मेशिन शिक्षा र SEO मा कृत्रिम बुद्धिमत्ता बुझ्ने - Semalt विशेषज्ञ सल्लाह



हाम्रो विश्व जहिले पनि सुधार र विकासको लागि नयाँ तरिकाहरू खोज्दै, कृत्रिम बुद्धिमत्ता र मेशिन लर्निंगले एसईओ सुधार गर्न महत्वपूर्ण भूमिका खेलेको छ। यद्यपि, मेशिन शिक्षाको भूमिका र कृत्रिम बुद्धिमत्ता तिनीहरूको मार्गमा खेल्ने भूमिकाहरू बुझ्न आवश्यक छ। हामीले सोध्नु पर्छ कि यी अवधारणाहरूले एसईओ पेशेवरहरूलाई हाम्रो काम अझ राम्रो गर्न मद्दत गर्दछ कि भनेर। ठिक छ, हामी तपाईंको लागि केहि उत्तरहरू पाएका छौं।

मेशिन लर्निंग अध्ययन गरेका पाठकहरूले यो स्वीकार्य रूपमा सोझो अगाडि छैन भनेर स्वीकार गर्नेछन्। हाम्रो मार्गमा, हामी छलफल गर्दैछौं कि कसरी मेसिन शिक्षाले खोजीमा सुधार गर्दछ, तर यसका साथै तपाईले यस लेखमा अझ धेरै सिक्नु हुनेछ।

आज, तपाईं मेशिन शिक्षा विशेषज्ञबाट खोजी कार्यान्वयनमा पढ्नुहुनेछ। हामी केहि मूल अवधारणाहरूमा विस्तार गर्दैछौं जुन तपाईंले पक्कै पनि रमाईलो गर्नुहुनेछ। शुरुवातकर्ताहरूको लागि, SEO मा एआई प्रयोग गरेर के फाइदा हुन्छन्?

द्रुत बुलेट पोइन्टहरूमा, ऐ:
  • रणनीतिक फाइदाको साथ वेबसाइटहरू प्रदान गर्दछ
  • वेबसाइटहरूलाई कसरी उच्च- ROI एआई परियोजनाहरू छनौट गर्ने बारे सूचित गर्नुहोस्
  • रणनीतिक एआई पहल समर्थन गर्नुहोस्
आज, गुगल, बिंग, अमेजन, फेसबुक, र अधिक जस्ता कम्पनीहरूले एआईबाट पैसा कमाउँछन्।

त्यसोभए हामी डुब्नु भन्दा पहिले हामी मेशिन लर्निंगले कसरी खोजी सुधार गर्छ भन्ने कुरा छलफल गरौं।

मेशिन लर्निंग कसरी SERP राखिएको र किन पृष्ठहरू उनीहरूले गरे जस्तो क्रमबद्ध गर्छ। खोज इञ्जिनमा मेसिन शिक्षाको प्रयोगको लागि धन्यवाद, परिणाम चलाख र अधिक उपयोगी छ। एसईओ को दुनिया मा, केहि विवरणहरू बुझ्नको लागि यो महत्त्वपूर्ण छ:
  • कसरी खोजी ईन्जिनहरू क्रल र इन्डेक्स वेबसाइटहरू
  • एल्गोरिथ्म प्रकार्यहरू खोज्नुहोस्
  • कसरी खोजी ईन्जिनहरूले बुझ्छ र प्रयोगकर्ताहरूको आशय व्यवहार गर्दछ
प्रोग्रामिंग टेक्नोलोजीको विकासको साथ, शब्द मेशिन लर्निंग प्राय: प्रायः फ्याँकिन्छ। तर किन यो एसईओ मा उल्लेख गरिएको छ, र तपाईंले किन यसको बारेमा बढि जान्नु पर्छ?

मेशिन शिक्षा के हो?

बिना मेसिन शिक्षा के हो भन्ने सिक्न, यो SEO मा यसको समारोह पकड गर्न धेरै गाह्रो हुनेछ। मेशिन लर्निंग स्पष्ट प्रोग्रामिंग बिना काम गर्न कम्प्युटरहरू को एक विज्ञान को रूप मा परिभाषित गर्न सकिन्छ। हामीले ए.आई. बाट एमएल फरक पार्नुपर्दछ किनभने, यस बिन्दुमा, त्यो रेखा धमिलो हुन थाल्छ।
हामीले भर्खरै भनेझैं, मेशिन शिक्षासँग, कम्प्युटरहरू प्रदान गरिएको जानकारीको आधारमा निष्कर्षमा पुग्न सक्छ र कसरी कार्यहरू पूरा गर्ने भन्ने बारे विशेष निर्देशनहरू हुँदैन। कृत्रिम बुद्धिमत्ता, अर्कोतर्फ, प्रणाली निर्माण पछाडिको विज्ञान हो। एआई लाई धन्यवाद, प्रणालीहरु जस्तै मानव तरीकाले बुद्धि र प्रक्रिया जानकारी को लागी सिर्जना गरीएको छ।

तिनीहरूको परिभाषा अझै पनी आफ्नो भिन्नता औंल्याउन मा धेरै गर्दैन। तिनीहरूको भिन्नता बुझ्न, तपाईं यसलाई यस तरीकाले हेर्न सक्नुहुन्छ।

मेशिन लर्निंग एउटा प्रणाली हो जुन समस्याहरूको समाधान प्रदान गर्न डिजाइन गरिएको हो। गणित को उपयोग गरेर, यो समाधान उत्पादन गर्न को लागी काम गर्न सक्दछ। यो समाधान विशेष गरी प्रोग्राम गर्न सकिन्छ, मानवले कार्य गरेको हो। कृत्रिम जानकारी, अर्कोतर्फ, एक प्रणाली हो जुन रचनात्मकतातिर बढ्छ, र यसैले, यो कम पूर्वानुमान योग्य छ। कृत्रिम बुद्धिमत्तालाई समस्याको साथ टास्क गर्न सकिन्छ र यसमा कोड गरिएका निर्देशनहरू सन्दर्भ गर्न सक्दछ र यसको अघिल्लो अध्ययनबाट एउटा निष्कर्ष निकाल्न सक्छ। वा, यसले समाधानमा केहि नयाँ थप गर्ने निर्णय गर्न सक्दछ वा नयाँ प्रणालीमा काम गर्न सुरू गर्ने निर्णय गर्न सक्दछ यसको प्रारम्भिक कार्यको लागि। ठिक छ, यो अनुमान गर्नमा छिटो हुनुहोस् कि यो फेसबुकमा साथीहरू द्वारा ध्यान विचलित हुनेछ, तर तपाईं विचार प्राप्त।

मुख्य फरक बुद्धिको हो।

यद्यपि एआई एमएल भन्दा सीमाना हो, वास्तवमा मेशिन लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ताको लागि सबसेटको रूपमा देखिन्छ।

मेशिन लर्निंगले पेशेवरहरूलाई कसरी मद्दत गर्दछ?

खोजी ईन्जिनको दक्षता, गति र विश्वसनीयता सुधार गर्न, वैज्ञानिकहरू र ईन्जिनियरहरू यस मेशिन शिक्षामा उल्लेखनीय रूपमा बैंक।

हामीले यसबारे छलफल गर्नु अघि, हामीलाई यो नोट गर्नुहोस् कि यस सेक्सनले तपाईंलाई थाहा दिनको लागि डिजाईन गरीएको छ कि यदि मेशिन लर्निंग सिधा एसईओमा लागू गर्न सकिन्छ र एसईओ उपकरणहरू मेसिन शिक्षाको साथ निर्माण गर्न सकिन्छ भने होइन। विगतका समयमा, मेशिन लर्निंग एसईओ पेशेवरहरूको लागि थोरै वा प्रयोगको थिएन; यो किनभने मेशिन शिक्षाले विशेषज्ञहरुलाई र experts्कि sign संकेतहरू राम्रोसँग बुझ्न मद्दत गर्दैन। वास्तविकतामा, मेशिन शिक्षाले केवल प्रणालीलाई बुझ्न मद्दत गर्दछ जुन तौल र रैंकिंग संकेतहरू मापन गर्दछ।

अब तपाईले चैम्पको जस्तो उफ्रनु हुँदैन। यसको मतलब यो होइन कि तपाईंले स्वचालित रूपमा यो महसुस गरे पछि पहिलो पृष्ठमा पुग्नुहुनेछ। प्रणाली जान्न को रूप मा लाभदायक हुन सक्छ, राम्रो संग रोजगार गरीएको छैन भने, तपाईं मात्र आफ्नो पछाडि गिर समाप्त हुनेछ।

सफल एआई मापन गर्दै

प्रणालीले कसरी यसलाई हराउन काम गर्दछ जान्नुहोस्। सफलतालाई कसरी मापन गरिन्छ? यो समानता प्रयोग गर्नुहोस्, एक परिदृश्य कल्पना गर्नुहोस् जहाँ माईक्रोसफ्ट बिंगले उनीहरूको खोज इञ्जिनलाई मलेशियामा घुमाउँदछन्, र तिनीहरूले खोज इञ्जिनलाई बुटस्ट्र्याप गर्छन्।

नोट: यस परिदृश्यमा, बुटस्ट्र्यापिले प्रणालीको आरम्भलाई जनाउँदछ र केहि पनि नगरी व्यापार सुरू गर्नु हुँदैन। न त यो अघिल्लो समान नमूनाहरूमा आधारित अनुमान बनाउन डेटा विज्ञान टेकनीक हो। यहाँ, एक बुद्धिमान विचार आरम्भिक प्रशिक्षण समूहको रूपमा सेवा पुर्‍याउन मूल निवासी स्पिकरहरूको समूहमा तान्नु हुनेछ।

तिनीहरूले परीक्षण परीक्षणबाट स collected्कलन गरिएको डाटालाई विश्लेषण गर्नेछन्, र प्रणाली तिनीहरूबाट सिक्नेछ, प्रोग्रामरहरूले जस्तै। एकचोटि जब प्रणालीले बिन्दुमा पर्याप्त कुरा जानिसकेको हुन्छ जहाँ यो मात्र अवस्थित परिणामहरू भन्दा उत्तम हुन्छ, कम्पनीले खोज इञ्जिन प्रयोग गर्न सक्दछ।

E-A-T मेशिन शिक्षामा

अर्को उत्कृष्ट उदाहरण उद्यम अधिकार र विश्वास हो। गुगलले प्रश्न सोध्दछ कि यो वेबसाइट आधिकारिक छ; के हामी कम्पनी वा यस वेबसाइटको मालिकलाई विश्वास गर्न सक्छौं? यी प्रश्नहरूको उत्तरहरूले वेबसाइटको गुणस्तर र स्तर निर्धारणमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्दछ। यद्यपि हाम्रो लागि केहि वास्तविक तरीका छैन Google ले कुन कारकहरू विचार गर्दछन्। हामी केवल यो अनुमान गर्न सक्छौं कि एल्गोरिथ्म प्रयोगकर्ताहरूको प्रतिक्रिया र उनीहरूले E-A-T लाई महसुस गरेको गुणवत्ता दरहरू दुवैको सम्मान गर्न प्रशिक्षण गरिएको छ।

हामीले E-A-T मा ध्यान केन्द्रित गर्नुपर्दछ किनभने यो के हुन्छ एल्गोरिथ्म मेशिनले खोज गर्दछ।

मेशिन शिक्षाको जीवित र सास प्रणाली

मेशिन लर्निंग को एक प्रासंगिक पक्ष धेरै तरीकाले मेशिन लर्निंग कार्य गर्दछ। केहि केसहरूमा, मेशिन लर्निंग केवल एक स्थिर एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित मात्र हुँदैन र त्यसपछि यसको अन्तिम रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यसको सट्टामा, यो यस्तो हुन्छ जुन प्रयोगको पूर्व-तालिम प्राप्त हो। त्यसो भए, एल्गोरिथ्मले आफूलाई जाँच्न जारी राख्छ र इच्छित समायोजन लक्ष्य र अघिल्लो सफलता र असफल परिणामहरूको तुलना गरेर आवश्यक समायोजन गर्दछ।

खोजी ईन्जिन मेशिन लर्निंग परिचयको सुरूमा, "राम्रो" थाहा "क्वेरीहरू र सान्दर्भिक परिणामहरूको सुरूवात सेट हुनेछ। त्यस पछि, यसको आफ्नै प्रश्नहरू उत्पादन गर्न "राम्रो" थाहा छैन "" भन्ने प्रश्नहरू दिइनेछ। प्रणाली तब प्रकट गरिएको आधारमा स्कोर उत्पादन गर्दछ "राम्रो" थाहा छ।

प्रणालीले यसो गर्न जारी राख्नेछ किनकि यो आदर्शको नजिकै जान्छ। यसले सटिकताको लागि मान तोक्छ, सिक्छ, र अर्को प्रयासको लागि उचित समायोजन गर्दछ। यसलाई "राम्रोसँग जान्नुहोस्" को नजिक र नजिक जान प्रयास गर्ने एउटा तरिकाको रूपमा सोच्नुहोस्।

मानौं क्वालिटी रेटहरू वा SERP सिग्नलहरूले कुनै पनि त्रुटिपूर्ण संकेत परिणामहरू स indicates्केत गर्दछ जुन प्रणालीमा तानिन्छ, र सिग्नल तौलहरूको ठीक-ट्युनिंग गरियो। एक राम्रो संकेत सफलता को सुदृढीकरण हुनेछ। यो प्रणाली लाई कुकी प्रदान गर्ने जस्तो छ।

नमूना संकेतहरू

संकेतहरू केवल लिंकहरू, एch्करहरू, HTTPS, गति शीर्षक, र अधिकको बनेको छैन। खोज क्वेरीहरूमा, अन्य धेरै सations्केतहरूको संकेत। केही वातावरणीय संकेतहरू हुन्:
  • हप्ता को दिन
  • हप्ता दिन बनाम सप्ताहन्त
  • छुट्टी वा छैन
  • सीजनहरू
  • मौसम
जहाँ यो सोमबार खोज दुखाई वरिपरि खोजी मा एक स्पाइक, संभावना यो सोमवार को हृदय मुद्दाहरू मान्यता सुझावहरू जस्तै तृतीयक डाटा को लागी वृद्धि दृश्यता ट्रिगर हुनेछ संभावना छ।
एआई र मेशिन लर्निंग प्रयोगको लागि गुगलको लक्ष्य

कुराको तथ्य प्रवृत्ति र स्तर निर्धारण कारकहरूको परिवर्तन हो जुन झुकाव हुन्छ र Google सर्च ईन्जिनको प्रयोगलाई सुधार गर्न के गर्न चाहन्छ भन्ने अनुसार बदल्छ। गुगलले प्रणालीलाई विश्वास गर्ने हाम्रो क्षमतालाई कम गर्न खोजिरहेको छ। तिनीहरू नियमहरू परिवर्तन गर्न को लागी कोशिश गर्दछ ताकि तपाईं प्रणालीलाई धोका दिन सक्नुहुन्न। अब, यदि यिनीहरूले गर्न सक्दछन् भने, यो निश्चित छ कि तिनीहरूले गेज्ड हुनबाट बच्न समायोजन गरिरहेछन् र उनीहरूको प्रासंगिकता सुधार गर्न पनि छन्।

निष्कर्ष

खोजीकर्ताहरूले पनि यस प्रक्रियामा भूमिका खेल्छन्। यो CTR वा बाउन्स दरहरूमा परिभाषित गरिएको छैन तर केवल "उपयोगकर्ता सन्तुष्टि" मा मात्र एक संकेत मात्र होइन मेशिनको लक्ष्यको रूपमा। हामीले उल्लेख गरिसकेका छौं, एउटा मेशिन लर्निंग प्रणालीलाई लक्ष्य, एक उद्देश्य, र यसको परिणामलाई मूल्या rate्कन गर्न केही दिनको आवश्यक छ।

हामी बुझ्दछौं कि यो प्रशोधन गर्नको लागि धेरै जस्तो लाग्छ, र हामी आशा गर्दछौं कि तपाईंले यस लेखलाई जानकारीमूलक पाउनु भएको छ। एआई र मेशिन लर्निंग कत्तिको विशाल छ भनेर विचार गर्दै हामी यो पनि निश्चित छौं कि हामी सबै जानकारी बाहिर निकाल्न सक्षम भएका छैनौं। जहाँसम्म, हाम्रो टीम जहिले पनि तपाईंको वेबसाइटको बारेमा र तपाईंको राम्रो रैंकिंगको बारेमा कुनै प्रश्न वा चुनौतीमा सहयोग प्रदान गर्न इच्छुक छ। हामी कसरी सहयोग गर्न सक्छौं हामीलाई बताउन नहिचकिचाउनुहोस्।

SEO मा रुचि छ? हाम्रो अन्य लेखहरूमा जाँच गर्नुहोस् Semalt ब्लग

mass gmail