ディープラーニングの最適化を実施して、ユーザーの意図に応えます

公開: 2017-04-05

ユーザーの意図を満たすためにディープラーニングの最適化を実行する方法

2.2.2022を更新

ディープラーニングの検索トレンドに合わせるには、まず、Webページに何を表示するかについてユーザーに焦点を当てたアプローチを取ります。

人工知能とディープラーニングは、ヘルスケアや金融サービスなどの業界がオンライン空間で成功する方法を急速に変えています。 ディープラーニングの最適化は、 Googleデータセットを使用した最新の検索手法に遅れずについていくことを目指す、機械学習コミュニティのコアトピックになりました。 整理されたデータで構築された高度に構造化されたページの長期的な利点は、検索ランキングでより良い結果をビジネスに提供します。

私たちはエキサイティングな時代に生きています。 オンラインビジネスにディープラーニングがどのようにもたらされるかを見るのは刺激的です。 ディープラーニングなどの最新の機械学習アプローチは、検索の未来の始まりです。 ディープラーニングにおけるウェブとコンピューターサイエンスの驚異的な成長は、多くの企業が以前は購入者にリーチするために働いていたものに焦点を合わせているが、SEO構造化データの概念を欠いていることを意味します。 いくつかの基本的な用語をカバーして始めましょう。

目次

  • DeepMind for Googleとは何ですか？
  • 教師あり学習は、教師なしコンピューター学習とどのように異なりますか？
  • Googleはディープラーニングをどのように使用していますか？
  • ウェブサイトは消費者が好むものを提供しなければならない
  • ランキング要因は死んでいますか？
  • どのランキング要素がビジネスサイトに影響を与えますか？
  • ディープラーニングとグラフデータベースは、ユーザーが情報を見つけるのに役立ちます
    • SEOはコンテンツの関連性についてより多くなりつつあります
    • ディープラーニングは検索者により良い答えを提供します
  • 業界別のランキング要素のパラダイムシフト
  • ディープラーニング用に最適化する方法は？
  • ディープラーニングのネイティブ並列グラフデータベースとは何ですか？
  • TensorFlowのNSLとは何ですか？
  • 考えをまとめる：ディープラーニングの最適化

DeepMind for Googleとは何ですか？

DeepMind for Googleは、頭字語DMGを使用しています。 そのチームは、DeepMindの最先端の機械学習研究をGoogle製品とGoogle検索インフラストラクチャに実装しています。 何百万もの人々が、その背後にあるテクノロジーを知らない、または理解することなく、質問をしたり検索クエリを実行したりするためにそれを使用しています。 これは、現在のコンピューター学習アルゴリズムの舞台裏にあります。

企業がSERPと販売での認知度を高めるのに役立ちます。

教師あり学習は、教師なしコンピューター学習とどのように異なりますか？

教師あり学習では、コンピューターは、ツリーベースのラベル付きツリー画像のタイプなど、人間が指定したラベルを予測するようにトレーニングされます。 教師なし学習はラベルに依存しません。 特定の文の連続する各単語を予測するなど、独自の予測ワークフローを作成できます。 強化学習により、エージェントは、優れたテクニックの明確な例なしに、ゲームの勝利や選挙の予測など、その総合的なメリットを最適化するアクションシーケンスを発見し、自律性を実現できます。

Googleはディープラーニングをどのように使用していますか？

Googleがディープラーニングを使用する方法の一例は、Googleマップです。 集約された位置データを使用して、トラフィック、履歴ユーザー​​データ、およびライブトラフィックの状態を理解できます。 機械学習を使用して予測を生成すると、Googleマップを使用してナビゲートするのに役立ちます。 彼らは、ビジネスルートに沿った道路交通が重いか軽いか、推定移動時間、および推定到着時間（ETA）を知ることができます。

Googleアシスタントの音声認識AIは、ディープニューラルネットワークを使用して、音声コマンドと質問をよりよく理解する方法をアルゴリズムにトレーニングします。 システムは、Googleニューラル機械翻訳と呼ばれる新しいプラットフォームで機能するように更新されました。 これには、すべてをディープラーニング環境に移行することが含まれていました。

ただし、テクノロジーの巨人がこのテクノロジーを使用する方法はたくさんあります。その多くは、従業員だけが知っているものです。

ウェブサイトは消費者が好むものを提供しなければならない

オンラインビジネスのプレゼンスと収益は、継続的な監査、振り返り、計画、および最新の状態を維持するための準備に値します。
 ユーザーが消費したいWebコンテンツを作成します。 しかし、それはまた、デジタルマーケターにアプローチを改善し、獲得した検索と有料の検索の両方で異なる機会をつかむ機会を与えます。

当然のことながら、継続的な調査では、どのユーザーの質問が浮上し、どのコンテンツを準備するかを事前に知ることになります。これは、ビジネスに必要な一般的なインテリジェンスに向けた大きな一歩となる可能性があります。 ディープラーニングは、長い記事でより良いコンテンツを作成することで、価値の低いコンテンツをより多く作成するよりも、より多くのユーザーエンゲージメントと売上を生み出すことを証明しています。

Sandford.eduは、「ディープラーニングアルゴリズムのトレーニングにGPUを使用するというアイデアは、2009年に最初に提案されました」と述べています。 それ以来、さまざまな深層学習最適化アルゴリズムがどのように機能するかを理解するために多くの実験を実施し、継続的なトレーニングを提供しています。 さらに、毎年恒例のSearchmetricsランキングファクターホワイトペーパー**は、従来のWebランキングファクターが無関係になっているという驚くべき声明を発表しています。

多くの人にとって、今年のSEOの仕組みの更新は、ディープラーニングの使用を伴う新しいロケット科学です。 私たちはあなたのビジネスドメインへの影響を判断するのに必要な時間を理解しており、ミネアポリスのビジネスがオンラインでの存在感を高めるのを助けるのが大好きです。

検索マーケティングの専門家は、schema.orgやGoogle Developersページで説明されているように、重要な構造化データマークアップを使用して、豊富なナレッジパネルや豊富なスニペットに関する情報を取得しているだけではありません。 これらは、検索がどのように機能し、将来の使用を改善するためにどこで成長するかについて説明する複数の情報源です。 それは急速に進化しており、もっと注意を払う価値があります。

ランキング要因は死んでいますか？

技術的なSEO要因は依然として重要であり、健全なSEO最適化スコアを維持するためにドメインで解決する必要があります。 進化する検索環境と検索量の大幅な増加は、検索エンジンにとってより大きな仕事を生み出します。 マーケターは、デスクトップ、モバイル、音声、画像の検索で競争力を発揮するために、より優れた検索戦略をすばやく理解し、実装する必要があります。 あなたのサイトのコーディングが時代遅れであるか、壊れているか、肥大化しているなら、あなたは検索エンジンが検索ランキングであなたのサイトを支持することを期待するべきではありません。

すべてのサイトが同じ事実に直面しており、コンテンツの品質、関連性、正確性、独自性は、関連するバックリンクの数とともに、Googleによって内部化され、判断されます。 FatJoeがGoogleによる新しいページの経験について話します**; これはこれを強調しています。 あなたのコンテンツが最良の答えではないとみなされた場合、あなたはより高いランキングとSERPでのより良い可視性で報われることはありません。 People Also Askボックスに表示することで、ブランドの直接的な認知度を高めることができます。 新しいアプローチは、コンテンツの関連性とユーザーの要求を満たすことに関するものです。 たとえば、Webページの読み込みが遅いピクセルで行き詰まっている場合、それは技術的なランキング要素です。 読み込み速度の問題で待たないユーザーが増えています。

ランキング要因はビジネスサイトに影響を与えますか？

SearchMetricsが発見した新しいランキング要素の上位の洞察の正確なリストは次のとおりです。

  • Googleの深層学習アルゴリズムは、クエリに適応し、リアルタイムで動作するようになりました。
  • コンテンツの関連性は新しいランキング要素であり、トップランキングを獲得するための原動力です。
  • 技術的な要因は依然として良いランキングの前提条件ですが、これらの要素だけではもはや十分ではありません。
  • 現在、被リンクは多くの要因の1つにすぎません。 リンクのないウェブサイトでも上位にランクインすることができます。

ディープラーニングとグラフデータベースは、ユーザーが情報を見つけるのに役立ちます

高品質のコンテンツを作成するためのもう1つの要素は、キーワードをテーマにするのではなく、トピックに基づいて新しい投稿や記事を提供するようにシフトすることです。 オンラインで公開するものはすべてナレッジグラフの一部になり、業界の専門知識、権威のある主題、およびそれを証明するために作成した関連コンテンツを示します。

ディープラーニング、人工知能、機械学習への投資の増加はすべて、SEOおよびPPCキャンペーンの最適化に対する従来のアプローチに取って代わるコンテンツの関連性に重点を置いています。 ディープラーニングアルゴリズムを使用した消費者行動パターンの予測がこれまでになく簡単になりました。

サイト訪問者は、複雑な問題を解決するために提供するソリューションで成功できる必要があります。 グラフデータベースとディープラーニングは、ユーザーが検索トピックで誰が何を言ったかを見つけるのに役立ちます。 そしてそれを超えて、それはそれが言われたちょうどその時、どのチャンネルがそれを特徴としているのか、そして彼らがそれをどこで言ったのかを含むべきです。 そこから、ユーザーはうまくいけば、あなたに電話をかけたり、フォームに記入したり、ソーシャルチャネルで接続したり、ショッピングカートの購入を完了したり、店舗まで車で移動したり、その他の積極的な行動をとって接続したりできます。

検索結果のこの指標はエンティティベースのSERPに移行しているため、キーワードのランキングを強調しすぎないように注意してください。 検索結果を生成するためのGoogleの選択は、さまざまな基準の数に基づいて異なります。

私たちの経験では、2つが優先されます。

•ジオロケーション。 ユーザーの検索結果は、その時点での経度と緯度に応じて調整されます。 これは、ローカル検索とGoogleマップマーケティングだけでなく、オーガニック検索ランキングの追加の側面にも影響を与えます。 「近く」は一般的に検索クエリの一部ですが、そうでない場合でも、GoogleBotは自然にあなたの近くの結果を表示します。 一部のサイトでローカルSEOを実際に推進している戦術の1つは、ローカルビジネススキーママークアップを実装することです。

•確立された個人的な好み。 すべての主要な検索エンジンは、あなたや他の人がWebをどのように使用しているかに関する情報を継続的に蓄積しています。 これにより、パーソナライズされた検索と呼ばれるパターンが形成されます。 この情報は保存されてクラウドになり、より関連性の高い検索結果を提供するために使用されるビッグデータになります。 GPSレコード、ブラウザの履歴、ツイートなど、SERPが好みに合わせようとする方法を形作ります。

SEOはコンテンツの関連性についてより多くなりつつあります

ウェブサイトのランキングに改善が見られた企業は、それが素晴らしいユニークなコンテンツの関連性を備えたページによるものであり、ユーザーに最適なソリューションを提供していることを発見しました。 これは、SearchMetricの最新の調査から得られた重要な発見です。 関連コンテンツとは、ウェブサイト上の情報が検索クエリにどの程度対応しているかを指します。 関連性の基準には、画像や動画だけでなく、表示されるテキストなどのコンテンツ要素が含まれます。 さらに、関連性は、タイトル、メタ説明、altタグなどのメタ要素を介して生成できます。

さまざまな形式の検索クエリ（情報、ナビゲーション、トランザクション）を理解しているマーケターは、それらの周りに新しいコンテンツとページ構造を作成できます。 有用な情報は、ユーザーエクスペリエンスと、ユーザーが達成、学習、または購入したいことを中心にしています。 特にローカル検索マーケティングでは、ユーザーシグナルが真のリーダーです。

コンテンツ内のコンテキストの重要性は、検索者の意図と一致する必要があります。 BERTとMUMは、自然言語処理に関連する深層学習アルゴリズムであり、意図をより簡単に解読します。

ディープラーニングは検索者により良い答えを提供します

Googleは、最良の回答であり、最高のユーザーエクスペリエンスを提供すると考えられる検索クエリの選択肢を提供します。 クエリの性質によっては、セマンティック検索の最適化により、医療検索の回答ボックス、ビデオのハウツーチュートリアル、詳細な調査記事などの機能を獲得できる場合があります。

過去には、Googleはよりとらえどころのないものでした。 2016年3月23日のストリーミングライブイベントで、Googleは上位3つのランキングシグナルがコンテンツ、リンク、RankBrainであることを確認しました。 Googleの検索品質シニアストラテジストであるAndreyLipattsevが、RankBrainについて語ったのは、機械とディープラーニングがリアルタイムで機能する場所です。

業界別のランキング要素のパラダイムシフト

コンテンツはもはや大量のページや投稿ではありません。 Webコンテンツの急増に伴い、サイトが大きくなるとクロール予算がマイナスに吸収される可能性があります。 ハウツー投稿、ヒント、インフォグラフィック、または歴史的な家の画家などの視覚的な作業の例を提供する画像ギャラリーの形で提供される、より関連性が高く、ユーザーコンテンツに合わせて調整されたものは素晴らしいです。 明確な箇条書きまたは番号付きのステップを含む簡潔なリストにより、指示に従う必要のある読者が簡単になります。

この情報要素の配置は、サイトのUXデザインの不可欠な部分であり、適切にフォーマットされ、スキーマでマークアップされている必要があります。 構造化データはランキング要素を意味するものではありませんが、ページのコンテンツを整理するのに役立つため、その要素だけでランキングが高くなる可能性があります。

SEOは間違いなくより複雑になっています。 かつて万能のアプローチを実践した個人にとって、変化への呼びかけはより劇的です。 さまざまな業界には、関連する検索結果の可視性を向上させるためのランク付け要素に関する独自の基準があります。 成功するマーケティング戦略へのきちんとした一要素アプローチはありません。 ただし、明確なことが1つあります。サイトには、適切に構造化された有効な業界情報が必要です。

Searchmetricsは、健康、金融、eコマース、メディア、および旅行の各セクターの企業向けに、業界固有のホワイトペーパーの発行を開始することを紹介しました。 検索ランキング要素の多様な複雑さ、およびそれらがユーザークエリにどのように適用されるかには、ニッチ、競争、およびユーザーの期待に基づいて、どの要素がランキングに影響を与えるかを理解するための長期的な取り組みが含まれます。

ディープラーニング用に最適化する方法は？

次の方法で、ウェブサイトの最適化プロセスの一部となるディープラーニングの準備をします。

1.データを一元化します。 あなたの会社が大小を問わず、ディープラーニングとそれを最適化するためのノウハウから価値を得るには、一定の考え方が必要です。 まず、「データレイク」またはデータグラフを作成して、ユーザーアクションの重要な入力に簡単にアクセス、比較、分析できるようにします。 幸いなことに、ますます多くのソースが膨大な量のデータを処理し、Webマスター、PPCアカウントマネージャー、およびSEO専門家がそれを理解するのを支援することができます。 詳細なSEOサイト監査は、ディープラーニングを活用して読者により多くの価値を提供する方法に貢献できます。

2.それをあなたの組織の文化にします。 現在および将来をリードするWebサイトには、綿密に計画されたプロセスが必要でした。 筆記ペンを刺激する次の投稿を作成するだけでは機能しなくなりました。 成功とは、時には失敗することを意味しますが、前進することはできません。 迅速で反復的な開発をサポートするインフラストラクチャで実験を迅速に実行します。 テスト、測定、および微調整。 感情的な勘に基づいて意思決定を行うという点から、実証済みのデータの洞察にさらに依存するという点から、組織文化を前進させます。 そうすれば、WebコンテンツとUXオントロジー構造を機械学習で読みやすくし、ディープラーニングアプリケーションでパフォーマンスを向上させることができます。

3.流動性を保ち、常にグリーンなコンテンツを作成します。 ディープラーニングの概念と、新しいWebコンテンツを作成するときにそれらを実装する方法を早く習得すればするほど、より優れたユーザーエクスペリエンスを提供できるようになります。 研究、新しいコースの受講、実験の実行、およびフォーラムでの結果の共有のための組み込み時間。 Courseraを介してAndrewNgのコースに参加するか、Kaggleコンテストに参加することを検討してください。

「ディープラーニングは、機械学習の新しい研究分野であり、本来の目標である人工知能の達成を目指しています。」 –アムリタエンジニアリングスクール***

「それ（機械学習）は驚異的な結果を生み出し始めました。 ディープラーニングは、もはや効率的なスパム対策システムを作成するためだけのものではありません。 今では、自動運転車、歩行ロボット、人間レベルの音声認識と合成などに電力を供給しています。 これは素晴らしい開発です！」 -機械学習コンサルタントAurelienGeron ****

「深層学習のトレーニングにおける主な方法論は、確率的勾配降下法（SGD）の使用を提唱しています。 実装は簡単ですが、SGDの調整と並列化は困難です。 これらの問題により、SGDを使用した深層学習アルゴリズムの開発、デバッグ、およびスケールアップが困難になっています。 リミテッドメモリBFGSやライン探索による共役勾配法などのより高度な既製の最適化手法により、ディープアルゴリズムの事前トレーニングプロセスを大幅に簡素化および高速化できることを示します。 –アンドリューNG *

ディープラーニングのネイティブ並列グラフデータベースとは何ですか？ ユーザーの意図を満たすためにディープラーニングの最適化を実行する方法

ディープラーニングネイティブ並列グラフデータベースは、より深い洞察とより良い結果のためのデータを提供します。 機械学習は、ディープラーニングの傘下で進歩しているにもかかわらず、計算量が多いままであり、グラフベースの機械学習も例外ではありません。 エンティティ接続の新しいポイントまたは接続されたデータのレベルごとに、すべての検索でのデータの量は指数関数的に増加します。 次に、データを交差させ、ユーザーの検索意図をよりよく理解するために、大規模な並列計算が必要になります。

Key-Valueデータベースには適切な接続が必要ですが、低速な結合が多すぎるのを避けるために、個別のルックアップまたはRDBMSからのクリーンで少ない数を使用します。 一部の標準グラフデータベースは、大きなグラフでディープリンク分析を処理するのに苦労する可能性があります。 超並列および分散処理を管理するネイティブグラフデータベースが最適です。

パーソナライズされた検索提案と不正発見の背後にある理由を計算して説明するために、グラフデータベースには、グラフ内の接続をトラバースできるだけでなく、フィルタリングや集計、多面的なデータ構造などの計算をサポートして呼び出すことができる強力なクエリ言語が必要です。確たる証拠。 概念検索には構造化されたアプローチが必要です。 検索エンジンとユーザーの使いやすさの両方をサポートします。

TensorFlowのNSLとは何ですか？

TensorFlowのニューラル構造化学習（NSL）は、思ったほど複雑ではありません。 特定の入力とともに構造化された信号に依存するディープニューラルネットワークをトレーニングするためのフレームワーク。 この学習モデルは、ニューラルグラフ学習を活用して、グラフと構造化データを使用してニューラルネットワークのトレーニングを実行します。 これらは、知識グラフ、医療記録、ゲノムデータ、またはマルチモーダル関係などの複数のソースによって生成されます。 これは、BERTアルゴリズムで使用される自然言語処理もサポートします。

NSLはグラフと構造化データをどのように使用しますか？

構造化データには、サンプル間の豊富な実体関連データが含まれています。 MLモデルのトレーニング段階では、構造化された信号を使用することで、モデルの精度を高めることができます。 構造化された信号は、ニューラルネットワークのトレーニングにより良い方法と一貫性をもたらします。 これは、入力構造の類似性を維持するだけでなく、モデルに正確な予測を同化させることによって実現されます。 これは、どのSEO手法が最適であるかを承認するため、マーケティングストラテジストを検索するのに非常に役立ちます。

今日のデジタルマーケティング担当者にとって、特定のユーザーの意図を解読することは容易なことではありません。 ハンチを脇に置き、重要な洞察を備えた豊富なビッグデータを活用することで、新しいアプローチを採用できます。 確かな最適化手法は、売り上げを向上させるためのeコマースのベストプラクティスの基盤であり、Googleの検索ガイドラインを順守することが優れたランキングの前提条件です。 UXアーキテクチャ、構造化スキーマの実装、関連するリンク構造、および高速サイト速度は引き続き適用可能です。

従来のランキング要素は、競争力を維持するのにもはや役立ちません。 新しいアルゴリズム、音声検索の新しい使用法、より多くのデバイス、ディープラーニング、およびWebサイトのコンテンツを分析し、ユーザーの意図をリアルタイムで理解する能力がここにあります。 Hill Web Creationsは、混乱のレベルや圧倒されているという感覚を取り除くのに役立ちます。 あなたのウェブサイトは、これまでにないような構造化されたコンテンツへのアプローチで繁栄し、ユーザーの意図に合わせてより効率的に機能することができます。

プロのSEOの世界でのユーザーエクスペリエンスは増え続けています。 ウェブサイトのユーザー満足度指標を改善し、SERPクリック率を高めるために機能するものに優先順位を付けると、関連するトラフィックとコンバージョンのレベルが上がります。 この記事で言及した要因は、より良いランキングとも強く相関しています。 グーグルは一貫して彼らが求めているのは個人が望む検索結果を提供することであると述べている。 すべてのインターネットユーザーと同じように、必要なコンテンツをクリックして操作するのと同じくらい簡単です。

考えをまとめる：ディープラーニングの最適化

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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