Verstehen von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in SEO - Semalt Expert Advice



Da unsere Welt immer nach neuen Wegen zur Verbesserung und Entwicklung sucht, haben künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Suchmaschinenoptimierung gespielt. Es ist jedoch wichtig, die Rolle des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz auf ihrem Weg zu verstehen. Wir müssen uns fragen, ob diese Konzepte SEO-Profis helfen, unsere Arbeit besser zu machen. Wir haben einige Antworten für Sie.

Leser, die maschinelles Lernen studiert haben, werden zugeben, dass es nicht so einfach ist, wie es sich anhört. Auf unserem Weg werden wir diskutieren, wie maschinelles Lernen die Suche verbessert. Darüber hinaus werden Sie in diesem Artikel viel mehr lernen.

Heute lesen Sie die Suchimplementierungen eines Experten für maschinelles Lernen. Wir würden einige der Kernkonzepte erweitern, die Ihnen zweifellos gefallen. Was sind für den Anfang die Vorteile der Verwendung von KI in der Suchmaschinenoptimierung?

In kurzen Aufzählungspunkten, AI:
  • Bietet Websites einen strategischen Vorteil
  • Informieren Sie Websites darüber, wie Sie AI-Projekte mit hohem ROI auswählen können
  • Unterstützung der strategischen KI-Initiative
Unternehmen wie Google, Bing, Amazon, Facebook und andere verdienen heute Geld mit AIs.

Lassen Sie uns also vor dem Eintauchen diskutieren, wie maschinelles Lernen die Suche verbessert.

Maschinelles Lernen ist das Rückgrat dafür, wie SERP aufgebaut ist und warum Seiten so eingestuft werden, wie sie es tun. Dank des maschinellen Lernens in Suchmaschinen sind die Ergebnisse intelligenter und nützlicher. In der Welt der Suchmaschinenoptimierung ist es wichtig, bestimmte Details zu verstehen, wie z.
  • Wie Suchmaschinen Websites crawlen und indizieren
  • Suchalgorithmen funktionieren
  • Wie Suchmaschinen die Absicht der Benutzer verstehen und behandeln
Mit der Entwicklung der Programmiertechnologie wird der Begriff maschinelles Lernen immer häufiger verwendet. Aber warum wird es in SEO erwähnt und warum sollten Sie mehr darüber erfahren?

Was ist maschinelles Lernen?

Ohne zu lernen, was maschinelles Lernen ist, wäre es äußerst schwierig, seine Funktion in der Suchmaschinenoptimierung zu erfassen. Maschinelles Lernen kann als eine Wissenschaft definiert werden, die Computer dazu bringt, ohne explizite Programmierung zu handeln. Wir müssen ML von AI unterscheiden, da an diesem Punkt diese Linie verschwimmt.
Wie bereits erwähnt, können Computer beim maschinellen Lernen anhand der bereitgestellten Informationen abschließen und verfügen nicht über spezifische Anweisungen zum Ausführen von Aufgaben. Künstliche Intelligenz hingegen ist die Wissenschaft hinter der Systemerstellung. Dank KI werden Systeme geschaffen, die über menschenähnliche Intelligenz verfügen und Informationen auf ähnliche Weise verarbeiten.

Ihre Definition trägt immer noch nicht viel dazu bei, auf ihre Unterschiede hinzuweisen. Um ihre Unterschiede zu verstehen, können Sie es so betrachten.

Maschinelles Lernen ist ein System, das Lösungen für Probleme bietet. Mithilfe von Mathematik kann die Lösung erstellt werden. Diese Lösung könnte speziell programmiert und von einem Menschen ausgearbeitet werden. Künstliche Informationen hingegen sind ein System, das sich tendenziell in Richtung Kreativität bewegt und daher weniger vorhersehbar ist. Künstliche Intelligenz könnte mit einem Problem beauftragt werden und auf die darin codierten Anweisungen verweisen und eine Schlussfolgerung aus früheren Studien ziehen. Oder es kann sich entscheiden, der Lösung etwas Neues hinzuzufügen, oder es kann sich entscheiden, an einem neuen System zu arbeiten, das seine ursprüngliche Aufgabe aufgibt. Gehen Sie nicht so schnell davon aus, dass es von Freunden auf Facebook abgelenkt wird, aber Sie haben die Idee.

Der Hauptunterschied ist die Intelligenz.

KI ist jedoch grenzwertig als ML. Tatsächlich wird maschinelles Lernen als Teilmenge der künstlichen Intelligenz angesehen.

Wie hilft maschinelles Lernen Profis?

Um die Effizienz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit von Suchmaschinen zu verbessern, setzen Wissenschaftler und Ingenieure maßgeblich auf dieses maschinelle Lernen.

Bevor wir dies diskutieren, möchten wir zunächst darauf hinweisen, dass dieser Abschnitt Sie darüber informieren soll, ob maschinelles Lernen direkt auf SEO angewendet werden kann und nicht, ob SEO-Tools mit maschinellem Lernen erstellt werden können. In früheren Zeiten war maschinelles Lernen für SEO-Profis wenig oder gar nicht von Nutzen. Dies liegt daran, dass maschinelles Lernen Experten nicht hilft, Ranking-Signale besser zu verstehen. In Wirklichkeit hilft Ihnen maschinelles Lernen nur dabei, das System zu verstehen, das Rangfolgensignale wiegt und misst.

Jetzt solltest du noch nicht wie ein Champion aufspringen. Dies bedeutet nicht, dass Sie automatisch zur ersten Seite gelangen, nachdem Sie dies erkannt haben. So vorteilhaft das Wissen um das System auch sein mag, wenn Sie es nicht richtig einsetzen, werden Sie nur auf den Rücken fallen.

Erfolgreiche KI messen

Erfahren Sie, wie das System funktioniert, um es zu schlagen. Wie wird der Erfolg gemessen? Verwenden Sie diese Analogie und stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem Microsoft Bing seine Suchmaschine in Malaysia einführt und die Suchmaschine bootstrap.

Hinweis: In diesem Szenario bezieht sich Bootstrapping auf die Initialisierung eines Systems und nicht auf die Gründung eines Unternehmens mit nichts. Es ist auch nicht die datenwissenschaftliche Technik, um Schätzungen basierend auf früheren ähnlichen Stichproben vorzunehmen. Hier ist es eine kluge Idee, eine Gruppe von Muttersprachlern als erste Trainingsgruppe zu gewinnen.

Sie analysieren die aus dem Test getesteten Daten und das System lernt daraus, ebenso wie die Programmierer. Sobald das System so viel gelernt hat, dass es den vorhandenen Ergebnissen einfach überlegen ist, kann das Unternehmen die Suchmaschine bereitstellen.

E-A-T beim maschinellen Lernen

Ein weiteres gutes Beispiel ist die Autorität und das Vertrauen von Unternehmen. Google stellt Fragen wie: Ist diese Website maßgeblich? Können wir dem Unternehmen oder Eigentümer dieser Website vertrauen? Antworten auf diese Fragen spielen eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Qualität und des Ranking-Status der Website. Es gibt jedoch keine wirkliche Möglichkeit für uns zu sagen, welche Faktoren Google berücksichtigt. Wir können nur davon ausgehen, dass der Algorithmus so trainiert wurde, dass er sowohl das Feedback der Benutzer als auch die Qualitätsraten dessen berücksichtigt, was sie als E-A-T wahrnehmen.

Wir sollten uns auf E-A-T konzentrieren, da dies Suchalgorithmusmaschinen tun.

Das lebende und atmende System des maschinellen Lernens

Ein relevanter Aspekt des maschinellen Lernens wurzelt in der Funktionsweise des maschinellen Lernens. In bestimmten Fällen ist maschinelles Lernen nicht einfach ein statischer Algorithmus, der trainiert und dann in seiner endgültigen Form bereitgestellt wird. Stattdessen wird es vor der Bereitstellung vorab geschult. Anschließend überprüft sich der Algorithmus weiterhin selbst und nimmt die erforderlichen Anpassungen vor, indem er das gewünschte Endziel mit früheren Erfolgen und fehlgeschlagenen Ergebnissen vergleicht.

Zu Beginn einer Einführung in das maschinelle Lernen in Suchmaschinen wird es eine Reihe von "Know Good" -Anfragen und relevanten Ergebnissen geben. Danach werden Abfragen ohne die Ergebnisse "Gut wissen" gegeben, um eigene Ergebnisse zu erzielen. Das System erstellt dann eine Punktzahl basierend auf dem aufgedeckten "Gut wissen".

Das System wird dies weiterhin tun, wenn es dem Ideal immer näher kommt. Es weist einen Wert für die Genauigkeit zu, lernt und nimmt dann die richtigen Anpassungen für den nächsten Versuch vor. Betrachten Sie es als einen Weg, sich zu bemühen, dem "Gut wissen" immer näher zu kommen.

Angenommen, Qualitätsraten oder SERP-Signale zeigen unvollständige Signalergebnisse an, die in ein System gezogen werden, und es wird eine Feinabstimmung der Signalgewichte vorgenommen. Ein gutes Signal würde den Erfolg verstärken. Es ist eher so, als würde man dem System ein Cookie geben.

Beispielsignale

Signale bestehen nicht nur aus Links, Ankern, HTTPS, Geschwindigkeitstiteln und mehr. Bei Suchanfragen signalisieren viele andere Anzeigen. Einige der verwendeten Umweltsignale sind:
  • Wochentag
  • Wochentag gegen Wochenende
  • Urlaub oder nicht
  • Jahreszeiten
  • Wetter
Wenn dies am Montag zu einem Anstieg der Suchanfragen im Zusammenhang mit Suchschmerzen führt, besteht die Möglichkeit, dass die Sichtbarkeit für tertiäre Daten wie Tipps zur Erkennung von Herzproblemen montags erhöht wird.
Das Ziel von Google für die Nutzung von KI und maschinellem Lernen

Tatsache ist, dass sich Trends und Ranking-Faktoren ändern, je nachdem, was Google tun möchte, um die Nutzung von Suchmaschinen zu verbessern. Google ist bestrebt, unsere Fähigkeit, das System zu überzeugen, zu verringern. Sie versuchen, die Regeln so zu ändern, dass Sie das System nicht betrügen können. Wenn sie dies tun können, ist es fast sicher, dass sie Anpassungen vornehmen, um ein Spiel zu vermeiden und ihre Relevanz zu verbessern.

Fazit

In diesem Prozess spielen auch Suchende eine Rolle. Dies wird nicht als Klickrate oder Absprungrate definiert, sondern lediglich als "Benutzerzufriedenheit", nicht nur als Signal, sondern auch als Ziel der Maschine. Wie bereits erwähnt, muss einem maschinellen Lernsystem ein Ziel, ein Ziel und etwas gegeben werden, um das Ergebnis zu bewerten.

Wir verstehen, dass dies viel zu verarbeiten klingt, und wir hoffen, dass Sie diesen Artikel informativ fanden. Angesichts der großen KI und des maschinellen Lernens sind wir uns auch sicher, dass wir nicht alle Informationen herausholen konnten. Unser Team ist jedoch immer bereit, Ihnen bei Fragen oder Herausforderungen zu helfen, die Sie in Bezug auf Ihre Website und Ihr besseres Ranking haben. Zögern Sie nicht, uns mitzuteilen, wie wir Ihnen helfen können.

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