Przeprowadź optymalizację głębokiego uczenia się, aby spełnić intencje użytkownika

Jak przeprowadzić optymalizację uczenia głębokiego, aby spełnić intencje użytkownika?

Zaktualizowano 2.2.2022

Aby dostosować się do trendów wyszukiwania w uczeniu głębokim , zacznij od skoncentrowanego na użytkowniku podejścia do tego, co powinno znajdować się na Twoich stronach internetowych.

Sztuczna inteligencja i głębokie uczenie szybko zmieniają sposób, w jaki branże takie jak opieka zdrowotna i usługi finansowe odnoszą sukcesy w przestrzeni online. Optymalizacja głębokiego uczenia jest teraz głównym tematem w społeczności uczenia maszynowego, która stara się być na bieżąco z najnowszymi technikami wyszukiwania przy użyciu zbiorów danych Google . Długoterminowe korzyści z wysoce ustrukturyzowanych stron zbudowanych z uporządkowanych danych zapewnią Twojej firmie lepsze wyniki w rankingach wyszukiwania.

Żyjemy w ekscytujących czasach; to inspirujące zobaczyć, jak głębokie uczenie się wnosi do biznesu online! Nowoczesne podejścia do uczenia maszynowego, takie jak uczenie głębokie, to początek przyszłości wyszukiwania. Fenomenalny rozwój sieci i informatyki w zakresie głębokiego uczenia się oznacza, że ​​wiele firm nadal koncentruje się na tym, co wcześniej służyło dotarciu do kupujących, ale wciąż brakuje koncepcji danych strukturalnych SEO . Omówmy kilka podstawowych terminów i zacznijmy.

Spis treści

• Czym jest DeepMind dla Google?
• Czym różni się uczenie nadzorowane od uczenia komputerowego bez nadzoru?
• W jaki sposób Google korzysta z Deep Learning?
• Strony internetowe muszą oferować to, co wolą konsumenci
• Czy czynniki rankingowe są martwe?
• Jakie czynniki rankingowe wpływają na witryny biznesowe?
• Głębokie uczenie i bazy danych wykresów pomagają użytkownikom w znajdowaniu informacji
  • SEO staje się coraz bardziej trafne dla treści
  • Głębokie uczenie zapewnia szukającym lepszych odpowiedzi
• Zmiana paradygmatu w czynnikach rankingowych według branży
• Jak zoptymalizować pod kątem głębokiego uczenia?
• Co to są bazy danych oparte na natywnym równoległym grafie głębokiego uczenia?
• Co to jest NSL w TensorFlow?
• Podsumowanie przemyśleń: optymalizacja głębokiego uczenia się

Czym jest DeepMind dla Google?

DeepMind dla Google to skrót DMG. Jej zespół wdraża najnowocześniejsze badania dotyczące uczenia maszynowego DeepMind w produktach Google i infrastrukturze wyszukiwarki Google. Miliony ludzi używają go do zadawania pytań i przeprowadzania zapytań wyszukiwania, nie znając ani nie rozumiejąc technologii, która za nim stoi. Jest za kulisami obecnych algorytmów uczenia komputerowego.

Jest to przydatne, aby pomóc firmom uzyskać widoczność w SERP i sprzedaży .

Czym różni się uczenie nadzorowane od uczenia komputerowego bez nadzoru?

W uczeniu nadzorowanym komputer jest szkolony, aby przewidywać etykiety wyznaczone przez człowieka, takie jak typ obrazka drzewa oznaczonego etykietą; nienadzorowane uczenie się nie jest zależne od etykiet. Jest w stanie stworzyć własny przepływ przewidywania, taki jak próba przewidzenia każdego kolejnego słowa w określonym zdaniu. Uczenie się ze wzmacnianiem pozwala agentowi odkrywać sekwencje działań, które optymalizują jego całkowite korzyści, takie jak wygrywanie gier i przewidywanie wyborów, bez wyraźnych przykładów dobrych technik umożliwiających autonomię.

W jaki sposób Google korzysta z Deep Learning?

Jednym z przykładów tego, jak Google korzysta z Deep Learning, są Mapy Google. Zagregowane dane o lokalizacji można wykorzystać do zrozumienia ruchu, historycznych danych użytkowników i aktualnych warunków ruchu. Korzystanie z systemów uczących się do generowania prognoz pomaga użytkownikom Map Google w nawigacji. Mogą dowiedzieć się, czy ruch drogowy na ich trasie biznesowej jest duży, czy lekki, szacowany czas podróży i szacowany czas przybycia (ETA).

Sztuczna inteligencja rozpoznawania mowy przez Asystenta Google wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do trenowania swojego algorytmu, jak lepiej rozumieć polecenia głosowe i pytania. System został zaktualizowany, aby działał na nowej platformie o nazwie Google Neural Machine Translation; wiązało się to z przeniesieniem wszystkiego do środowiska głębokiego uczenia się.

Istnieje jednak wiele sposobów, w jakie gigant technologiczny wykorzystuje tę technologię – wiele z nich znają tylko ich pracownicy.

Strony internetowe muszą oferować to, co wolą konsumenci

Twoja obecność w biznesie online i przychody zasługują na ciągłe audyty, refleksje, planowanie i przygotowanie, jak być na bieżąco w
tworzenie treści internetowych, z których użytkownicy chcą korzystać . Ale daje też marketerom cyfrowym szansę na ulepszenie podejścia i odmienne wykorzystanie nowych możliwości zarówno w wyszukiwaniu zarobkowym, jak i płatnym .

Oczywiście ciągłe badania mają na celu ustalenie z wyprzedzeniem, jakie pytania użytkowników będą się pojawiać i jakie treści należy przygotować, co może być ważnym krokiem w kierunku ogólnej inteligencji, której potrzebuje Twoja firma. Głębokie uczenie udowadnia, że ​​tworzenie lepszych treści w długich artykułach generuje większe zaangażowanie użytkowników i sprzedaż niż tworzenie większej ilości treści o mniejszej wartości.

Sandford.edu mówi: „Pomysł wykorzystania procesorów graficznych do uczenia algorytmów głębokiego uczenia został po raz pierwszy zaproponowany w 2009 roku”. Od tego czasu przeprowadził wiele eksperymentów, aby zrozumieć, jak działają różne algorytmy optymalizacji uczenia głębokiego i oferuje ciągłe szkolenia. Dodatkowo, roczny raport Searchmetrics Ranking Factors ** zawiera oszałamiające stwierdzenie, że tradycyjne czynniki rankingowe stały się nieistotne.

Dla wielu aktualizacje w tym roku, jak działa SEO, to nowa nauka rakietowa, która wiąże się z wykorzystaniem głębokiego uczenia się. Rozumiemy, ile godzin zajmuje określenie wpływu na domenę Twojej firmy i uwielbiamy pomagać firmie Minneapolis w rozwijaniu obecności w Internecie.

Eksperci ds. marketingu w wyszukiwarkach używają nie tylko podstawowych znaczników danych strukturalnych opisanych na schema.org i na stronach Google Developers, aby zdobywać informacje w panelach wiedzy i opisach rozszerzonych. Jest to wiele źródeł, które wyjaśniają, jak działa wyszukiwanie i gdzie będzie się rozwijać w celu lepszego wykorzystania w przyszłości. Szybko ewoluuje i warto poświęcić mu dużo więcej uwagi.

Czy czynniki rankingowe są martwe?

Techniczne czynniki SEO pozostają ważne i należy je rozwiązać w domenie, aby utrzymać zdrowy wynik optymalizacji SEO . Zmieniający się krajobraz wyszukiwania i sam wzrost liczby wyszukiwań tworzą większe miejsca pracy dla wyszukiwarek. Marketerzy muszą szybko zrozumieć i wdrożyć lepszą strategię wyszukiwania, aby być konkurencyjnym w wyszukiwarkach komputerowych, mobilnych, głosowych i graficznych. Jeśli kod Twojej witryny jest przestarzały, uszkodzony lub nadęty, nie należy oczekiwać, że wyszukiwarki będą faworyzować Twoją witrynę w rankingach wyszukiwania.

Każda witryna ma ten sam fakt, jakość, trafność, poprawność i niepowtarzalność treści jest zinternalizowana i oceniana przez Google, wraz z liczbą odpowiednich linków zwrotnych. FatJoe opowiada o nowym doświadczeniu Google ze stroną**; co to podkreśla. Jeśli Twoja treść nie zostanie uznana za najlepszą odpowiedź, nie zostaniesz nagrodzony wyższymi rankingami i lepszą widocznością w SERPach. Możesz zyskać bezpośrednią widoczność marki, wyświetlając się w polach Ludzie też pytają. Nowsze podejście polega bardziej na trafności treści i spełnianiu wymagań użytkowników. Na przykład, jeśli Twoje strony internetowe są zapychane przez wolno ładujące się piksele, jest to techniczny czynnik rankingowy. Rośnie liczba użytkowników, którzy nie czekają z powodu problemów z szybkością ładowania.

JAKIE CZYNNIKI RANKINGOWE WPŁYWAJĄ NA WITRYNY BIZNESOWE?

Oto dokładna lista najważniejszych informacji o nowych czynnikach rankingowych odkrytych przez SearchMetrics :

• Algorytm głębokiego uczenia Google dostosowuje się teraz do zapytań i działa w czasie rzeczywistym.
• Trafność treści to nowy czynnik rankingowy — i jest to siła napędowa zdobywania najwyższych rankingów.
• Czynniki techniczne pozostają warunkiem wstępnym dobrych rankingów, ale same te elementy już nie wystarczą.
• Linki zwrotne są teraz po prostu jednym z wielu czynników; wysokie rankingi są nawet możliwe w przypadku witryn bez linków.

Głębokie uczenie i bazy danych wykresów pomagają użytkownikom w znajdowaniu informacji

Innym czynnikiem w tworzeniu wysokiej jakości treści jest przejście na dostarczanie nowego posta lub artykułu opartego na temacie, a nie o tematyce opartej na słowach kluczowych. Wszystko, co publikujesz online, staje się częścią Twojego Grafu wiedzy i pokazuje Twoją wiedzę branżową, w jakich dziedzinach jesteś autorytetem i jakie istotne treści stworzyłeś, aby to udowodnić.

Zwiększone inwestycje w głębokie uczenie, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe koncentrują się na trafności treści, która zastępuje staromodne podejście do optymalizacji kampanii SEO i PPC. Przewidywanie wzorców zachowań konsumentów za pomocą algorytmów głębokiego uczenia jest teraz łatwiejsze niż kiedykolwiek.

Odwiedzający witrynę powinni móc rozwijać się dzięki oferowanym przez Ciebie rozwiązaniom, które rozwiązują złożone problemy. Bazy danych wykresów i głębokie uczenie pomagają użytkownikom znaleźć, kto powiedział co w ich tematach wyszukiwania. A poza tym powinien zawierać informację, kiedy zostało powiedziane, na jakim kanale to się pojawiło i gdzie to powiedzieli. Stamtąd, miejmy nadzieję, użytkownicy zadzwonią do Ciebie, wypełnią formularz, połączą się w kanałach społecznościowych, dokonają zakupu w koszyku, pojadą prosto do Twojego sklepu lub podejmą inne pozytywne działania, aby się połączyć.

Uważaj, aby nie kłaść zbyt dużego nacisku na rankingi słów kluczowych, ponieważ ten wskaźnik w wynikach wyszukiwania przenosi się na SERP oparte na podmiotach . Wybór Google dotyczący generowania wyników wyszukiwania różni się w zależności od szeregu różnorodnych kryteriów.

W naszym doświadczeniu pierwszeństwo mają dwa:

• Geolokalizacja. Wyniki wyszukiwania użytkownika są dostosowywane zgodnie z długością i szerokością geograficzną, z której właśnie się znajdują. Wpływa to nie tylko na wyszukiwanie lokalne i marketing w Mapach Google, ale także na dodatkowe aspekty rankingów bezpłatnych wyników wyszukiwania. Chociaż „w pobliżu mnie” jest często częścią zapytań wyszukiwania, nawet jeśli nie, GoogleBot w naturalny sposób wyświetla wyniki w pobliżu Ciebie. Jedną z taktyk, która naprawdę napędza lokalne SEO w przypadku niektórych witryn, jest implementacja znaczników schematu Lokalna firma .

• Ustalone osobiste preferencje. Wszystkie główne wyszukiwarki nieustannie gromadzą informacje o tym, jak Ty i inne osoby korzystacie z sieci. Tworzy to wzorzec wywołania spersonalizowanego wyszukiwania. Informacje te są przechowywane w chmurze i stają się danymi big data, które służą do oferowania trafniejszych wyników wyszukiwania. Twoje rekordy GPS, historia przeglądarki, tweety i wiele więcej kształtują sposób, w jaki SERP starają się dopasować do twoich preferencji.

SEO staje się coraz bardziej trafne dla treści

Firmy, które znajdują poprawę w rankingach swoich witryn, odkrywają, że jest to spowodowane stronami o fantastycznej, unikalnej trafności treści, które oferują również najlepsze rozwiązanie dla użytkowników. To kluczowe odkrycie z ostatniego badania SearchMetric. Odpowiednia treść odnosi się do tego, jak dobrze informacje na stronie internetowej odpowiadają zapytaniu. Kryteria trafności obejmują elementy treści, takie jak widoczny tekst, a także obrazy lub filmy. Ponadto trafność można generować za pomocą elementów meta, takich jak tytuł, opis meta i znaczniki alt.

Marketerzy, którzy rozumieją różne formy zapytań wyszukiwania (informacyjne, nawigacyjne i transakcyjne) mogą tworzyć wokół nich nową treść i strukturę strony. Przydatne centra informacyjne na temat doświadczenia użytkownika i tego, co użytkownik chce osiągnąć, nauczyć się lub kupić. Sygnały użytkowników to prawdziwi liderzy, zwłaszcza w lokalnym marketingu w wyszukiwarkach.

Znaczenie kontekstu w treści musi odpowiadać intencji osoby wyszukującej. BERT i MUM to algorytmy głębokiego uczenia się, które są związane z przetwarzaniem języka naturalnego i łatwiejszym odszyfrowywaniem intencji.

Głębokie uczenie zapewnia szukającym lepszych odpowiedzi

Google oferuje wybór zapytań, które jego zdaniem są najlepszą odpowiedzią i zapewniają najlepsze wrażenia użytkownika. W zależności od charakteru zapytania optymalizacja wyszukiwania semantycznego może pomóc w zdobyciu funkcji, takich jak pole odpowiedzi na wyszukiwanie medyczne , samouczek wideo lub szczegółowy artykuł badawczy.

W przeszłości Google był bardziej nieuchwytny. W transmitowanym na żywo wydarzeniu 23 marca 2016 r. Google potwierdził, że trzy najlepsze sygnały w rankingu to treść, linki i RankBrain. Andrey Lipattsev, starszy strateg ds. jakości wyszukiwania w Google, powiedział, że RankBrain to miejsce, w którym w grę wchodzi uczenie maszynowe i głębokie uczenie, które działa w czasie rzeczywistym.

Zmiana paradygmatu w czynnikach rankingowych według branży

Treść nie dotyczy już mnóstwa stron i postów. Wraz z mnożeniem się treści internetowych większa witryna może negatywnie wchłonąć budżet indeksowania. Świetnie sprawdzają się bardziej trafne, dopasowane do użytkownika treści w postaci postów instruktażowych, wskazówek, infografik lub galerii obrazów zawierających przykłady prac wizualnych, np. dla malarza domów zabytkowych. Zwięzłe listy z wyraźnymi punktami lub krokami ponumerowanymi ułatwiają czytelnikom, którzy muszą postępować zgodnie z instrukcjami.

Taki układ elementów informacyjnych jest integralną częścią projektu UX witryny i powinien być dobrze sformatowany i oznaczony schematem. Uporządkowane dane nie mają być czynnikiem rankingowym, ale ponieważ pomagają uporządkować zawartość Twojej strony, sam ten czynnik przyczynia się do jej szans na wyższą pozycję w rankingu.

SEO zdecydowanie staje się coraz bardziej złożone. Dla osób, które kiedyś praktykowały podejście uniwersalne dla wszystkich, wezwanie do zmiany jest bardziej drastyczne. Różne branże mają unikalne kryteria dotyczące czynników rankingowych, aby uzyskać lepszą widoczność w odpowiednich wynikach wyszukiwania. Nie ma uporządkowanego jednoczynnikowego podejścia do skutecznych strategii marketingowych . Jedna rzecz jest jednak jasna: Twoja witryna potrzebuje prawidłowych informacji branżowych, które są dobrze ustrukturyzowane .

Firma Searchmetrics poinformowała, że ​​zacznie publikować dokumenty branżowe dla firm z sektorów zdrowia, finansów, handlu elektronicznego, mediów i podróży. Różnorodna złożoność czynników rankingu wyszukiwania i sposobu, w jaki są one stosowane do zapytań użytkowników, wiąże się z długoterminowym zobowiązaniem do zrozumienia, które czynniki wpływają na rankingi w oparciu o Twoją niszę, konkurencję i oczekiwania użytkowników.

Jak zoptymalizować pod kątem głębokiego uczenia?

Przygotuj się na głębokie uczenie się, które stanie się częścią procesu optymalizacji Twojej witryny poprzez:

1. Scentralizuj swoje dane. Niezależnie od tego, czy Twoja firma jest duża, czy mała, uzyskanie wartości z głębokiego uczenia się i know-how, aby zoptymalizować ją, wymaga pewnego nastawienia. Na początek utwórz „jezioro danych” lub wykres danych, aby ułatwić sobie dostęp, porównywanie i analizowanie krytycznych danych wejściowych dotyczących działań użytkownika. Na szczęście coraz więcej źródeł jest w stanie obsłużyć ogromną ilość danych i pomóc webmasterom, menedżerom kont PPC i specjalistom SEO zrozumieć to. Dogłębny audyt witryny SEO może przyczynić się do sposobów wykorzystania głębokiego uczenia się, aby zapewnić większą wartość swoim czytelnikom.

2. Uczyń z niej kulturę swojej organizacji. Strony internetowe, które dziś i w przyszłości przejmują inicjatywę, wymagały dobrze zaplanowanego procesu. Już nie działa po prostu tworzenie kolejnego posta, który zainspiruje Twoje pióro do pisania. Sukces oznacza czasami porażkę, ale porażkę naprzód. Szybko przeprowadzaj eksperymenty na infrastrukturze, która obsługuje szybki, iteracyjny rozwój; testuj, mierz i dostosowuj. Rozwiń swoją kulturę organizacyjną od momentu podejmowania decyzji opartych na emocjonalnych przeczuciach do polegania w większym stopniu na sprawdzonych analizach danych. Następnie zawartość sieci Web i struktura ontologii UX mogą być lepiej odczytywane przez uczenie maszynowe i lepiej działać w aplikacjach do głębokiego uczenia się.

3. Bądź płynny i twórz zawsze ekologiczne treści. Im szybciej nauczysz się koncepcji głębokiego uczenia i jak je wdrożyć podczas tworzenia nowych treści internetowych, tym szybciej zaoferujesz więcej niesamowitych doświadczeń użytkowników. Wygospodaruj czas na badania, uczęszczanie na nowe kursy, przeprowadzanie eksperymentów i udostępnianie wyników na forach. Rozważ dołączenie do kursu Andrew Ng przez Coursera lub udział w konkursie Kaggle.

„Głębokie uczenie to nowy obszar badań nad uczeniem maszynowym, którego celem jest osiągnięcie pierwotnego celu: sztucznej inteligencji”. – Szkoła Inżynierska Amrita ***

„To (uczenie maszynowe) zaczęło przynosić zdumiewające rezultaty. Głębokie uczenie nie służy już tylko do tworzenia wydajnych systemów antyspamowych; teraz zasila autonomiczne samochody, chodzące roboty, rozpoznawanie i syntezę mowy na poziomie człowieka oraz wiele, wiele więcej. To niesamowity rozwój!” -Konsultant ds. uczenia maszynowego Aurelien Geron****

„Dominująca metodologia w szkoleniu głębokiego uczenia się opowiada się za stosowaniem stochastycznych metod gradientu (SGD). Pomimo łatwości implementacji, SGD są trudne do dostrojenia i zrównoleglenia. Te problemy sprawiają, że tworzenie, debugowanie i skalowanie algorytmów głębokiego uczenia się za pomocą SGD jest trudne. Pokazujemy, że bardziej wyrafinowane, gotowe metody optymalizacji, takie jak Ograniczona pamięć BFGS i gradient sprzężony z wyszukiwaniem linii, mogą znacznie uprościć i przyspieszyć proces wstępnego uczenia głębokich algorytmów. – Andrzej NG*

Co to są bazy danych oparte na natywnym równoległym grafie głębokiego uczenia?

Natywne równoległe bazy danych wykresów równoległych głębokiego uczenia oferują dane umożliwiające dokładniejszy wgląd i lepsze wyniki. Uczenie maszynowe, nawet jeśli rozwija się pod parasolem głębokiego uczenia, pozostaje wymagające pod względem obliczeniowym, a uczenie maszynowe oparte na wykresach nie jest wyjątkiem. Z każdym nowym punktem połączenia jednostki lub poziomem połączonych danych, ilość danych w każdym wyszukiwaniu rośnie wykładniczo. Wymaga to następnie masowo równoległych obliczeń, aby przeciąć dane i lepiej zrozumieć intencje użytkownika związane z wyszukiwaniem .

Bazy danych klucz-wartość wymagają odpowiedniego połączenia, ale z czystą i zmniejszoną liczbą oddzielnych wyszukiwań lub RDBMS, aby uniknąć zbyt wielu powolnych łączeń. Niektóre standardowe bazy danych wykresów mogą mieć problemy z obsługą analizy precyzyjnych linków na dużych wykresach. Najlepsza jest natywna baza danych grafów, która zarządza masowo równoległym i rozproszonym przetwarzaniem.

Aby obliczyć i wyjaśnić przyczyny spersonalizowanych sugestii wyszukiwania i wykrywania oszustw, baza danych wykresów powinna mieć potężny język zapytań, który może nie tylko przeszukiwać połączenia na wykresie, ale także obsługiwać obliczenia, takie jak filtrowanie i agregacja oraz wieloaspektowe struktury danych do przywołania dowód. Poszukiwanie koncepcyjne wymaga ustrukturyzowanego podejścia ; obsługuje zarówno wyszukiwarkę, jak i łatwość użytkowania.

Co to jest NSL w TensorFlow?

Neural Structured Learning (NSL) w TensorFlow nie jest tak złożona, jak się wydaje. Jest to struktura do trenowania głębokich sieci neuronowych, które opierają się na ustrukturyzowanych sygnałach wraz z określonymi danymi wejściowymi. Ten model uczenia się wykorzystuje uczenie grafów neuronowych do uczenia sieci neuronowych przy użyciu wykresów i uporządkowanych danych. Są one generowane przez wiele źródeł, takich jak wykresy wiedzy, dokumentacja medyczna, dane genomowe lub relacje multimodalne. Obsługuje to również przetwarzanie języka naturalnego wykorzystywane w algorytmie BERT .

W jaki sposób NSL wykorzystuje wykresy i dane strukturalne?

Dane strukturalne zawierają bogate dane dotyczące relacji między jednostkami w próbkach. W fazie uczenia modelu ML zaangażowanie ustrukturyzowanych sygnałów pomaga osiągnąć wyższą dokładność modelu. Ustrukturyzowane sygnały zapewniają lepszą metodę i spójność uczenia sieci neuronowej. Osiąga się to, zmuszając model do przyswajania precyzyjnych przewidywań, a także utrzymując wejściowe podobieństwo strukturalne. Jest to niezwykle przydatne dla strategów marketingu w wyszukiwarkach , którzy zatwierdzają najlepsze techniki SEO .

Rozszyfrowanie konkretnych intencji użytkownika nie jest łatwym wyzwaniem dla dzisiejszego marketera cyfrowego. Odkładając na bok przeczucia i wykorzystując bogactwo danych big data z kluczowymi spostrzeżeniami , możesz przyjąć nowe podejście. Solidne techniki optymalizacji pozostają podstawą najlepszych praktyk e-commerce w celu poprawy sprzedaży , a przestrzeganie wytycznych dotyczących wyszukiwania Google jest warunkiem wstępnym dobrych rankingów. Twoja architektura UX, ustrukturyzowana implementacja schematu, odpowiednia struktura połączeń i duża szybkość witryny nadal mają zastosowanie.

Tradycyjne czynniki rankingowe nie są już w stanie pomóc Ci zachować konkurencyjności. Nowe algorytmy, nowe wykorzystanie wyszukiwania głosowego, więcej urządzeń, w połączeniu z głębokim uczeniem się i jego zdolnością do analizowania zawartości witryny i rozumienia intencji użytkowników w czasie rzeczywistym, nie znikną. Hill Web Creations może pomóc w usunięciu poziomów zamieszania lub poczucia przytłoczenia. Twoja witryna może prosperować dzięki uporządkowanemu podejściu do treści , jakiego nigdy wcześniej nie było, i działać wydajniej, aby dopasować się do intencji użytkowników .

Doświadczenie użytkownika w świecie profesjonalnego SEO tylko rośnie. Poprawienie wskaźników satysfakcji użytkowników w Twojej witrynie i ustalenie priorytetów , które działają, aby zwiększyć współczynnik kliknięć SERP , zwiększy poziom odpowiedniego ruchu i konwersji. Czynniki, o których wspomnieliśmy w tym artykule, również silnie korelują z lepszymi rankingami. Google konsekwentnie twierdzi, że to, czego szukają, to zapewnienie wyników wyszukiwania, których chcą ludzie. To tak proste, jak to, że Ty, podobnie jak wszyscy użytkownicy Internetu, klikasz i rozwodzisz się nad treściami, które chcesz.

Podsumowanie przemyśleń: optymalizacja głębokiego uczenia się

W Hill Web Marketing kochamy to, co robimy. Moglibyśmy porozmawiać i wyjaśnić, czym jest SEO przez cały dzień! Nie przepraszamy za naszą pasję do technicznej wiedzy SEO; oznacza to możliwość oferowania unikalnych profesjonalnych informacji w celu poprawy doświadczeń klientów w Twojej witrynie. Śledź naszego bloga poświęconego marketingowi w wyszukiwarkach, aby otrzymywać świeże i godne zaufania wiadomości.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o naszych osiągnięciach w poprawie rankingu witryn biznesowych, porozmawiajmy osobiście. Sugerujemy rozpoczęcie od audytu schematu poprawek i możliwości

* 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