Vpliv strojnega učenja na SEO: Vse, kar morate vedeti

Uvod

Nedvomno ste se že prej zavedali SEO. To je eden od osnovnih elementov, ki se jih morate naučiti, ko začenjate spletno poslovanje. Vendar se ne bomo čudili, če imate malo izkušenj z vplivom strojnega učenja na SEO.

Strojno učenje (ML) se v storitvah SEO uporablja že dolgo, veliko dlje, kot si morda mislite. Navsezadnje iskalniki uporabljajo ML za brskanje po spletnih mestih in izračunavanje njihovih uvrstitev.

Glede na to je uporaba ML v vašem pristopu SEO ne le izvedljiva, temveč tudi preudarna. Uporabite ga lahko za podobno delovanje kot sistemi iskalnikov. Pomagal vam bo pridobiti bolj realno sliko o tem, kako so vaši poskusi uspešni. Prav tako boste lahko predvideli, kako se bodo obnesle morebitne začetne spremembe, ki ste jih uvedli, in koliko časa bo trajalo, da bodo imele učinek.

ML vam lahko zagotovi tudi podrobno analizo spletnega prometa na vašem spletnem mestu, vključno z:

• Koliko ljudi jo obiskuje
• Katera poglavja se jim zdijo najbolj zanimiva
• Od kod izvirajo

Ustvarjanje vsebine in iskanje ključnih besed se lahko izboljšata tudi s strojnim učenjem. Preverite, kaj je strojno učenje in kako vpliva na SEO.

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence. Uporablja algoritme, ki posnemajo učenje ljudi, hkrati pa lahko hitro analizira ogromne količine podatkov.

Algoritmi strojnega učenja so običajno zasnovani za odkrivanje prepoznavanja vzorcev in nepravilnosti. To lahko pomaga strojem pri natančnejših napovedih.

Prediktivno modeliranje se lahko uporablja za vse. Veliko nalog, ki jih vsakodnevno opravljamo, vključuje strojno učenje. Razmislite o naslednjih scenarijih, v katerih lahko sistemi strojnega učenja vplivajo na vaše življenje:

• Strojno učenje se uporablja za sisteme priporočil na platformah, kot sta Netflix in Spotify.
• Iskalniki uporabljajo strojno učenje, da izboljšajo in pojasnijo svoje rezultate.
• Platforme družabnih omrežij priporočajo prijatelje, skupine in videoposnetke za ogled.
• Če imate sodoben hladilnik, se običajno nauči, kdaj ga največ uporabljate, in ga ohladi pred večerjo.
• GPS s pomočjo tehnik strojnega učenja predvideva, na katerih delih poti bodo zastoji, in vas ustrezno preusmeri.
• Strojno učenje se uporablja za upravljanje glasovnih agentov, kot sta Alexa in Siri.

Da bi vse to dosegli, moramo izdelati modele. Ti modeli ML lahko obdelujejo velike količine podatkov. Hitro lahko napovedujejo in spreminjajo svojo zmogljivost glede na zahteve. Spremljanje modelov je bistvenega pomena v sistemih, kjer je treba namestiti več modelov.

Po namestitvi modela je spremljanje modela operativni korak v procesu strojnega učenja. Pri tem je treba spremljati modele strojnega učenja. Spremlja degradacijo modelov, odmikanje podatkov in odmikanje idej ter preverja, ali še vedno dobro delujejo.

(Vir slike: FreePik)

Strojno učenje v SEO

1. Uporabniška izkušnja

Naprednost sposobnosti napovednega modeliranja strojnega učenja se bo z njegovim razvojem še naprej povečevala, prav tako pa se bo povečevala tudi njegova uporaba. Prediktivno modeliranje lahko vidimo na spletnih mestih, kot je Amazon. Potrošnikom se priporočajo stvari na podlagi prejšnjega vedenja. To seveda vpliva na njihovo uporabniško izkušnjo. Toda strojno učenje lahko v kratkem doseže še veliko več.

Lahko na primer sestavite različne različice CTA. Te lahko stalno prikazujete ljudem glede na njihove prejšnje preference na vašem spletnem mestu. Druga možnost je, da namesto prekinitve uporabniške izkušnje ljudem, ki so že vključeni v vašo vsebino, onemogočite ploščo klepetalnega robota.

Sistem lahko ponudi bolj zapletene ustvarjalne odločitve, saj zberete več podatkov o strankah. Ko boste dodajali dodatne opise izdelkov, boste imeli boljšo predstavo o tem, katere postavitve, fotografije in vsebine so se v preteklosti dobro obnesle.

Vedeli boste, da ponavljajoče se stranke o določenih vrstah informacij govorijo drugače kot pri prvih nakupih. To vam bo pomagalo pri spreminjanju postavitev, da bodo ustrezale različnim potrebam.

(Vir slike: FreePik)

2. Avtomatizacija

Avtomatizacija spremljanja SEO na ravni, ki daleč presega zmogljivosti ljudi, je morda najpomembnejša korist, ki smo jo videli pri strojnem učenju. SEO je postal vse bolj zapleten zaradi vedno večje zahtevnosti in večjega povpraševanja po analitiki.

Strojno učenje vam omogoča neprekinjeno in stalno ocenjevanje, hkrati pa deluje v velikem obsegu. To vam omogoča več časa za izvajanje in inoviranje strategij SEO.

Vsak mesec ali četrtletje vam ni več treba izgubljati časa z istimi poročili. Te ocene so lahko samodejne. Tako se morate le odzvati na morebitne težave ali možnosti, ki jih odkrijejo. Poleg tega lahko med tem racionalizirate veliko teh prilagoditev.

3. Glasovno iskanje

Način, kako ljudje iščejo vsebino na internetu, se spreminja. Ljudje danes za iskanje podatkov na spletu uporabljajo glasovno iskanje na svojih telefonih. Glasovno iskanje postaja vse bolj priljubljeno zaradi povečane uporabe pametnih telefonov.

Ljudje so se navadili, da se z računalniškimi pripomočki pogovarjajo takoj. Informacije dobijo na spletu, kadar koli in kjer koli jih potrebujejo.

To je odlična funkcija, ki omogoča doseganje dveh ciljev hkrati. Za začetek izboljša uporabnost vašega spletnega mesta. Ljudje se še vedno zanimajo za to tehniko, saj je še vedno nova. Drugič, z njo lahko izboljšate dostopnost, zlasti za ljudi s fizičnimi omejitvami.

Strojno učenje je edina tehnika, ki lahko natančno oceni zapleten sistem, kot je Googlov iskalni sistem, in določi njegove spremenljivke za razvrščanje. Zato ni brez humorja, da lahko inovacija, ki bo spodbudila Googlovo rast, razkrije tudi njegov najbolj skriti algoritem.

Strojno učenje bo korenito spremenilo način izboljšanja iskanja. Spremenilo bo tudi naše razumevanje iskalnikov.

Končne misli

Strojno učenje ima res veliko prednosti, vendar se večina ljudi ne zaveda vseh njegovih možnosti uporabe. Glede na omejene informacije, ki so na voljo javnosti, to ni presenetljivo. Njegove prednosti za SEO na primer še niso bile temeljito raziskane.

Med drugim lahko pomaga pri upravljanju obsežnih podatkov, analitiki, interakciji s potrošniki in uporabniški izkušnji. Še vedno se ne zavedamo številnih uporab, ki jih še nismo odkrili. Vendar smo optimistični, da se bo to verjetno kmalu spremenilo. Če ne želite preskočiti, vam močno svetujemo vključitev umetne inteligence v vaše podjetje.