Wpływ uczenia maszynowego w SEO: Wszystko, co musisz wiedzieć

Intro

Z pewnością już wcześniej wiedziałeś o SEO. Jest to jeden z podstawowych elementów, których powinieneś się nauczyć, rozpoczynając działalność w Internecie. Nie zdziwimy się jednak, jeśli masz niewielkie doświadczenie z wpływem uczenia maszynowego na SEO.

Uczenie maszynowe (ML) jest stosowane w usługach SEO od dawna, znacznie dłużej niż mogłoby się wydawać. W końcu wyszukiwarki wykorzystują ML do przeszukiwania stron internetowych w celu obliczenia ich pozycji w rankingu.

W związku z tym, wykorzystanie ML w SEO jest nie tylko możliwe, ale i rozsądne. Możesz go wykorzystać, aby działać podobnie do systemów wyszukiwarek. Pomoże to uzyskać bardziej realistyczny obraz tego, jak radzą sobie twoje próby. Będziesz także w stanie przewidzieć, jak będą działać wszelkie początkowe zmiany, które wprowadziłeś, i jak długo potrwa ich oddziaływanie.

ML może nawet dostarczyć szczegółową analizę ruchu na stronie, w tym:

• Ile osób ją odwiedza
• Które sekcje są dla nich najbardziej fascynujące
• Skąd pochodzą

Tworzenie treści i wyszukiwanie słów kluczowych również można ulepszyć dzięki uczeniu maszynowemu. Sprawdźmy, czym jest uczenie maszynowe i jaki jest jego wpływ na SEO.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to poddziedzina sztucznej inteligencji. Wykorzystuje algorytmy do naśladowania sposobu, w jaki uczą się ludzie, a jednocześnie jest w stanie szybko analizować ogromne ilości danych.

Algorytmy uczenia maszynowego są zwykle tworzone w celu wykrywania wzorców i nieprawidłowości. Może to pomóc maszynom w dokonywaniu dokładniejszych przewidywań.

Modelowanie predykcyjne może być stosowane do wszystkiego. Wiele z zadań, które wykonujemy codziennie, obejmuje uczenie maszynowe. Rozważ poniższe scenariusze, w których systemy uczenia maszynowego mogą mieć wpływ na Twoje życie:

• Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do zasilania systemów rekomendacji na platformach takich jak Netflix czy Spotify.
• Wyszukiwarki internetowe wykorzystują uczenie maszynowe do ulepszania i wyjaśniania swoich wyników.
• Platformy społecznościowe rekomendują znajomych, grupy i filmy do obejrzenia.
• Jeśli masz nowoczesną lodówkę, zazwyczaj uczy się ona, kiedy najczęściej z niej korzystasz i schładza ją w przygotowaniu do kolacji.
• GPS wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do przewidywania, które części trasy będą zatłoczone i odpowiednio zmienia trasę.
• Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do obsługi agentów głosowych, takich jak Alexa i Siri.

Aby to wszystko było możliwe, musimy zbudować modele. Modele ML są w stanie przetwarzać duże ilości danych. Mogą one szybko przewidywać i zmieniać swoje działanie w zależności od potrzeb. Monitorowanie modeli jest niezbędne w systemach, w których trzeba wdrożyć wiele modeli.

Po zainstalowaniu modelu monitorowanie modelu jest operacyjnym krokiem w procesie uczenia maszynowego. Wymaga ono obserwowania modeli uczenia maszynowego. Pozwala śledzić degradację modelu, dryf danych i dryf idei oraz sprawdzać, czy nadal dobrze funkcjonują.

(Źródło obrazu: FreePik)

Uczenie maszynowe w SEO

1. Doświadczenie użytkownika

Zaawansowanie zdolności uczenia maszynowego w zakresie modelowania predykcyjnego będzie rosło wraz z jego dojrzewaniem, a co za tym idzie - z jego wykorzystaniem. Możemy zobaczyć, jak modelowanie predykcyjne działa na stronach takich jak Amazon. Konsumentom polecane są produkty na podstawie ich wcześniejszych zachowań. Oczywiście wpływa to na ich doświadczenia użytkownika. Ale uczenie maszynowe ma potencjał, by wkrótce pójść znacznie dalej.

Można na przykład skonstruować różne wersje CTA. Możesz stale wyświetlać je użytkownikom na podstawie ich wcześniejszych preferencji na Twojej witrynie. Alternatywnie, zamiast przerywać doświadczenie użytkownika, możesz wyłączyć panel chatbota dla osób już zaangażowanych w Twoje treści.

W miarę gromadzenia większej ilości danych o klientach system może oferować bardziej skomplikowane decyzje twórcze. Dodając kolejne opisy produktów, będziesz mieć lepsze pojęcie o tym, jakie układy, zdjęcia i treści sprawdzały się w przeszłości.

Dowiesz się, że stali klienci inaczej reagują na określone informacje niż ci, którzy kupują produkty po raz pierwszy. Pomoże Ci to w dostosowaniu układu strony do różnych potrzeb.

(Źródło obrazu: FreePik)

2. Automatyzacja

Automatyzacja monitorowania SEO na poziomie znacznie przekraczającym to, co mogą osiągnąć ludzie, może być najbardziej znaczącą korzyścią, jaką zaobserwowaliśmy dzięki uczeniu maszynowemu. SEO staje się coraz bardziej skomplikowane, wraz z rosnącym stopniem zaawansowania i coraz większym zapotrzebowaniem na analitykę.

Uczenie maszynowe pozwala na ciągłą, nieustanną ocenę przy jednoczesnej pracy na dużą skalę. Dzięki temu masz więcej czasu na realizację i wprowadzanie innowacji w strategiach SEO.

Nie trzeba już tracić czasu na wykonywanie co miesiąc lub co kwartał tych samych raportów. Oceny te mogą być automatyczne. Jedyne, co musisz zrobić, to zareagować na ujawnione problemy lub możliwości. Ponadto można usprawnić wiele z tych korekt.

3. Wyszukiwanie głosowe

Sposób, w jaki ludzie szukają treści w Internecie, ewoluuje. Obecnie ludzie używają wyszukiwania głosowego w swoich telefonach, aby przeszukiwać sieć w poszukiwaniu danych. Wyszukiwanie głosowe staje się coraz bardziej popularne dzięki wzrostowi wykorzystania smartfonów.

Ludzie przyzwyczaili się do natychmiastowej konwersacji z gadżetami komputerowymi. Uzyskują informacje w sieci zawsze i wszędzie, gdzie ich potrzebują.

Jest to fantastyczna funkcja, która spełnia dwa cele jednocześnie. Po pierwsze, poprawia użyteczność witryny. Ludzie wciąż interesują się tą techniką, ponieważ jest ona wciąż nowa. Po drugie, może ona zwiększyć dostęp, zwłaszcza dla osób z ograniczeniami fizycznymi.

Uczenie maszynowe jest jedyną techniką zdolną do dokładnej oceny złożonego systemu, jakim jest system wyszukiwania Google, i określenia jego zmiennych rankingowych. Nie jest więc pozbawione humoru, że innowacja, która będzie napędzać rozwój Google, może również ujawnić jego najściślej ukryty algorytm.

Uczenie maszynowe zrewolucjonizuje sposób, w jaki użytkownicy usprawniają swoje wyszukiwanie. Zmieni także sposób, w jaki rozumiemy wyszukiwarki.

Myśli końcowe

To prawda, że uczenie maszynowe ma wiele zalet, ale większość ludzi nie zdaje sobie sprawy z całości jego zastosowań. Biorąc pod uwagę ograniczoną ilość informacji dostępnych publicznie, nie jest to zaskakujące. Na przykład korzyści dla SEO nie zostały jeszcze dokładnie zbadane.

Może ona pomóc między innymi w zarządzaniu rozległymi danymi, analityką, interakcją z konsumentami i doświadczeniami użytkowników. Nadal nie zdajemy sobie sprawy z wielu zastosowań, których jeszcze nie odkryliśmy. Ale jesteśmy optymistami, że prawdopodobnie wkrótce to się zmieni. Jeśli nie chcesz zostać pominięty, zdecydowanie zalecamy wdrożenie AI w Twojej firmie.