Kuptimi i të mësuarit makinerik dhe inteligjencës artificiale në SEO - Këshilla të ekspertëve për Semalt



Me botën tonë që gjithmonë kërkon mënyra të reja për të përmirësuar dhe zhvilluar, inteligjenca artificiale dhe të mësuarit në makinë kanë luajtur një rol të rëndësishëm në përmirësimin e SEO. Sidoqoftë, është e rëndësishme të kuptohen rolet e të mësuarit makinerik dhe të inteligjencës artificiale në rrugën e tyre. Ne duhet të pyesim nëse këto koncepte i ndihmojnë profesionistët e SEO-së të bëjnë më mirë punët tona. Epo, kemi disa përgjigje për ju.

Lexuesit që kanë studiuar të mësuarit makinerik do të rrëfejnë se nuk është aq drejt përpara sa tingëllon. Në rrugën tonë, ne do të diskutojmë se si të mësuarit makinerik përmirëson kërkimin, por përveç kësaj, ju do të mësoni shumë më tepër në këtë artikull.

Sot, ju do të lexoni për zbatimet e kërkimit nga një ekspert i të mësuarit makiner. Ne do të zgjeronim disa nga konceptet thelbësore të cilat pa dyshim ju pëlqejnë. Për fillestarët, cilat janë përfitimet e përdorimit të AI në SEO?

Në pikat e plumbit të shpejtë, AI:
  • Ofron faqe në internet me një avantazh strategjik
  • Informoni faqet e internetit se si të zgjedhni projekte të AI me lartë ROI
  • Mbështetni iniciativën strategjike të AI
Sot, kompani të tilla si Google, Bing, Amazon, Facebook dhe më shumë, fitojnë para nga AI.

Pra, para se të zhyteni, le të diskutojmë se si të mësuarit në makinë përmirëson kërkimin.

Të mësuarit makinerik është shtylla kurrizore e mënyrës se si vendoset SERP dhe pse faqet renditen në mënyrën e tyre. Falë përdorimit të të mësuarit makinerik në motorët e kërkimit, rezultatet janë më të mençura dhe më të dobishme. Në botën e SEO, është e rëndësishme të kuptoni disa detaje të tilla si:
  • Si motorët e kërkimit zvarriten dhe indeksojnë faqet e internetit
  • Funksionet e algoritmeve të kërkimit
  • Si motorët e kërkimit i kuptojnë dhe i trajtojnë qëllimet e përdoruesve
Me zhvillimin e teknologjisë së programimit, termi mësim makine hidhet më shpesh. Por pse përmendet në SEO dhe pse duhet të mësoni më shumë për të?

Çfarë është të mësuarit në makinë?

Pa mësuar se çfarë është të mësuarit në makinë, do të ishte jashtëzakonisht e vështirë të kuptosh funksionin e tij në SEO. Të mësuarit makinerik mund të përkufizohet si një shkencë e bërjes së kompjuterëve për të vepruar pa programim të qartë. Ne duhet ta dallojmë ML nga AI sepse, në këtë pikë, ajo linjë fillon të bëhet e paqartë.
Siç kemi përmendur sapo, me të mësuarit Makiner, kompjuterët mund të konkludojnë bazuar në informacionin e dhënë dhe nuk kanë udhëzime specifike se si të përmbushin detyrat. Nga ana tjetër, inteligjenca artificiale është shkenca që qëndron pas krijimit të sistemit. Falë AI, sistemet janë krijuar për të pasur inteligjencë të ngjashme me njeriun dhe për të përpunuar informacionin në një mënyrë të ngjashme.

Përkufizimi i tyre ende nuk bën shumë për të treguar dallimet e tyre. Për të kuptuar ndryshimet e tyre, mund ta shikoni në këtë mënyrë.

Të mësuarit makinerik është një sistem që është krijuar për të ofruar zgjidhje për problemet. Duke përdorur matematikën, mund të funksionojë për të prodhuar zgjidhjen. Kjo zgjidhje mund të programohet në mënyrë specifike, e përpunuar nga një njeri. Nga ana tjetër, informacioni artificial është një sistem që tenton të shkojë drejt krijimtarisë, dhe kështu, është më pak i parashikueshëm. Inteligjenca artificiale mund të ngarkohet me një problem dhe mund të referojë udhëzimet e koduara në të dhe të nxjerrë një përfundim nga studimet e saj të mëparshme. Ose, ai mund të vendosë të shtojë diçka të re në zgjidhje ose mund të vendosë të fillojë të punojë në një sistem të ri që heq dorë nga detyra e tij fillestare. Epo, mos u bëni të shpejtë të supozoni se do të shpërqendrohet nga miqtë në Facebook, por ju merrni idenë.

Dallimi kryesor është inteligjenca.

Sidoqoftë, AI është kufitare sesa ML, në fakt, të mësuarit makinerik shihet si një nëngrup për inteligjencën artificiale.

Si i ndihmon mësimi makiner pro?

Për të përmirësuar efikasitetin, shpejtësinë dhe besueshmërinë e motorëve të kërkimit, shkencëtarët dhe inxhinierët marrin pjesë në mënyrë të konsiderueshme në mësimin e kësaj makine.

Para se ta diskutojmë këtë, le të vërejmë së pari se kjo pjesë është krijuar për t'ju informuar nëse mësimi makinerik mund të zbatohet drejtpërdrejt në SEO dhe jo nëse mjetet SEO mund të ndërtohen me mësimin makinerik. Në kohët e kaluara, të mësuarit me makinë ishte shumë pak i dobishëm ose aspak për profesionistët e SEO-së; kjo sepse mësimi makinerik nuk i ndihmon ekspertët të kuptojnë më mirë sinjalet e renditjes. Në realitet, të mësuarit në makinë ju ndihmon vetëm të kuptoni sistemin i cili peshon dhe mat sinjalet e renditjes.

Tani nuk duhet të hidheni si kampion akoma. Kjo nuk do të thotë që automatikisht do të shkoni në faqen e parë pasi ta keni kuptuar këtë. Sado e dobishme të jetë njohja e sistemit, nëse nuk përdoret siç duhet, ju vetëm do të bini mbi shpinë.

Matja e një UA të suksesshme

Mësoni se si funksionon sistemi për ta mposhtur atë. Si matet suksesi? Përdorni këtë analogji, imagjinoni një skenar ku Microsoft Bing hap motorin e tyre të kërkimit në Malajzi dhe ata bootstrap motorin e kërkimit.

Shënim: në këtë skenar, bootstrapping i referohet inicimit të një sistemi dhe mos fillimit të një biznesi me asgjë. As nuk është teknika e shkencës së të dhënave për të bërë vlerësime bazuar në mostrat e mëparshme të ngjashme. Këtu, një ide e mençur do të jetë të tërheqësh një grup folësish vendas për të shërbyer si grupi fillestar i trajnimit.

Ata do të analizojnë të dhënat e mbledhura nga testi provë, dhe sistemi do të mësojë prej tyre, ashtu si edhe programuesit. Pasi sistemi të ketë mësuar mjaftueshëm deri në pikën ku thjesht të jetë më superior se rezultatet ekzistuese, kompania mund të vendosë motorin e kërkimit.

E-A-T në mësimin makinerik

Një shembull tjetër i shkëlqyeshëm është autoriteti dhe besimi i ndërmarrjes. Google bën pyetje të tilla si është e autorizuar kjo faqe në internet; a mund t’i besojmë kompanisë ose pronarit të kësaj faqe në internet? Përgjigjet e këtyre pyetjeve luajnë një rol vendimtar në përcaktimin e cilësisë dhe statusit të renditjes së faqes në internet. Sidoqoftë, nuk ka asnjë mënyrë reale që ne të themi se cilët faktorë i konsideron Google. Mund të supozojmë vetëm se algoritmi është trajnuar për të respektuar si reagimet e përdoruesve ashtu edhe normat e cilësisë së asaj që ata perceptojnë të jetë E-A-T.

Ne duhet të përqendrohemi në E-A-T sepse kjo është ajo që bëjnë makinat e algoritmit të kërkimit.

Sistemi i jetesës dhe frymëmarrjes i të mësuarit makinerik

Një aspekt i rëndësishëm i të mësuarit në makinë është i rrënjosur në mënyrën se si funksionon të mësuarit makinerik. Në raste të caktuara, të mësuarit makinerik nuk është thjesht një algoritëm statik i trajnuar dhe më pas i vendosur në formën e tij përfundimtare. Në vend të kësaj, bëhet ai që para-trajnohet para vendosjes. Pastaj, algoritmi vazhdon të kontrollojë vetveten dhe të bëjë rregullimet e nevojshme duke krahasuar qëllimin përfundimtar të dëshiruar dhe suksesin e mëparshëm dhe rezultatet e dështuara.

Në fillim të një prezantimi të të mësuarit të makinës së motorëve të kërkimit, do të ketë një grup fillestar të pyetjeve "njoh mirë" dhe rezultateve përkatëse. Pas kësaj, do të jepen pyetje pa rezultatet "di mirë" për të prodhuar rezultatet e veta. Sistemi pastaj do të prodhojë një rezultat të bazuar në zbuluar "di mirë".

Sistemi do të vazhdojë ta bëjë këtë kur i afrohet gjithnjë e më shumë idealit. Ai cakton një vlerë për saktësinë, mëson dhe pastaj bën rregullimet e duhura për përpjekjen tjetër. Mendoni për atë si një mënyrë për t'u përpjekur t'i afrohemi gjithnjë e më shumë "të ditur mirë".

Supozoni se nivelet e cilësisë ose sinjalet SERP tregojnë ndonjë rezultat të papërsosur të sinjalit që tërhiqet në një sistem dhe bëhen rregullimet e hollësishme të peshave të sinjaleve. Një sinjal i mirë do të forconte suksesin. Moreshtë më shumë si t'i japësh sistemit një cookie.

Shembuj të sinjaleve

Sinjalet nuk përbëhen vetëm nga lidhjet, spirancat, HTTPS, titujt e shpejtësisë etj. Në pyetjet e kërkimit, shumë indikacione të tjera sinjalizojnë. Disa nga sinjalet mjedisore të përdorura janë:
  • Ditë të javës
  • Dita e javës kundrejt fundjavës
  • Festa apo jo
  • Stinët
  • Moti
Kur kjo është një kulm në kërkimet për dhimbjen e kërkimit të hënën, shanset janë që ajo të shkaktojë rritjen e dukshmërisë për të dhëna terciare siç janë këshillat për njohjen e çështjeve të zemrës të hënën.
Qëllimi i Google për përdorimin e UA dhe Mësimin Makinerik

Fakti i çështjes është ndryshimi i tendencave dhe faktorëve të renditjes që anojnë dhe zhvendosen sipas asaj që Google dëshiron të bëjë për të përmirësuar përdorimin e tyre të motorit të kërkimit. Google po kërkon të zvogëlojë aftësinë tonë për të bindur sistemin. Ata përpiqen të ndryshojnë rregullat në mënyrë që ju të mos mund ta mashtroni sistemin. Tani, nëse ata mund t'i bëjnë këto, është pothuajse e sigurt se ata po bëjnë rregullime për të shmangur lojërat dhe gjithashtu për të përmirësuar rëndësinë e tyre.

Përfundim

Kërkuesit gjithashtu luajnë një rol në këtë proces. Kjo nuk përcaktohet në CTR ose ritmet e kërcimit por thjesht në "kënaqësinë e përdoruesit" jo vetëm si një sinjal, por edhe si një qëllim i makinës. Siç e kemi përmendur, një sistemi të të mësuarit makinerik duhet t'i jepet një qëllim, një objektiv dhe diçka për të vlerësuar rezultatin e tij.

Ne e kuptojmë se kjo tingëllon shumë si për t’u përpunuar dhe shpresojmë që ju ta keni gjetur këtë artikull informues. Duke marrë parasysh se sa i gjerë është AI dhe Mësimi Makiner, ne jemi gjithashtu të sigurt se nuk kemi qenë në gjendje të marrim të gjithë informacionin. Sidoqoftë, ekipi ynë është gjithmonë i gatshëm të ofrojë ndihmë për çdo pyetje ose sfidë që keni në lidhje me faqen tuaj të internetit dhe renditjen më të mirë. Mos hezitoni të na tregoni se si mund të ndihmojmë.

Ju intereson SEO? Shikoni artikujt tanë të tjerë në Blog blog.