Memahami Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan Dalam SEO - Nasihat Pakar Semalt

Dengan dunia kita sentiasa mencari cara baru untuk meningkatkan dan berkembang, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah memainkan peranan penting dalam meningkatkan SEO. Walau bagaimanapun, adalah mustahak untuk memahami peranan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan di jalan mereka. Kita mesti bertanya adakah konsep ini dapat membantu para profesional SEO melakukan pekerjaan kita dengan lebih baik. Kami ada beberapa jawapan untuk anda.

Pembaca yang telah mempelajari pembelajaran mesin akan mengaku bahawa ia tidak begitu lurus seperti yang didengar. Di jalan kami, kami akan membincangkan bagaimana pembelajaran mesin meningkatkan carian, tetapi selain ini, anda akan belajar lebih banyak lagi dalam artikel ini.

Hari ini, anda akan membaca pelaksanaan carian dari pakar pembelajaran mesin. Kami akan mengembangkan beberapa konsep teras yang pasti anda nikmati. Sebagai permulaan, apakah faedah menggunakan AI dalam SEO?

Dalam titik peluru cepat, AI:

Hari ini, syarikat seperti Google, Bing, Amazon, Facebook, dan banyak lagi, menjana wang dari AI.

Oleh itu, sebelum kita menyelami, marilah kita membincangkan bagaimana pembelajaran mesin meningkatkan carian.

Pembelajaran mesin adalah tulang belakang bagaimana SERP diletakkan dan mengapa halaman memberi peringkat seperti yang mereka lakukan. Berkat penggunaan pembelajaran mesin di enjin Carian, hasilnya lebih bijak dan lebih berguna. Dalam dunia SEO, penting untuk memahami perincian tertentu seperti:

Dengan berkembangnya teknologi pengaturcaraan, istilah pembelajaran mesin lebih kerap dilancarkan. Tetapi mengapa ia disebut dalam SEO, dan mengapa anda harus mengetahui lebih lanjut mengenainya?

Tanpa mengetahui apa itu pembelajaran mesin, sangat sukar untuk memahami fungsinya dalam SEO. Pembelajaran mesin boleh didefinisikan sebagai sains membuat komputer bertindak tanpa pengaturcaraan eksplisit. Kita mesti membezakan ML dari AI kerana, pada ketika ini, garis itu mulai kabur.

Seperti yang telah kami sebutkan, dengan pembelajaran Mesin, komputer dapat membuat kesimpulan berdasarkan maklumat yang diberikan dan tidak mempunyai petunjuk khusus tentang bagaimana menyelesaikan tugas. Kecerdasan buatan, sebaliknya, adalah sains di sebalik penciptaan sistem. Terima kasih kepada AI, sistem diciptakan untuk mempunyai kecerdasan seperti manusia dan memproses maklumat dengan cara yang serupa.

Definisi mereka masih tidak banyak menunjukkan perbezaan mereka. Untuk memahami perbezaan mereka, anda boleh melihatnya dengan cara ini.

Pembelajaran mesin adalah sistem yang dirancang untuk memberi penyelesaian kepada masalah. Dengan menggunakan matematik, ia dapat berfungsi untuk menghasilkan penyelesaiannya. Penyelesaian ini dapat diprogramkan secara khusus, dikerjakan oleh manusia. Sebaliknya, maklumat buatan adalah sistem yang cenderung bergerak menuju kreativiti, dan oleh itu, ia kurang dapat diramalkan. Kecerdasan buatan dapat ditangani dengan masalah dan dapat merujuk petunjuk yang dikodkan ke dalamnya dan menarik kesimpulan dari kajian sebelumnya. Atau, ia dapat memutuskan untuk menambahkan sesuatu yang baru pada penyelesaiannya atau dapat memutuskan untuk mulai mengerjakan sistem baru yang meneruskan tugas awalnya. Nah, jangan cepat menganggap bahawa hal itu akan terganggu oleh rakan-rakan di Facebook, tetapi anda mendapat idea.

Walau bagaimanapun, AI adalah sempadan daripada ML, sebenarnya, pembelajaran mesin dilihat sebagai subset untuk kecerdasan buatan.

Untuk meningkatkan kecekapan, kepantasan, dan kebolehpercayaan enjin Carian, saintis dan jurutera memanfaatkan pembelajaran mesin ini dengan ketara.

Sebelum kita membincangkannya, pertama-tama kita perhatikan bahawa bahagian ini dirancang untuk memberi tahu anda jika pembelajaran mesin dapat diterapkan secara langsung ke SEO dan bukan jika alat SEO dapat dibina dengan pembelajaran mesin. Pada masa lalu, pembelajaran mesin sedikit atau tidak berguna kepada profesional SEO; ini kerana pembelajaran mesin tidak membantu pakar memahami isyarat peringkat dengan lebih baik. Sebenarnya, pembelajaran mesin hanya membantu anda memahami sistem yang menimbang dan mengukur isyarat peringkat.

Sekarang anda tidak seharusnya melompat seperti juara. Ini tidak bermaksud anda akan sampai ke halaman pertama secara automatik setelah menyedari hal ini. Sama bermanfaatnya dengan mengetahui sistemnya, jika tidak digunakan dengan betul, anda hanya akan jatuh di punggung.

Ketahui bagaimana sistem berfungsi untuk mengalahkannya. Bagaimana kejayaan diukur? Gunakan analogi ini, bayangkan senario di mana Microsoft Bing melancarkan mesin carian mereka ke Malaysia, dan mereka menggerakkan mesin pencari.

Catatan: dalam senario ini, bootstrapping merujuk kepada permulaan sistem dan tidak memulakan perniagaan tanpa apa-apa. Juga bukan teknik sains data untuk membuat anggaran berdasarkan sampel serupa sebelumnya. Di sini, idea yang bijak adalah dengan mengumpulkan sekumpulan penutur asli untuk berfungsi sebagai kumpulan latihan awal.

Mereka akan menganalisis data yang dikumpulkan dari ujian percubaan, dan sistem akan belajar dari mereka, begitu juga pengaturcara. Setelah sistem cukup belajar sehingga lebih unggul daripada hasil yang ada, syarikat dapat menggunakan mesin pencari.

Contoh hebat lain ialah kewibawaan dan kepercayaan Enterprise. Google mengemukakan soalan seperti laman web ini berwibawa; bolehkah kita mempercayai syarikat atau pemilik laman web ini? Jawapan untuk soalan-soalan ini memainkan peranan penting dalam menentukan kualiti dan status kedudukan laman web. Namun, tidak ada cara yang nyata bagi kita untuk menyatakan faktor apa yang dipertimbangkan oleh Google. Kita hanya boleh menganggap bahawa algoritma telah dilatih untuk menghormati maklum balas pengguna dan juga kadar kualiti dari apa yang mereka anggap sebagai E-A-T.

Kita harus fokus pada E-A-T kerana inilah yang dilakukan oleh mesin algoritma carian.

Aspek pembelajaran mesin yang berkaitan berakar pada cara pembelajaran mesin berfungsi. Dalam kes tertentu, pembelajaran mesin bukan sekadar algoritma statik yang dilatih dan kemudian digunakan dalam bentuk terakhirnya. Sebaliknya, ia menjadi yang dilatih sebelum penggunaan. Kemudian, algoritma terus memeriksa sendiri dan membuat penyesuaian yang diperlukan dengan membandingkan matlamat akhir yang diinginkan dan kejayaan dan hasil yang gagal sebelumnya.

Pada awal pengenalan pembelajaran mesin mesin carian, akan ada satu set permulaan pertanyaan "tahu baik" dan hasil yang relevan. Selepas itu, ia akan diberikan pertanyaan tanpa hasil "tahu baik" untuk menghasilkan hasilnya sendiri. Sistem ini kemudian akan menghasilkan skor berdasarkan "tahu baik."

Sistem akan terus melakukan ini apabila semakin hampir dan ideal. Ini memberikan nilai untuk ketepatan, belajar, dan kemudian membuat penyesuaian yang tepat untuk usaha berikutnya. Anggaplah ia sebagai cara untuk berusaha lebih dekat dan lebih dekat dengan "tahu yang baik."

Katakan kadar kualiti atau isyarat SERP menunjukkan hasil isyarat yang tidak sempurna yang ditarik ke dalam sistem, dan penyesuaian berat isyarat dibuat. Isyarat yang baik akan mengukuhkan kejayaan. Ia lebih seperti memberi kuki kepada sistem.

Isyarat tidak hanya terdiri daripada pautan, jangkar, HTTPS, tajuk laju, dan banyak lagi. Dalam pertanyaan carian, terdapat banyak petunjuk lain. Beberapa isyarat persekitaran yang digunakan adalah:

Di mana lonjakan pencarian di sekitar pencarian yang menyakitkan pada hari Isnin, kemungkinannya akan mencetuskan peningkatan penglihatan untuk data tersier seperti petua pengecaman masalah jantung pada hari Isnin.

Faktanya adalah perubahan tren dan faktor peringkat yang condong dan berubah mengikut apa yang ingin Google lakukan untuk meningkatkan penggunaan mesin pencari mereka. Google berusaha mengurangkan kemampuan kami untuk meyakinkan sistem. Mereka cuba mengubah peraturan sehingga anda tidak dapat menipu sistem. Sekarang, jika mereka dapat melakukan ini, hampir pasti mereka melakukan penyesuaian untuk mengelakkan permainan dan juga untuk meningkatkan kesesuaian mereka.

Pencari juga memainkan peranan dalam proses ini. Ini tidak ditakrifkan untuk CTR atau kadar pentalan tetapi hanya dalam "kepuasan pengguna" bukan hanya sebagai isyarat tetapi juga sebagai tujuan mesin. Seperti yang telah kami sebutkan, sistem pembelajaran mesin perlu diberikan tujuan, objektif, dan sesuatu untuk menilai hasilnya.

Kami faham bahawa perkara ini sememangnya banyak diproses, dan kami harap anda dapati artikel ini bermaklumat. Memandangkan betapa luasnya AI dan Pembelajaran Mesin, kami juga yakin bahawa kami tidak dapat mengeluarkan semua maklumat. Walau bagaimanapun, pasukan kami sentiasa bersedia memberikan bantuan untuk sebarang pertanyaan atau cabaran yang anda hadapi mengenai laman web dan kedudukan anda dengan lebih baik. Jangan ragu untuk memberitahu kami bagaimana kami dapat membantu.

Berminat dengan SEO? Lihat artikel kami yang lain di Blog semalt.