Führen Sie eine Deep-Learning-Optimierung durch, um die Absicht des Benutzers zu erfüllen

So führen Sie eine Deep-Learning-Optimierung durch, um die Absicht des Benutzers zu erfüllen

Aktualisiert am 2.2.2022

Um sich an den Suchtrends in Deep Learning auszurichten, beginnen Sie mit einem benutzerorientierten Ansatz für das, was auf Ihren Webseiten erscheinen sollte.

Künstliche Intelligenz und Deep Learning verändern schnell, wie Branchen wie das Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen im Online-Bereich erfolgreich sind. Die Deep-Learning-Optimierung ist heute ein Kernthema in der Community für maschinelles Lernen, die versucht, mit den neuesten Suchtechniken unter Verwendung von Google-Datensätzen Schritt zu halten. Die langfristigen Vorteile hochstrukturierter Seiten, die mit organisierten Daten erstellt wurden, bieten Ihrem Unternehmen bessere Ergebnisse in Suchrankings.

Wir leben in aufregenden Zeiten; Es ist inspirierend zu sehen, was Deep Learning in das Online-Business bringt! Moderne maschinelle Lernansätze wie Deep Learning sind der Beginn der Zukunft der Suche. Das phänomenale Wachstum des Webs und der Informatik im Bereich Deep Learning bedeutet, dass sich viele Unternehmen immer noch auf das konzentrieren, was früher funktioniert hat, um Käufer zu erreichen, aber immer noch die Konzepte von SEO-strukturierten Daten vermissen. Lassen Sie uns einige grundlegende Begriffe behandeln und loslegen.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist DeepMind für Google?
• Wie unterscheidet sich überwachtes Lernen von unüberwachtem Computerlernen?
• Wie verwendet Google Deep Learning?
• Websites müssen bieten, was Verbraucher bevorzugen
• Sind Ranking-Faktoren tot?
• Welche Ranking-Faktoren wirken sich auf Unternehmensseiten aus?
• Deep Learning und Graph-Datenbanken helfen Benutzern, Informationen zu finden
  • SEO dreht sich immer mehr um Inhaltsrelevanz
  • Deep Learning liefert Suchenden bessere Antworten
• Paradigmenwechsel bei Ranking-Faktoren nach Branche
• Wie kann man für Deep Learning optimieren?
• Was sind Deep Learning Native Parallel Graph Databases?
• Was ist NSL in TensorFlow?
• Gedanken zusammenfassen: Deep-Learning-Optimierung

Was ist DeepMind für Google?

Das DeepMind für Google trägt das Akronym DMG. Das Team von DeepMind implementiert die hochmoderne Forschung zum maschinellen Lernen in Google-Produkten und der Infrastruktur der Google-Suche. Millionen von Menschen verwenden es, um Fragen zu stellen und Suchanfragen durchzuführen, ohne die Technologie dahinter zu kennen oder zu verstehen. Es befindet sich hinter den Kulissen aktueller Computerlernalgorithmen.

Es ist nützlich, Unternehmen dabei zu helfen, Sichtbarkeit in SERPs und Verkäufen zu gewinnen.

Wie unterscheidet sich überwachtes Lernen von unüberwachtem Computerlernen?

Beim überwachten Lernen wird ein Computer darauf trainiert, vom Menschen bezeichnete Bezeichnungen vorherzusagen, wie z. B. die Art von baumbasierten beschrifteten Baumbildern; Unüberwachtes Lernen ist nicht von Labels abhängig. Es ist in der Lage, seinen eigenen Vorhersage-Workflow zu erstellen, z. B. den Versuch, jedes aufeinanderfolgende Wort in einem bestimmten Satz vorherzusagen. Reinforcement Learning ermöglicht es einem Agenten, Aktionssequenzen zu entdecken, die seinen Gesamtnutzen optimieren, wie z. B. das Gewinnen von Spielen und das Vorhersagen von Wahlen, ohne explizite Beispiele für gute Techniken, wodurch Autonomie ermöglicht wird.

Wie verwendet Google Deep Learning?

Ein Beispiel dafür, wie Google Deep Learning verwendet, ist Google Maps. Aggregierte Standortdaten können verwendet werden, um Verkehr, historische Benutzerdaten und Live-Verkehrsbedingungen zu verstehen. Die Verwendung von maschinellem Lernen zum Generieren von Vorhersagen hilft jemandem, der Google Maps verwendet, beim Navigieren. Sie können erfahren, ob der Straßenverkehr entlang ihrer Geschäftsroute stark oder leicht ist, eine geschätzte Reisezeit und die voraussichtliche Ankunftszeit (ETA).

Die Spracherkennungs-KI von Google Assistant verwendet tiefe neuronale Netze, um ihren Algorithmus so zu trainieren, dass er gesprochene Befehle und Fragen besser versteht. Das System wurde aktualisiert, um auf einer neuen Plattform namens Google Neural Machine Translation zu funktionieren; Dazu gehörte, alles in eine Deep-Learning-Umgebung zu verlagern.

Es gibt jedoch viele Möglichkeiten, wie der Technologieriese diese Technologie nutzt – viele davon sind nur seinen Mitarbeitern bekannt.

Websites müssen bieten, was Verbraucher bevorzugen

Ihre Online-Geschäftspräsenz und Ihr Umsatz verdienen kontinuierliche Audits, Überlegungen, Planungen und Vorbereitungen, um auf dem Laufenden zu bleiben
Erstellen von Webinhalten, die Benutzer konsumieren möchten . Aber es gibt digitalen Vermarktern auch die Möglichkeit, Ansätze zu verbessern und neue Möglichkeiten sowohl bei der verdienten als auch bei der bezahlten Suche anders zu nutzen.

Natürlich geht es bei der kontinuierlichen Studie darum, im Voraus zu wissen, welche Benutzerfragen auftauchen und welche Inhalte vorbereitet werden müssen, was ein wichtiger Schritt in Richtung allgemeiner Intelligenz sein kann, die Ihr Unternehmen benötigt. Deep Learning beweist, dass die Erstellung besserer Inhalte in langen Artikeln mehr Benutzerbindung und Verkäufe generiert, als mehr Inhalte mit geringerem Wert zu produzieren.

Sandford.edu sagt: „Die Idee, GPUs zum Trainieren von Deep-Learning-Algorithmen zu verwenden, wurde erstmals 2009 vorgeschlagen“. Seitdem hat es viele Experimente durchgeführt, um zu verstehen, wie verschiedene Deep-Learning-Optimierungsalgorithmen funktionieren, und bietet fortlaufende Schulungen an. Darüber hinaus macht das jährliche Searchmetrics Ranking Factors Whitepaper ** eine erstaunliche Aussage, dass traditionelle Web-Ranking-Faktoren irrelevant geworden sind.

Für viele sind die Updates zur Funktionsweise von SEO in diesem Jahr eine neue Raketenwissenschaft, die den Einsatz von Deep Learning beinhaltet. Wir kennen die Stunden, die erforderlich sind, um die Auswirkungen auf Ihre Geschäftsdomäne zu bestimmen, und helfen gerne Unternehmen in Minneapolis, ihre Online-Präsenz auszubauen.

Suchmaschinenmarketing-Experten verwenden nicht nur wichtiges Markup für strukturierte Daten , wie auf schema.org und auf den Seiten von Google Developers beschrieben, um Informationen zu Rich Knowledge Panels und Rich Snippets zu erhalten. Dies sind mehrere Quellen, die erläutern, wie die Suche funktioniert und wo sie für eine verbesserte zukünftige Verwendung wachsen wird. Es entwickelt sich schnell und es lohnt sich, ihm viel mehr Aufmerksamkeit zu schenken.

Sind Ranking-Faktoren tot?

Technische SEO-Faktoren bleiben wichtig und sollten auf einer Domain aufgelöst werden, um einen gesunden SEO-Optimierungswert aufrechtzuerhalten. Die sich entwickelnde Suchlandschaft und die schiere Zunahme des Suchvolumens schaffen eine größere Aufgabe für Suchmaschinen. Marketer müssen schnell eine bessere Suchstrategie verstehen und implementieren, um bei der Desktop-, Mobil-, Sprach- und Bildsuche wettbewerbsfähig zu sein. Wenn die Codierung Ihrer Website veraltet, defekt oder aufgebläht ist, sollten Sie nicht erwarten, dass Suchmaschinen Ihre Website in den Suchrankings bevorzugen.

Jede Website ist mit der gleichen Tatsache konfrontiert, die Qualität, Relevanz, Korrektheit und Einzigartigkeit Ihrer Inhalte wird von Google verinnerlicht und beurteilt, zusammen mit der Anzahl relevanter Backlinks. FatJoe spricht über das neue Seitenerlebnis von Google**; was dies unterstreicht. Wenn Ihr Inhalt nicht die beste Antwort ist, werden Sie nicht mit höheren Rankings und besserer Sichtbarkeit in SERPs belohnt. Sie können viel direkte Markensichtbarkeit erlangen, indem Sie in People Also Ask- Boxen erscheinen. Beim neueren Ansatz geht es mehr um die inhaltliche Relevanz und die Erfüllung der Benutzeranforderungen. Wenn Ihre Webseiten beispielsweise mit langsam ladenden Pixeln überlastet sind, ist dies ein technischer Rankingfaktor. Die Zahl der Benutzer, die aufgrund von Problemen mit der Ladegeschwindigkeit nicht warten, nimmt zu.

WELCHE RANKING-FAKTOREN BEEINFLUSSEN GESCHÄFTSWEBSITES?

Hier ist die genaue Liste der Top-Insights der neuen Ranking-Faktoren, die SearchMetrics entdeckt hat:

• Der Deep-Learning-Algorithmus von Google passt sich jetzt an Abfragen an und arbeitet in Echtzeit.
• Content-Relevanz ist ein neuer Ranking-Faktor – und die treibende Kraft hinter Top-Rankings.
• Technische Faktoren bleiben eine Voraussetzung für gute Rankings, aber diese Elemente allein reichen nicht mehr aus.
• Backlinks sind heute nur noch einer von vielen Faktoren, die dazu beitragen; Auch für linkfreie Websites sind hohe Rankings möglich.

Deep Learning und Graph-Datenbanken helfen Benutzern, Informationen zu finden

Ein weiterer Faktor bei der Erstellung qualitativ hochwertiger Inhalte ist die Umstellung auf die Bereitstellung eines neuen Beitrags oder Artikels auf der Grundlage eines Themas im Gegensatz zu Keyword-Themen. Alles, was Sie online veröffentlichen, wird Teil Ihres Knowledge Graph und demonstriert Ihre Branchenexpertise, in welchen Themen Sie eine Autorität sind und welche relevanten Inhalte Sie erstellt haben, um dies zu beweisen.

Die erhöhten Investitionen in Deep Learning, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen konzentrieren sich alle auf die Relevanz von Inhalten, die die altmodischen Ansätze zur SEO- und PPC-Kampagnenoptimierung ersetzen. Die Vorhersage von Verbraucherverhaltensmustern mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen ist jetzt einfacher denn je.

Website-Besucher sollten in der Lage sein, von den von Ihnen angebotenen Lösungen zur Lösung komplexer Probleme zu profitieren. Graphdatenbanken und Deep Learning helfen Benutzern herauszufinden, wer was zu ihren Suchthemen gesagt hat. Und darüber hinaus sollte es enthalten, wann es gesagt wurde, auf welchem ​​​​Kanal es gezeigt wird und wo sie es gesagt haben. Von dort aus rufen die Benutzer Sie hoffentlich an, füllen ein Formular aus, verbinden sich auf sozialen Kanälen, schließen einen Einkaufswagenkauf ab, fahren direkt zu Ihrem Geschäft oder unternehmen einen anderen positiven Schritt, um eine Verbindung herzustellen.

Achten Sie darauf, nicht zu viel Wert auf Keyword-Rankings zu legen, da sich diese Metrik in den Suchergebnissen auf entitätsbasierte SERPs verlagert. Die Auswahl von Google für die Erstellung von Suchergebnissen hängt von einer Reihe verschiedener Kriterien ab.

Zwei haben unserer Erfahrung nach Vorrang:

• Geolokalisierung. Die Suchergebnisse der Benutzer werden entsprechend dem Längen- und Breitengrad angepasst, von wo aus sie sich gerade befinden. Dies betrifft nicht nur die lokale Suche und das Google Maps-Marketing, sondern auch weitere Aspekte des Rankings in der organischen Suche. Während „in meiner Nähe“ häufig Teil von Suchanfragen ist, zeigt GoogleBot natürlich Ergebnisse in Ihrer Nähe an, selbst wenn dies nicht der Fall ist. Eine Taktik, die lokales SEO für einige Websites wirklich vorantreibt, ist die Implementierung von Local Business-Schema-Markup .

• Etablierte persönliche Vorlieben. Alle großen Suchmaschinen sammeln kontinuierlich Informationen darüber, wie Sie und andere das Internet nutzen. Dies bildet ein Muster für die personalisierte Suche. Diese Informationen werden in der Cloud gespeichert und zu Big Data, die verwendet werden, um relevantere Suchergebnisse anzubieten. Ihre GPS-Aufzeichnungen, der Browserverlauf, Tweets und vieles mehr bestimmen, wie die SERPs versuchen, Ihren Präferenzen zu entsprechen.

SEO dreht sich immer mehr um Inhaltsrelevanz

Unternehmen, die Verbesserungen in ihren Website-Rankings feststellen, stellen fest, dass dies auf Seiten mit fantastischer einzigartiger Inhaltsrelevanz zurückzuführen ist und dass dies auch die beste Lösung für Benutzer bietet. Dies ist ein zentrales Ergebnis der neuesten Studie von SearchMetric. Relevanter Inhalt bezieht sich darauf, wie gut die Informationen auf einer Website einer Suchanfrage entsprechen. Zu den Relevanzkriterien gehören Inhaltselemente wie der sichtbare Text sowie Bilder oder Videos. Zusätzlich kann durch Meta-Elemente wie Titel, Meta-Beschreibung und Alt-Tags Relevanz generiert werden.

Vermarkter, die die verschiedenen Formen von Suchanfragen (Information, Navigation und Transaktion) verstehen, können neue Inhalte und Seitenstrukturen um sie herum erstellen. Nützliche Informationen konzentrieren sich auf die Benutzererfahrung und darauf, was der Benutzer erreichen, lernen oder kaufen möchte. User Signals sind die wahren Leader, besonders im Local Search Marketing.

Die Bedeutung des Kontexts in Ihren Inhalten muss der Absicht eines Suchenden entsprechen. BERT und MUM sind Deep-Learning-Algorithmen, die sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache beziehen und Absichten leichter entschlüsseln.

Deep Learning liefert Suchenden bessere Antworten

Google bietet Auswahlmöglichkeiten für Suchanfragen an, von denen es glaubt, dass sie die beste Antwort sind und die beste Benutzererfahrung bieten. Abhängig von der Art der Suchanfrage kann Ihnen die semantische Suchoptimierung dabei helfen, Funktionen wie ein Antwortfeld für eine medizinische Suche , eine Videoanleitung oder einen ausführlichen Forschungsartikel zu gewinnen.

In der Vergangenheit war Google schwer fassbar. In einem gestreamten Live-Event am 23. März 2016 bestätigte Google die Top-3-Ranking-Signale als Content, Links und RankBrain. Andrey Lipattsev, Search Quality Senior Strategist bei Google, sprach darüber, dass maschinelles und tiefes Lernen in RankBrain ins Spiel kommt und in Echtzeit funktioniert.

Paradigmenwechsel bei Ranking-Faktoren nach Branche

Bei Inhalten geht es nicht mehr nur um tonnenweise Seiten und Beiträge. Mit der Verbreitung von Webinhalten kann eine größere Website Ihr Crawl-Budget negativ absorbieren. Relevantere, auf die Nutzer zugeschnittene Inhalte, die in Form von How-to-Posts, Tipps, Infografiken oder Bildergalerien mit Beispielen für visuelle Arbeiten, z. B. für einen historischen Anstreicher, angeboten werden, sind großartig. Prägnante Listen mit klaren Aufzählungszeichen oder nummerierten Schritten machen es Lesern leicht, Anweisungen zu befolgen.

Diese Anordnung von Informationselementen ist ein wesentlicher Bestandteil des UX-Designs einer Website und sollte gut formatiert und mit einem Schema gekennzeichnet sein. Strukturierte Daten sind nicht als Ranking-Faktor gedacht, aber da sie helfen, den Inhalt Ihrer Seite zu organisieren, trägt dieser Faktor allein zu ihren Chancen auf höhere Rankings bei.

SEO wird definitiv komplexer. Für Personen, die früher einen einheitlichen Ansatz praktiziert haben, ist der Ruf nach Veränderung drastischer. Verschiedene Branchen haben einzigartige Kriterien für Ranking-Faktoren, um eine verbesserte Sichtbarkeit in relevanten Suchergebnissen zu erreichen. Es gibt keinen sauberen Ein-Faktor-Ansatz für erfolgreiche Marketingstrategien . Eines ist jedoch klar: Ihre Website benötigt valide Brancheninformationen, die gut strukturiert sind .

Searchmetrics kündigte an, mit der Veröffentlichung branchenspezifischer Whitepaper für Unternehmen in den Bereichen Gesundheit, Finanzen, E-Commerce, Medien und Reisen zu beginnen. Die vielfältige Komplexität der Suchrankingfaktoren und deren Anwendung auf Benutzeranfragen erfordert ein langfristiges Engagement, um zu verstehen, welche Faktoren das Ranking basierend auf Ihrer Nische, Ihrem Wettbewerb und Ihren Benutzererwartungen beeinflussen.

Wie kann man für Deep Learning optimieren?

Bereiten Sie sich darauf vor, dass Deep Learning Teil Ihres Website-Optimierungsprozesses wird, indem Sie:

1. Zentralisieren Sie Ihre Daten. Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen groß oder klein ist, es bedarf einer bestimmten Denkweise, um aus Deep Learning Nutzen zu ziehen, und Know-how, um es zu optimieren. Erstellen Sie zunächst einen „Data Lake“ oder ein Datendiagramm, damit Sie leichter auf kritische Eingaben von Benutzeraktionen zugreifen, sie vergleichen und analysieren können. Glücklicherweise sind immer mehr Quellen in der Lage, enorme Datenmengen zu verarbeiten und Webmastern, PPC-Kundenbetreuern und SEO-Experten dabei zu helfen, diese zu verstehen. Ein gründliches SEO-Site-Audit kann dazu beitragen, wie Sie Deep Learning nutzen können, um Ihren Lesern einen Mehrwert zu bieten.

2. Machen Sie es zur Kultur Ihrer Organisation. Die Websites, die heute und in Zukunft die Führung übernehmen, erfordern einen gut geplanten Prozess. Es funktioniert nicht mehr, nur den nächsten Beitrag zu erstellen, der Ihren Schreibstift inspiriert. Erfolg bedeutet, manchmal zu scheitern, aber vorwärts zu scheitern. Führen Sie Experimente schnell auf einer Infrastruktur durch, die eine schnelle, iterative Entwicklung unterstützt; testen, messen und optimieren. Verbessern Sie Ihre Unternehmenskultur, indem Sie Entscheidungen auf der Grundlage emotionaler Intuitionen treffen und sich mehr auf bewährte Dateneinblicke verlassen. Dann können Ihre Webinhalte und die UX-Ontologiestruktur besser durch maschinelles Lernen gelesen werden und in Deep-Learning-Anwendungen besser abschneiden.

3. Bleiben Sie flüssig und erstellen Sie Ever-Green-Inhalte. Je schneller Sie Deep-Learning-Konzepte lernen und wie Sie sie bei der Erstellung neuer Webinhalte implementieren, desto eher werden Sie fantastischere Benutzererlebnisse bieten. Planen Sie Zeit für Recherchen ein, nehmen Sie an neuen Kursen teil, führen Sie Experimente durch und teilen Sie Ihre Ergebnisse in den Foren. Erwägen Sie die Teilnahme am Kurs von Andrew Ng über Coursera oder die Teilnahme an einem Kaggle-Wettbewerb.

„Deep Learning ist ein neues Forschungsgebiet des maschinellen Lernens, das darauf abzielt, sein ursprüngliches Ziel zu erreichen: Künstliche Intelligenz.“ – Amrita School of Engineering ***

„Es (maschinelles Lernen) hat begonnen, erstaunliche Ergebnisse zu erzielen. Deep Learning dient nicht mehr nur dazu, effiziente Anti-Spam-Systeme zu entwickeln; Jetzt treibt es selbstfahrende Autos, Laufroboter, Spracherkennung und -synthese auf menschlicher Ebene und vieles mehr an. Das ist eine erstaunliche Entwicklung!“ -Berater für maschinelles Lernen Aurelien Geron****

„Die vorherrschende Methodik beim Training von Deep Learning befürwortet die Verwendung von stochastischen Gradientenabstiegsmethoden (SGDs). Trotz ihrer einfachen Implementierung sind SGDs schwierig abzustimmen und zu parallelisieren. Diese Probleme machen es schwierig, Deep-Learning-Algorithmen mit SGDs zu entwickeln, zu debuggen und zu skalieren. Wir zeigen, dass ausgefeiltere Standardoptimierungsmethoden wie BFGS mit begrenztem Speicher und konjugierter Gradient mit Liniensuche den Prozess des Vortrainierens tiefer Algorithmen erheblich vereinfachen und beschleunigen können. – Andreas NG*

Was sind Deep Learning Native Parallel Graph Databases?

Deep Learning Native Parallel Graph Databases bieten Daten für tiefere Einblicke und bessere Ergebnisse. Maschinelles Lernen bleibt rechenintensiv, auch wenn es unter dem Dach des Deep Learning voranschreitet, und graphenbasiertes maschinelles Lernen ist da keine Ausnahme. Mit jedem neuen Punkt der Entitätsverbindung oder Ebene verbundener Daten wächst das Datenvolumen bei jeder Suche exponentiell an. Dies erfordert dann eine massiv parallele Berechnung, um die Daten zu kreuzen und die Suchabsicht der Benutzer besser zu verstehen .

Schlüsselwertdatenbanken benötigen eine ordnungsgemäße Verbindung, jedoch mit einer sauberen und reduzierten Anzahl separater Suchen oder RDBMS, um zu viele langsame Verknüpfungen zu vermeiden. Einige standardmäßige Graphdatenbanken können am Ende Schwierigkeiten haben, Deep-Link-Analysen auf großen Graphen zu handhaben. Am besten eignet sich eine native Graphdatenbank, die eine massiv parallele und verteilte Verarbeitung verwaltet.

Um die Gründe für personalisierte Suchvorschläge und die Betrugserkennung zu berechnen und zu erklären, sollte die Graphdatenbank über eine leistungsstarke Abfragesprache verfügen, die nicht nur die Verbindungen im Graphen durchqueren kann, sondern auch Berechnungen wie Filterung und Aggregation sowie vielseitige Datenstrukturen zum Abrufen unterstützt der Beweis. Die konzeptionelle Suche erfordert einen strukturierten Ansatz ; Es unterstützt die Benutzerfreundlichkeit von Suchmaschinen und Benutzern.

Was ist NSL in TensorFlow?

Neural Structured Learning oder NSL in TensorFlow ist nicht so komplex, wie es sich anhört. Es ist ein Framework zum Trainieren tiefer neuronaler Netze, die auf strukturierten Signalen zusammen mit spezifischen Eingaben beruhen. Dieses Lernmodell nutzt Neural Graph Learning, um das Training neuronaler Netze mithilfe von Graphen und strukturierten Daten zu erreichen. Diese werden aus mehreren Quellen wie Wissensgraphen, Krankenakten, Genomdaten oder multimodalen Beziehungen generiert. Dies unterstützt auch die Verarbeitung natürlicher Sprache, die im BERT-Algorithmus verwendet wird .

Wie verwendet NSL Grafiken und strukturierte Daten?

Strukturierte Daten enthalten umfangreiche Entitätsbeziehungsdaten zwischen den Proben. Während der Trainingsphase eines ML-Modells trägt das Einbeziehen der strukturierten Signale dazu bei, eine höhere Modellgenauigkeit zu erreichen. Die strukturierten Signale bringen eine bessere Methode und Konsistenz in das Training eines neuronalen Netzwerks. Dies wird erreicht, indem das Modell gezwungen wird, präzise Vorhersagen zu assimilieren und die strukturelle Ähnlichkeit der Eingabe aufrechtzuerhalten. Dies ist für Suchmaschinenmarketing-Strategen enorm nützlich, da sie prüfen, welche SEO-Techniken die besten sind .

Für den digitalen Vermarkter von heute ist es keine leichte Herausforderung, bestimmte Benutzerabsichten zu entschlüsseln. Indem Sie Ihre Ahnungen beiseite legen und Big Data mit wichtigen Erkenntnissen nutzen , können Sie einen neuen Ansatz verfolgen. Solide Optimierungstechniken sind nach wie vor die Grundlage für Best Practices im E-Commerce, um den Umsatz zu steigern, und die Einhaltung der Suchrichtlinien von Google ist eine Voraussetzung für gute Rankings. Ihre UX-Architektur, strukturierte Schemaimplementierung, relevante Verknüpfungsstruktur und schnelle Website-Geschwindigkeit bleiben weiterhin anwendbar.

Herkömmliche Ranking-Faktoren können Ihnen nicht mehr dabei helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben. Neue Algorithmen, neue Verwendung der Sprachsuche, mehr Geräte, gepaart mit Deep Learning und seiner Fähigkeit, Website-Inhalte zu analysieren und die Absichten der Benutzer in Echtzeit zu verstehen, werden bleiben. Hill Web Creations kann helfen, Verwirrung oder ein Gefühl der Überwältigung zu beseitigen. Ihre Website kann mit einem strukturierten Ansatz für Inhalte wie nie zuvor gedeihen und effizienter funktionieren, um der Absicht des Benutzers zu entsprechen .

Die Benutzererfahrung in der professionellen SEO-Welt nimmt nur zu. Die Verbesserung der Benutzerzufriedenheitsmetriken auf Ihrer Website und die Priorisierung dessen, was zur Steigerung Ihrer SERP-Klickrate funktioniert, erhöht den relevanten Traffic und die Conversions. Die Faktoren, die wir in diesem Artikel erwähnt haben, korrelieren auch stark mit besseren Rankings. Google hat immer wieder erklärt, dass es ihnen darum geht, die Suchergebnisse bereitzustellen, die Einzelpersonen wünschen. Es ist so einfach wie die Tatsache, dass Sie, wie alle Internetnutzer, auf den gewünschten Inhalt klicken und dort verweilen.

Gedanken zusammenfassen: Deep-Learning-Optimierung

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* http://www.andrewng.org/portfolio/on-optimization-methods-for-deep-learning/

** https://fatjoe.com/google-page-experience/

*** https://www.amrita.edu/event/workshop-advanced-optimization-deep-learning-applications

**** https://cloud.google.com/blog/products/gcp/the-book-for-getting-hands-on-with-machine-learning-deep-learning-and-tensorflow