הבנת למידת מכונה ובינה מלאכותית בקידום אתרים - ייעוץ מומחה לסמלט



כאשר עולמנו מחפש תמיד דרכים חדשות לשיפור ופיתוח, הבינה המלאכותית ולמידת המכונה מילאו תפקיד חשוב בשיפור SEO. עם זאת, חשוב להבין את התפקידים של למידת מכונה ובינה מלאכותית המשחקים בדרכם. עלינו לשאול האם מושגים אלה עוזרים למקצוענים ב- SEO לבצע את עבודתנו בצורה טובה יותר. ובכן, יש לנו כמה תשובות עבורך.

קוראים שלמדו למידת מכונה יתוודו שזה לא פשוט כמו שזה נשמע. בדרכנו נדון כיצד למידה ממוחשבת משפרת את החיפוש, אך בנוסף לכך תלמדו הרבה יותר במאמר זה.

היום היית קורא על יישומי חיפוש ממומחה ללימוד מכונה. אנו נרחיב על כמה ממושגי הליבה שאתה ללא ספק נהנה מהם. בתור התחלה, מה היתרונות של שימוש ב- AI בקידום אתרים?

בנקודות קליעה מהירות, AI:
  • מספק לאתרים יתרון אסטרטגי
  • יידע אתרי אינטרנט כיצד לבחור פרויקטים של AI גבוהה
  • תמיכה ביוזמה אסטרטגית של AI
כיום חברות כמו גוגל, בינג, אמזון, פייסבוק ועוד מרוויחות כסף מבינה מלאכותית.

לכן לפני שנצלול פנימה, בואו נדון כיצד למידת מכונה משפרת את החיפוש.

למידה ממוחשבת היא עמוד השדרה של אופן הצבת SERP ומדוע דפים מדורגים כפי שהם עושים. הודות לשימוש בלימוד מכונה במנועי חיפוש, התוצאות חכמות ושימושיות יותר. בעולם ה- SEO חשוב להבין פרטים מסוימים כגון:
  • כיצד מנועי חיפוש זוחלים ומוסיפים אינדקס לאתרים
  • פונקציות אלגוריתמים של חיפוש
  • כיצד מנועי חיפוש מבינים ומתייחסים לכוונת המשתמשים
עם התפתחות טכנולוגיית התכנות, המונח למידת מכונה נזרק לעיתים קרובות יותר. אבל למה זה מוזכר בקידום אתרים, ולמה כדאי ללמוד יותר על זה?

מהי למידת מכונה?

מבלי ללמוד מהי למידת מכונה, יהיה קשה מאוד לתפוס את תפקידה ב- SEO. ניתן להגדיר למידת מכונה כמדע של לגרום למחשבים לפעול ללא תכנות מפורש. עלינו להבדיל בין ML לבין AI מכיוון שבשלב זה, קו זה מתחיל להיטשטש.
כפי שציינו זה עתה, עם למידת מכונה, מחשבים יכולים להסיק על סמך המידע שנמסר ואין להם הוראות ספציפיות כיצד לבצע משימות. לעומת זאת, בינה מלאכותית היא המדע העומד מאחורי יצירת המערכת. בזכות AI נוצרות מערכות בעלות אינטליגנציה דמוית אדם ומעבדות מידע באופן דומה.

ההגדרה שלהם עדיין לא עושה הרבה בהצביע על ההבדלים ביניהם. כדי להבין את ההבדלים ביניהם, אתה יכול להסתכל על זה ככה.

למידת מכונה היא מערכת שתוכננה לספק פתרונות לבעיות. באמצעות מתמטיקה, זה יכול לעבוד לייצר את הפתרון. ניתן לתכנת פיתרון זה באופן ספציפי, שעובד על ידי אדם. מידע מלאכותי, לעומת זאת, הוא מערכת שנוטה לנוע לעבר יצירתיות, ולכן היא פחות צפויה. ניתן להטיל בעיה על בינה מלאכותית ועשויה להתייחס להוראות המקודדות לתוכה ולהסיק מסקנות ממחקריה הקודמים. לחלופין, היא יכולה להחליט להוסיף משהו חדש לפיתרון, או להחליט להתחיל לעבוד על מערכת חדשה שמעבירה את המשימה הראשונית שלה. ובכן, אל תמהר להניח שזה יוסח על ידי חברים בפייסבוק, אבל אתה מבין את הרעיון.

ההבדל העיקרי הוא אינטליגנציה.

עם זאת, AI הוא גבול מאשר ML, למעשה, למידת מכונה נתפסת כקבוצת משנה לבינה מלאכותית.

כיצד למידה ממוחשבת עוזרת למקצוענים?

כדי לשפר את היעילות, המהירות והאמינות של מנועי חיפוש, מדענים ומהנדסים מתייחסים משמעותית למידת מכונה זו.

לפני שנדון בכך, ראשית נציין כי סעיף זה נועד ליידע אותך אם ניתן ליישם למידת מכונה ישירות על SEO ולא אם ניתן לבנות כלי SEO באמצעות למידת מכונה. בזמנים קודמים, למידה ממוחשבת לא הועילה למקצוענים בתחום קידום אתרים מעט או ללא תועלת; זאת מכיוון שלימוד מכונה אינו מסייע למומחים להבין טוב יותר את אותות הדירוג. במציאות, למידת מכונה רק עוזרת לך להבין את המערכת השוקלת ומודדת את אותות הדירוג.

עכשיו אתה לא צריך לקפוץ כמו אלוף עדיין. זה לא אומר שתגיע אוטומטית לדף הראשון לאחר שתבין זאת. מועיל כמו לדעת שהמערכת יכולה להיות, אם לא תעבוד כראוי, בסופו של דבר תיפול על הגב.

מדידת AI מוצלח

למד כיצד המערכת פועלת כדי לנצח אותה. כיצד נמדדת הצלחה? השתמש באנלוגיה זו, דמיין תרחיש שבו מיקרוסופט בינג מציגה את מנוע החיפוש שלהם למלזיה, והם מפעילים את מנוע החיפוש.

הערה: בתרחיש זה, bootstrapping מתייחס לאתחול של מערכת ולא לפתיחת עסק ללא כלום. היא גם לא טכניקת מדע הנתונים לצורך ביצוע הערכות על סמך דוגמאות דומות קודמות. כאן, רעיון נבון יהיה למשוך קבוצה של דוברי שפת אם לשמש כקבוצת ההדרכה הראשונית.

הם ינתחו את הנתונים שנאספו ממבחן הניסוי, והמערכת תלמד מהם וכך גם המתכנתים. לאחר שהמערכת למדה מספיק עד כדי כך שהיא פשוט עדיפה על התוצאות הקיימות, החברה יכולה לפרוס את מנוע החיפוש.

E-A-T בלימוד מכונה

דוגמה מצוינת נוספת היא סמכות ואמון ארגוני. גוגל שואלת שאלות כמו האם אתר זה סמכותי; האם אנו יכולים לסמוך על החברה או הבעלים של אתר זה? לתשובות לשאלות אלו יש תפקיד מכריע בקביעת איכות ומעמד הדירוג של האתר. עם זאת, אין דרך ממשית לומר לנו אילו גורמים שוקלת. אנו יכולים רק להניח כי האלגוריתם הוכשר לכבד הן את משוב המשתמשים והן את שיעורי האיכות של מה שהם תופסים כ- E-A-T.

עלינו להתמקד ב- E-A-T כי זה מה שמכונות אלגוריתם חיפוש עושות.

מערכת החיים והנשימה של למידת מכונה

היבט רלוונטי של למידת מכונה נעוץ באופן שבו למידת מכונה עובדת. במקרים מסוימים, למידת מכונה אינה רק אלגוריתם סטטי שהוכשר ואז נפרס בצורתו הסופית. במקום זאת הוא הופך להיות כזה שמאומן מראש לפני הפריסה. לאחר מכן, האלגוריתם ממשיך לבדוק את עצמו ולבצע התאמות נדרשות על ידי השוואת מטרת הסיום הרצויה והצלחה קודמת ותוצאות כושלות.

בתחילת מבוא למידת מכונת מנועי חיפוש, תהיה סט התחלתי של שאילתות "יודע טוב" ותוצאות רלוונטיות. לאחר מכן, יינתנו לו שאילתות ללא התוצאות "יודע טוב" כדי לייצר תוצאות משלה. לאחר מכן המערכת תייצר ציון על סמך "דע טוב" שנחשף.

המערכת תמשיך לעשות זאת ככל שהיא תתקרב יותר ויותר לאידיאל. זה מקצה ערך לדיוק, לומד ואז מבצעים התאמות מתאימות לניסיון הבא. חשוב על זה כדרך לשאוף להתקרב ולהתקרב ל"דע טוב ".

נניח ששיעורי איכות או אותות SERP מצביעים על תוצאות אותות לא מושלמות הנמשכות למערכת, וכיוונון עדין של משקולות האותות מתבצע. אות טוב יחזק את ההצלחה. זה יותר כמו לתת למערכת עוגיה.

אותות לדוגמא

האותות אינם מורכבים מקישורים, עוגנים, HTTPS, כותרות מהירות ועוד. בשאילתות חיפוש, הרבה אינדיקציות אחרות מאותתות. חלק מהאותות הסביבתיים המשמשים הם:
  • יום בשבוע
  • יום חול מול סוף שבוע
  • חופשה או לא
  • עונות
  • מזג אוויר
כאשר מדובר בשיא בחיפושים סביב כאבי חיפוש ביום שני, רוב הסיכויים שזה יגרום לנראות מוגברת לנתונים שלישוניים כגון טיפים לזיהוי בעיות בנושא לב בימי שני.
המטרה של גוגל לשימוש ב- AI ולמידת מכונה

עובדת העניין היא שינוי הטרנדים וגורמי הדירוג המוטים ומשתנים בהתאם למה שגוגל רוצה לעשות בכדי לשפר את השימוש במנועי החיפוש שלהם. גוגל מבקשת לצמצם את יכולתנו לשכנע את המערכת. הם מנסים לשנות את הכללים כך שלא תוכלו לרמות את המערכת. כעת, אם הם יכולים לעשות זאת, כמעט בטוח שהם מבצעים התאמות כדי להימנע מהמשחק וגם כדי לשפר את הרלוונטיות שלהם.

סיכום

גם מחפשים ממלאים תפקיד בתהליך זה. זה לא מוגדר לשיעורי CTR או כניסה מדף כניסה אלא פשוט ב"שביעות רצון משתמשים "לא רק כאות אלא גם כמטרה של המכונה. כפי שהזכרנו, מערכת למידת מכונה צריכה לקבל מטרה, מטרה ומשהו כדי לדרג את התוצאה שלה.

אנו מבינים שזה נשמע הרבה לעיבוד, ואנו מקווים שמצאת מאמר זה אינפורמטיבי. בהתחשב בכמות העצומה של AI ו- Machine Learning, אנו בטוחים גם שלא הצלחנו להוציא את כל המידע. עם זאת, הצוות שלנו תמיד מוכן להעניק סיוע לכל שאלה או אתגר שקשורים לאתר שלך ולדירוג טוב יותר. אל תהססו להודיע ​​לנו כיצד אנו יכולים לסייע.

מעוניינים בקידום אתרים? עיין במאמרים האחרים שלנו בנושא בלוג של סמלט.

mass gmail