Virkningen av maskinlæring i SEO: Alt du trenger å vite

Introduksjon

Du er utvilsomt tidligere klar over SEO. Det er et av de viktigste elementene du bør lære når du starter en online virksomhet. Vi vil imidlertid ikke bli overrasket hvis du har liten erfaring med virkningen av maskinlæring på SEO.

Maskinlæring (ML) har vært brukt i SEO-tjenester i lang tid, mye lenger enn du kanskje tror. Tross alt bruker søkemotorer ML til å gjennomsøke nettsteder for å beregne rangeringene deres.

Når det er sagt, er det ikke bare gjennomførbart, men også forsvarlig å bruke ML i SEO-tilnærmingen din. Du kan bruke det til å operere på samme måte som søkemotorsystemer. Det vil bidra til å få et mer realistisk bilde av hvordan det går med forsøkene dine. Du vil også kunne forutsi hvordan eventuelle innledende endringer du har implementert vil fungere, og hvor lang tid det vil ta før de får effekt.

ML kan til og med gi deg en detaljert analyse av nettrafikken på nettstedet ditt, inkludert:

• Hvor mange som besøker den
• Hvilke seksjoner anser de som mest fascinerende
• Hvor de kommer fra

Oppretting av innhold og søkeord kan også forbedres gjennom maskinlæring. La oss sjekke hva maskinlæring er og hvordan det påvirker SEO.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er et underfelt av kunstig intelligens. Den bruker algoritmer for å etterligne hvordan mennesker lærer, samtidig som den er i stand til å analysere store mengder data raskt.

Maskinlæringsalgoritmer er vanligvis laget for å oppdage mønstergjenkjenning og avvik. Det kan hjelpe maskiner med å gjøre mer nøyaktige prediksjoner.

Prediktiv modellering kan brukes til alt. Mange av oppgavene vi utfører daglig inkluderer maskinlæring. Tenk på følgende scenarier der maskinlæringssystemer kan ha innvirkning på livet ditt:

• Maskinlæring brukes til å drive anbefalingssystemer på plattformer som Netflix og Spotify.
• Søkemotorer bruker maskinlæring for å forbedre og tydeliggjøre resultatene sine.
• Sosiale nettverksplattformer anbefaler venner, grupper og videoer å se på.
• Hvis du har et moderne kjøleskap, vil det vanligvis lære seg når du bruker det mest og kjøle det ned som forberedelse til middag.
• GPS bruker maskinlæringsteknikker for å forutsi hvilke deler av reisen din som vil være overbelastet, og omdirigerer deg deretter.
• Maskinlæring brukes til å betjene stemmebaserte agenter som Alexa og Siri.

For å få alt dette til å skje, må vi konstruere modeller. Disse ML-modellene er i stand til å behandle store mengder data. De kan lage prediksjoner raskt og endre ytelsen i henhold til kravene. Modellovervåking er viktig i systemene der du trenger å distribuere flere modeller.

Etter modellinstallasjon er modellovervåking et operativt trinn i maskinlæringsprosessen. Det krever at du holder øye med maskinlæringsmodellene dine. Den holder oversikt over modellforringelse, datadrift og idedrift og verifiserer at de fortsatt fungerer bra.

(Bildekilde: FreePik)

Maskinlæring i søkemotoroptimalisering

1. Brukeropplevelse

Raffinementet i maskinlæringens prediktive modelleringsevner vil fortsette å vokse etter hvert som den modnes, og det samme vil din bruk av den. Vi kan se prediktiv modellering i bruk på nettsteder som Amazon. Forbrukerne blir anbefalt ting basert på tidligere atferd. Dette påvirker selvfølgelig brukeropplevelsen deres. Men maskinlæring har potensial til å gå mye lenger i løpet av kort tid.

Du kan for eksempel lage en rekke CTA-versjoner. Du kan hele tiden vise dem til folk basert på deres tidligere preferanser på nettstedet ditt. I stedet for å forstyrre brukerens opplevelse kan du også deaktivere chatbotpanelet for personer som allerede er engasjert i innholdet ditt.

Systemet kan tilby mer kompliserte kreative beslutninger etter hvert som du samler inn et bredere datagrunnlag om kundene. Etter hvert som du legger til flere produktbeskrivelser, får du et bedre inntrykk av hvilke oppsett, bilder og innhold som har fungert godt tidligere.

Du vil vite at tilbakevendende kunder snakker om bestemte typer informasjon på en annen måte enn førstegangskjøpere. Det vil hjelpe deg med å endre layoutene dine slik at de passer til ulike behov.

(Bildekilde: FreePik)

2. Automatisering

Automatisering av SEO-overvåking på et nivå som langt overgår det mennesker kan oppnå, kan være den viktigste fordelen vi har sett fra maskinlæring. SEO har blitt stadig vanskeligere med stadig økende raffinement og større etterspørsel etter analyser.

Maskinlæring lar deg gjøre kontinuerlige, konstante vurderinger mens du arbeider på en dyp skala. Dette gir deg mer tid til å utføre og innovere på SEO-strategier.

Du trenger ikke lenger å kaste bort tid hver måned eller hvert kvartal på å utføre de samme rapportene. Disse vurderingene kan gjøres automatisk. Så alt du trenger å gjøre er å reagere på eventuelle problemer eller muligheter de avdekker. I tillegg kan du effektivisere mange av disse justeringene mens du gjør det.

3. Stemmesøk

Måten folk leter etter innhold på internett er i endring. Folk bruker i dag stemmesøk på telefonene sine for å søke etter data på nettet. Stemmesøk blir stadig mer populært på grunn av den økende bruken av smarttelefoner.

Folk har blitt vant til å kommunisere umiddelbart med datadingser. De får informasjon på nettet når og hvor de trenger det.

Det er en fantastisk funksjon som oppnår to mål samtidig. For det første forbedrer det brukervennligheten til nettstedet ditt. Folk er fortsatt interessert i denne teknikken fordi den fortsatt er ny. For det andre kan den øke tilgjengeligheten, særlig for personer med fysiske begrensninger.

Maskinlæring er den eneste teknikken som er i stand til nøyaktig å evaluere et komplekst system som Googles søkesystem og bestemme dets rangeringsvariabler. Så det er ikke uten humor at innovasjonen som vil drive Googles vekst også har potensial til å avsløre den mest skjulte algoritmen.

Maskinlæring vil revolusjonere måten du forbedrer søket ditt på. Det vil også endre måten vi forstår søkemotorer på.

Avsluttende tanker

Det er sant at maskinlæring har mange fordeler, men de fleste er ikke klar over alle bruksområdene. Gitt den begrensede informasjonen som er tilgjengelig for publikum, er dette ikke overraskende. SEO-fordelene, for eksempel, har ennå ikke blitt grundig utforsket.

Det kan blant annet bidra til å håndtere omfattende data, analyser, forbrukerinteraksjon og brukeropplevelse. Det er fortsatt mange bruksområder vi ikke har oppdaget ennå. Men vi er optimistiske og tror det vil endre seg ganske snart. Hvis du ikke ønsker å hoppe ut, anbefaler vi på det sterkeste AI for din bedriftsetablering.