Comprensione dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale in SEO - Consulenza di esperti Semalt



Con il nostro mondo sempre alla ricerca di nuovi modi per migliorare e svilupparsi, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno svolto un ruolo importante nel miglioramento della SEO. Tuttavia, è importante comprendere i ruoli dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale sul loro percorso. Dobbiamo chiederci se questi concetti aiutano i professionisti SEO a svolgere meglio il nostro lavoro. Bene, abbiamo alcune risposte per te.

I lettori che hanno studiato l'apprendimento automatico confesseranno che non è così semplice come sembra. Durante il nostro percorso, discuteremo di come l'apprendimento automatico migliora la ricerca, ma oltre a questo, imparerai molto di più in questo articolo.

Oggi leggeresti le implementazioni di ricerca da un esperto di machine learning. Stiamo espandendo alcuni dei concetti fondamentali che senza dubbio ti piacciono. Per cominciare, quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'IA nella SEO?

In rapidi punti elenco, AI:
  • Fornisce ai siti web un vantaggio strategico
  • Informa i siti web su come scegliere progetti AI ad alto ROI
  • Supportare l'iniziativa strategica AI
Oggi, aziende come Google, Bing, Amazon, Facebook e altre ancora, guadagnano dalle IA.

Quindi, prima di immergerci, discutiamo di come l'apprendimento automatico migliora la ricerca.

L'apprendimento automatico è la spina dorsale di come viene strutturata la SERP e perché le pagine si classificano in questo modo. Grazie all'utilizzo dell'apprendimento automatico nei motori di ricerca, i risultati sono più intelligenti e utili. Nel mondo della SEO, è importante comprendere alcuni dettagli come:
  • Come i motori di ricerca eseguono la scansione e indicizzano i siti web
  • Funzioni di algoritmi di ricerca
  • Come i motori di ricerca comprendono e trattano le intenzioni degli utenti
Con lo sviluppo della tecnologia di programmazione, il termine apprendimento automatico viene utilizzato più spesso. Ma perché è menzionato nella SEO e perché dovresti saperne di più?

Cos'è l'apprendimento automatico?

Senza imparare cos'è l'apprendimento automatico, sarebbe estremamente difficile coglierne la funzione in SEO. L'apprendimento automatico può essere definito come una scienza per far funzionare i computer senza una programmazione esplicita. Dobbiamo differenziare l'ML dall'intelligenza artificiale perché, a questo punto, quella linea inizia a diventare sfocata.
Come abbiamo appena accennato, con l'apprendimento automatico, i computer possono concludere in base alle informazioni fornite e non hanno istruzioni specifiche su come eseguire le attività. L'intelligenza artificiale, d'altra parte, è la scienza alla base della creazione del sistema. Grazie all'intelligenza artificiale, vengono creati sistemi per avere un'intelligenza simile a quella umana ed elaborare le informazioni in modo simile.

La loro definizione non fa ancora molto per sottolineare le loro differenze. Per capire le loro differenze, puoi guardarle in questo modo.

L'apprendimento automatico è un sistema progettato per fornire soluzioni ai problemi. Usando la matematica, può lavorare per produrre la soluzione. Questa soluzione potrebbe essere programmata in modo specifico, elaborata da un essere umano. L'informazione artificiale, d'altra parte, è un sistema che tende a muoversi verso la creatività e quindi è meno prevedibile. L'intelligenza artificiale potrebbe essere incaricata di un problema e potrebbe fare riferimento alle istruzioni in esso codificate e trarre una conclusione dai suoi studi precedenti. Oppure può decidere di aggiungere qualcosa di nuovo alla soluzione o può decidere di iniziare a lavorare su un nuovo sistema rinunciando al compito iniziale. Bene, non essere pronto a presumere che verrà distratto dagli amici su Facebook, ma hai l'idea.

La differenza fondamentale è l'intelligenza.

Tuttavia, l'IA è al limite del ML, infatti, l'apprendimento automatico è visto come un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.

In che modo l'apprendimento automatico aiuta i professionisti?

Per migliorare l'efficienza, la velocità e l'affidabilità dei motori di ricerca, scienziati e ingegneri fanno affidamento in modo significativo su questo apprendimento automatico.

Prima di discuterne, notiamo innanzitutto che questa sezione è progettata per farti sapere se l'apprendimento automatico può essere applicato direttamente al SEO e non se gli strumenti SEO possono essere costruiti con l'apprendimento automatico. In passato, l'apprendimento automatico era di scarsa utilità per i professionisti SEO; questo perché il machine learning non aiuta gli esperti a comprendere meglio i segnali di ranking. In realtà, l'apprendimento automatico ti aiuta solo a capire il sistema che pesa e misura i segnali di ranking.

Ora non dovresti ancora saltare come un campione. Ciò non significa che arriverai automaticamente alla prima pagina dopo averlo realizzato. Per quanto possa essere utile conoscere il sistema, se non impiegato correttamente, finirai solo per cadere sulla schiena.

Misurare un'intelligenza artificiale di successo

Scopri come funziona il sistema per batterlo. Come viene misurato il successo? Usa questa analogia, immagina uno scenario in cui Microsoft Bing lancia il suo motore di ricerca in Malesia e fa il bootstrap del motore di ricerca.

Nota: in questo scenario, il bootstrap si riferisce all'inizializzazione di un sistema e non all'avvio di un'attività senza nulla. Né è la tecnica della scienza dei dati per fare stime basate su precedenti campioni simili. In questo caso, un'idea saggia sarà quella di coinvolgere un gruppo di madrelingua per fungere da gruppo di formazione iniziale.

Analizzeranno i dati raccolti dal test di prova e il sistema imparerà da loro, così come i programmatori. Una volta che il sistema ha appreso abbastanza al punto in cui è semplicemente superiore ai risultati esistenti, l'azienda può implementare il motore di ricerca.

E-A-T nell'apprendimento automatico

Un altro ottimo esempio è l'autorità e la fiducia di Enterprise. Google pone domande come se questo sito web sia autorevole; possiamo fidarci dell'azienda o del proprietario di questo sito web? Le risposte a queste domande giocano un ruolo cruciale nel determinare la qualità e lo stato di posizionamento del sito web. Tuttavia, non esiste un modo reale per noi di dire quali fattori considera Google. Possiamo solo presumere che l'algoritmo sia stato addestrato per rispettare sia il feedback degli utenti che i tassi di qualità di ciò che percepiscono come E-A-T.

Dovremmo concentrarci su E-A-T perché questo è ciò che fanno le macchine degli algoritmi di ricerca.

Il sistema vivente e respiratorio dell'apprendimento automatico

Un aspetto rilevante dell'apprendimento automatico è radicato nel modo in cui funziona l'apprendimento automatico. In alcuni casi, l'apprendimento automatico non è semplicemente un algoritmo statico addestrato e quindi distribuito nella sua forma finale. Invece, diventa uno che viene pre-addestrato prima della distribuzione. Quindi, l'algoritmo continua a verificare se stesso e ad apportare le modifiche necessarie confrontando l'obiettivo finale desiderato ei risultati precedenti di successo e fallimento.

All'inizio di un'introduzione al machine learning del motore di ricerca, ci sarà una serie iniziale di query di "conoscenza approfondita" e risultati pertinenti. Dopodiché, verranno fornite query senza i risultati "conosciuti" per produrre i propri risultati. Il sistema produrrà quindi un punteggio basato sul "sapere bene" rivelato.

Il sistema continuerà a farlo man mano che si avvicina sempre di più all'ideale. Assegna un valore per l'accuratezza, apprende e quindi apporta le regolazioni appropriate per il tentativo successivo. Pensalo come un modo per sforzarti di avvicinarti sempre di più al "sapere bene".

Supponiamo che i tassi di qualità oi segnali SERP indichino qualsiasi risultato di segnale imperfetto che viene inserito in un sistema e che venga eseguita la regolazione fine dei pesi dei segnali. Un buon segnale rafforzerebbe il successo. È più come dare al sistema un cookie.

Segnali di esempio

I segnali non sono costituiti solo da link, ancoraggi, HTTPS, titoli di velocità e altro. Nelle query di ricerca, molte altre indicazioni segnalano. Alcuni dei segnali ambientali utilizzati sono:
  • Giorno della settimana
  • Giorno della settimana contro il fine settimana
  • Vacanza o no
  • Le stagioni
  • Tempo metereologico
Laddove questo lunedì è un picco nelle ricerche sui problemi di ricerca, è probabile che aumenti la visibilità dei dati terziari come i suggerimenti per il riconoscimento dei problemi cardiaci il lunedì.
L'obiettivo di Google per l'utilizzo di AI e Machine Learning

Il nocciolo della questione è il cambiamento delle tendenze e dei fattori di ranking che si inclinano e si spostano in base a ciò che Google vuole fare per migliorare il loro utilizzo nei motori di ricerca. Google sta cercando di ridurre la nostra capacità di convincere il sistema. Tentano di cambiare le regole in modo che tu non possa ingannare il sistema. Ora, se riescono a farlo, è quasi certo che stanno apportando modifiche per evitare di essere giocati e anche per migliorare la loro rilevanza.

Conclusione

Anche i ricercatori svolgono un ruolo in questo processo. Questo non è definito come CTR o frequenza di rimbalzo ma semplicemente come "soddisfazione dell'utente" non solo come un segnale ma anche come un obiettivo della macchina. Come abbiamo accennato, a un sistema di apprendimento automatico deve essere assegnato un obiettivo, un obiettivo e qualcosa per valutarne il risultato.

Comprendiamo che sembra molto da elaborare e speriamo che tu abbia trovato questo articolo informativo. Considerando quanto sia vasta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, siamo anche certi di non essere stati in grado di ottenere tutte le informazioni. Tuttavia, il nostro team è sempre pronto a fornire assistenza per qualsiasi domanda o sfida che hai riguardo al tuo sito web e al posizionamento migliore. Non esitare a farci sapere come possiamo aiutarti.

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