Разбирање на машинското учење и вештачката интелигенција во SEO - Совет за експерти за Семалт

Бидејќи нашиот свет секогаш бара нови начини за подобрување и развој, вештачката интелигенција и машинското учење играа важна улога во подобрувањето на оптимизацијата. Сепак, важно е да се разберат улогите на машинското учење и вештачката интелигенција на нивниот пат. Ние мора да прашаме дали овие концепти им помагаат на добрите професионалци на СЕО да ги извршуваат нашите работи подобро. Па, имаме неколку одговори за вас.

Читателите кои го проучувале машинското учење ќе признаат дека тоа не е толку напред како што звучи. На нашиот пат, ќе разговараме за тоа како машинското учење го подобрува пребарувањето, но покрај ова, ќе научите многу повеќе во овој напис.

Денес, ќе читате за имплементација на пребарување од експерт за машинско учење. Beе прошириме некои од основните концепти во кои без сомнение уживате. За почетниците, кои се придобивките од користењето на АИ во оптимизација?

Во брзи куршуми, АИ:

Денес, компаниите како Гугл, Бинг, Амазон, Фејсбук и повеќе, заработуваат пари од АИ.

Значи, пред да се нурнеме, дозволете ни да разговараме за тоа како машинското учење го подобрува пребарувањето.

Машинското учење е столбот на тоа како се поставува SERP и зошто страниците го рангираат начинот на кој тие се поставени. Благодарение на употребата на машинско учење во пребарувачите, резултатите се попаметни и покорисни. Во светот на оптимизација, важно е да разберете одредени детали како што се:

Со развојот на технологијата за програмирање, поимот машинско учење се фрла почесто. Но, зошто се споменува во оптимизација и зошто треба да научите повеќе за тоа?

Без да научите што е машинско учење, би било исклучително тешко да се сфати неговата функција во оптимизација. Машинското учење може да се дефинира како наука за да се натераат компјутерите да дејствуваат без експлицитно програмирање. Ние мора да ја разликуваме МЛ од АИ затоа што, во овој момент, таа линија почнува да се замаглува.

Како што штотуку споменавме, со машинско учење, компјутерите можат да заклучат врз основа на дадените информации и да немаат специфични упатства како да ги извршуваат задачите. Вештачката интелигенција, од друга страна, е наука која стои зад создавањето на системот. Благодарение на АИ, системите се создадени за да имаат интелигенција слична на човекот и да обработуваат информации на сличен начин.

Нивната дефиниција сè уште не прави многу во посочувањето на нивните разлики. За да ги разберете нивните разлики, можете да погледнете на овој начин.

Машинското учење е систем кој е дизајниран да дава решенија за проблемите. Користејќи математики, може да работи на производство на решението. Ова решение може да биде програмирано специфично, разработено од човек. Вештачката информација, од друга страна, е систем што има тенденција да се движи кон креативноста, и затоа е помалку предвидлив. Вештачката интелигенција може да има задача и може да ги упати упатствата кодирани во неа и да извлече заклучок од нејзините претходни студии. Или, може да одлучи да додаде нешто ново во решението или може да одлучи да започне да работи на нов систем што ќе се откаже од почетната задача. Па, не брзајте да претпоставите дека ќе се расејува од пријателите на Фејсбук, но ја имате идејата.

Сепак, АИ е граница од МЛ, всушност, машинското учење се гледа како подмножество за вештачката интелигенција.

За да се подобрат ефикасноста, брзината и сигурноста на пребарувачите, научниците и инженерите значително учествуваат во учењето на оваа машина.

Пред да разговараме за ова, дозволете ни прво да забележиме дека овој дел е дизајниран да ве извести дали машинското учење може да се примени директно на оптимизација и не ако алатките за оптимизација може да се градат со машинско учење. Во минатото, машинското учење беше од мала корист или воопшто не им користеше на професионалците за оптимизација; тоа е затоа што машинското учење не им помага на експертите подобро да ги разберат сигналите за рангирање. Во реалноста, машинското учење само ви помага да го разберете системот што ги мери и мери сигналите за рангирање.

Сега сè уште не треба да скокате како шампион. Ова не значи дека автоматски ќе стигнете до првата страница откако ќе го сфатите ова. Колку и да е корисно познавањето на системот, ако не сте користеле правилно, само ќе паднете на грб.

Дознајте како работи системот за да се победи. Како се мери успехот? Користете ја оваа аналогија, замислете сценарио каде што Мајкрософт Бинг го пушта својот пребарувач во Малезија и тие го подигнуваат пребарувачот.

Забелешка: во ова сценарио, подигнувањето се однесува на иницијализација на систем и не започнување бизнис без ништо. Ниту пак, тоа е техника на наука за податоци за правење проценки засновани врз претходни слични примероци. Тука, мудра идеја ќе биде да привлечете група мајчин јазик за да служите како почетна група за обука.

Тие ќе ги анализираат податоците собрани од пробниот тест, а системот ќе учи од нив, како и програмерите. Штом системот научи доволно до тој степен што едноставно е супериорен во однос на постоечките резултати, компанијата може да го распореди пребарувачот.

Друг одличен пример е авторитет на претпријатието и доверба. Гугл поставува прашања како што е оваа веб-страница авторитативна; може да и веруваме на компанијата или на сопственикот на оваа веб-страница? Одговорите на овие прашања играат клучна улога во утврдувањето на квалитетот и статусот на рангирање на веб-страницата. Сепак, не постои вистински начин да кажеме кои фактори ги смета Гугл. Можеме само да претпоставиме дека алгоритмот е обучен да ги почитува и повратните информации на корисниците и стапките на квалитет на она што тие го сметаат за Е-А-Т.

Треба да се фокусираме на E-A-T бидејќи тоа го прават машините за алгоритам за пребарување.

Релевантен аспект на машинското учење е вкоренет во самиот начин на кој работи машинското учење. Во одредени случаи, машинското учење не е едноставно статички алгоритам обучен и потоа распореден во својата конечна форма. Наместо тоа, станува она што е претходно обучено пред распоредувањето. Потоа, алгоритмот продолжува да се проверува себеси и да ги прави потребните прилагодувања споредувајќи ја посакуваната крајна цел и претходниот успех и неуспешните резултати.

На почетокот на воведувањето машина за учење во машината за пребарување, ќе има почетен сет на прашања "знам добро" и релевантни резултати. После тоа, ќе му бидат дадени пребарувања без да знаат добри резултати за да создадат свои резултати. Системот потоа ќе произведе резултат базиран на откриеното „знае добро“.

Системот ќе продолжи да го прави ова како што станува сè поблизу до идеалот. Тој доделува вредност за точност, учи и потоа прави соодветни прилагодувања за следниот обид. Сфатете го тоа како начин да се стремите да се приближите и приближувате до „знаете добро“.

Да претпоставиме дека стапките на квалитет или сигналите SERP означуваат какви било несовршени резултати на сигналот што се вовлекуваат во системот и се прават тенки подесувања на тежините на сигналите. Добар сигнал ќе го зајакне успехот. Тоа е повеќе како да му дадете на системот колаче.

Сигналите не се составени само од врски, прицврстувачи, HTTPS, наслови за брзина и многу повеќе. Во пребарувањата, многу други индикации сигнализираат. Некои користени еколошки сигнали се:

Кога ова е скок во пребарувањата околу болка при пребарување во понеделник, шансите се дека тоа ќе предизвика зголемена видливост за терцијални податоци, како што се совети за препознавање срцеви проблеми во понеделник.

Факт на прашањето е промената на трендовите и факторите за рангирање кои се наклонуваат и се менуваат според она што Google сака да го направи за да ја подобри употребата на нивниот пребарувач. Google бара да ја намали нашата можност да го убедиме системот. Тие се обидуваат да ги променат правилата за да не можете да го измамите системот. Сега, ако можат да ги направат овие, скоро сигурно е дека прават прилагодувања за да не бидат играни и исто така да ја подобрат нивната важност.

Пребарувачите исто така играат улога во овој процес. Ова не е дефинирано според CTR или стапките на отскокнување, туку едноставно во „задоволството на корисникот“ не само како сигнал, туку и како цел на машината. Како што споменавме, на системот за машинско учење треба да му се даде цел, цел и нешто да го оцени неговиот резултат.

Ние разбираме дека ова звучи како многу за обработка и се надеваме дека го најдовте овој напис информативен. Имајќи предвид колку се огромни ВИ и машинското учење, сигурни сме и дека не сме биле во можност да ги извлечеме сите информации. Сепак, нашиот тим е секогаш подготвен да обезбеди помош за какви било прашања или предизвици што ги имате во врска со вашата веб-страница и подобро рангирање. Не двоумете се да ни кажете како можеме да помогнеме.

Заинтересирани сте за оптимизација? Проверете ги нашите други статии на Блог на Семалт.