Вплив машинного навчання на SEO: Все, що потрібно знати

Вступ

Ви, безсумнівно, раніше знали про SEO. Це один з основних елементів, який ви повинні вивчити, починаючи бізнес в Інтернеті. Однак ми не здивуємося, якщо ви не маєте достатнього досвіду щодо впливу машинного навчання на SEO.

Машинне навчання (МН) використовується в SEO-послугах вже давно, набагато довше, ніж ви можете собі уявити. Зрештою, пошукові системи використовують ML для сканування веб-сайтів для обчислення їхнього рейтингу.

З огляду на це, використання ML у вашому підході до SEO є не тільки можливим, але й розумним. Ви можете використовувати його для роботи аналогічно системам пошукових систем. Це допоможе отримати більш реалістичну картину того, як просуваються ваші спроби. Ви також зможете спрогнозувати, як спрацюють будь-які початкові зміни, які ви впровадили, і скільки часу знадобиться для того, щоб вони дали результат.

ML може навіть надати Вам детальний аналіз інтернет-трафіку на Вашому сайті, в тому числі:

• Скільки людей його відвідує
• Які розділи вони вважають найбільш цікавими
• Звідки вони походять

Створення контенту та пошук за ключовими словами також можуть покращитися завдяки машинному навчанню. Давайте перевіримо, що таке машинне навчання і як воно впливає на SEO.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання - це підгалузь штучного інтелекту. Воно використовує алгоритми, що імітують процес навчання людини, а також здатні швидко аналізувати величезні обсяги даних.

Алгоритми машинного навчання, як правило, створюються для виявлення розпізнавання образів і аномалій. Це може допомогти машинам робити більш точні прогнози.

Предиктивне моделювання можна використовувати для всього. Багато завдань, які ми виконуємо щодня, включають машинне навчання. Розглянемо наступні сценарії, в яких системи машинного навчання можуть мати вплив на ваше життя:

• Машинне навчання використовується для роботи рекомендаційних систем на таких платформах, як Netflix і Spotify.
• Пошукові системи використовують машинне навчання для покращення та уточнення своїх результатів.
• Платформи соціальних мереж рекомендують друзів, групи та відео для перегляду.
• Якщо у вас сучасний холодильник, він, як правило, запам'ятовує, коли ви ним найбільше користуєтеся, і охолоджує його, готуючи до вечері.
• GPS використовує методи машинного навчання, щоб передбачити, які частини вашої подорожі будуть перевантажені, і відповідно змінює ваш маршрут.
• Машинне навчання використовується для управління голосовими агентами, такими як Alexa та Siri.

Для того, щоб все це відбувалося, потрібно побудувати моделі. Ці ML-моделі здатні обробляти великі обсяги даних. Вони можуть швидко робити прогнози і змінювати свою продуктивність відповідно до вимог. Моніторинг моделей має важливе значення в системах, де потрібно розгортати кілька моделей.

Після встановлення моделі, моніторинг моделі є оперативним кроком у процесі машинного навчання. Він вимагає постійного спостереження за вашими моделями машинного навчання. Він відстежує деградацію моделі, дрейф даних і дрейф ідей та перевіряє, чи все ще вони працюють добре.

(Джерело зображення: FreePik)

Машинне навчання в SEO

1. Користувацький досвід

Досконалість можливостей машинного навчання в галузі прогнозного моделювання буде продовжувати зростати в міру того, як воно буде дозрівати, і так само буде зростати і ваше використання. Ми можемо бачити предиктивне моделювання в роботі на таких сайтах, як Amazon. Споживачам рекомендуються речі, засновані на попередній поведінці. Звичайно, це впливає на їх користувацький досвід. Але машинне навчання має потенціал для того, щоб незабаром піти набагато далі.

Ви можете, наприклад, створити різні варіанти заклику до дії. Ви можете постійно показувати їх людям на основі їхніх попередніх уподобань на вашому веб-сайті. Крім того, замість того, щоб переривати користувацький досвід, ви можете відключити панель чат-бота для людей, які вже працюють з вашим контентом.

Система може запропонувати більш складні творчі рішення в міру того, як ви будете збирати більш широку базу даних про клієнтів. Додаючи додаткові описи товарів, ви матимете краще уявлення про те, які макети, фотографії та контент добре працювали в минулому.

Ви дізнаєтесь, що постійні клієнти говорять про певні типи інформації інакше, ніж ті, хто купує вперше. Це допоможе вам змінювати макети відповідно до різних потреб.

(Джерело зображення: FreePik)

2. Автоматизація

Автоматизація SEO-моніторингу на рівні, який набагато перевищує можливості людей, може бути найбільш значною перевагою, яку ми бачили від машинного навчання. SEO стає все більш складним завданням з постійно зростаючою складністю і більшим попитом на аналітику.

Машинне навчання дозволяє робити безперервні, постійні оцінки при роботі в глибокому масштабі. Це дає вам більше часу на виконання та інновації в SEO-стратегіях.

Вам більше не доведеться витрачати час щомісяця або щокварталу на виконання одних і тих же звітів. Ці оцінки можуть бути автоматичними. Отже, все, що вам потрібно робити, це реагувати на будь-які проблеми або можливості, які вони виявляють. Крім того, поки ви це робите, ви можете оптимізувати багато з цих коригувань.

3. Голосовий пошук

Спосіб, у який люди шукають контент в Інтернеті, змінюється. Сьогодні люди використовують голосовий пошук на своїх телефонах для пошуку даних в Інтернеті. Голосовий пошук стає все більш популярним завдяки такому зростанню використання смартфонів.

Люди звикли до безпосереднього спілкування з комп'ютерними гаджетами. Вони отримують інформацію в Інтернеті, коли і де їм це потрібно.

Це фантастична функція, яка досягає одразу двох цілей. По-перше, вона покращує юзабіліті вашого сайту. Люди все ще цікавляться цією технологією, оскільки вона все ще нова. По-друге, це може збільшити доступ, особливо для людей з фізичними обмеженнями.

Машинне навчання - це єдина технологія, здатна точно оцінити таку складну систему, як пошукова система Google, і визначити її змінні ранжування. Тож не без гумору можна сказати, що інновація, яка сприятиме зростанню Google, також може розкрити його найпотаємніший алгоритм.

Машинне навчання зробить революцію в способах покращення пошуку. Воно також змінить наше розуміння пошукових систем.

Заключні думки

Дійсно, машинне навчання має багато переваг, але більшість людей не усвідомлюють всієї повноти його використання. Враховуючи обмеженість інформації, доступної для громадськості, це не дивно. Наприклад, його переваги для пошукової оптимізації ще належить ретельно вивчити.

Він може допомогти в управлінні великими обсягами даних, аналітикою, взаємодією зі споживачами та користувацьким досвідом, серед іншого. Ми все ще не усвідомлюємо багатьох можливостей використання, які ми ще не відкрили. Але ми оптимістично налаштовані, що це, ймовірно, зміниться досить скоро. Якщо ви не хочете нічого пропустити, ми настійно рекомендуємо впровадити штучний інтелект для вашого бізнесу.