Kā mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās ietekmē Google klasifikāciju

Ievads

Tā kā Google pilnveido savus algoritmus, izmantojot progresīvus mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās modeļus, vienkārša atslēgvārdu mērķēšana vairs negarantē panākumus. Mūsdienu algoritmi izprot kontekstu, nolūku un attiecības starp vārdiem, tēmām un vienībām. Lai saglabātu konkurētspēju, ir ļoti svarīgi saskaņot saturu ar šiem mākslīgā intelekta pārvaldītajiem faktoriem, nodrošinot, ka meklētājprogrammas precīzi interpretē un klasificē jūsu lapas.

Turpmāk mēs aplūkojam galvenos mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās faktorus un to optimizācijas veidus.

1. RankBrain: Pieprasījumu interpretācija

Kas tas ir: RankBrain ir mašīnmācīšanās sistēma, ko Google ieviesa 2015. gadā, lai labāk izprastu lietotāju vaicājumus. Tā palīdz meklētājprogrammai apstrādāt līdz šim neredzētus meklējumus un interpretēt neskaidrus vai sarunvalodas pieprasījumus.

Kāpēc tas ir svarīgi:

• Uzlabota atbilstība: RankBrain tulko sarežģītus vai nepazīstamus pieprasījumus jēdzienos, kurus tas saprot, tādējādi nodrošinot precīzākus rezultātus.
• Nodoma izpilde: RankBrain, koncentrējoties uz lietotāja nodomu, nevis tikai uz atbilstību atslēgvārdiem, mudina jūs radīt saturu, kas patiesi atbilst meklētāju vajadzībām.

Kā optimizēt:

• Veidojot saturu, koncentrējieties uz lietotāja nodomu.
• Izmantojiet dabisko valodu un pievērsieties saistītiem jautājumiem vai jēdzieniem, kas varētu rasties lietotājam.
• Nepārtraukti analizējiet un atjauniniet saturu, lai tas atbilstu mainīgajai meklēšanas uzvedībai.

2. Dabiskās valodas apstrādes (NLP) optimizācija

Kas tas ir: NLP ļauj mašīnām saprast, interpretēt un radīt cilvēku valodu. Google izmanto NLP, lai analizētu tekstu, identificētu vienības un izprastu valodas nianses.

Kāpēc tas ir svarīgi:

• Kontekstuālā izpratne: NLP ļauj Google izmantot ne tikai precīzu atslēgvārdu atbilstību, bet arī novērtēt lapas kopējo nozīmi.
• Uzlabota lasāmība: Labi strukturēts, viegli lasāms saturs bieži vien ir labāk novērtēts ar NLP vadītiem algoritmiem.

Kā optimizēt:

• Rakstiet sarunvalodas, cilvēciskā tonī.
• Dabiski iekļaujiet sinonīmus, saistītus terminus un variācijas.
• Izmantojiet skaidrus virsrakstus, punktus un kodolpunktus, lai uzlabotu satura struktūru.

3. BERT algoritms konteksta saskaņošanai

Kas tas ir: BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers - divvirzienu kodēšanas atveidošana no transformatoriem) palīdz Google saprast teikuma vārdu kontekstu. BERT, kas tika ieviests 2019. gadā, analizē veselas frāzes, nevis atsevišķus atslēgvārdus.

Kāpēc tas ir svarīgi:

• Kontekstuālā precizitāte: BERT uzlabo Google spēju sniegt rezultātus, kas atspoguļo patieso vaicājuma nozīmi.
• Dabiskie pieprasījumi: Tā kā pieaug balss meklēšanas un garo vaicājumu skaits, BERT izpratne par kontekstu ļauj tieši un visaptveroši atbildēt uz lietotāju jautājumiem.

Kā optimizēt:

• Uz konkrētiem jautājumiem atbildiet skaidri un saprotami.
• Izveidojiet saturu, kas atspoguļo to, kā cilvēki dabiski uzdod jautājumus (piemēram, kas, ko, kāpēc, kā).
• Izvairieties no atslēgvārdu uzspiešanas; tā vietā pārliecinieties, ka kopējais stāstījums ir skaidrs un saskanīgs.

4. MUM algoritms (Multitask Unified Model)

Kas tas ir: MUM ir Google nākamās paaudzes mākslīgā intelekta sistēma, kas izstrādāta, lai saprastu sarežģītus pieprasījumus dažādos formātos un valodās. Tā var apstrādāt tekstu, attēlus un, iespējams, citus multivides līdzekļus, kā arī mācīties no daudzvalodu avotiem.

Kāpēc tas ir svarīgi:

• Daudzvalodu izpratne: MUM pārvar valodu barjeras, tāpēc saturs, kas nodrošina globālu vērtību, var būt labāk novērtēts.
• Sarežģītu vaicājumu apstrāde: MUM var apstrādāt sarežģītus, daudzdaļīgus vaicājumus, kas nozīmē, ka satura dziļums un plašums ir svarīgāks nekā jebkad agrāk.

Kā optimizēt:

• Izstrādājiet visaptverošu, padziļinātu saturu, kas aptver tēmas no dažādiem aspektiem.
• Apsveriet daudzvalodu saturu vai tulkojumus, lai nodrošinātu starptautisku pārklājumu.
• Izmantojiet strukturētus datus un multivides līdzekļus (attēlus, videoklipus), lai atbalstītu plašākas vaicājuma interpretācijas.

5. Entitāšu attiecības un tēmu klasterizācija

Kas tas ir: subjekti ir cilvēki, vietas, lietas vai jēdzieni, kurus atpazīst Google. Tēmu grupēšana grupē saistītas vienības un satura daļas, palīdzot Google izveidot zināšanu diagrammas un saprast, kā idejas ir savstarpēji saistītas.

Kāpēc tas ir svarīgi:

• Labāka tematiskā autoritāte: Speciālo zināšanu demonstrēšana saistītu tēmu grupā palielina jūsu vietnes uztveramo autoritāti.
• Uzlabota atrodamība: Saistītā satura sasaistīšana palīdz meklētājprogrammām orientēties un saprast jūsu zināšanu dziļumu par attiecīgo tematu.

Kā optimizēt:

• Izveidojiet satura centrus vai pīlāru lapas, kas ir saistītas ar detalizētām klastera lapām.
• savstarpēji sasaistiet saistītus rakstus un resursus, lai izceltu saikni starp tēmām.
• Izmantojiet strukturētus datus, lai palīdzētu Google noteikt galvenās vienības un to atribūtus.

6. Semantiskā atbilstība

Kas tas ir: semantiskā atbilstība mēra, cik labi saturs atbilst lietotāja vaicājumam nozīmes, nolūka un konteksta ziņā, nevis tikai atbilst atslēgvārdiem.

Kāpēc tas ir svarīgi:

• Dziļāka izpratne: Tā kā Google mākslīgais intelekts uzlabojas, tas labāk identificē saturu, kas atbilst lietotāja nodomam, nekā saturu, kas vienkārši atbilst atslēgvārdiem.
• Noturīga redzamība: Saturam, kas pastāvīgi atbilst semantiskajai atbilstībai, ir lielākas izredzes laika gaitā labi ierindoties.

Kā optimizēt:

• Domājiet ne tikai par atslēgvārdiem - koncentrējieties uz jēdzieniem, lietotāju jautājumiem, kā arī uz vaicājumu "kāpēc".
• Iekļaujiet saistītus atslēgvārdus, sinonīmus un piemērus, kas bagātina tēmu.
• Nepārtraukti atjauniniet saturu, lai atspoguļotu jaunas atziņas, tendences un datus, nodrošinot pastāvīgu atbilstību.

Secinājums

Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās ir mainījušas veidu, kā Google interpretē un klasificē saturu. Sākot ar RankBrain un beidzot ar MUM, šie algoritmi novērtē kontekstu, kvalitāti un lietotāja nodomu. Radot semantiski bagātu, labi strukturētu un padziļinātu saturu, kas atbilst reālām lietotāju vajadzībām, jūs nodrošināsiet savai vietnei ilgtermiņa panākumus mākslīgā intelekta vadītas meklēšanas laikmetā.

Galvenie secinājumi:

• Pielāgojiet saturu tā, lai tas atbilstu lietotāja nodomam un kontekstam, nevis koncentrētos tikai uz atsevišķiem atslēgvārdiem.
• Lai sniegtu visaptverošas atbildes, izmantojiet dabisko valodu, tēmu grupēšanu un bagātīgus multivides līdzekļus.
• Nepārtraukti pilnveidojiet un paplašiniet savu saturu, demonstrējot padziļinātību un autoritāti savā nišā.

Šo mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās faktoru izmantošana nodrošina, ka, algoritmiem attīstoties, jūsu saturs joprojām būs atrodams, autoritatīvs, atbilstošs un ne tikai.