Hiểu Máy học và Trí tuệ Nhân tạo trong SEO - Lời khuyên của Chuyên gia Semalt



Với việc thế giới của chúng ta luôn tìm kiếm những cách thức mới để cải thiện và phát triển, trí tuệ nhân tạo và máy học đã đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện SEO. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu vai trò của học máy và Trí tuệ nhân tạo trên con đường của chúng. Chúng ta phải hỏi liệu những khái niệm này có giúp những chuyên gia SEO thực hiện công việc của chúng ta tốt hơn hay không. Chà, chúng tôi có một số câu trả lời cho bạn.

Những độc giả đã từng nghiên cứu về học máy sẽ thú nhận rằng nó không hề đơn giản như nó nghe. Trên con đường của chúng tôi, chúng tôi sẽ thảo luận về cách học máy cải thiện tìm kiếm, nhưng ngoài điều này, bạn sẽ học được nhiều hơn trong bài viết này.

Hôm nay, bạn sẽ đọc về triển khai tìm kiếm từ một chuyên gia máy học. Chúng tôi sẽ mở rộng một số khái niệm cốt lõi mà bạn chắc chắn thích thú. Đối với người mới bắt đầu, lợi ích của việc sử dụng AI trong SEO là gì?

Trong các gạch đầu dòng nhanh, AI:
  • Cung cấp các trang web có lợi thế chiến lược
  • Thông báo cho các trang web về cách chọn các dự án AI có ROI cao
  • Hỗ trợ sáng kiến ​​chiến lược AI
Ngày nay, các công ty như Google, Bing, Amazon, Facebook, v.v., kiếm tiền từ AI.

Vì vậy, trước khi đi sâu vào, chúng ta hãy thảo luận về cách học máy cải thiện tìm kiếm.

Máy học là xương sống của cách SERP được thiết lập và lý do tại sao các trang xếp hạng theo cách chúng làm. Nhờ việc sử dụng máy học trong Công cụ tìm kiếm, kết quả sẽ thông minh hơn và hữu ích hơn. Trong thế giới của SEO, điều quan trọng là phải hiểu một số chi tiết như:
  • Cách công cụ tìm kiếm thu thập thông tin và lập chỉ mục các trang web
  • Các chức năng thuật toán tìm kiếm
  • Cách công cụ tìm kiếm hiểu và xử lý ý định của người dùng
Với sự phát triển của công nghệ lập trình, thuật ngữ máy học được sử dụng phổ biến hơn. Nhưng tại sao nó lại được nhắc đến trong SEO, và tại sao bạn nên tìm hiểu thêm về nó?

Học máy là gì?

Nếu không học máy học là gì, sẽ rất khó để nắm bắt được chức năng của nó trong SEO. Học máy có thể được định nghĩa là một môn khoa học giúp máy tính hoạt động mà không cần lập trình rõ ràng. Chúng ta phải phân biệt ML với AI bởi vì, tại thời điểm này, đường đó bắt đầu mờ.
Như chúng tôi vừa đề cập, với Machine learning, máy tính có thể kết luận dựa trên thông tin được cung cấp và không có hướng dẫn cụ thể về cách hoàn thành nhiệm vụ. Mặt khác, trí tuệ nhân tạo là khoa học đằng sau việc tạo ra hệ thống. Nhờ AI, các hệ thống được tạo ra để có trí thông minh giống con người và xử lý thông tin theo cách tương tự.

Định nghĩa của chúng vẫn không làm được gì nhiều trong việc chỉ ra sự khác biệt của chúng. Để hiểu sự khác biệt của chúng, bạn có thể xem xét theo cách này.

Máy học là một hệ thống được thiết kế để cung cấp giải pháp cho các vấn đề. Bằng cách sử dụng toán học, nó có thể hoạt động để đưa ra lời giải. Giải pháp này có thể được lập trình cụ thể, do con người thực hiện. Mặt khác, thông tin nhân tạo là một hệ thống có xu hướng hướng tới sự sáng tạo, và do đó, nó ít dự đoán hơn. Trí tuệ nhân tạo có thể được giao nhiệm vụ giải quyết một vấn đề và có thể tham khảo các hướng dẫn được mã hóa trong đó và đưa ra kết luận từ các nghiên cứu trước đây của nó. Hoặc, nó có thể quyết định thêm một cái gì đó mới vào giải pháp hoặc có thể quyết định bắt đầu làm việc trên một hệ thống mới từ bỏ nhiệm vụ ban đầu của nó. Chà, đừng vội cho rằng điều đó sẽ khiến bạn bè trên Facebook bị phân tâm, nhưng bạn biết đấy.

Điểm khác biệt chính là trí thông minh.

Tuy nhiên, AI có biên giới hơn ML, trên thực tế, học máy được xem như một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo.

Học máy giúp những người chuyên nghiệp như thế nào?

Để cải thiện hiệu quả, tốc độ và độ tin cậy của Công cụ tìm kiếm, các nhà khoa học và kỹ sư đã nghiên cứu đáng kể công nghệ máy học này.

Trước khi thảo luận về vấn đề này, trước tiên chúng ta hãy lưu ý rằng phần này được thiết kế để cho bạn biết liệu máy học có thể được áp dụng trực tiếp vào SEO hay không và liệu các công cụ SEO có thể được xây dựng bằng máy học hay không. Trong thời gian trước đây, học máy không được sử dụng nhiều đối với các chuyên gia SEO; điều này là do học máy không giúp các chuyên gia hiểu các tín hiệu xếp hạng tốt hơn. Trên thực tế, học máy chỉ giúp bạn hiểu hệ thống cân và đo lường các tín hiệu xếp hạng.

Bây giờ bạn chưa nên nhảy lên như một nhà vô địch. Điều này không có nghĩa là bạn sẽ tự động đến trang đầu tiên sau khi nhận ra điều này. Biết về hệ thống có thể có lợi nhưng nếu không được sử dụng đúng cách, bạn sẽ chỉ ngã ngửa.

Đo lường một AI thành công

Tìm hiểu cách hệ thống hoạt động để đánh bại nó. Thành công được đo lường như thế nào? Sử dụng phép tương tự này, hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó Microsoft Bing triển khai công cụ tìm kiếm của họ vào Malaysia và họ khởi động công cụ tìm kiếm.

Lưu ý: trong trường hợp này, bootstrapping đề cập đến việc khởi tạo một hệ thống và không bắt đầu kinh doanh mà không có gì. Nó cũng không phải là kỹ thuật khoa học dữ liệu để đưa ra các ước tính dựa trên các mẫu tương tự trước đó. Ở đây, một ý tưởng khôn ngoan sẽ là kéo một nhóm người bản ngữ vào làm nhóm đào tạo ban đầu.

Họ sẽ phân tích dữ liệu thu thập được từ quá trình kiểm tra thử, và hệ thống sẽ học hỏi từ chúng, cũng như các lập trình viên. Khi hệ thống đã học đủ đến mức đơn giản là nó vượt trội hơn các kết quả hiện có, công ty có thể triển khai công cụ tìm kiếm.

E-A-T trong học máy

Một ví dụ tuyệt vời khác là quyền hạn và sự tin cậy của Doanh nghiệp. Google hỏi những câu hỏi như trang web này có thẩm quyền không; chúng ta có thể tin tưởng công ty hoặc chủ sở hữu của trang web này không? Câu trả lời cho những câu hỏi này đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định chất lượng và trạng thái xếp hạng của trang web. Tuy nhiên, không có cách nào thực sự để chúng tôi nói những yếu tố mà Google xem xét. Chúng tôi chỉ có thể giả định rằng thuật toán đã được đào tạo để tôn trọng cả phản hồi của người dùng và tỷ lệ chất lượng của những gì họ cho là E-A-T.

Chúng ta nên tập trung vào E-A-T vì đây là những gì máy thuật toán tìm kiếm làm.

Hệ thống sống và thở của máy học

Một khía cạnh liên quan của học máy bắt nguồn từ chính cách thức hoạt động của máy học. Trong một số trường hợp nhất định, học máy không chỉ đơn giản là một thuật toán tĩnh được đào tạo và sau đó được triển khai ở dạng cuối cùng của nó. Thay vào đó, nó trở thành một thứ được đào tạo trước trước khi triển khai. Sau đó, thuật toán tiếp tục tự kiểm tra và thực hiện các điều chỉnh cần thiết bằng cách so sánh mục tiêu cuối cùng mong muốn và kết quả thành công và thất bại trước đó.

Ở phần đầu của phần giới thiệu máy học công cụ tìm kiếm, sẽ có một tập hợp bắt đầu các truy vấn "biết tốt" và các kết quả có liên quan. Sau đó, nó sẽ được đưa ra các câu truy vấn không có kết quả “know good” để đưa ra kết quả của chính nó. Sau đó, hệ thống sẽ đưa ra một số điểm dựa trên "biết tốt" được tiết lộ.

Hệ thống sẽ tiếp tục làm điều này khi nó ngày càng tiến gần hơn đến lý tưởng. Nó chỉ định một giá trị cho độ chính xác, tìm hiểu và sau đó thực hiện các điều chỉnh thích hợp cho lần thử tiếp theo. Hãy coi đó là một cách để phấn đấu ngày càng tiến gần hơn đến cái “biết điều tốt”.

Giả sử tỷ lệ chất lượng hoặc tín hiệu SERP chỉ ra bất kỳ kết quả tín hiệu không hoàn hảo nào được đưa vào hệ thống và việc tinh chỉnh trọng số tín hiệu được thực hiện. Một tín hiệu tốt sẽ củng cố thành công. Nó giống như cung cấp cho hệ thống một cookie.

Tín hiệu mẫu

Các tín hiệu không chỉ được tạo thành từ các liên kết, neo, HTTPS, tiêu đề tốc độ và hơn thế nữa. Trong các truy vấn tìm kiếm, rất nhiều dấu hiệu khác báo hiệu. Một số tín hiệu môi trường được sử dụng là:
  • Ngày trong tuần
  • Ngày trong tuần so với cuối tuần
  • Nghỉ lễ hay không
  • Các mùa
  • Thời tiết
Khi điều này tăng đột biến về các tìm kiếm xung quanh vấn đề tìm kiếm vào thứ Hai, thì rất có thể nó sẽ kích hoạt khả năng hiển thị đối với dữ liệu cấp ba như mẹo nhận dạng các vấn đề về tim vào Thứ Hai.
Mục tiêu của Google trong việc sử dụng AI và Máy học

Thực tế của vấn đề là sự thay đổi của các xu hướng và các yếu tố xếp hạng nghiêng và thay đổi theo những gì Google muốn làm để cải thiện việc sử dụng công cụ tìm kiếm của họ. Google đang tìm cách giảm khả năng thuyết phục hệ thống của chúng tôi. Họ cố gắng thay đổi các quy tắc để bạn không thể gian lận hệ thống. Bây giờ, nếu họ có thể làm được những điều này, gần như chắc chắn rằng họ đang thực hiện các điều chỉnh để tránh bị đánh lừa và cũng để cải thiện mức độ liên quan của họ.

Phần kết luận

Người tìm kiếm cũng đóng một vai trò trong quá trình này. Điều này không được xác định cho CTR hoặc tỷ lệ thoát mà chỉ đơn giản là "sự hài lòng của người dùng" không chỉ là một tín hiệu mà còn là mục tiêu của máy. Như chúng tôi đã đề cập, một hệ thống học máy cần phải có một mục tiêu, một mục tiêu và một cái gì đó để đánh giá kết quả của nó.

Chúng tôi hiểu rằng điều này nghe có vẻ nhiều thứ phải xử lý và chúng tôi hy vọng bạn thấy bài viết này có nhiều thông tin. Xem xét mức độ rộng lớn của AI và Machine Learning, chúng tôi cũng chắc chắn rằng chúng tôi chưa thể đưa tất cả thông tin ra ngoài. Tuy nhiên, nhóm của chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ bất kỳ câu hỏi hoặc thách thức nào mà bạn có liên quan đến trang web của bạn và xếp hạng tốt hơn. Đừng ngần ngại cho chúng tôi biết cách chúng tôi có thể hỗ trợ.

Quan tâm đến SEO? Kiểm tra các bài viết khác của chúng tôi về Blog Semalt.

mass gmail