SEO тармагындагы Machine Learning жана жасалма интеллект жөнүндө түшүнүк - Semalt Expert Advice



Биздин дүйнө дайыма өркүндөтүүнүн жана өнүктүрүүнүн жаңы жолдорун издеп жаткандыктан, жасалма интеллект жана машина менен үйрөнүү SEO-ну өркүндөтүүдө маанилүү ролду ойногон. Бирок, алардын жолунда машинаны үйрөнүү жана Жасалма интеллект кандай роль ойной тургандыгын түшүнүү керек. Бул түшүнүктөр SEO адистерине биздин жумуштарыбызды жакшыраак аткарууга жардам береби деп сурашыбыз керек. Ооба, биз сиз үчүн бир нече жоопторду алдык.

Машина үйрөнүүнү окуган окурмандар, ал угулгандай түз эмес экендигин моюнга алышат. Биздин жолдо биз машина менен үйрөнүү издөөнү кандайча өркүндөтөрүн талкуулайбыз, бирок буга кошумча, ушул макалада дагы көп нерселерди билип аласыңар.

Бүгүн, сиз машинаны үйрөнүү боюнча эксперттен издөөнү жүзөгө ашыруу боюнча окуй аласыз. Сизге жаккан кээ бир негизги түшүнүктөрдү кеңейтмекчибиз. Жаңы баштоочулар үчүн КТны SEOда колдонуунун кандай артыкчылыктары бар?

Тез ок атуучу пункттарда КТ:
  • Стратегиялык артыкчылыгы бар веб-сайттарды камсыз кылат
  • Жогорку деңгээлдеги интерактивдүү интеллектуалдык менчик долбоорлорун тандоо жөнүндө веб-сайттарга маалымат бериңиз
  • Стратегиялык КТ демилгесин колдоо
Бүгүнкү күндө Google, Bing, Amazon, Facebook жана башкалар сыяктуу компаниялар КТдан акча жасашат.

Ошентип, сууга чөмүлүүдөн мурун, машинаны үйрөнүү издөөнү кандайча өркүндөтөрүн талкуулайлы.

Машина үйрөнүү - бул SERPдин кандайча түптөлгөндүгүнүн жана эмне үчүн баракчалар алардын жолун түзгөндүгүнүн негизи. Издөө тутумдарында машиналык окутууну колдонуунун аркасында натыйжалар акылдуураак жана пайдалуураак. SEO дүйнөсүндө, мисалы, кээ бир маалыматтарды түшүнүү маанилүү:
  • Издөө системалары веб-сайттарды кантип сойлоп, индекстешет
  • Алгоритмдердин функцияларын издөө
  • Издөө системалары колдонуучулардын ниетин кандайча түшүнүшөт жана кандай мамиле кылышат
Программалоо технологиясынын өнүгүшү менен, машина менен окутуу термини тез-тез ташталууда. Бирок эмне үчүн ал SEOде айтылган жана эмне үчүн бул жөнүндө көбүрөөк билүү керек?

Машина үйрөнүү деген эмне?

Машина үйрөнүү деген эмне экендигин билбей туруп, анын SEOдагы функциясын түшүнүү кыйынга турмак. Машиналык окутууну компьютерлерди ачык программалоосуз иштөөгө үйрөтүү жөнүндөгү илим катары аныктоого болот. Биз MLди КТдан айырмалашыбыз керек, анткени ушул учурда ал сызык бүдөмүк боло баштайт.
Жогоруда айтып өткөндөй, Machine Learning аркылуу компьютерлер берилген маалыматка таянып жыйынтык чыгара алышат жана тапшырмаларды аткаруу боюнча конкреттүү көрсөтмөлөргө ээ эмес. Жасалма интеллект болсо системаны жараткан илим. Жасалма интеллекттин жардамы менен, системалар адамга окшош акылга ээ болуп, маалыматты ушундай жол менен иштетет.

Алардын аныктамасы алардын айырмачылыктарын көрсөтүүдө дагы деле болсо көп нерсе жасай бербейт. Алардын айырмачылыктарын түшүнүү үчүн, ушул жол менен карасаңыз болот.

Машиналык окутуу - бул көйгөйлөрдү чечүү жолдору менен камсыз кылууга арналган система. Математиканы колдонуу менен, ал чечимди иштеп чыгуу үчүн иштей алат. Бул чечим адам тарабынан иштелип чыккан атайын программаланган болушу мүмкүн. Жасалма маалымат болсо, чыгармачылыкка багыт алган тутум, андыктан азыраак болжолдонот. Жасалма интеллектке кандайдыр бир маселе коюлушу мүмкүн жана анда коддолгон көрсөтмөлөргө шилтеме берип, мурунку изилдөөлөрүнүн жыйынтыгын чыгарышы мүмкүн. Же, ал чечимге жаңы бир нерсе кошууну чечиши мүмкүн же баштапкы тапшырмасынан чыгып, жаңы тутумда иштей башташы мүмкүн. Мейли, Фейсбуктагы достор алаксып кетет деп ойлонууга шашылбаңыз, бирок сиз бул идеяга ээ болосуз.

Негизги айырмачылык - бул акылдуулук.

Бирок, КТ MLге караганда чек ара, чындыгында, машина менен окутуу жасалма интеллекттин бир бөлүгү катары каралат.

Машиналык окутуу профессионалдарга кандайча жардам берет?

Издөө тутумдарынын эффективдүүлүгүн, ылдамдыгын жана ишенимдүүлүгүн жогорулатуу үчүн, илимпоздор жана инженерлер банк ушул машинаны үйрөнүүгө олуттуу салым кошушат.

Бул маселени талкуулоодон мурун, алгач, бул бөлүм, эгерде SEO куралдары машинаны үйрөнүү менен курулбаса, анда машинаны үйрөнүүнү түздөн-түз SEOга колдонсо болорун билүү үчүн иштелип чыккандыгын белгилей кетели. Өткөн мезгилдерде, машина менен үйрөнүү SEO адистери үчүн эч кандай деле пайда алып келген эмес; анткени машина менен окутуу адистерге рейтинг сигналдарын жакшыраак түшүнүүгө жардам бербейт. Чындыгында, машина менен окутуу тутумдук сигналдарды өлчөөчү жана өлчөө тутумун түшүнүүгө гана жардам берет.

Эми сиз азырынча чамп сыяктуу секирбеңиз. Бул түшүнгөндөн кийин автоматтык түрдө биринчи бетке өтөсүз дегенди билдирбейт. Тутумду билүү канчалык пайдалуу болсо, туура иштетилбесе, сиз чалкасынан кулап түшөсүз.

Ийгиликтүү КТны өлчөө

Аны жеңүү үчүн тутум кандай иштээрин билип алыңыз. Ийгилик кандайча өлчөнөт? Ушул окшоштукту колдонуп, Microsoft Bing издөө тутумун Малайзияга жайган сценарийди элестетип, издөө тутумун жүктөп алыңыз.

Эскертүү: бул сценарийде жүктөөнү жүктөө тутумдун инициализацияланышын билдирет жана эч нерсе менен бизнес баштабайт. Ошондой эле буга чейинки окшош үлгүлөргө таянып эсептөөлөрдү жүргүзүү маалымат илиминин техникасы эмес. Бул жерде эне тилин билгендердин тобун баштапкы окутуу тобу катары кызматка тартуу акылдуу идея болот.

Алар сыноо тестинен чогултулган маалыматтарды талдап чыгышат жана тутум программисттер сыяктуу эле алардан сабак алышат. Тутум жетиштүү деңгээлде үйрөнгөндөн кийин, ал бар болгон натыйжалардан жогору туруп, компания издөө тутумун орното алат.

Машина окутууда E-A-T

Дагы бир сонун мисал - Ишкананын бийлиги жана ишеними. Google бул веб-сайт авторитеттүү деген сыяктуу суроолорду берет; ушул веб-сайттын компаниясына же ээсине ишенсек болобу? Бул суроолорго жооптор веб-сайттын сапатын жана рейтинг статусун аныктоодо чечүүчү ролду ойнойт. Бирок, Google кандай факторлорду эске алат деп айтууга бизде эч кандай жол жок. Алгоритм колдонуучулардын сын-пикирлерин жана E-A-T деп эсептеген сапаттын чендерин сыйлоого үйрөтүлгөн деп гана эсептей алабыз.

Биз E-A-Tге басым жасашыбыз керек, анткени издөө алгоритминин машиналары ушул нерсени жасайт.

Машиналык окутуунун жашоо жана дем алуу тутуму

Машиналык окутуунун актуалдуу аспектиси машиналык окутуунун иштөө жолунан келип чыгат. Айрым учурларда, машина менен үйрөнүү жөн гана статикалык алгоритм болуп үйрөтүлүп, акыркы формасында жайылтылбайт. Тескерисинче, ал жайылтууга чейин алдын-ала даярдалган болуп калат. Андан кийин, алгоритм өзүн-өзү текшерип, каалаган акыркы максатты жана мурунку ийгиликти жана ийгиликсиз натыйжаларды салыштыруу менен зарыл түзөтүүлөрдү киргизүүнү улантууда.

Издөө тутумун машинаны үйрөнүүнү киргизүүнүн башталышында, "жакшы бил" сурамдарынын жана тиешелүү натыйжалардын башталгыч топтому болот. Андан кийин, өз натыйжаларын берүү үчүн, "жакшы билүү" жыйынтыктары жок суроолор берилет. Андан кийин система ачылган "жакшы билүү" боюнча упайларды чыгарат.

Тутум идеалга жакындаган сайын муну жасай берет. Ал тактыктын маанисин берет, үйрөнөт, андан кийин кийинки аракет үчүн тийиштүү өзгөртүүлөрдү киргизет. Муну "жакшылыкты таанып-билүүгө" жакындаганга умтулуунун жолу деп эсептеңиз.

Сапаттын көрсөткүчтөрү же SERP сигналдары тутумга тартылып, жеткилеңсиз сигналдын натыйжаларын көрсөтөт жана сигналдардын салмактарын так жөнгө салышат дейли. Жакшы белги ийгиликти бекемдейт. Бул тутумга куки бергенге окшош.

Үлгү сигналдары

Сигналдар шилтемелерден, анкерлерден, HTTPS, ылдамдык аталыштарынан жана башкалардан гана турбайт. Издөө суроолорунда башка көптөгөн көрсөтмөлөр сигнал берет. Колдонулган айлана-чөйрөнүн кээ бир сигналдары:
  • Аптанын күнү
  • Жума күнү менен дем алышка салыштырмалуу
  • Майрамбы же жокпу
  • Мезгилдер
  • Аба ырайы
Дүйшөмбүдө издөө оорусунун айланасында издөө жүрүп жатканда, дүйшөмбү күнү жүрөк оорусун аныктоо кеңештери сыяктуу үчүнчү маалыматтардын көрүнүшү жогорулап кетиши ыктымал.
Google'дун AI жана Machine Learning колдонуунун максаты

Чындыгында, Google издөө тутумун колдонууну өркүндөтүү үчүн эмнени кааласа, ошол жакка ооп кетүүчү тенденциялардын жана рейтинг факторлорунун өзгөрүшү. Google тутумду ынандыруу мүмкүнчүлүгүбүздү азайтууну көздөп жатат. Системаны алдап кетпөө үчүн, алар эрежелерди өзгөртүүгө аракет кылышат. Эми, эгерде алар муну аткара алышса, анда алардын оюнан чыкпоо үчүн жана ошондой эле алардын актуалдуулугун жогорулатуу үчүн оңдоолорду жасап жаткандыгы дээрлик анык.

Корутунду

Бул процессте издөөчүлөрдүн дагы ролу бар. Бул CTR же секирүү ылдамдыгы менен эмес, жөн гана "колдонуучунун канааттануусу" менен гана сигнал катары эмес, ошондой эле машинанын максаты катары аныкталат. Жогоруда айтып өткөндөй, машина менен окутуу тутумуна максат, максат жана анын натыйжасын баалоо үчүн бир нерсе берилиши керек.

Бул иштелип чыгышы үчүн көп угулаарын түшүнөбүз жана бул макаланы маалыматтык деп таптыңыз деп үмүттөнөбүз. КТ жана Machine Learning канчалык кең экендигин эске алганда, биз бардык маалыматтарды ала алган жокпуз деп ишенебиз. Бирок, биздин команда сиздин веб-сайтыңызга байланыштуу суроолоруңузга же көйгөйлөрүңүзгө жардам берип, мыкты рейтингге ээ болууга даяр. Кандайча жардам бере аларыбызды билдирүүдөн тартынбаңыз.

SEO кызыктырабы? Боюнча башка макалаларыбызды карап чыгыңыз Semalt блогу.

mass gmail