Kaip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis formuoja 'Google' reitingus

Įvadas

Kadangi "Google" tobulina savo algoritmus naudodama pažangius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi modelius, paprastas raktinių žodžių parinkimas nebeužtikrina sėkmės. Šiandieniniai algoritmai supranta kontekstą, ketinimus ir ryšius tarp žodžių, temų ir subjektų. Norint išlikti konkurencingiems, labai svarbu suderinti turinį su šiais dirbtinio intelekto veiksniais, užtikrinant, kad paieškos sistemos tiksliai interpretuotų ir reitinguotų jūsų puslapius.

Toliau nagrinėjame pagrindinius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi veiksnius ir kaip juos optimizuoti.

1. "RankBrain": Užklausų interpretacija

Kas tai yra: "RankBrain" yra 2015 m. "Google" įdiegta mašininio mokymosi sistema, skirta geriau suprasti naudotojų užklausas. Ji padeda paieškos sistemai apdoroti niekada anksčiau nematytas užklausas ir interpretuoti dviprasmiškas ar pokalbių užklausas.

Kodėl tai svarbu:

• Geresnis aktualumas: "RankBrain" sudėtingas ar nežinomas užklausas verčia į jam suprantamas sąvokas ir pateikia tikslesnius rezultatus.
• Ketinimų vykdymas: "RankBrain" skatina jus kurti turinį, kuris iš tiesų atitinka ieškotojų poreikius.

Kaip optimizuoti:

• Kurdami turinį daugiausia dėmesio skirkite naudotojo ketinimams.
• Naudokite natūralią kalbą ir spręskite susijusius klausimus ar sąvokas, kurių gali kilti naudotojui.
• Nuolat analizuokite ir atnaujinkite turinį, kad jis atitiktų besikeičiančią paieškos elgseną.

2. Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) optimizavimas

Kas tai yra: NLP leidžia mašinoms suprasti, interpretuoti ir kurti žmogaus kalbą. "Google" remiasi NLP analizuodama tekstą, identifikuodama subjektus ir suvokdama kalbos niuansus.

Kodėl tai svarbu:

• Kontekstinis supratimas: NLP leidžia "Google" neapsiriboti vien tik tiksliu raktinių žodžių atitikimu ir įvertinti bendrą puslapio reikšmę.
• Geresnis skaitomumas: Gerai struktūruotas, lengvai skaitomas turinys dažnai geriau vertinamas NLP valdomais algoritmais.

Kaip optimizuoti:

• Rašykite pokalbio, žmogišku tonu.
• Natūraliai įtraukite sinonimus, susijusius terminus ir jų variantus.
• Turinio struktūrai pagerinti naudokite aiškias antraštes, taškus ir glaustas pastraipas.

3. BERT konteksto atitikimo algoritmas

Kas tai yra: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) padeda "Google" suprasti sakinio žodžių kontekstą. 2019 m. pradėtas naudoti BERT analizuoja ištisas frazes, o ne pavienius raktinius žodžius.

Kodėl tai svarbu:

• Kontekstinis tikslumas: BERT pagerina "Google" gebėjimą pateikti rezultatus, kurie atspindi tikrąją užklausos prasmę.
• Natūralios užklausos: Kadangi daugėja balso paieškos ir ilgų užklausų, ETRI konteksto supratimas leidžia tiesiogiai ir išsamiai atsakyti į naudotojų klausimus.

Kaip optimizuoti:

• Paprastai atsakykite į konkrečius klausimus.
• Kurkite turinį, kuris atspindėtų tai, kaip žmonės natūraliai užduoda klausimus (pvz., kas, ką, kodėl, kaip).
• Venkite raktinių žodžių; verčiau užtikrinkite, kad bendras pasakojimas būtų aiškus ir nuoseklus.

4. MUM algoritmas (daugiaužduočių suvienodintas modelis)

Kas tai yra: MUM yra naujos kartos "Google" dirbtinio intelekto sistema, skirta suprasti sudėtingas užklausas įvairiais formatais ir kalbomis. Ji gali apdoroti tekstą, paveikslėlius ir galbūt kitą mediją bei mokytis iš daugiakalbių šaltinių.

Kodėl tai svarbu:

• Daugiakalbis supratimas: MUM panaikina kalbų barjerus, todėl turinys, teikiantis visuotinę vertę, gali būti geriau vertinamas.
• Sudėtingų užklausų tvarkymas: MUM gali apdoroti sudėtingas kelių dalių užklausas, o tai reiškia, kad turinio gylis ir platumas yra svarbesni nei bet kada anksčiau.

Kaip optimizuoti:

• Kurkite išsamų, nuodugnų turinį, kuriame temos būtų nagrinėjamos įvairiais aspektais.
• Apsvarstykite daugiakalbio turinio ar vertimų galimybę, kad pasiektumėte tarptautinę auditoriją.
• Naudokite struktūrizuotus duomenis ir mediją (paveikslėlius, vaizdo įrašus), kad galėtumėte plačiau interpretuoti užklausas.

5. Subjektų ryšiai ir temų grupavimas

Kas tai yra: subjektai - tai "Google" atpažįstami žmonės, vietos, daiktai ar sąvokos. Temų grupavimas grupuoja susijusias esybes ir turinio dalis, padėdamas "Google" sudaryti žinių diagramas ir suprasti, kaip idėjos yra susijusios.

Kodėl tai svarbu:

• Geresnė teminė valdžia: Parodžius kompetenciją susijusių temų grupėje, padidėja jūsų svetainės autoritetas.
• Pagerinta aptikimo galimybė: Susieto turinio susiejimas padeda paieškos sistemoms naršyti ir suprasti, kiek giliai išmanote tam tikrą temą.

Kaip optimizuoti:

• Sukurkite turinio mazgus arba ramsčių puslapius, kuriuose pateikiamos nuorodos į išsamius klasterio puslapius.
• Susiekite susijusius straipsnius ir išteklius, kad išryškintumėte temų sąsajas.
• Naudokite struktūrizuotus duomenis, kad padėtumėte "Google" nustatyti pagrindinius subjektus ir jų atributus.

6. Semantinė reikšmė

Kas tai yra: semantinis tinkamumas rodo, kaip gerai jūsų turinys atitinka naudotojo užklausą pagal prasmę, ketinimus ir kontekstą, o ne tik pagal raktinius žodžius.

Kodėl tai svarbu:

• Gilesnis supratimas: Tobulėjant "Google" dirbtiniam intelektui, jis atpažįsta turinį, kuris labiau atitinka naudotojo ketinimus nei turinys, kuris tiesiog atitinka raktinius žodžius.
• Nuolatinis matomumas: Turinys, kuris nuolat atitinka semantinę svarbą, turi daugiau galimybių laikui bėgant būti gerai vertinamas.

Kaip optimizuoti:

• Galvokite ne tik apie raktinius žodžius - sutelkite dėmesį į sąvokas, naudotojų klausimus ir užklausų priežastis.
• Įtraukite susijusius raktinius žodžius, sinonimus ir pavyzdžius, kurie praturtina temą.
• Nuolat atnaujinkite turinį, kad jis atspindėtų naujas įžvalgas, tendencijas ir duomenis, užtikrindami nuolatinį aktualumą.

Išvada

Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis iš naujo apibrėžė, kaip "Google" interpretuoja ir reitinguoja turinį. Šie algoritmai - nuo "RankBrain" iki MUM - vertina kontekstą, kokybę ir naudotojų ketinimus. Kurdami semantiškai turtingą, gerai struktūruotą ir išsamų turinį, kuris atitinka realius naudotojų poreikius, užtikrinsite savo svetainei ilgalaikę sėkmę dirbtinio intelekto valdomos paieškos amžiuje.

Pagrindinės išvados:

• Pritaikykite turinį taip, kad jis atitiktų naudotojo ketinimus ir kontekstą, o ne vien tik atskirus raktažodžius.
• Naudokite natūralią kalbą, temų grupavimą ir daugialypę terpę, kad pateiktumėte išsamius atsakymus.
• Nuolat tobulinkite ir plėskite savo turinį, taip parodydami savo nišos gilumą ir autoritetą.

Šių dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi veiksnių taikymas užtikrina, kad kintant algoritmams jūsų turinys išliktų atrandamas, autoritetingas, aktualus ir ne tik.