Hogyan alakítja az AI és a gépi tanulás a Google rangsorolását?

Intro

Ahogy a Google a fejlett AI és gépi tanulási modellekkel finomítja algoritmusait, az egyszerű kulcsszócélzás már nem garantálja a sikert. A mai algoritmusok megértik a szavak, témák és entitások közötti kontextust, szándékot és kapcsolatokat. Ahhoz, hogy versenyképes maradjon, elengedhetetlen, hogy tartalmait összehangolja ezekkel az AI által vezérelt tényezőkkel, biztosítva, hogy a keresőmotorok pontosan értelmezzék és rangsorolják oldalait.

Az alábbiakban megvizsgáljuk a legfontosabb AI és gépi tanulási tényezőket, és azt, hogy hogyan optimalizáljuk őket.

1. RankBrain: RankBrain: A lekérdezések értelmezése

Mi ez: A RankBrain egy gépi tanulási rendszer, amelyet a Google 2015-ben vezetett be a felhasználói lekérdezések jobb megértése érdekében. Segít a keresőmotornak soha nem látott keresések feldolgozásában és a kétértelmű vagy társalgási jellegű lekérdezések értelmezésében.

Miért fontos:

• Javított relevancia: A RankBrain az összetett vagy ismeretlen lekérdezéseket olyan fogalmakra fordítja, amelyeket megért, így pontosabb eredményeket szolgáltat.
• Szándék teljesítése: A RankBrain arra ösztönzi Önt, hogy olyan tartalmakat állítson elő, amelyek valóban a keresők igényeit elégítik ki.

Hogyan kell optimalizálni:

• A tartalom létrehozásakor összpontosítson a felhasználói szándékra.
• Használjon természetes nyelvet, és foglalkozzon a felhasználó esetlegesen felmerülő kapcsolódó kérdéseivel vagy fogalmaival.
• Folyamatosan elemezze és frissítse a tartalmat, hogy igazodjon a keresési szokásokhoz.

2. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) optimalizálása

Mi ez: Az NLP lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és generálják az emberi nyelvet. A Google az NLP-re támaszkodik a szöveg elemzése, az entitások azonosítása és a nyelvi árnyalatok megértése során.

Miért fontos:

• Kontextuális megértés: Az NLP lehetővé teszi a Google számára, hogy a pontos kulcsszóillesztésen túlmenően értékelje az oldal általános jelentését.
• Fokozott olvashatóság: A jól strukturált, könnyen olvasható tartalom gyakran jobban teljesít az NLP-alapú algoritmusok segítségével.

Hogyan kell optimalizálni:

• Írjon társalgási, emberi hangnemben.
• A szinonimák, rokon kifejezések és variációk természetes beépítése.
• Használjon egyértelmű címsorokat, felsoroláspontokat és tömör bekezdéseket a tartalom szerkezetének javítása érdekében.

3. BERT-algoritmus a kontextusillesztéshez

Mi ez: A BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) segít a Google-nek megérteni a mondatban szereplő szavak kontextusát. A 2019-ben bevezetett BERT nem elszigetelt kulcsszavakat, hanem teljes mondatokat elemez.

Miért fontos:

• Kontextuális pontosság: A BERT javítja a Google azon képességét, hogy a lekérdezés valódi jelentését tükröző eredményeket adjon ki.
• Természetes lekérdezések: A hangalapú keresés és a hosszú távú lekérdezések számának növekedésével a BERT kontextus megértése nélkülözhetetlenné teszi a felhasználói kérdések közvetlen és átfogó megválaszolását.

Hogyan kell optimalizálni:

• Válaszoljon konkrét kérdésekre egyenes módon.
• Készítsen olyan tartalmakat, amelyek tükrözik az emberek természetes kérdésfeltevéseit (pl. ki, mit, miért, hogyan).
• Kerülje a kulcsszavak erőltetését; ehelyett gondoskodjon arról, hogy az általános narratíva világos és koherens legyen.

4. MUM algoritmus (Multitask Unified Model)

Mi ez: A MUM a Google következő generációs mesterséges intelligencia rendszere, amelyet arra terveztek, hogy megértse a különböző formátumú és nyelvű összetett lekérdezéseket. Képes szövegek, képek és potenciálisan más médiumok feldolgozására, valamint többnyelvű forrásokból való tanulásra.

Miért fontos:

• Többnyelvű megértés: Így a globális értéket képviselő tartalmak jobb helyezést érhetnek el a rangsorban.
• Komplex lekérdezések kezelése: A MUM képes feldolgozni a bonyolult, több részből álló lekérdezéseket, ami azt jelenti, hogy a tartalom mélysége és szélessége fontosabb, mint valaha.

Hogyan kell optimalizálni:

• Készítsen átfogó, mélyreható tartalmat, amely több szempontból is foglalkozik a témákkal.
• A nemzetközi elérés érdekében fontolja meg a többnyelvű tartalmak vagy fordítások használatát.
• Használjon strukturált adatokat és médiát (képek, videók) a lekérdezések szélesebb körű értelmezésének támogatására.

5. Entitáskapcsolatok és témaklaszterezés

Mi ez: Az entitások olyan emberek, helyek, dolgok vagy fogalmak, amelyeket a Google felismer. A témaklaszterezés csoportosítja a kapcsolódó entitásokat és tartalmi darabokat, segítve a Google-t a tudásgráfok feltérképezésében és az ötletek kapcsolódásának megértésében.

Miért fontos:

• Jobb tematikus hatóság: A kapcsolódó témák egy csoportján belüli szakértelem bizonyítása növeli webhelye tekintélyét.
• Javított felfedezhetőség: A kapcsolódó tartalmak összekapcsolása segíti a keresőmotorokat a navigációban és a témával kapcsolatos tudásod mélységének megértésében.

Hogyan kell optimalizálni:

• Hozzon létre tartalmi csomópontokat vagy pilléroldalakat, amelyek részletes klaszteroldalakra hivatkoznak.
• Kapcsolja össze a kapcsolódó cikkeket és forrásokat, hogy kiemelje a témák közötti kapcsolatokat.
• Használjon strukturált adatokat, hogy segítse a Google-t a kulcsfontosságú entitások és attribútumaik azonosításában.

6. Szemantikai relevancia

Mi ez: A szemantikai relevancia azt méri, hogy a tartalom mennyire felel meg a felhasználó lekérdezésének a jelentés, a szándék és a kontextus szempontjából - nem csak a kulcsszavaknak való megfelelés szempontjából.

Miért fontos:

• Mélyebb megértés: Ahogy a Google mesterséges intelligenciája fejlődik, úgy azonosítja a felhasználói szándéknak jobban megfelelő tartalmakat, mint az egyszerű kulcsszavaknak megfelelő tartalmakat.
• Fenntartható láthatóság: A szemantikai relevanciának folyamatosan megfelelő tartalomnak nagyobb esélye van arra, hogy idővel jól szerepeljen a rangsorban.

Hogyan kell optimalizálni:

• Gondolkodjon a kulcsszavakon túl - összpontosítson a fogalmakra, a felhasználói kérdésekre és a lekérdezések mögötti "miértekre".
• Használjon kapcsolódó kulcsszavakat, szinonimákat és példákat, amelyek gazdagítják a témát.
• Folyamatosan frissítse a tartalmat, hogy tükrözze az új meglátásokat, trendeket és adatokat, biztosítva a folyamatos aktualitást.

Következtetés

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás újradefiniálta, hogyan értelmezi és rangsorolja a Google a tartalmakat. A RankBrain-től a MUM-ig ezek az algoritmusok a kontextust, a minőséget és a felhasználói szándékot értékelik. A szemantikailag gazdag, jól strukturált és mélyreható tartalmak létrehozásával, amelyek a valós felhasználói igényekre reagálnak, hosszú távú sikerre pozícionálhatja webhelyét az AI-vezérelt keresés korában.

A legfontosabb tudnivalók:

• A tartalom testre szabása a felhasználói szándék és a kontextus teljesítése érdekében, ahelyett, hogy kizárólag az egyes kulcsszavakra összpontosítana.
• Használjon természetes nyelvet, témaklaszterezést és gazdag médiát a holisztikus válaszok megadásához.
• Folyamatosan finomítsa és bővítse a tartalmát, bizonyítva, hogy mélységében és tekintélyével rendelkezik a szakterületén.

Ezeknek az AI és gépi tanulási tényezőknek az átvétele biztosítja, hogy az algoritmusok fejlődésével az Ön tartalma felfedezhető, hiteles, releváns és azon túlmutató maradjon.