Impact de l'apprentissage automatique sur le référencement : Tout ce que vous devez savoir

Intro

Vous avez sans doute déjà entendu parler du référencement. Il s'agit de l'un des principaux éléments que vous devez apprendre lorsque vous démarrez une activité en ligne. Cependant, nous ne serons pas étonnés si vous avez peu d'expérience de l'impact de l'apprentissage automatique sur le référencement.

L'apprentissage machine (ML) est employé dans les services de référencement depuis longtemps, bien plus longtemps que vous ne le pensez. Après tout, les moteurs de recherche utilisent l'apprentissage automatique pour parcourir les sites Web et calculer leur classement.

Cela étant, l'utilisation de l'apprentissage automatique dans votre approche du référencement est non seulement faisable, mais également prudente. Vous pouvez l'utiliser pour fonctionner de manière similaire aux systèmes des moteurs de recherche. Il vous aidera à obtenir une image plus réaliste de l'évolution de vos tentatives. Vous serez également en mesure de prévoir comment les changements initiaux que vous avez mis en œuvre se comporteront et combien de temps il leur faudra pour avoir un impact.

ML peut même vous fournir une analyse détaillée du trafic en ligne sur votre site, notamment :

• Combien de personnes le visitent
• Quelles sections sont les plus fascinantes pour eux ?
• D'où ils viennent

La création de contenu et la recherche de mots-clés peuvent également être améliorées grâce à l'apprentissage automatique. Voyons ce qu'est l'apprentissage automatique et son impact sur le référencement.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle. Il utilise des algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent tout en étant capable d'analyser rapidement des quantités massives de données.

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont généralement conçus pour détecter la reconnaissance des formes et les anomalies. Ils peuvent aider les machines à faire des prédictions plus précises.

La modélisation prédictive peut être utilisée pour tout. Bon nombre des tâches que nous effectuons quotidiennement incluent l'apprentissage automatique. Considérez les scénarios suivants dans lesquels les systèmes d'apprentissage automatique peuvent avoir un impact sur votre vie :

• L'apprentissage automatique est utilisé pour alimenter les systèmes de recommandation sur des plateformes comme Netflix et Spotify.
• Les moteurs de recherche utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer et clarifier leurs résultats.
• Les plateformes de réseaux sociaux recommandent des amis, des groupes et des vidéos à regarder.
• Si vous avez un réfrigérateur moderne, il apprend généralement quand vous l'utilisez le plus et le refroidit en prévision du dîner.
• Le GPS utilise des techniques d'apprentissage automatique pour prédire les parties de votre trajet qui seront encombrées et vous redirige en conséquence.
• L'apprentissage automatique est utilisé pour faire fonctionner des agents vocaux comme Alexa et Siri.

Pour que tout cela se produise, nous devons construire des modèles. Ces modèles ML sont capables de traiter de grandes quantités de données. Ils peuvent faire des prédictions rapidement et modifier leurs performances en fonction des besoins. La surveillance des modèles est essentielle dans les systèmes où vous devez déployer plusieurs modèles.

Après l'installation du modèle, la surveillance du modèle est une étape opérationnelle du processus d'apprentissage automatique. Elle nécessite de garder un œil sur vos modèles d'apprentissage automatique. Elle assure le suivi de la dégradation du modèle, de la dérive des données et de la dérive des idées et vérifie qu'ils sont toujours performants.

!Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?](/images/image1.jpg "Qu'est-ce que l'apprentissage automatique") (Source de l'image : FreePik)

L'apprentissage automatique dans le référencement

1. Expérience utilisateur

La sophistication des capacités de modélisation prédictive de l'apprentissage automatique continuera de croître au fur et à mesure de sa maturation, tout comme l'utilisation que vous en ferez. Nous pouvons voir la modélisation prédictive à l'œuvre sur des sites comme Amazon. Les consommateurs se voient recommander des produits en fonction de leur comportement antérieur. Bien sûr, cela a un impact sur leur expérience utilisateur. Mais l'apprentissage automatique a le potentiel d'aller beaucoup plus loin sous peu.

Vous pourriez, par exemple, construire une variété de versions de CTA. Vous pouvez les afficher constamment aux personnes en fonction de leurs préférences précédentes sur votre site Web. Par ailleurs, plutôt que d'interrompre l'expérience de l'utilisateur, vous pouvez désactiver le panneau du chatbot pour les personnes déjà engagées dans votre contenu.

Le système peut offrir des décisions créatives plus compliquées à mesure que vous recueillez un plus grand nombre de données sur les clients. En ajoutant des descriptions de produits supplémentaires, vous aurez une meilleure idée des mises en page, des photos et du contenu qui ont bien fonctionné par le passé.

Vous saurez que les clients réguliers parlent de certains types d'informations différemment de ceux qui achètent pour la première fois. Cela vous aidera à modifier vos mises en page pour répondre à des besoins variés.

!L'apprentissage automatique dans le référencement : l'expérience utilisateur](/images/image2.jpg "Impact de l'apprentissage automatique sur l'expérience utilisateur") (Image Source : FreePik)

2. Automatisation

L'automatisation du suivi du référencement à un niveau qui dépasse de loin ce que les gens peuvent réaliser est peut-être le bénéfice le plus important que nous ayons vu de l'apprentissage automatique. Le référencement est devenu de plus en plus délicat avec une sophistication toujours plus grande et une demande accrue d'analytique.

L'apprentissage automatique vous permet de faire des évaluations continues et constantes tout en travaillant à une échelle profonde. Cela vous laisse plus de temps pour exécuter et innover sur les stratégies de référencement.

Vous n'avez plus besoin de perdre du temps chaque mois ou chaque trimestre à effectuer les mêmes rapports. Ces évaluations peuvent être automatiques. Ainsi, tout ce que vous avez à faire est de répondre aux problèmes ou aux possibilités qu'elles mettent en évidence. De plus, pendant que vous le faites, vous pouvez rationaliser un grand nombre de ces ajustements.

3. Recherche vocale

La façon dont les gens recherchent du contenu sur Internet évolue. Aujourd'hui, les gens utilisent la recherche vocale sur leur téléphone pour rechercher des données sur le web. La recherche vocale devient de plus en plus populaire en raison de l'augmentation de l'utilisation des smartphones.

Les gens ont pris l'habitude de converser immédiatement avec les gadgets informatiques. Ils obtiennent des informations sur le web quand et où ils en ont besoin.

Il s'agit d'une fonctionnalité fantastique qui permet d'atteindre deux objectifs à la fois. Tout d'abord, elle améliore la convivialité de votre site Web. Les gens s'intéressent encore à cette technique parce qu'elle est encore nouvelle. Ensuite, elle peut améliorer l'accès, notamment pour les personnes souffrant de limitations physiques.

L'apprentissage automatique est la seule technique capable d'évaluer avec précision un système complexe comme le système de recherche de Google et de déterminer ses variables de classement. Ce n'est donc pas sans humour que l'innovation qui alimentera la croissance de Google a également le potentiel de divulguer son algorithme le plus étroitement caché.

L'apprentissage automatique va révolutionner la façon dont vous améliorez vos recherches. Il va également changer la façon dont nous comprenons les moteurs de recherche.

Réflexions finales

Il est vrai que l'apprentissage automatique présente de nombreux avantages, mais la plupart des gens ne réalisent pas l'intégralité de ses utilisations. Compte tenu du peu d'informations dont dispose le public, cela n'est pas surprenant. Ses avantages en matière de référencement, par exemple, n'ont pas encore été explorés en profondeur.

Il peut contribuer à la gestion de nombreuses données, à l'analyse, à l'interaction avec les consommateurs et à l'expérience des utilisateurs, entre autres choses. Nous ne réalisons pas encore tous les usages que nous n'avons pas encore découverts. Mais nous sommes optimistes et pensons que cela va probablement changer très bientôt. Si vous ne voulez pas faire l'impasse, nous vous conseillons vivement d'incorporer l'IA dans votre entreprise.