Inzicht in machinaal leren en kunstmatige intelligentie in SEO - deskundig advies van Semalt



Omdat onze wereld altijd op zoek is naar nieuwe manieren om te verbeteren en te ontwikkelen, hebben kunstmatige intelligentie en machine learning een belangrijke rol gespeeld bij het verbeteren van SEO. Het is echter belangrijk om de rollen van machine learning en kunstmatige intelligentie op hun pad te begrijpen. We moeten ons afvragen of deze concepten SEO-professionals helpen om ons werk beter te doen. Wel, we hebben wat antwoorden voor je.

Lezers die machine learning hebben bestudeerd, zullen bekennen dat het niet zo eenvoudig is als het klinkt. Op ons pad zullen we bespreken hoe machine learning het zoeken verbetert, maar daarnaast leer je in dit artikel nog veel meer.

Vandaag leest u over zoekimplementaties van een machine learning-expert. We gaan dieper in op enkele van de kernconcepten die u ongetwijfeld leuk vindt. Om te beginnen, wat zijn de voordelen van het gebruik van AI in SEO?

In snelle opsommingstekens, AI:
  • Biedt websites een strategisch voordeel
  • Informeer websites over het kiezen van AI-projecten met een hoge ROI
  • Ondersteun strategisch AI-initiatief
Tegenwoordig verdienen bedrijven zoals Google, Bing, Amazon, Facebook en meer geld met AI's.

Laten we dus, voordat we erin duiken, bespreken hoe machine learning het zoeken verbetert.

Machine learning is de ruggengraat van hoe SERP wordt gelegd en waarom pagina's zo gerangschikt zijn als ze. Dankzij het gebruik van machine learning in zoekmachines zijn resultaten slimmer en nuttiger. In de wereld van SEO is het belangrijk om bepaalde details te begrijpen, zoals:
  • Hoe zoekmachines websites crawlen en indexeren
  • Zoekalgoritmen functies
  • Hoe zoekmachines de intentie van gebruikers begrijpen en behandelen
Met de ontwikkeling van programmeertechnologie wordt de term machine learning steeds vaker gebruikt. Maar waarom wordt het genoemd in SEO en waarom zou u er meer over moeten leren?

Wat is machine learning?

Zonder te weten wat machine learning is, zou het buitengewoon moeilijk zijn om de functie ervan in SEO te begrijpen. Machine learning kan worden gedefinieerd als een wetenschap om computers aan het werk te krijgen zonder expliciete programmering. We moeten ML van AI onderscheiden omdat die lijn op dit punt wazig begint te worden.
Zoals we zojuist hebben vermeld, kunnen computers met Machine learning concluderen op basis van de verstrekte informatie en hebben ze geen specifieke instructies voor het uitvoeren van taken. Aan de andere kant is kunstmatige intelligentie de wetenschap achter het creëren van systemen. Dankzij AI worden systemen gemaakt om mensachtige intelligentie te hebben en informatie op een vergelijkbare manier te verwerken.

Hun definitie helpt nog steeds niet veel om op hun verschillen te wijzen. Om hun verschillen te begrijpen, kunt u het op deze manier bekijken.

Machine learning is een systeem dat is ontworpen om oplossingen voor problemen te bieden. Door wiskunde te gebruiken, kan het werken om de oplossing te produceren. Deze oplossing zou specifiek kunnen worden geprogrammeerd, uitgewerkt door een mens. Kunstmatige informatie, aan de andere kant, is een systeem dat neigt naar creativiteit, en dus minder voorspelbaar is. Kunstmatige intelligentie kan worden belast met een probleem en kan verwijzen naar de instructies die erin zijn gecodeerd en een conclusie trekken uit eerdere onderzoeken. Of het kan besluiten om iets nieuws aan de oplossing toe te voegen of kan besluiten om aan een nieuw systeem te gaan werken en af ​​te zien van zijn oorspronkelijke taak. Nou, ga er niet snel van uit dat het wordt afgeleid door vrienden op Facebook, maar je snapt het wel.

Het belangrijkste verschil is intelligentie.

AI is echter grensverleggend dan ML, in feite wordt machine learning gezien als een subset voor kunstmatige intelligentie.

Hoe helpt machine learning professionals?

Om de efficiëntie, snelheid en betrouwbaarheid van zoekmachines te verbeteren, rekenen wetenschappers en ingenieurs aanzienlijk op deze machine learning.

Voordat we dit bespreken, moeten we eerst opmerken dat dit gedeelte is ontworpen om u te laten weten of machine learning rechtstreeks op SEO kan worden toegepast en niet of SEO-tools kunnen worden gebouwd met machine learning. In vroegere tijden had machine learning weinig of geen zin voor SEO-professionals; dit komt omdat machine learning experts niet helpt om ranking-signalen beter te begrijpen. In werkelijkheid helpt machine learning u alleen het systeem te begrijpen dat rangschikkingssignalen weegt en meet.

Nu moet je nog niet als een kampioen springen. Dit betekent niet dat u automatisch naar de eerste pagina gaat als u dit beseft. Hoe nuttig het is om het systeem te kennen, als u het niet op de juiste manier gebruikt, valt u alleen maar op uw rug.

Het meten van een succesvolle AI

Leer hoe het systeem werkt om het te verslaan. Hoe wordt succes gemeten? Gebruik deze analogie en stel je een scenario voor waarin Microsoft Bing hun zoekmachine naar Maleisië uitrolt en ze de zoekmachine opstarten.

Opmerking: in dit scenario verwijst bootstrapping naar de initialisatie van een systeem en het niet starten van een bedrijf met niets. Het is ook niet de data science-techniek om schattingen te maken op basis van eerdere vergelijkbare steekproeven. Hier is het een verstandig idee om een ​​groep moedertaalsprekers binnen te halen om als initiële trainingsgroep te dienen.

Ze analyseren de gegevens die zijn verzameld tijdens de proeftest en het systeem leert ervan, net als de programmeurs. Zodra het systeem voldoende heeft geleerd tot het punt waarop het simpelweg superieur is aan de bestaande resultaten, kan het bedrijf de zoekmachine inzetten.

E-A-T in machine learning

Een ander goed voorbeeld is de autoriteit en het vertrouwen van ondernemingen. Google stelt vragen zoals is deze website gezaghebbend; kunnen we het bedrijf of de eigenaar van deze website vertrouwen? Antwoorden op deze vragen spelen een cruciale rol bij het bepalen van de kwaliteit en ranking van de website. Er is echter geen echte manier om te zeggen welke factoren Google in overweging neemt. We kunnen alleen maar aannemen dat het algoritme is getraind om zowel de feedback van de gebruikers als de kwaliteitsniveaus van wat zij als E-A-T zien te respecteren.

We zouden ons moeten concentreren op E-A-T, want dit is wat zoekalgoritme-machines doen.

Het levende en ademende systeem van machine learning

Een relevant aspect van machine learning is geworteld in de manier waarop machine learning werkt. In bepaalde gevallen is machine learning niet alleen een statisch algoritme dat is getraind en vervolgens in zijn definitieve vorm wordt geïmplementeerd. In plaats daarvan wordt het er een die vooraf is getraind voordat het wordt ingezet. Vervolgens blijft het algoritme zichzelf controleren en de nodige aanpassingen maken door het gewenste einddoel en eerder succes en falende resultaten te vergelijken.

Aan het begin van een introductie van machine learning in zoekmachines, zal er een startset zijn met 'weet goed'-zoekopdrachten en relevante resultaten. Daarna krijgt het vragen zonder de "weet goed" -resultaten om zijn eigen resultaten te produceren. Het systeem produceert dan een score op basis van het onthulde "weet goed".

Het systeem zal dit blijven doen naarmate het steeds dichter bij het ideaal komt. Het kent een waarde toe voor nauwkeurigheid, leert en maakt vervolgens de juiste aanpassingen voor de volgende poging. Zie het als een manier om ernaar te streven om steeds dichter bij het 'goed kennen' te komen.

Stel dat kwaliteitssnelheden of SERP-signalen onvolkomen signaalresultaten aangeven die in een systeem worden getrokken, en dat de signaalgewichten worden verfijnd. Een goed signaal zou het succes versterken. Het is meer alsof je het systeem een ​​cookie geeft.

Sample signalen

Signalen bestaan ​​niet alleen uit links, ankers, HTTPS, snelheidstitels en meer. Bij zoekopdrachten signaleren veel andere indicaties. Enkele van de gebruikte omgevingssignalen zijn:
  • Dag van de week
  • Weekdag versus weekend
  • Vakantie of niet
  • Seizoenen
  • Weer
Waar dit een piek is in zoekopdrachten rond zoekpijn op maandag, is de kans groot dat dit leidt tot een verhoogde zichtbaarheid van tertiaire gegevens, zoals herkenningstips voor hartproblemen op maandag.
Het doel van Google voor het gebruik van AI en Machine Learning

Het feit is de verandering van trends en rangschikkingsfactoren die kantelen en verschuiven volgens wat Google wil doen om hun gebruik door zoekmachines te verbeteren. Google probeert ons vermogen om het systeem te overtuigen te verminderen. Ze proberen de regels te veranderen zodat je het systeem niet kunt bedriegen. Als ze deze kunnen doen, is het vrijwel zeker dat ze aanpassingen maken om te voorkomen dat ze worden gespeeld en ook om hun relevantie te verbeteren.

Conclusie

Ook zoekers spelen in dit proces een rol. Dit wordt niet gedefinieerd als CTR of bouncepercentages, maar gewoon in "gebruikerstevredenheid", niet alleen als een signaal, maar ook als een doel van de machine. Zoals we al zeiden, moet een machine-leersysteem een ​​doel, een doelstelling en iets krijgen om het resultaat te beoordelen.

We begrijpen dat dit veel te verwerken lijkt en we hopen dat u dit artikel informatief heeft gevonden. Gezien de enorme omvang van AI en Machine Learning, zijn we er ook zeker van dat we niet alle informatie naar buiten hebben kunnen krijgen. Ons team is echter altijd bereid om u te helpen bij eventuele vragen of uitdagingen die u heeft met betrekking tot uw website en betere ranking. Aarzel niet om ons te laten weten hoe we u kunnen helpen.

Geïnteresseerd in SEO? Bekijk onze andere artikelen over de Semalt blog.

mass gmail