Pochopenie strojového učenia a umelej inteligencie v SEO - Semalt Expert Advice



Pretože náš svet stále hľadá nové spôsoby, ako vylepšiť a rozvinúť, zohrala pri zlepšovaní SEO dôležitú úlohu umelá inteligencia a strojové učenie. Je však dôležité pochopiť, aké úlohy zohrávajú strojové učenie a umelá inteligencia na ich ceste. Musíme sa opýtať, či tieto koncepty pomáhajú SEO profesionálom robiť našu prácu lepšie. Máme pre vás niekoľko odpovedí.

Čitatelia, ktorí študovali strojové učenie, sa priznajú, že to nie je také priame, ako to znie. Na našej ceste budeme diskutovať o tom, ako strojové učenie zlepšuje vyhľadávanie, ale okrem toho sa v tomto článku dozviete ešte oveľa viac.

Dnes by ste čítali o implementáciách vyhľadávania od odborníka na strojové učenie. Rozširujeme niektoré základné koncepty, ktoré vás nepochybne bavia. Aké výhody má pre začiatočníkov využitie AI v SEO?

V rýchlych odrážkach AI:
  • Poskytuje webovým stránkam strategickú výhodu
  • Informujte webové stránky o tom, ako vyberať projekty AI s vysokou návratnosťou investícií
  • Podporujte strategickú iniciatívu v oblasti umelej inteligencie
V súčasnosti spoločnosti ako Google, Bing, Amazon, Facebook a ďalšie zarábajú na AI.

Než sa teda ponoríme, poďme diskutovať o tom, ako strojové učenie zlepšuje vyhľadávanie.

Strojové učenie je chrbticou toho, ako sa ukladá SERP a prečo sa stránky radia tak, ako sú. Vďaka použitiu strojového učenia vo vyhľadávacích nástrojoch sú výsledky inteligentnejšie a užitočnejšie. Vo svete SEO je dôležité pochopiť určité detaily, ako napríklad:
  • Ako vyhľadávače prehľadávajú a indexujú webové stránky
  • Funkcie vyhľadávacích algoritmov
  • Ako vyhľadávače rozumejú zámerom používateľov a správajú sa k nim
S rozvojom programovacej technológie sa čoraz častejšie skloňuje pojem strojové učenie. Prečo je to však spomenuté v SEO a prečo by ste sa o nich mali dozvedieť viac?

Čo je to strojové učenie?

Bez toho, aby ste sa naučili, čo to je strojové učenie, by bolo veľmi ťažké pochopiť jeho funkciu v SEO. Strojové učenie možno definovať ako vedu o prinútení počítačov konať bez explicitného programovania. Musíme rozlišovať ML od AI, pretože v tomto okamihu sa táto čiara začína stierať.
Ako sme práve spomenuli, pomocou strojového učenia môžu počítače dospieť k záveru na základe poskytnutých informácií a nemajú konkrétne pokyny na vykonávanie úloh. Umelá inteligencia je na druhej strane veda, ktorá stojí za vytvorením systému. Vďaka AI sú systémy vytvárané tak, aby disponovali inteligenciou podobnou človeku a spracovávali informácie podobným spôsobom.

Ich definícia stále nerobí veľa vecí pri poukazovaní na ich rozdiely. Aby ste pochopili ich rozdiely, môžete sa na to pozrieť týmto spôsobom.

Strojové učenie je systém, ktorý je navrhnutý na poskytovanie riešení problémov. Použitím matematiky bude možné vypracovať riešenie. Toto riešenie by bolo možné špeciálne naprogramovať a vypracovať človekom. Umelé informácie sú na druhej strane systémom, ktorý smeruje k tvorivosti, a teda sú menej predvídateľné. Umelá inteligencia by mohla mať za úlohu problém a môže odkazovať na pokyny v nej zakódované a vyvodiť záver z predchádzajúcich štúdií. Alebo sa môže rozhodnúť pridať do riešenia niečo nové alebo sa môže rozhodnúť začať pracovať na novom systéme vzdajúc sa svojej pôvodnej úlohy. Nenechajte sa rýchlo domnievať, že to priateľov na Facebooku rozptýli, ale máte predstavu.

Kľúčovým rozdielom je inteligencia.

AI je však hraničná ako ML, v skutočnosti sa strojové učenie považuje za podmnožinu umelej inteligencie.

Ako pomáha strojové učenie profesionálom?

Na zvýšenie efektívnosti, rýchlosti a spoľahlivosti vyhľadávacích strojov sa vedci a inžinieri významným spôsobom podieľajú na tomto strojovom učení.

Predtým, ako o tom diskutujeme, najskôr si všimnime, že táto časť je navrhnutá tak, aby vás informovala, či je možné strojové učenie aplikovať priamo na SEO, a nie či je možné nástroje SEO vytvoriť pomocou strojového učenia. V minulosti bolo strojové učenie pre profesionálov SEO málo alebo vôbec nepoužiteľné; je to preto, lebo strojové učenie nepomáha odborníkom lepšie porozumieť hodnotiacim signálom. V skutočnosti vám strojové učenie pomôže pochopiť iba systém, ktorý váži a meria hodnotiace signály.

Teraz by ste ešte nemali vyskočiť ako šampión. To neznamená, že sa automaticky dostanete na prvú stránku, keď si to uvedomíte. Rovnako dobré ako poznanie systému môže byť, ak nebude správne zamestnané, nakoniec spadne iba na chrbte.

Meranie úspešnej AI

Zistite, ako systém funguje, aby ho porazil. Ako sa meria úspech? Použite túto analógiu, predstavte si scenár, v ktorom spoločnosť Microsoft Bing zavedie svoj vyhľadávací modul do Malajzie a zavádza ho.

Poznámka: V tomto scenári sa bootstrapping týka inicializácie systému a nezačatia podnikania s ničím. Nie je to ani technika dátovej vedy na uskutočňovanie odhadov na základe predchádzajúcich podobných vzoriek. Tu bude rozumným nápadom zapojiť skupinu rodených hovoriacich, ktorá bude slúžiť ako počiatočná tréningová skupina.

Budú analyzovať údaje zhromaždené pri skúšobnom teste a systém sa od nich poučí, rovnako ako programátori. Keď sa systém naučí dosť do bodu, keď je jednoducho nadradený existujúcim výsledkom, môže spoločnosť nasadiť vyhľadávací modul.

E-A-T v strojovom učení

Ďalším skvelým príkladom je podniková autorita a dôvera. Google kladie otázky, ako je napríklad tento web smerodajný; môžeme dôverovať spoločnosti alebo vlastníkovi tohto webu? Odpovede na tieto otázky zohrávajú rozhodujúcu úlohu pri určovaní kvality a stavu hodnotenia webových stránok. Neexistuje však žiadny skutočný spôsob, ako povedať, aké faktory Google zohľadňuje. Môžeme len predpokladať, že algoritmus bol trénovaný tak, aby rešpektoval spätnú väzbu používateľov aj mieru kvality toho, čo považujú za E-A-T.

Mali by sme sa sústrediť na E-A-T, pretože tak to robia vyhľadávacie algoritmické stroje.

Živý a dýchací systém strojového učenia

Relevantný aspekt strojového učenia má korene v samotnom spôsobe strojového učenia. V určitých prípadoch nie je strojové učenie iba vyškoleným statickým algoritmom a potom nasadeným v konečnej podobe. Namiesto toho sa stane tým, ktorý je pred nasadením vopred vyškolený. Potom sa algoritmus naďalej kontroluje a vykonáva potrebné úpravy porovnaním požadovaného konečného cieľa a predchádzajúcich úspechov a neúspechov.

Na začiatku zavedenia strojového učenia vyhľadávacieho stroja bude počiatočná sada dotazov „know good“ a relevantných výsledkov. Potom bude dostávať dotazy bez výsledkov „know good“ na získanie vlastných výsledkov. Systém potom vytvorí skóre na základe odhaleného výrazu „know good“.

Systém to bude robiť aj naďalej, keď sa bude blížiť k ideálu. Priradí hodnotu presnosti, naučí sa a potom vykoná správne úpravy pre ďalší pokus. Ber to ako spôsob, ako sa snažiť priblížiť a priblížiť k téme „vedieť dobre“.

Predpokladajme, že miera kvality alebo signály SERP naznačujú akékoľvek nedokonalé výsledky signálu, ktoré sa načítajú do systému a dolaďujú sa váhy signálov. Dobrý signál by posilnil úspech. Je to skôr ako dať systému cookie.

Ukážkové signály

Signály netvoria iba odkazy, ukotvenia, HTTPS, názvy rýchlostí a ďalšie. Pri vyhľadávacích dotazoch signalizuje veľa ďalších indikácií. Niektoré z použitých environmentálnych signálov sú:
  • Deň v týždni
  • Pracovný deň verzus víkend
  • Prázdniny alebo nie
  • Ročné obdobia
  • Počasie
Ak to v pondelok predstavuje prudký nárast vyhľadávania okolo bolesti pri hľadaní, je pravdepodobné, že to v pondelok spustí zvýšenú viditeľnosť terciárnych údajov, ako sú napríklad tipy na rozpoznávanie problémov so srdcom.
Cieľ spoločnosti Google pri používaní umelej inteligencie a strojového učenia

Faktom je zmena trendov a faktorov poradia, ktoré sa nakláňajú a posúvajú podľa toho, čo chce spoločnosť Google urobiť pre zlepšenie ich používania vyhľadávacieho nástroja. Google sa snaží znížiť našu schopnosť presvedčiť systém. Snažia sa zmeniť pravidlá tak, aby ste nemohli oklamať systém. Teraz, ak to dokážu, je takmer isté, že robia úpravy, aby sa vyhli hazardným hrám, a tiež aby zvýšili ich relevantnosť.

Záver

V tomto procese zohrávajú úlohu aj hľadači. Nie je to definované ako CTR alebo miera okamžitých odchodov, ale iba ako „spokojnosť používateľov“ nielen ako signál, ale aj ako cieľ stroja. Ako sme už spomenuli, systému strojového učenia je potrebné dať cieľ, cieľ a niečo, aby mohol hodnotiť svoj výsledok.

Rozumieme tomu, že to znie ako veľa, a dúfame, že ste tento článok považovali za informačný. Vzhľadom na to, aké rozsiahle sú AI a strojové učenie, sme si tiež istí, že sa nám nepodarilo dostať všetky informácie von. Náš tím je však vždy ochotný poskytnúť vám pomoc pri akýchkoľvek otázkach alebo výzvach, ktoré sa týkajú vašej webovej stránky a lepšieho umiestnenia. Neváhajte a dajte nám vedieť, ako vám môžeme pomôcť.

Zaujíma vás SEO? Prečítajte si naše ďalšie články na webe Semalt blog.

mass gmail