Mašīnmācīšanās ietekme uz SEO: Viss, kas jums jāzina

Ievads

Jūs, bez šaubām, jau iepriekš zinājāt par SEO. Tas ir viens no galvenajiem elementiem, kas jums jāapgūst, uzsākot uzņēmējdarbību tiešsaistē. Tomēr mēs nebūsim pārsteigti, ja jums ir maza pieredze ar mašīnmācīšanās ietekmi uz SEO.

Mašīnmācīšanās (ML) SEO pakalpojumos tiek izmantota jau ilgu laiku, daudz ilgāk, nekā jūs domājat. Galu galā meklētājprogrammas izmanto ML, lai pārmeklētu vietnes un aprēķinātu to rangus.

Tas nozīmē, ka ML izmantošana jūsu SEO pieejā ir ne tikai iespējama, bet arī saprātīga. Jūs varat to izmantot, lai darbotos līdzīgi kā meklētājprogrammu sistēmas. Tas palīdzēs iegūt reālāku priekšstatu par to, kā veicas jūsu mēģinājumiem. Jūs varēsiet arī prognozēt, kā veiksies jebkuras sākotnēji ieviestās izmaiņas un cik ilgā laikā tās ietekmēs.

ML var pat sniegt detalizētu jūsu vietnes tiešsaistes datplūsmas analīzi, tostarp:

• Cik daudz cilvēku to apmeklē
• Kuras sadaļas viņi uzskata par visaizraujošākajām
• To izcelsme

Satura veidošanu un atslēgvārdu meklēšanu var uzlabot, izmantojot mašīnmācīšanos. Apskatīsim, kas ir mašīnmācīšanās un kā tā ietekmē SEO.

Kas ir mašīnmācīšanās?

Mašīnmācīšanās ir mākslīgā intelekta apakšnozare. Tā izmanto algoritmus, lai atdarinātu to, kā mācās cilvēki, vienlaikus spējot ātri analizēt milzīgus datu apjomus.

Mašīnmācīšanās algoritmi parasti tiek veidoti, lai atklātu modeļu atpazīšanu un novirzes. Tas var palīdzēt mašīnām veikt precīzākas prognozes.

Prognozēšanas modelēšanu var izmantot visur. Daudzos uzdevumos, ko mēs veicam ikdienā, ir iekļauta mašīnmācīšanās. Apsveriet šādus scenārijus, kuros mašīnmācīšanās sistēmas var ietekmēt jūsu dzīvi:

• Mašīnmācīšanās tiek izmantota ieteikumu sistēmās tādās platformās kā Netflix un Spotify.
• Meklētājprogrammas izmanto mašīnmācīšanos, lai uzlabotu un precizētu savus rezultātus.
• Sociālo tīklu platformas iesaka draugus, grupas un skatāmos videoklipus.
• Ja jums ir moderns ledusskapis, tas parasti uzzina, kad to izmantojat visvairāk, un atdzesē to, gatavojoties vakariņām.
• GPS izmanto mašīnmācīšanās metodes, lai prognozētu, kuros ceļa posmos būs sastrēgumi, un attiecīgi mainītu maršrutu.
• Mašīnmācīšanās tiek izmantota, lai darbinātu balss aģentus, piemēram, Alexa un Siri.

Lai to visu īstenotu, mums ir jākonstruē modeļi. Šie ML modeļi spēj apstrādāt lielus datu apjomus. Tie var ātri veikt prognozes un mainīt savu veiktspēju atbilstoši prasībām. Modeļu uzraudzība ir būtiska sistēmās, kurās nepieciešams izvietot vairākus modeļus.

Pēc modeļa uzstādīšanas modeļa uzraudzība ir operatīvs mašīnmācīšanās procesa posms. Tas nozīmē, ka mašīnmācīšanās modeļi ir jāuzrauga. Tā seko līdzi modeļu degradācijai, datu novirzei un ideju novirzei un pārbauda, vai tie joprojām darbojas labi.

(Attēlu avots: FreePik)

Mašīnmācīšanās SEO

1. Lietotāja pieredze

Mašīnmācīšanās prognozēšanas modelēšanas spēju sarežģītība turpinās augt, jo tā kļūst arvien sarežģītāka, tāpat kā tās izmantošana. Mēs varam redzēt, kā prognozēšanas modelēšana darbojas tādās vietnēs kā Amazon. Patērētājiem tiek ieteiktas preces, pamatojoties uz iepriekšējo uzvedību. Protams, tas ietekmē viņu lietotāja pieredzi. Taču mašīnmācīšanās potenciāls drīzumā ir daudz plašāks.

Piemēram, varat izveidot dažādas CTA versijas. Jūs varat pastāvīgi rādīt tās cilvēkiem, pamatojoties uz viņu iepriekšējām izvēlēm jūsu vietnē. Alternatīvi, tā vietā, lai pārtrauktu lietotāja pieredzi, varat atslēgt tērzēšanas paneli cilvēkiem, kas jau ir iesaistījušies jūsu saturā.

Sistēma var piedāvāt sarežģītākus radošos lēmumus, jo jūs apkopojat plašāku klientu datu reģistru. Pievienojot papildu produktu aprakstus, jums būs labāks priekšstats par to, kādi izkārtojumi, fotoattēli un saturs ir labi darbojušies iepriekš.

Jūs zināsiet, ka pastāvīgie klienti par noteikta veida informāciju runā savādāk nekā pirmie pircēji. Tas palīdzēs jums mainīt izkārtojumu, lai tas atbilstu dažādām vajadzībām.

(Attēlu avots: FreePik)

2. Automatizācija

SEO monitoringa automatizēšana tādā līmenī, kas ievērojami pārsniedz cilvēku iespējas, iespējams, ir visnozīmīgākais mašīnmācīšanās ieguvums, ko esam redzējuši. SEO ir kļuvis arvien sarežģītāks, jo arvien pieaug sarežģītība un pieprasījums pēc analītikas.

Mašīnmācīšanās ļauj veikt nepārtrauktu, pastāvīgu novērtēšanu, vienlaikus strādājot plašā mērogā. Tādējādi jūs varat veltīt vairāk laika SEO stratēģiju izpildei un inovācijām.

Jums vairs nav jātērē laiks katru mēnesi vai ceturksni, lai veiktu vienus un tos pašus pārskatus. Šos novērtējumus var veikt automātiski. Tātad viss, kas jums jādara, ir jāreaģē uz jebkādām problēmām vai iespējām, ko tie atklāj. Turklāt, kamēr jūs to darāt, jūs varat racionalizēt daudzus no šiem pielāgojumiem.

3. Meklēšana ar balsi

Veids, kā cilvēki meklē saturu internetā, mainās. Mūsdienās cilvēki datu meklēšanai tīmeklī izmanto balss meklēšanu telefonos. Balss meklēšana kļūst aizvien populārāka, jo pieaug viedtālruņu izmantošanas apjoms.

Cilvēki ir pieraduši uzreiz sazināties ar datora sīkrīkiem. Viņi iegūst informāciju tīmeklī, kad un kur vien viņiem tā nepieciešama.

Tā ir fantastiska funkcija, kas ļauj sasniegt divus mērķus vienlaikus. Pirmkārt, tā uzlabo jūsu vietnes lietojamību. Cilvēki joprojām interesējas par šo paņēmienu, jo tas joprojām ir jauns. Otrkārt, tā var uzlabot piekļuvi, jo īpaši cilvēkiem ar fiziskiem ierobežojumiem.

Mašīnmācīšanās ir vienīgā metode, ar kuras palīdzību var precīzi novērtēt tādu sarežģītu sistēmu kā Google meklēšanas sistēma un noteikt tās ranžēšanas mainīgos. Tāpēc nav bez humora, ka inovācijai, kas nodrošinās Google izaugsmi, ir arī potenciāls atklāt tās visciešāk slēpto algoritmu.

Mašīnmācīšanās revolucionāri mainīs veidu, kā uzlabot meklēšanu. Tā mainīs arī mūsu izpratni par meklētājprogrammām.

Nobeiguma domas

Tiesa, mašīnmācīšanai ir daudz priekšrocību, taču vairums cilvēku neapzinās tās lietojumu kopumu. Ņemot vērā sabiedrībai pieejamo ierobežoto informāciju, tas nav pārsteidzoši. Piemēram, tās SEO priekšrocības vēl nav pilnībā izpētītas.

Tas var palīdzēt pārvaldīt apjomīgus datus, analītiskos datus, patērētāju mijiedarbību un lietotāju pieredzi. Mēs joprojām neapzināmies daudzus izmantošanas veidus, kurus vēl neesam atklājuši. Taču mēs esam optimistiski noskaņoti, ka tas, iespējams, drīzumā mainīsies. Ja nevēlaties izlaist, mēs noteikti iesakām iekļaut mākslīgo intelektu jūsu uzņēmumā.