機械学習とSEO：私たちは今どこにいますか？

公開: 2022-04-12

機械学習は、従来のGoogleランキングアルゴリズムに大きく影響を及ぼしています。これは、SEO専門家がキーワードを分析し、最終的にランキングを改善するための戦略を構築する方法に大きな影響を与えます。詳細はこちら...

SEOの世界の多くの人にとって、業界に影響を与える機械学習のアイデアは大きな波を生み出しています。このテクノロジーは必然的にビジネスのやり方を変えることを約束します—そしてそれは成功したSEOが最終的にどのように見えるかさえ変えるかもしれません。

この情報に照らして、多くのSEO専門家やマーケティングの専門家は、システムがどのように変化し、それがプロセスにどのように影響するかについて、より深く理解しようと必死になっています。機械学習の進歩は、分析の変動について長い間心配してきた人々に悪影響を与える可能性があります。ただし、エンドユーザーのエクスペリエンスを向上させるために長い間取り組んできた人々にとっては有益であることがわかるかもしれません。

このテクノロジーは、実際には質の高いSEO作業の重要性を拡大するのに役立つ可能性があり、インターネットで情報を検索するすべての人に大きなメリットをもたらす可能性があります。変化と潜在的な影響を理解することが成功への鍵です。機械学習がSEOの未来をどのように形作っているかを見てみましょう。

機械学習の話題

機械学習は、データを自動的に分析する方法に付けられた用語です。これは人工知能の分野であり、データが消化され、パターンが識別され、人間の直接の指導なしに意思決定が行われます。近年、この技術は急速に発展しており、コンピューターは、コンピューターに供給される情報の認識と応答が向上しています。

マーケティングの世界では、機械学習は、他の方法では認識されないパターンに気付くことができるため、強力な場合があります。これは、潜在的な顧客の行動を特定し、企業の関与を活用する場合に特に関係があります。このため、機械学習と人工知能のスペシャリストを抱える企業は、従業員のスキルを急速に多様化させており、多くの人が若い専門家を彼らのニーズを満たすために引き付けることを求めています。

機械学習は、顧客の要望を予測することに関連しているため、非常に印象的であるため、Googleなどの企業で利用され始めています。 2015年、GoogleはRankBrainと呼ばれる検索エンジンに機械学習を導入し、ユーザーにより関連性の高い検索結果を提供できるようにしました。時間が経つにつれて、単語やフレーズを同様の意味で関連付けるRankBrainの機能は成長し続けるでしょう。

SEOと機械学習

この時点で明らかかもしれませんが、Googleの開発は、SEO業界で働く人々に大きな影響を与えてきました。 RankBrainは最終的に、類似した検索フレーズからデータを収集し、それらを接続して、より関連性の高い結果をユーザーに提供します。 SERPランキングとのユーザーの相互作用も、学習データポイントとしてこれに考慮されます。このプロセスは、特定の検索で上位の検索結果に含まれる可能性が高い企業や組織の従来の概念を大幅に変える可能性があります。

これは、SEOのユーザーにいくつかの非常に大きな変更が行われたことを意味します。キーワードのランキングは劇的な変化の影響を受けなくなり、さまざまな検索にさまざまなアルゴリズムが使用される可能性があります。 2019年に開発が続く追加の変更は、サイトをモバイルファーストのインデックスに移行することにGoogleが重点を置いていることです。つまり、レイアウト、向き、ページの読み込み速度の点でモバイルフレンドリーがランキングの大きな要因です。

適応するために、多くのSEO専門家は、既存のツールを使用して新しいデータを処理するのに役立つアドオンを探しています。アルゴリズムの変化をモデル化し、専門家が特定のニッチ内で活用するための最良の方法をよりよく予測できるようにするのに役立つ、SEOに焦点を当てた新しいツールも数多く登場し始めています。 MozのSEOスタックやGoogleAnalyticsなど、頻繁に使用される多くのツールがモバイル分析に適合しています。ただし、多くのSEO専門家にとって、エンドユーザーエクスペリエンスへの新たな焦点が必要です。

ユーザーを覚えておいてください

おそらく、SEO専門家が機械学習の開発に適切に適応するための最良の方法は、コンテンツとエンドユーザーの満足度をよく調べることです。基本的には、クラウドソーシングとクラウド分析の使用です。「優れたコンテンツを作成し、それらが来る」というフレーズは、これまでになく関連性があります。 RankBrainは類似のフレーズをリンクして、検索結果に価値をもたらします。したがって、これらのニッチを埋めることで、クライアントをトップに押し上げる可能性が高まります。

コンテンツを作成しているSEO専門家は、エンドユーザーに関連性のある有用な情報を提供することにより、自然なリンクの作成に集中する必要があります。実際のユーザーが実際に検索している可能性のあるものを反映する自然言語を使用します。たとえば、単一の単語ではなくロングテールのキーワード文字列は、SERPでクライアントのランキングを構築しようとしている人に大きな見返りを提供することが示されています。

ユーザーを覚えているということは、特定のクライアントのWebサイトでのオンラインエクスペリエンスが最高で、可能な限りユーザーフレンドリーであることを確認することも意味します。これは、モバイルに適応し、ウェブサイトの使用を苛立たせる可能性のある壊れたリンクや行き止まりをクリーンアップすることにより、デバイスに関係なくアクセスのしやすさに焦点を当てることを意味します。それはまた、有用な情報であり続け、時間の経過とともにシェアを獲得する可能性が高い高品質の常緑のコンテンツを提供することを意味します。質の高いSEO作業のいくつかの側面は、決して時代遅れになることはありません。

機械学習は、従来のGoogleランキングアルゴリズムに大きく影響を及ぼしています。これは、SEO専門家がキーワードを分析し、最終的にランキングを改善するための戦略を構築する方法に大きな影響を与えます。機械学習の出現は、エンドユーザーエクスペリエンスの重要性を強調し、多くのSEO専門家が自分の仕事でこれを改善することを真剣に検討することを奨励しています。