• Lär dig SEO

Effekten av maskininlärning inom SEO: Allt du behöver veta

  • Felix Rose-Collins
  • 4 min read
Effekten av maskininlärning inom SEO: Allt du behöver veta

Intro

Du är säkert medveten om SEO. Det är en av de viktigaste delarna du bör lära dig när du startar ett onlineföretag. Vi blir dock inte förvånade om du har liten erfarenhet av maskininlärningens inverkan på SEO.

Maskininlärning (ML) har använts inom SEO-tjänster under lång tid, mycket längre än du kanske tror. Sökmotorer använder trots allt ML för att krypa igenom webbplatser för att beräkna deras rankning.

Med detta sagt är det inte bara möjligt att använda ML i din SEO-strategi utan också klokt. Du kan använda det för att fungera på samma sätt som sökmotorernas system. Det kommer att hjälpa till att få en mer realistisk bild av hur dina försök går. Du kommer också att kunna förutsäga hur de första förändringarna som du har genomfört kommer att fungera och hur lång tid det kommer att ta innan de får effekt.

ML kan även ge dig en detaljerad analys av onlinetrafiken på din webbplats, inklusive:

  • Hur många människor besöker den.
  • Vilka avsnitt anser de vara mest fascinerande
  • Varifrån de kommer

Skapandet av innehåll och sökning efter nyckelord kan också förbättras genom maskininlärning. Låt oss kolla in vad maskininlärning är och hur det påverkar SEO.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är ett delområde inom artificiell intelligens. Det använder algoritmer för att efterlikna hur människor lär sig och samtidigt snabbt kunna analysera stora mängder data.

Algoritmer för maskininlärning byggs vanligtvis för att upptäcka mönsterigenkänning och avvikelser. Det kan hjälpa maskiner att göra mer exakta förutsägelser.

Prediktiv modellering kan användas för allting. Många av de uppgifter vi utför dagligen inkluderar maskininlärning. Tänk på följande scenarier där system för maskininlärning kan påverka ditt liv:

  • Maskininlärning används för att driva rekommendationssystem på plattformar som Netflix och Spotify.
  • Sökmotorer använder maskininlärning för att förbättra och förtydliga sina resultat.
  • Plattformar för sociala nätverk rekommenderar vänner, grupper och videor att titta på.
  • Om du har ett modernt kylskåp lär det sig vanligtvis när du använder det mest och kyler ner det inför kvällsmaten.
  • GPS använder maskininlärningsteknik för att förutsäga vilka delar av din resa som kommer att vara överbelastade och omdirigerar dig därefter.
  • Maskininlärning används för att hantera röstbaserade agenter som Alexa och Siri.

För att få allt detta att hända måste vi konstruera modeller. Dessa ML-modeller kan bearbeta stora mängder data. De kan göra förutsägelser snabbt och ändra sin prestanda i enlighet med kraven. Modellövervakning är viktigt i de system där man behöver använda flera modeller.

Efter modellinstallationen är modellövervakning ett operativt steg i processen för maskininlärning. Det kräver att du håller ett öga på dina modeller för maskininlärning. Den håller koll på modellnedbrytning, datadrift och idédrift och kontrollerar att de fortfarande fungerar bra.

Vad är maskininlärning? (Bildkälla: FreePik))

Maskininlärning inom SEO

1. Användarupplevelse

Den sofistikerade förmågan till förutsägande modellering av maskininlärning kommer att fortsätta att öka i takt med att den mognar, och det kommer även din användning av den att öka. Vi kan se prediktiv modellering i arbete på webbplatser som Amazon. Konsumenter rekommenderas saker baserat på tidigare beteende. Detta påverkar naturligtvis deras användarupplevelse. Men maskininlärning har potential att gå mycket längre inom kort.

Du kan till exempel konstruera en mängd olika CTA-versioner. Du kan ständigt visa dem för människor baserat på deras tidigare preferenser på din webbplats. Alternativt kan du, i stället för att avbryta användarens upplevelse, stänga av chatbot-panelen för personer som redan är engagerade i ditt innehåll.

Systemet kan erbjuda mer komplicerade kreativa beslut när du samlar in ett bredare kunddataregister. När du lägger till ytterligare produktbeskrivningar får du en bättre uppfattning om vilka layouter, bilder och innehåll som har fungerat bra tidigare.

Du kommer att veta att återkommande kunder talar om specifika typer av information på ett annat sätt än förstagångsköpare. Det kommer att hjälpa dig att ändra dina layouter för att passa varierande behov.

Maskininlärning inom SEO: användarupplevelse (Bildkälla: (https://www.freepik.com/free-photo/businesspeople-meeting-plan-analysis-graph-company-finance-strat_15873165.htm#query=SEO&position=9&from_view=search)))

2. Automatisering

Automatisering av SEO-övervakning på en nivå som vida överstiger vad människor kan åstadkomma kan vara den mest betydelsefulla fördelen vi har sett av maskininlärning. SEO har blivit alltmer knepigt med ständigt ökande sofistikering och ett större krav på analyser.

Maskininlärning gör det möjligt att göra kontinuerliga, konstanta bedömningar samtidigt som man arbetar på en djup skala. Detta ger dig mer tid att utföra och förnya SEO-strategier.

Du behöver inte längre slösa tid varje månad eller kvartal på att utföra samma rapporter. Dessa bedömningar kan vara automatiska. Så allt du behöver göra är att reagera på eventuella problem eller möjligheter som de avslöjar. Medan du gör det kan du dessutom effektivisera många av dessa justeringar.

3. Röstsökning

Sättet som människor söker efter innehåll på internet utvecklas. Människor använder numera röstsökning på sina telefoner för att söka information på webben. Röstsökning blir allt populärare på grund av den ökade användningen av smarttelefoner.

Människor har vant sig vid att konversera omedelbart med datorprylar. De får information på webben när och var de behöver den.

Det är en fantastisk funktion som uppnår två mål på en gång. Till att börja med förbättrar den användbarheten på din webbplats. Människor är fortfarande intresserade av denna teknik eftersom den fortfarande är ny. För det andra kan den öka tillgängligheten, särskilt för personer med fysiska begränsningar.

Maskininlärning är den enda teknik som kan utvärdera ett komplext system som Googles söksystem på ett korrekt sätt och fastställa dess rankingvariabler. Så det är inte utan humor att den innovation som kommer att driva Googles tillväxt också har potential att avslöja dess mest hemliga algoritm.

Maskininlärning kommer att revolutionera sättet att förbättra din sökning. Det kommer också att förändra vårt sätt att förstå sökmotorer.

Slutord

Det är sant att maskininlärning har många fördelar, men de flesta inser inte hela dess användningsområden. Med tanke på den begränsade information som finns tillgänglig för allmänheten är detta föga förvånande. Dess SEO-fördelar, till exempel, har ännu inte utforskats grundligt.

Den kan bland annat hjälpa till att hantera omfattande data, analyser, konsumentinteraktion och användarupplevelser. Vi inser fortfarande inte många användningsområden som vi ännu inte har upptäckt. Men vi är optimistiska och tror att det förmodligen kommer att förändras ganska snart. Om du inte vill hoppa över, rekommenderar vi starkt AI-integrering för ditt företag.

Prova Ranktracker GRATIS