Llevar a cabo una optimización de aprendizaje profundo para cumplir con la intención del usuario

Cómo llevar a cabo la optimización del aprendizaje profundo para cumplir con la intención del usuario

Actualizado 2.2.2022

Para alinearse con las tendencias de búsqueda en el aprendizaje profundo , comience por tener un enfoque centrado en el usuario sobre lo que debería estar en sus páginas web.

La inteligencia artificial y el aprendizaje profundo están cambiando rápidamente la forma en que industrias como la atención médica y los servicios financieros tienen éxito en el espacio en línea. La optimización del aprendizaje profundo es ahora un tema central en la comunidad de aprendizaje automático que busca mantenerse al día con las últimas técnicas de búsqueda utilizando conjuntos de datos de Google . Los beneficios a largo plazo de las páginas altamente estructuradas creadas con datos organizados ofrecerán a su empresa mejores resultados en las clasificaciones de búsqueda.

Estamos viviendo tiempos emocionantes; ¡Es inspirador ver cómo se lleva el aprendizaje profundo a los negocios en línea! Los enfoques modernos de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo, son el comienzo del futuro de la búsqueda. El fenomenal crecimiento de la web y la informática en el aprendizaje profundo significa que muchas empresas todavía se están enfocando en lo que antes funcionaba para llegar a los compradores, pero aún les faltan los conceptos de datos estructurados de SEO . Veamos algunos términos básicos y comencemos.

Tabla de contenido

• ¿Qué es DeepMind para Google?
• ¿En qué se diferencia el aprendizaje supervisado del aprendizaje informático no supervisado?
• ¿Cómo utiliza Google el aprendizaje profundo?
• Los sitios web deben ofrecer lo que prefieren los consumidores
• ¿Están muertos los factores de clasificación?
• ¿Qué factores de clasificación afectan los sitios comerciales?
• Las bases de datos gráficas y de aprendizaje profundo ayudan a los usuarios a localizar información
  • SEO se está volviendo más sobre la relevancia del contenido
  • El aprendizaje profundo proporciona a los buscadores mejores respuestas
• Cambio de paradigma en los factores de clasificación por industria
• ¿Cómo optimizar para el aprendizaje profundo?
• ¿Qué son las bases de datos de gráficos paralelos nativos de aprendizaje profundo?
• ¿Qué es NSL en TensorFlow?
• Resumiendo pensamientos: optimización de aprendizaje profundo

¿Qué es DeepMind para Google?

DeepMind para Google se conoce con el acrónimo DMG. Su equipo implementa la investigación de aprendizaje automático de vanguardia de DeepMind en los productos de Google y la infraestructura de búsqueda de Google. Millones de personas lo usan para hacer preguntas y realizar consultas de búsqueda sin conocer o comprender la tecnología detrás de él. Está detrás de escena de los actuales algoritmos de aprendizaje por computadora.

Es útil para ayudar a las empresas a ganar visibilidad en las SERP y las ventas .

¿En qué se diferencia el aprendizaje supervisado del aprendizaje informático no supervisado?

En el aprendizaje supervisado, se entrena una computadora para predecir etiquetas designadas por humanos, como el tipo de imágenes de árboles etiquetadas basadas en árboles; el aprendizaje no supervisado no depende de las etiquetas. Es capaz de hacer su propio flujo de trabajo de predicción, como intentar predecir cada palabra sucesiva en una oración en particular. El aprendizaje por refuerzo permite que un agente descubra secuencias de acción que optimicen sus beneficios totales, como ganar juegos y predecir elecciones, sin ejemplos explícitos de buenas técnicas, lo que permite la autonomía.

¿Cómo utiliza Google el aprendizaje profundo?

Un ejemplo de cómo Google usa Deep Learning es Google Maps. Los datos de ubicación agregados se pueden usar para comprender el tráfico, los datos históricos del usuario y las condiciones del tráfico en vivo. El uso del aprendizaje automático para generar predicciones ayuda a alguien que usa Google Maps a navegar. Pueden saber si el tráfico por carretera a lo largo de su ruta comercial es pesado o ligero, un tiempo de viaje estimado y la hora estimada de llegada (ETA).

La IA de reconocimiento de voz del Asistente de Google utiliza redes neuronales profundas para entrenar su algoritmo para comprender mejor los comandos y las preguntas habladas. El sistema se actualizó para funcionar en una nueva plataforma llamada Google Neural Machine Translation; esto implicó trasladar todo a un entorno de aprendizaje profundo.

Sin embargo, hay muchas formas en que el gigante tecnológico utiliza esta tecnología, muchas de las cuales solo conocen sus empleados.

Los sitios web deben ofrecer lo que prefieren los consumidores

Su presencia e ingresos comerciales en línea merecen auditorías, reflexión, planificación y preparación continuas sobre cómo mantenerse al día en
creando contenido web que los usuarios quieran consumir . Pero también brinda a los especialistas en marketing digital la oportunidad de mejorar los enfoques y aprovechar nuevas oportunidades tanto en la búsqueda ganada como en la paga de manera diferente.

Naturalmente, el estudio continuo pasa por saber de antemano qué preguntas de los usuarios surgirán y qué contenido se preparará, lo que puede ser un gran paso hacia la inteligencia general que su negocio necesita. El aprendizaje profundo está demostrando que crear mejor contenido en artículos de formato largo genera más ventas y participación de los usuarios que producir más contenido de menos valor.

Sandford.edu dice: "La idea de usar GPU para entrenar algoritmos de aprendizaje profundo se propuso por primera vez en 2009". Desde entonces, ha realizado muchos experimentos para comprender cómo funcionan los diferentes algoritmos de optimización de aprendizaje profundo y ofrece capacitación continua. Además, el documento técnico anual Factores de clasificación de Searchmetrics ** hace una declaración sorprendente de que los factores de clasificación web tradicionales se han vuelto irrelevantes.

Para muchos, las actualizaciones sobre cómo funciona el SEO este año es una nueva ciencia espacial que implica el uso del aprendizaje profundo. Entendemos las horas que se requieren para determinar el impacto en el dominio de su empresa y nos encanta ayudar a las empresas de Minneapolis a aumentar su presencia en línea.

Los expertos en marketing de búsqueda no solo utilizan el marcado de datos estructurados esencial como se describe en schema.org y en las páginas de desarrolladores de Google para obtener información sobre paneles de conocimiento enriquecidos y fragmentos enriquecidos. Estas son múltiples fuentes que explican cómo funciona la búsqueda y dónde crecerá para mejorar su uso en el futuro. Está evolucionando rápidamente y vale la pena prestarle mucha más atención.

¿Están muertos los factores de clasificación?

Los factores técnicos de SEO siguen siendo importantes y deben resolverse en un dominio para mantener un puntaje de optimización de SEO saludable. El panorama de búsqueda en evolución y el gran aumento en el volumen de búsquedas crean un trabajo más grande para los motores de búsqueda. Los especialistas en marketing deben comprender e implementar rápidamente una mejor estrategia de búsqueda para ser competitivos en las búsquedas de escritorio, móviles, voz e imágenes. Si la codificación de su sitio está desactualizada, rota o inflada, no debe esperar que los motores de búsqueda favorezcan su sitio en las clasificaciones de búsqueda.

Cada sitio enfrenta el mismo hecho, la calidad, relevancia, corrección y singularidad de su contenido es internalizado y juzgado por Google, junto con la cantidad de vínculos de retroceso relevantes. FatJoe habla sobre la experiencia de la nueva página de Google**; que subraya esto. Si se considera que su contenido no es la mejor respuesta, no será recompensado con clasificaciones más altas y una mejor visibilidad en los SERP. Puede obtener mucha visibilidad directa de la marca apareciendo en los cuadros Personas también preguntan . El enfoque más nuevo tiene más que ver con la relevancia del contenido y la satisfacción de las demandas de los usuarios. Por ejemplo, si sus páginas web están atascadas con píxeles de carga lenta, es un factor técnico de clasificación. Cada vez son más los usuarios que no esperan por problemas de velocidad de carga.

¿QUÉ FACTORES DE CLASIFICACIÓN AFECTAN A LOS SITIOS COMERCIALES?

Aquí está la lista exacta de las principales ideas de los nuevos factores de clasificación que descubrió SearchMetrics :

• El algoritmo de aprendizaje profundo de Google ahora se adapta a las consultas y opera en tiempo real.
• La relevancia del contenido es un nuevo factor de clasificación, y es la fuerza impulsora detrás de obtener las mejores clasificaciones.
• Los factores técnicos siguen siendo un requisito previo para una buena clasificación, pero estos elementos por sí solos ya no son suficientes.
• Los vínculos de retroceso ahora son simplemente uno de los muchos factores que contribuyen; Las clasificaciones altas son incluso posibles para los sitios web sin enlaces.

Las bases de datos gráficas y de aprendizaje profundo ayudan a los usuarios a localizar información

Otro factor en la creación de contenido de alta calidad es un cambio para proporcionar una nueva publicación o artículo basado en un tema en lugar de tener un tema de palabras clave. Todo lo que publica en línea se convierte en parte de su Gráfico de conocimiento y demuestra su experiencia en la industria, en qué temas es una autoridad y qué contenido relevante ha producido para demostrarlo.

La mayor inversión en aprendizaje profundo, inteligencia artificial y aprendizaje automático se centran en la relevancia del contenido que reemplaza los enfoques anticuados para la optimización de campañas de SEO y PPC. Predecir los patrones de comportamiento del consumidor utilizando algoritmos de aprendizaje profundo ahora es más fácil que nunca.

Los visitantes del sitio deberían poder prosperar con las soluciones que ofrece para resolver problemas complejos. Las bases de datos de gráficos y el aprendizaje profundo ayudan a los usuarios a encontrar quién dijo qué en sus temas de búsqueda. Y más allá de eso, debe incluir cuándo se dijo, qué canal lo presenta y dónde lo dijeron. A partir de ahí, es de esperar que los usuarios lo llamen, completen un formulario, se conecten en los canales sociales, completen una compra en el carrito de compras, conduzcan directamente a su tienda o tomen alguna otra medida positiva para conectarse.

Tenga cuidado de no poner demasiado énfasis en las clasificaciones de palabras clave, ya que esta métrica en los resultados de búsqueda se está desplazando hacia las SERP basadas en entidades . La elección de Google para producir resultados de búsqueda varía según una variedad de criterios.

Dos tienen prioridad en nuestra experiencia:

• Geolocalización. Los resultados de búsqueda de los usuarios se ajustan de acuerdo con la longitud y la latitud desde donde se encuentran en ese momento. Esto afecta no solo a la búsqueda local y al marketing de Google Maps, sino también a aspectos adicionales de las clasificaciones de búsqueda orgánica. Si bien "cerca de mí" suele ser parte de las consultas de búsqueda, incluso si no es así, GoogleBot mostrará naturalmente los resultados cerca de usted. Una táctica que realmente está impulsando el SEO local para algunos sitios es implementar el marcado de esquema de negocio local .

• Preferencias personales establecidas. Todos los principales motores de búsqueda almacenan continuamente información sobre cómo usted y otros usan la web. Esto forma un patrón llamado búsqueda personalizada. Esta información se almacena en la nube y se convierte en big data que se utiliza para ofrecer resultados de búsqueda más relevantes. Sus registros de GPS, historial de navegación, tweets y mucho más dan forma a cómo los SERP buscan coincidir con sus preferencias.

SEO se está volviendo más sobre la relevancia del contenido

Las empresas que encuentran mejoras en las clasificaciones de sus sitios web descubren que se deben a páginas con una relevancia de contenido única fantástica y que también ofrecen la mejor solución a los usuarios. Este es un hallazgo clave del último estudio de SearchMetric. El contenido relevante se refiere a qué tan bien la información en un sitio web corresponde a una consulta de búsqueda. Los criterios de relevancia incluyen elementos de contenido como el texto visible, así como imágenes o videos. Además, la relevancia se puede generar a través de metaelementos como el título, la metadescripción y las etiquetas alt.

Los especialistas en marketing que comprenden las diversas formas de consultas de búsqueda (informativas, de navegación y transaccionales) pueden crear nuevos contenidos y estructuras de página a su alrededor. La información útil se centra en la experiencia del usuario y lo que el usuario quiere lograr, aprender o comprar. Las señales de los usuarios son los verdaderos líderes, especialmente en el marketing de búsqueda local.

La importancia del contexto dentro de su contenido debe coincidir con la intención del buscador. BERT y MUM son algoritmos de aprendizaje profundo que se relacionan con el procesamiento del lenguaje natural y descifran la intención más fácilmente.

El aprendizaje profundo proporciona a los buscadores mejores respuestas

Google ofrece opciones para consultas de búsqueda que cree que son la mejor respuesta y proporcionarán la mejor experiencia de usuario. Dependiendo de la naturaleza de la consulta, la optimización de búsqueda semántica puede ayudarlo a obtener funciones como un cuadro de respuesta para una búsqueda médica , un tutorial en video o un artículo de investigación en profundidad.

En el pasado, Google ha sido más esquivo. En un evento en vivo transmitido el 23 de marzo de 2016, Google confirmó que las tres principales señales de clasificación eran contenido, enlaces y RankBrain. Andrey Lipattsev, estratega sénior de calidad de búsqueda en Google, habló sobre RankBrain, donde las máquinas y el aprendizaje profundo entran en juego y funcionan en tiempo real.

Cambio de paradigma en los factores de clasificación por industria

El contenido ya no se trata de un montón de páginas y publicaciones. Con la proliferación de contenido web, un sitio más grande puede absorber negativamente su presupuesto de rastreo. El contenido de usuario más relevante y personalizado que se ofrece en forma de publicación de instrucciones, consejos, infografías o galerías de imágenes que ofrecen ejemplos de trabajo visual, como el de un pintor de casas histórico, es excelente. Las listas concisas con pasos claros con viñetas o numerados facilitan a los lectores que necesitan seguir las instrucciones.

Esta disposición de elementos informativos es una parte integral del diseño de UX de un sitio y debe estar bien formateada y marcada con un esquema. Los datos estructurados no están destinados a ser un factor de clasificación, pero como ayudan a organizar el contenido de su página, ese factor por sí solo contribuye a sus posibilidades de obtener clasificaciones más altas.

El SEO definitivamente se está volviendo más complejo. Para las personas que alguna vez practicaron un enfoque único para todos, el llamado al cambio es más drástico. Diferentes industrias tienen criterios únicos para clasificar los factores para obtener una mejor visibilidad en los resultados de búsqueda relevantes. No existe un enfoque ordenado de un factor para las estrategias de marketing exitosas . Sin embargo, una cosa está clara, su sitio necesita información válida de la industria que esté bien estructurada .

Searchmetrics anunció que comenzará a publicar documentos técnicos específicos de la industria para empresas en los sectores de salud, finanzas, comercio electrónico, medios y viajes. La complejidad múltiple en los factores de clasificación de búsqueda y cómo se aplican a las consultas de los usuarios implica un compromiso a largo plazo para comprender qué factores afectan las clasificaciones en función de su nicho, la competencia y las expectativas del usuario.

¿Cómo optimizar para el aprendizaje profundo?

Prepárese para que el aprendizaje profundo se convierta en parte del proceso de optimización de su sitio web al:

1. Centralice sus datos. Ya sea que su empresa sea grande o pequeña, se necesita cierta mentalidad para obtener valor del aprendizaje profundo y el conocimiento para optimizarlo. Para comenzar, cree un "lago de datos" o un gráfico de datos para ayudarlo a acceder, comparar y analizar más fácilmente las entradas críticas de las acciones del usuario. Afortunadamente, cada vez más fuentes son capaces de manejar una enorme cantidad de datos y ayudar a los webmasters, administradores de cuentas de PPC y profesionales de SEO a entenderlos. Una auditoría detallada del sitio de SEO puede contribuir a formas de aprovechar el aprendizaje profundo para brindar más valor a sus lectores.

2. Conviértalo en la cultura de su organización. Los sitios web que toman la iniciativa hoy y en el futuro requerían un proceso bien planificado. Ya no funciona simplemente crear la próxima publicación que inspire a su pluma de escribir. El éxito significa fallar a veces, pero fallar hacia adelante. Ejecute experimentos rápidamente en una infraestructura que admita un desarrollo rápido e iterativo; probar, medir y ajustar. Haga avanzar su cultura organizacional desde el punto de tomar decisiones basadas en corazonadas emocionales hasta confiar más en conocimientos de datos probados. Luego, su contenido web y la estructura de ontología UX se pueden leer mejor mediante el aprendizaje automático y funcionar mejor en aplicaciones de aprendizaje profundo.

3. Manténgase fluido y cree contenido siempre verde. Cuanto más rápido aprenda los conceptos de aprendizaje profundo y cómo implementarlos al crear nuevo contenido web, antes estará ofreciendo experiencias de usuario más increíbles. Incorpore tiempo para investigar, tomar nuevos cursos, realizar experimentos y compartir sus resultados en los foros. Considere unirse al curso de Andrew Ng a través de Coursera o participar en un concurso de Kaggle.

“Deep Learning es una nueva área de investigación en Machine Learning que pretende alcanzar su objetivo original: la Inteligencia Artificial”. – Escuela de Ingeniería Amrita ***

“(El aprendizaje automático) ha comenzado a producir resultados asombrosos. El aprendizaje profundo ya no es solo para hacer sistemas antispam eficientes; ahora está impulsando automóviles autónomos, robots que caminan, reconocimiento y síntesis de voz a nivel humano y mucho, mucho más. ¡Este es un desarrollo increíble!” -Consultor de aprendizaje automático Aurelien Geron****

“La metodología predominante en el entrenamiento del aprendizaje profundo aboga por el uso de métodos de descenso de gradiente estocástico (SGD). A pesar de su facilidad de implementación, los SGD son difíciles de ajustar y paralelizar. Estos problemas dificultan el desarrollo, la depuración y la ampliación de algoritmos de aprendizaje profundo con SGD. Mostramos que los métodos de optimización listos para usar más sofisticados, como BFGS de memoria limitada y Gradiente conjugado con búsqueda de línea, pueden simplificar y acelerar significativamente el proceso de preentrenamiento de algoritmos profundos. – Andrew NG*

¿Qué son las bases de datos de gráficos paralelos nativos de aprendizaje profundo?

Las bases de datos de gráficos paralelos nativos de aprendizaje profundo ofrecen datos para obtener conocimientos más profundos y mejores resultados. El aprendizaje automático, incluso cuando avanza bajo el paraguas del aprendizaje profundo, sigue siendo computacionalmente exigente, y el aprendizaje automático basado en gráficos no es una excepción. Con cada nuevo punto de conexión de entidad o nivel de datos conectados, el volumen de datos en cada búsqueda aumenta exponencialmente. Entonces, esto requiere un cálculo paralelo masivo para entrecruzar los datos y comprender mejor la intención de búsqueda del usuario .

Las bases de datos de valores clave necesitan una conexión adecuada, pero con un número limpio y reducido de búsquedas separadas o RDBMS para evitar demasiadas uniones lentas. Algunas bases de datos de gráficos estándar pueden terminar teniendo dificultades para manejar análisis de enlaces profundos en gráficos grandes. Lo mejor es una base de datos gráfica nativa que gestione el procesamiento paralelo y distribuido de forma masiva.

Para calcular y explicar las razones detrás de las sugerencias de búsqueda personalizadas y el descubrimiento de fraudes, la base de datos de gráficos debe tener un lenguaje de consulta potente que no solo pueda atravesar las conexiones en el gráfico, sino que también admita cálculos como filtrado y agregación y estructuras de datos multifacéticos para recordar. la evidencia. La búsqueda conceptual requiere un enfoque estructurado ; es compatible tanto con el motor de búsqueda como con la facilidad de uso del usuario.

¿Qué es NSL en TensorFlow?

El aprendizaje estructurado neuronal, o NSL, en TensorFlow no es tan complejo como parece. Es un marco para entrenar redes neuronales profundas que se basan en señales estructuradas junto con entradas específicas. Este modelo de aprendizaje aprovecha el aprendizaje de gráficos neuronales para lograr el entrenamiento de redes neuronales utilizando gráficos y datos estructurados. Estos son generados por múltiples fuentes, como gráficos de conocimiento, registros médicos, datos genómicos o relaciones multimodales. Esto también es compatible con el procesamiento del lenguaje natural utilizado en el algoritmo BERT .

¿Cómo utiliza NSL gráficos y datos estructurados?

Los datos estructurados contienen abundantes datos de entidad-relación entre las muestras. Durante la fase de entrenamiento de un modelo ML, la participación de las señales estructuradas ayuda a alcanzar una mayor precisión del modelo. Las señales estructuradas aportan un mejor método y consistencia al entrenamiento de una red neuronal. Esto se logra obligando al modelo a asimilar predicciones precisas y manteniendo la similitud estructural de entrada. Esto es tremendamente útil para los estrategas de marketing de búsqueda, ya que aprueban qué técnicas de SEO son las mejores .

No es un desafío fácil para el especialista en marketing digital de hoy en día descifrar la intención específica del usuario. Al dejar de lado las corazonadas y aprovechar la gran cantidad de datos con información clave , puede adoptar un nuevo enfoque. Las técnicas de optimización sólidas siguen siendo fundamentales para las mejores prácticas de comercio electrónico para mejorar las ventas y adherirse a las Directrices de búsqueda de Google es un requisito previo para una buena clasificación. Su arquitectura UX, implementación de esquema estructurado, estructura de enlace relevante y velocidad rápida del sitio siguen siendo aplicables.

Los factores de clasificación tradicionales ya no pueden ayudarlo a seguir siendo competitivo. Los nuevos algoritmos, el nuevo uso de la búsqueda por voz, más dispositivos, junto con el aprendizaje profundo y su capacidad para analizar el contenido del sitio web y comprender la intención del usuario en tiempo real, llegaron para quedarse. Hill Web Creations puede ayudar a eliminar los niveles de confusión o la sensación de estar abrumado. Su sitio web puede prosperar con un enfoque estructurado del contenido como nunca antes y funcionar de manera más eficiente para adaptarse a la intención del usuario .

La experiencia de usuario en el mundo del SEO profesional no hace más que aumentar. Mejorar las métricas de satisfacción del usuario en su sitio web y priorizar lo que funciona para aumentar su tasa de clics SERP aumentará los niveles de tráfico y conversiones relevantes. Los factores que hemos mencionado en este artículo también se correlacionan fuertemente con mejores clasificaciones. Google siempre ha declarado que lo que busca es proporcionar los resultados de búsqueda que la gente quiere. Es tan simple como el hecho de que usted, como todos los usuarios de Internet, haga clic y se detenga en el contenido que desea.

Resumiendo pensamientos: optimización de aprendizaje profundo

En Hill Web Marketing , amamos lo que hacemos. ¡Podríamos hablar y explicar qué es el SEO todo el día! No nos disculpamos por nuestra pasión por la experiencia técnica en SEO; significa tener la capacidad de ofrecerle conocimientos profesionales únicos para mejorar las experiencias de los clientes en su sitio. Siga nuestro blog de marketing de búsqueda para obtener noticias nuevas y confiables.

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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