사용자 의도를 충족하기 위한 딥 러닝 최적화 수행

사용자 의도를 충족하기 위해 딥 러닝 최적화를 수행하는 방법

2022년 2월 2일 업데이트됨

딥 러닝의 검색 트렌드에 맞춰 웹 페이지에 있어야 하는 내용에 대해 사용자 중심의 접근 방식을 사용하는 것부터 시작하세요.

인공 지능과 딥 러닝은 의료 및 금융 서비스와 같은 산업이 온라인 공간에서 성공하는 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 딥 러닝 최적화는 이제 Google 데이터 세트를 사용하여 최신 검색 기술을 따라잡으려는 머신 러닝 커뮤니티의 핵심 주제입니다. 조직화된 데이터로 구축된 고도로 구조화된 페이지의 장기적인 이점은 검색 순위에서 귀하의 비즈니스에 더 나은 결과를 제공할 것입니다.

우리는 흥미로운 시대에 살고 있습니다. 딥 러닝이 온라인 비즈니스에 가져온 것을 보는 것은 고무적입니다! 딥 러닝과 같은 최신 머신 러닝 접근 방식은 검색의 미래의 시작입니다. 딥 러닝에서 웹 및 컴퓨터 과학의 놀라운 성장은 많은 기업이 이전에 구매자에게 도달하기 위해 노력했던 것에 여전히 집중하고 있지만 SEO 구조화된 데이터의 개념을 여전히 놓치고 있음을 의미합니다. 몇 가지 기본 용어를 살펴보고 시작하겠습니다.

목차

• Google용 DeepMind는 무엇입니까?
• 지도 학습은 지도 학습이 아닌 컴퓨터 학습과 어떻게 다릅니까?
• Google은 딥 러닝을 어떻게 사용합니까?
• 웹사이트는 소비자가 선호하는 것을 제공해야 합니다
• 순위 요소는 죽었습니까?
• 비즈니스 사이트에 영향을 미치는 순위 요소는 무엇입니까?
• 사용자가 정보를 찾는 데 도움이 되는 딥 러닝 및 그래프 데이터베이스
  • SEO는 콘텐츠 관련성에 대해 점점 더 중요해지고 있습니다.
  • 딥 러닝은 검색자에게 더 나은 답변을 제공합니다.
• 산업별 순위 요인의 패러다임 변화
• 딥 러닝에 최적화하는 방법은 무엇입니까?
• 딥 러닝 네이티브 병렬 그래프 데이터베이스란 무엇입니까?
• TensorFlow에서 NSL이란 무엇입니까?
• 생각 요약: 딥 러닝 최적화

Google용 DeepMind는 무엇입니까?

Google용 DeepMind는 DMG라는 약어를 사용합니다. 그 팀은 Google 제품 및 Google 검색 인프라에 DeepMind의 최첨단 기계 학습 연구를 구현합니다. 수백만 명의 사람들이 이면의 기술을 알지 못하거나 이해하지 못한 채 질문을 하고 검색 쿼리를 수행하는 데 사용합니다. 이것은 현재 컴퓨터 학습 알고리즘의 배후입니다.

기업이 SERP 및 판매에 대한 가시성을 확보하는 데 유용합니다.

지도 학습은 지도 학습이 아닌 컴퓨터 학습과 어떻게 다릅니까?

지도 학습에서 컴퓨터는 나무 기반 레이블이 지정된 나무 그림의 유형과 같이 사람이 지정한 레이블을 예측하도록 훈련됩니다. 비지도 학습은 레이블에 의존하지 않습니다. 특정 문장에서 각 연속 단어를 예측하는 것과 같은 자체 예측 워크플로를 만들 수 있습니다. 강화 학습을 통해 에이전트는 자율성을 가능하게 하는 좋은 기술의 명시적 예 없이 게임에서 승리하고 선거를 예측하는 것과 같은 전체 이점을 최적화하는 작업 시퀀스를 발견할 수 있습니다.

Google은 딥 러닝을 어떻게 사용합니까?

Google이 딥 러닝을 사용하는 방법의 한 예는 Google 지도입니다. 집계 위치 데이터는 트래픽, 과거 사용자 데이터 및 실시간 교통 상황을 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 기계 학습을 사용하여 예측을 생성하면 Google 지도를 사용하는 사람이 탐색하는 데 도움이 됩니다. 비즈니스 경로를 따라 교통량이 많은지 가벼운지, 예상 이동 시간 및 예상 도착 시간(ETA)을 확인할 수 있습니다.

Google 어시스턴트 음성 인식 AI는 심층 신경망을 사용하여 음성 명령과 질문을 더 잘 이해하는 알고리즘을 훈련합니다. 시스템은 Google Neural Machine Translation이라는 새로운 플랫폼에서 작동하도록 업데이트되었습니다. 여기에는 모든 것을 딥 러닝 환경으로 옮기는 작업이 포함되었습니다.

그러나 이 기술 대기업이 이 기술을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그 중 상당수는 직원만 알고 있는 것입니다.

웹사이트는 소비자가 선호하는 것을 제공해야 합니다

귀하의 온라인 비즈니스 존재 및 수익은 최신 상태를 유지하는 방법에 대한 지속적인 감사, 반영, 계획 및 준비를 제공합니다.
사용자가 소비하고 싶은 웹 콘텐츠를 만듭니다 . 그러나 이는 또한 디지털 마케터에게 접근 방식을 개선 하고 획득 검색과 유료 검색 모두에서 다른 방식으로 새로운 기회를 포착할 수 있는 기회를 제공합니다.

당연히 지속적인 연구는 어떤 사용자 질문이 나타날 것인지, 어떤 콘텐츠를 준비해야 하는지를 미리 파악하기 위해 진행되며, 이는 귀하의 비즈니스에 필요한 일반 정보를 향한 주요 단계가 될 수 있습니다. 딥 러닝은 긴 형식의 기사에서 더 나은 콘텐츠 를 만드는 것이 더 적은 가치의 더 많은 콘텐츠를 생산하는 것보다 더 많은 사용자 참여와 판매를 창출한다는 것을 증명하고 있습니다.

Sandford.edu는 "딥 러닝 알고리즘을 훈련하기 위해 GPU를 사용하는 아이디어는 2009년에 처음 제안되었습니다"라고 말합니다. 그 이후로 다양한 딥 러닝 최적화 알고리즘이 어떻게 수행되고 지속적인 교육을 제공하는지 이해하기 위해 많은 실험을 수행했습니다. 또한 연례 Searchmetrics Ranking Factors 백서 **는 전통적인 웹 순위 요소가 무의미해졌다는 놀라운 진술을 합니다.

많은 사람들에게 올해 SEO 작동 방식의 업데이트는 딥 러닝을 사용하는 새로운 로켓 과학입니다. 우리는 귀하의 비즈니스 도메인에 대한 영향을 결정하는 데 필요한 시간을 이해하고 미니애폴리스 비즈니스가 온라인 인지도를 성장시키는 데 도움이 되는 것을 좋아합니다.

검색 마케팅 전문가는 schema.org 및 Google 개발자 페이지에 설명된 필수 구조화된 데이터 마크업을 사용하여 풍부한 지식 패널 및 리치 스니펫에 대한 정보를 얻을 뿐만 아닙니다 . 검색 작동 방식과 향후 사용 개선을 위해 검색이 증가할 위치에 대해 설명하는 여러 소스입니다. 빠르게 진화하고 있으며 더 많은 관심을 기울일 가치가 있습니다.

순위 요소는 죽었습니까?

기술적 SEO 요소 는 여전히 중요하며 건강한 SEO 최적화 점수 를 유지하려면 도메인에서 해결해야 합니다. 진화하는 검색 환경과 검색량의 급격한 증가는 검색 엔진에 더 큰 일자리를 창출합니다. 마케터는 데스크톱, 모바일, 음성 및 이미지 검색에서 경쟁력을 갖추기 위해 더 나은 검색 전략을 빠르게 이해하고 구현해야 합니다. 사이트의 코딩이 오래되었거나 손상되었거나 부풀려진 경우 검색 엔진이 검색 순위에서 귀하의 사이트를 선호할 것으로 기대해서는 안 됩니다.

모든 사이트는 동일한 사실에 직면해 있습니다. 콘텐츠의 품질, 관련성, 정확성 및 고유성은 Google에서 관련 백링크의 수와 함께 내부화 및 판단합니다. FatJoe는 Google**의 새로운 페이지 경험에 대해 이야기합니다. 이것은 이것을 강조합니다. 귀하의 콘텐츠가 최선의 답변이 아닌 것으로 간주되면 SERP에서 더 높은 순위와 더 나은 가시성을 얻을 수 없습니다. 사람들은 또한 묻습니다 상자에 표시하여 직접적인 브랜드 가시성을 많이 얻을 수 있습니다. 새로운 접근 방식은 콘텐츠 관련성과 사용자 요구 충족에 관한 것입니다. 예를 들어, 웹 페이지에 느린 로딩 픽셀이 있는 경우 이는 기술 순위 요소입니다. 로딩 속도 문제로 기다리지 않는 이용자가 늘어나고 있다.

비즈니스 사이트에 영향을 미치는 순위 요소는 무엇입니까?

다음은 SearchMetrics 가 발견한 새로운 순위 요인에 대한 주요 통찰력의 정확한 목록입니다.

• 이제 Google의 딥 러닝 알고리즘이 쿼리에 적응하고 실시간으로 작동합니다.
• 콘텐츠 관련성은 새로운 순위 요소 이며 최고의 순위를 얻는 원동력입니다.
• 기술적인 요소는 좋은 순위를 위한 전제 조건으로 남아 있지만 이러한 요소만으로는 더 이상 충분하지 않습니다.
• 백링크는 이제 단순히 많은 기여 요인 중 하나입니다. 링크가 없는 웹사이트에서도 높은 순위가 가능합니다.

사용자가 정보를 찾는 데 도움이 되는 딥 러닝 및 그래프 데이터베이스

고품질 콘텐츠를 만드는 또 다른 요소는 키워드 테마가 아닌 주제를 기반으로 새 게시물이나 기사를 제공하는 것으로 전환하는 것입니다. 온라인에 게시하는 모든 것은 지식 정보의 일부 가 되며 업계 전문성, 귀하가 권위 있는 주제 및 이를 증명하기 위해 제작한 관련 ​​콘텐츠를 보여줍니다.

딥 러닝, 인공 지능 및 머신 러닝에 대한 투자 증가는 모두 SEO 및 PPC 캠페인 최적화에 대한 구식 접근 방식을 대체하는 콘텐츠 관련성에 중점을 두고 있습니다. 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 소비자 행동 패턴을 예측하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

사이트 방문자는 복잡한 문제를 해결하는 솔루션으로 번창할 수 있어야 합니다. 그래프 데이터베이스와 딥 러닝은 사용자가 검색 주제에 대해 말한 사람을 찾는 데 도움이 됩니다. 그리고 그 말을 했을 때, 어떤 채널이 그것을 특징으로 하는지, 어디에서 말했는지를 포함해야 합니다. 거기에서 사용자는 전화를 걸고, 양식을 작성하고, 소셜 채널에 연결하고, 장바구니 구매를 완료하고, 매장으로 바로 이동하거나, 연결을 위해 다른 긍정적인 조치를 취하기를 바랍니다.

검색 결과의 이 측정항목이 엔터티 기반 SERP 로 이동하고 있으므로 키워드 순위를 너무 강조하지 않도록 주의하십시오. 검색 결과를 생성하기 위한 Google의 선택은 다양한 기준에 따라 다릅니다.

우리의 경험에서 두 가지가 우선시됩니다.

• 지리적 위치. 사용자 검색 결과는 바로 그 위치에서 경도와 위도에 따라 조정됩니다. 이는 지역 검색 및 Google 지도 마케팅뿐만 아니라 자연 검색 순위의 추가적인 측면에도 영향을 미칩니다. "내 주변"은 일반적으로 검색어의 일부이지만 그렇지 않더라도 GoogleBot은 자연스럽게 사용자 주변의 결과를 표시합니다. 일부 사이트의 로컬 SEO를 실제로 주도하는 한 가지 전술은 지역 비즈니스 스키마 마크업을 구현하는 것 입니다.

• 개인 기본 설정을 설정했습니다. 모든 주요 검색 엔진은 귀하와 다른 사람들이 웹을 사용하는 방법에 대한 정보를 지속적으로 축적합니다. 이것은 패턴 호출 개인화 검색을 형성합니다. 이 정보는 클라우드에 저장되고 빅데이터가 되어 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공하는 데 사용됩니다. 귀하의 GPS 기록, 브라우저 기록, 트윗 등은 SERP가 귀하의 선호도와 일치시키는 방법을 형성합니다.

SEO는 콘텐츠 관련성에 대해 점점 더 중요해지고 있습니다.

웹사이트 순위가 개선된 기업은 고유한 콘텐츠 관련성이 환상적인 페이지와 사용자에게 최상의 솔루션을 제공하기 때문이라는 사실을 알게 되었습니다. 이것은 SearchMetric의 최신 연구에서 발견한 핵심 사항입니다. 관련 콘텐츠는 웹사이트의 정보가 검색어와 얼마나 잘 일치하는지를 나타냅니다. 관련성 기준에는 이미지 또는 비디오뿐만 아니라 보이는 텍스트와 같은 콘텐츠 요소가 포함됩니다. 또한 제목, 메타 설명 및 대체 태그와 같은 메타 요소를 통해 관련성을 생성할 수 있습니다.

다양한 형태의 검색 쿼리(정보, 탐색 및 트랜잭션)를 이해하는 마케터는 검색 쿼리를 중심으로 새로운 콘텐츠와 페이지 구조를 만들 수 있습니다. 유용한 정보 센터는 사용자 경험과 사용자가 달성, 학습 또는 구매하고자 하는 것입니다. 사용자 신호는 특히 지역 검색 마케팅에서 진정한 리더입니다.

콘텐츠 내 컨텍스트의 중요성은 검색자의 의도와 일치해야 합니다. BERT 및 MUM은 자연어 처리 및 의도 해독과 관련된 딥 러닝 알고리즘입니다.

딥 러닝은 검색자에게 더 나은 답변을 제공합니다.

Google은 최고의 답변이라고 믿고 최고의 사용자 경험을 제공할 검색어에 대한 선택을 제공합니다. 쿼리의 특성에 따라 의미 체계 검색 최적화 는 의료 검색에 대한 답변 상자 , 비디오 사용법 자습서 또는 심층 연구 기사와 같은 기능을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

과거에는 Google이 더 애매했습니다. 2016년 3월 23일 스트리밍된 라이브 이벤트에서 Google은 상위 3개 순위 신호를 콘텐츠, 링크 및 RankBrain으로 확인했습니다. Google의 검색 품질 수석 전략가인 Andrey Lipattsev는 RankBrain이 기계 및 딥 러닝이 실시간으로 작동하고 작동하는 곳이라고 말했습니다.

산업별 순위 요인의 패러다임 변화

콘텐츠는 더 이상 수많은 페이지와 게시물에 관한 것이 아닙니다. 웹 콘텐츠의 확산으로 더 큰 사이트는 크롤링 예산을 부정적으로 흡수할 수 있습니다. 방법 게시, 팁, 인포그래픽 또는 역사적인 집 화가와 같은 시각적 작업의 예를 제공하는 이미지 갤러리의 형태로 제공되는 보다 관련성 있고 맞춤화된 사용자 콘텐츠는 훌륭합니다. 명확한 글머리 기호 또는 번호가 매겨진 단계가 있는 간결한 목록을 사용하면 지침을 따라야 하는 독자가 쉽게 읽을 수 있습니다.

정보 요소의 이러한 배열은 사이트 UX 디자인의 필수적인 부분이며 올바른 형식과 스키마로 표시되어야 합니다. 구조화된 데이터는 순위 요소를 의미하지 않지만 페이지의 콘텐츠를 구성하는 데 도움이 되므로 해당 요소만으로도 순위가 높아질 수 있습니다.

SEO는 확실히 더 복잡해지고 있습니다. 한 때 획일적인 접근 방식을 실행한 개인의 경우 변화에 대한 요구가 더 과감합니다. 관련 검색 결과에서 가시성을 높이기 위해 산업별로 순위 요인에 대한 고유한 기준이 있습니다. 성공적인 마케팅 전략 에 대한 깔끔한 단일 요소 접근 방식은 없습니다. 그러나 한 가지 분명한 사실은 사이트 에 잘 구성된 유효한 업계 정보가 필요하다는 것입니다.

Searchmetrics는 건강, 금융, 전자 상거래, 미디어 및 여행 부문의 기업을 위한 산업별 백서를 발행하기 시작할 것이라고 소개했습니다. 검색 순위 요소의 다양한 복잡성과 사용자 쿼리에 적용하는 방법에는 틈새 시장, 경쟁 및 사용자 기대치를 기반으로 순위에 영향을 미치는 요소를 이해하기 위한 장기적인 노력이 필요합니다.

딥 러닝에 최적화하는 방법은 무엇입니까?

다음을 통해 딥 러닝이 웹사이트 최적화 프로세스의 일부가 되도록 준비하세요.

1. 데이터를 중앙 집중화하십시오. 회사가 크든 작든 딥 러닝과 최적화 노하우에서 가치를 얻으려면 일정한 사고 방식이 필요합니다. 시작하려면 "데이터 레이크" 또는 데이터 그래프를 만들어 사용자 작업의 중요한 입력에 더 쉽게 액세스하고 비교하고 분석할 수 있습니다. 다행히도 점점 더 많은 소스가 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있고 웹마스터, PPC 계정 관리자 및 SEO 전문가가 이를 이해하는 데 도움이 됩니다. 심층 SEO 사이트 감사 는 딥 러닝을 활용하여 독자에게 더 많은 가치를 제공하는 방법에 기여할 수 있습니다.

2. 조직의 문화로 만드십시오. 현재와 ​​미래를 주도하는 웹사이트에는 잘 계획된 프로세스가 필요했습니다. 더 이상 필기용 펜에 영감을 주는 다음 게시물을 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다. 성공은 때때로 실패하지만 앞으로는 실패하는 것을 의미합니다. 신속하고 반복적인 개발을 지원하는 인프라에서 신속하게 실험을 실행합니다. 테스트하고 측정하고 조정합니다. 감정적 직감에 기반한 의사 결정에서 입증된 데이터 통찰력에 더 의존하는 방향으로 조직 문화를 발전시키십시오. 그러면 웹 콘텐츠와 UX 온톨로지 구조 가 머신 러닝으로 더 잘 읽히고 딥 러닝 애플리케이션에서 더 잘 수행될 수 있습니다.

3. 유동성을 유지하고 항상 친환경적인 콘텐츠를 만드십시오. 딥 러닝 개념을 더 빨리 배우고 새로운 웹 콘텐츠를 만들 때 이를 구현하는 방법을 더 빨리 배울수록 더 멋진 사용자 경험을 더 빨리 제공할 수 있습니다. 연구, 새로운 과정 수강, 실험 실행 및 포럼에서 결과 공유를 위한 시간을 확보하십시오. Coursera를 통해 Andrew Ng의 과정에 참여하거나 Kaggle 콘테스트에 참여하는 것을 고려하십시오.

"딥 러닝은 원래 목표인 인공 지능을 달성하는 것을 목표로 하는 머신 러닝의 새로운 연구 영역입니다." – 암리타 공과대학 ***

“그것(머신 러닝)이 놀라운 결과를 내기 시작했습니다. 딥 러닝은 더 이상 효율적인 스팸 방지 시스템을 만들기 위한 것이 아닙니다. 이제 자율주행차, 보행 로봇, 인간 수준의 음성 인식 및 합성 등을 지원합니다. 이것은 놀라운 발전입니다!” -머신러닝 컨설턴트 Aurelien Geron****

“딥 러닝 교육의 주된 방법론은 확률적 경사 하강법(SGD)의 사용을 지지합니다. 구현의 용이성에도 불구하고 SGD는 조정 및 병렬화하기가 어렵습니다. 이러한 문제로 인해 SGD로 딥 러닝 알고리즘을 개발, 디버그 및 확장하기가 어렵습니다. Limited memory BFGS 및 Conjugate gradient with line search와 같은 보다 정교한 기성 최적화 방법이 심층 알고리즘을 사전 훈련하는 프로세스를 크게 단순화하고 속도를 높일 수 있음을 보여줍니다. – 앤드류 NG*

딥 러닝 네이티브 병렬 그래프 데이터베이스란 무엇입니까?

딥 러닝 네이티브 병렬 그래프 데이터베이스는 더 깊은 통찰력과 더 나은 결과를 위한 데이터를 제공합니다. 머신 러닝은 딥 러닝이라는 우산 아래에서 발전하더라도 여전히 컴퓨팅 요구 사항이 많으며 그래프 기반 머신 러닝도 예외는 아닙니다. 엔티티 연결의 새로운 지점이나 연결된 데이터의 수준이 있을 때마다 모든 검색의 데이터 양이 기하급수적으로 늘어납니다. 그러면 데이터를 교차 하고 사용자 검색 의도를 더 잘 이해하기 위해 대규모 병렬 계산이 필요합니다.

키-값 데이터베이스는 적절한 연결이 필요하지만 너무 많은 느린 조인을 피하기 위해 별도의 조회 또는 RDBMS에서 깨끗하고 감소된 수를 사용합니다. 일부 표준 그래프 데이터베이스는 큰 그래프에서 딥 링크 분석을 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 대규모 병렬 및 분산 처리를 관리하는 기본 그래프 데이터베이스가 가장 좋습니다.

개인화된 검색 제안 및 사기 발견의 이유를 계산하고 설명하기 위해 그래프 데이터베이스는 그래프의 연결을 순회할 수 있을 뿐만 아니라 필터링 및 집계와 같은 계산을 지원할 수 있는 강력한 쿼리 언어와 회상할 다면적 데이터 구조가 있어야 합니다. 그 증거. 개념 검색에는 구조화된 접근 방식이 필요합니다 . 그것은 검색 엔진과 사용자의 사용 용이성을 모두 지원합니다.

TensorFlow에서 NSL이란 무엇입니까?

TensorFlow의 신경 구조적 학습(NSL)은 생각만큼 복잡하지 않습니다. 특정 입력과 함께 구조화된 신호에 의존하는 심층 신경망을 훈련하기 위한 프레임워크입니다. 이 학습 모델은 Neural Graph Learning을 활용하여 그래프와 구조화된 데이터를 사용하여 신경망 훈련을 수행합니다. 이들은 지식 그래프, 의료 기록, 게놈 데이터 또는 다중 모드 관계와 같은 여러 소스에 의해 생성됩니다. 이것은 또한 BERT 알고리즘에서 사용되는 자연어 처리 를 지원합니다.

NSL은 그래프와 구조화된 데이터를 어떻게 사용합니까?

구조화된 데이터에는 샘플 간에 풍부한 엔터티 관계 데이터가 포함되어 있습니다. ML 모델의 훈련 단계에서 구조화된 신호를 사용하면 더 높은 모델 정확도에 도달하는 데 도움이 됩니다. 구조화된 신호는 신경망 훈련에 더 나은 방법과 일관성을 제공합니다. 이는 모델이 입력 구조적 유사성을 유지하는 것뿐만 아니라 정확한 예측을 동화하도록 강제함으로써 달성됩니다. 이것은 검색 마케팅 전략가 가 어떤 SEO 기술이 가장 좋은지 승인하므로 매우 유용합니다.

오늘날의 디지털 마케터가 특정 사용자 의도를 해독하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 직감을 제쳐두고 핵심 통찰력이 풍부한 빅 데이터를 활용 하면 새로운 접근 방식을 채택할 수 있습니다. 확실한 최적화 기술은 판매를 개선하기 위한 전자상거래 모범 사례 의 기초로 남아 있으며 Google의 검색 가이드라인을 준수하는 것은 좋은 순위를 위한 전제 조건입니다. 귀하의 UX 아키텍처, 구조화된 스키마 구현, 관련 링크 구조 및 빠른 사이트 속도는 계속 적용됩니다.

기존의 순위 요소는 더 이상 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되지 않습니다. 새로운 알고리즘, 음성 검색의 새로운 사용, 더 많은 장치, 딥 러닝 및 웹 사이트 콘텐츠를 분석하고 실시간으로 사용자 의도를 이해하는 기능이 결합되어 있습니다. Hill Web Creations는 혼란 수준이나 압도된 느낌을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 귀하의 웹사이트는 이전에는 없었던 구조화된 콘텐츠 접근 방식으로 번창할 수 있으며 사용자 의도에 맞게 보다 효율적으로 작동할 수 있습니다.

전문 SEO 세계에서 사용자 경험은 점점 증가하고 있습니다. 웹사이트의 사용자 만족도 측정항목을 개선하고 SERP 클릭률을 높이는 데 효과적인 항목의 우선 순위를 지정하면 관련 트래픽 및 전환 수준이 높아집니다. 이 기사에서 언급한 요소는 더 나은 순위와도 밀접한 관련이 있습니다. 구글은 그들이 추구하는 것이 개인이 원하는 검색 결과를 제공하는 것이라고 일관되게 밝혔습니다. 모든 인터넷 사용자와 마찬가지로 원하는 콘텐츠를 클릭하고 계속 유지한다는 사실만큼 간단합니다.

생각 요약: 딥 러닝 최적화

Hill Web Marketing 에서 우리는 우리가 하는 일을 사랑합니다. 우리는 하루 종일 SEO가 무엇인지 이야기하고 설명할 수 있습니다! 우리는 기술적 SEO 전문성에 대한 열정에 대해 사과하지 않습니다. 이는 사이트에서 고객 경험을 개선하기 위해 고유한 전문 통찰력을 제공할 수 있는 능력을 의미합니다. 신선하고 신뢰할 수 있는 뉴스를 보려면 검색 마케팅 블로그 를 팔로우하세요.

비즈니스 웹 사이트의 순위를 높이는 데 도움이 된 당사의 성과에 대해 더 알고 싶다면 직접 이야기해 봅시다. 수정 및 기회에 대한 스키마 감사로 시작하는 것이 좋습니다.

* 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