Koneoppimisen vaikutus hakukoneiden hakukoneiden hakuun: Kaikki mitä sinun tarvitsee tietää

Intro

Olet epäilemättä aiemmin tietoinen SEO. Se on yksi tärkeimmistä elementeistä, jotka sinun pitäisi oppia aloittaessasi verkkoliiketoimintaa. Emme kuitenkaan ihmettele, jos sinulla on vain vähän kokemusta koneoppimisen vaikutuksesta SEO:hon.

Koneellista oppimista (ML) on käytetty SEO-palveluissa jo pitkään, paljon kauemmin kuin luuletkaan. Loppujen lopuksi hakukoneet hyödyntävät ML:ää indeksoidessaan verkkosivustoja ja laskiessaan niiden sijoituksia.

Tästä huolimatta ML:n käyttäminen hakukoneoptimoinnissa on paitsi mahdollista myös järkevää. Voit hyödyntää sitä toimiaksesi samalla tavalla kuin hakukonejärjestelmät. Se auttaa saamaan realistisemman kuvan siitä, miten yrityksesi toimivat. Pystyt myös ennustamaan, miten toteutetut alustavat muutokset toimivat ja kuinka kauan niiden vaikutus kestää.

ML voi jopa toimittaa sinulle yksityiskohtaisen analyysin sivustosi verkkoliikenteestä, mukaan lukien:

• Kuinka monta ihmistä vierailee siellä
• Mitkä osiot ovat heidän mielestään kiehtovimpia
• Mistä ne ovat peräisin

Myös sisällön luomista ja avainsanahakua voidaan parantaa koneoppimisen avulla. Tutustutaanpa siihen, mitä koneoppiminen on ja miten se vaikuttaa SEO:hon.

Mitä on koneoppiminen?

Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue. Siinä käytetään algoritmeja, jotka jäljittelevät ihmisen oppimista ja pystyvät samalla analysoimaan nopeasti valtavia tietomääriä.

Koneoppimisalgoritmit on tyypillisesti rakennettu havaitsemaan kuvioiden tunnistamista ja poikkeavuuksia. Se voi auttaa koneita tekemään tarkempia ennusteita.

Ennakoivaa mallintamista voidaan käyttää kaikkeen. Moniin päivittäin suorittamiimme tehtäviin sisältyy koneoppimista. Mieti seuraavia skenaarioita, joissa koneoppimisjärjestelmät voivat vaikuttaa elämääsi:

• Koneellista oppimista käytetään suosittelujärjestelmien käyttövoimana Netflixin ja Spotifyn kaltaisilla alustoilla.
• Hakukoneet käyttävät koneoppimista tulostensa parantamiseen ja selkeyttämiseen.
• Sosiaaliset verkostoitumisalustat suosittelevat ystäviä, ryhmiä ja videoita katsottavaksi.
• Jos sinulla on nykyaikainen jääkaappi, se oppii yleensä, milloin käytät sitä eniten, ja jäähdyttää sen illallista varten.
• GPS käyttää koneoppimistekniikoita ennustamaan, mitkä matkan osat ovat ruuhkaisia, ja ohjaa sinut sen mukaisesti uudelleen.
• Koneoppimista käytetään Alexan ja Sirin kaltaisten puheagenttien käyttämiseen.

Jotta tämä kaikki tapahtuisi, meidän on rakennettava malleja. Nämä ML-mallit pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä. Ne voivat tehdä ennusteita nopeasti ja muuttaa suorituskykyään vaatimusten mukaan. Mallien valvonta on olennaista järjestelmissä, joissa on otettava käyttöön useita malleja.

Mallin asentamisen jälkeen mallin seuranta on koneoppimisprosessin operatiivinen vaihe. Se edellyttää, että koneoppimismalleja pidetään silmällä. Siinä seurataan mallien hajoamista, datan ja ideoiden ajautumista ja tarkistetaan, että ne toimivat edelleen hyvin.

(Kuvan lähde: FreePik)

Koneoppiminen SEO:ssa

1. Käyttäjäkokemus

Koneoppimisen ennakoivan mallintamisen kykyjen kehittyneisyys kasvaa edelleen, kun se kypsyy, ja niin myös sen käyttösi. Voimme nähdä ennakoivan mallintamisen toimivan esimerkiksi Amazonin kaltaisilla sivustoilla. Kuluttajille suositellaan asioita aikaisemman käyttäytymisen perusteella. Tämä vaikuttaa tietenkin heidän käyttökokemukseensa. Koneoppimisella on kuitenkin mahdollisuudet mennä pian paljon pidemmälle.

Voit esimerkiksi rakentaa erilaisia CTA-versioita. Voit näyttää niitä ihmisille jatkuvasti sen perusteella, mitä he ovat aiemmin halunneet sivustollasi. Vaihtoehtoisesti voit käyttäjän kokemuksen keskeyttämisen sijaan poistaa chatbot-paneelin käytöstä niiden ihmisten osalta, jotka ovat jo sitoutuneet sisältöösi.

Järjestelmä voi tarjota monimutkaisempia luovia päätöksiä, kun keräät laajemmat asiakastiedot. Kun lisäät uusia tuotekuvauksia, saat paremman käsityksen siitä, mitkä asettelut, kuvat ja sisältö ovat toimineet hyvin aiemmin.

Tiedät, että toistuvat asiakkaat puhuvat tietyntyyppisistä tiedoista eri tavalla kuin ensikertalaiset. Se auttaa sinua muokkaamaan ulkoasuja erilaisiin tarpeisiin sopiviksi.

(Kuvan lähde: FreePik)

2. Automaatio

SEO-seurannan automatisointi tasolle, joka ylittää huomattavasti sen, mihin ihmiset pystyvät, saattaa olla merkittävin koneoppimisen tarjoama hyöty. SEO:sta on tullut yhä hankalampaa, kun se on yhä kehittyneempää ja analytiikan kysyntä on kasvanut.

Koneoppimisen avulla voit tehdä jatkuvia, jatkuvia arviointeja työskennellessäsi syvällä mittakaavalla. Näin sinulla on enemmän aikaa SEO-strategioiden toteuttamiseen ja innovointiin.

Sinun ei enää tarvitse tuhlata aikaa samojen raporttien tekemiseen joka kuukausi tai vuosineljännes. Nämä arvioinnit voivat olla automaattisia. Sinun tarvitsee siis vain reagoida niiden paljastamiin ongelmiin tai mahdollisuuksiin. Lisäksi voit samalla virtaviivaistaa monia näistä mukautuksista.

3. Äänihaku

Tapa, jolla ihmiset etsivät sisältöä internetistä, on muuttumassa. Ihmiset käyttävät nykyään puhelimensa äänihakua etsiessään tietoa verkosta. Älypuhelinten käytön lisääntymisen myötä äänihaku on tulossa yhä suositummaksi.

Ihmiset ovat tottuneet keskustelemaan välittömästi tietokonevälineiden kanssa. He saavat tietoa verkosta aina ja kaikkialla, missä he sitä tarvitsevat.

Se on fantastinen ominaisuus, jolla saavutetaan kaksi tavoitetta kerralla. Ensinnäkin se parantaa verkkosivustosi käytettävyyttä. Ihmiset ovat edelleen kiinnostuneita tästä tekniikasta, koska se on vielä uusi. Toiseksi se voi lisätä pääsyä erityisesti henkilöille, joilla on fyysisiä rajoitteita.

Koneellinen oppiminen on ainoa tekniikka, jolla voidaan arvioida tarkasti Googlen hakujärjestelmän kaltaista monimutkaista järjestelmää ja määrittää sen ranking-muuttujat. Niinpä ei ole aivan vailla huumoria, että Googlen kasvua vauhdittava innovaatio voi myös paljastaa sen tarkimmin piilotetun algoritmin.

Koneoppiminen mullistaa tavan parantaa hakua. Se muuttaa myös tapaa, jolla ymmärrämme hakukoneita.

Lopulliset ajatukset

On totta, että koneoppimisella on monia etuja, mutta useimmat ihmiset eivät ymmärrä sen kaikkia käyttömahdollisuuksia. Tämä ei ole yllättävää, koska yleisön saatavilla on vain vähän tietoa. Esimerkiksi sen SEO-hyötyjä ei ole vielä tutkittu perusteellisesti.

Se voi auttaa muun muassa laajojen tietojen, analytiikan, kuluttajavuorovaikutuksen ja käyttäjäkokemuksen hallinnassa. Emme vielä ymmärrä monia käyttökohteita, joita emme ole vielä löytäneet. Mutta olemme optimistisia, että se todennäköisesti muuttuu melko pian. Jos et halua jäädä paitsi, suosittelemme vahvasti tekoälyn sisällyttämistä yritykseesi.