithilfe von maschinellem Lernen können Sie kontinuierliche, konstante Bewertungen vornehmen und gleichzeitig auf einer tiefen Skala arbeiten. So haben Sie mehr Zeit für die Umsetzung und Innovation von SEO-Strategien.

Sie müssen nicht mehr jeden Monat oder jedes Quartal die gleichen Berichte erstellen. Diese Bewertungen können automatisch erfolgen. Sie müssen also nur noch auf die aufgedeckten Probleme oder Möglichkeiten reagieren. Außerdem können Sie währenddessen viele dieser Anpassungen rationalisieren.

3. Sprachsuche

Die Art und Weise, wie Menschen im Internet nach Inhalten suchen, entwickelt sich weiter. Heutzutage nutzen die Menschen die Sprachsuche auf ihren Telefonen, um das Internet nach Daten zu durchsuchen. Die Sprachsuche wird aufgrund der zunehmenden Smartphone-Nutzung immer beliebter.

Die Menschen haben sich daran gewöhnt, sofort mit Computergeräten zu kommunizieren. Sie holen sich Informationen aus dem Internet, wann und wo immer sie sie brauchen.

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Es ist eine fantastische Funktion, die zwei Ziele auf einmal erreicht. Zunächst einmal verbessert es die Benutzerfreundlichkeit Ihrer Website. Die Menschen sind immer noch an dieser Technik interessiert, weil sie noch neu ist. Zweitens kann sie den Zugang verbessern, insbesondere für Menschen mit körperlichen Einschränkungen.

Das maschinelle Lernen ist die einzige Technik, die in der Lage ist, ein komplexes System wie das Suchsystem von Google genau zu bewerten und seine Ranking-Variablen zu bestimmen. Es ist also nicht ohne Humor, dass die Innovation, die das Wachstum von Google antreibt, auch das Potenzial hat, seinen am besten verborgenen Algorithmus zu enthüllen.

Das maschinelle Lernen wird die Art und Weise revolutionieren, wie Sie Ihre Suche verbessern können. Es wird auch die Art und Weise verändern, wie wir Suchmaschinen verstehen.

Abschließende Gedanken

Das maschinelle Lernen hat zwar viele Vorteile, aber die meisten Menschen sind sich nicht über die Gesamtheit seiner Einsatzmöglichkeiten im Klaren. Angesichts der begrenzten Informationen, die der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, ist dies nicht überraschend. Die Vorteile des maschinellen Lernens für die Suchmaschinenoptimierung (SEO) zum Beispiel müssen noch gründlich erforscht werden.

Sie kann unter anderem bei der Verwaltung umfangreicher Daten, bei der Analyse, der Interaktion mit den Verbrauchern und der Nutzererfahrung helfen. Viele Einsatzmöglichkeiten haben wir noch gar nicht erkannt. Aber wir sind optimistisch, dass sich das schon bald ändern wird. Wenn Sie nicht darauf verzichten wollen, raten wir Ihnen dringend, KI in Ihr Unternehmen zu integrieren.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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