Uczenie maszynowe i SEO: gdzie jesteśmy teraz?

Opublikowany: 2022-04-12

Dla wielu osób w świecie SEO idea uczenia maszynowego wpływająca na branżę robi ogromne fale. Technologia nieuchronnie obiecuje zmienić sposób prowadzenia działalności — a nawet może zmienić to, jak ostatecznie wygląda skuteczne SEO.

W świetle tych informacji wielu specjalistów SEO i ekspertów ds. Marketingu gorączkowo próbuje uzyskać lepsze zrozumienie tego, jak system może się zmieniać i jak wpłynie to na ich procesy. Postępy w uczeniu maszynowym mogą negatywnie wpłynąć na osoby, które od dawna martwią się fluktuacjami w analityce; jednak może okazać się korzystne dla tych, którzy od dawna koncentrują się na pracy nad poprawą doświadczeń użytkowników końcowych.

Technologia ta może faktycznie pomóc w zwiększeniu znaczenia wysokiej jakości pracy SEO i prawdopodobnie przyniesie znaczne korzyści wszystkim, którzy szukają informacji w Internecie. Zrozumienie zmiany i potencjalnych skutków jest kluczem do sukcesu. Przyjrzyjmy się, jak uczenie maszynowe kształtuje przyszłość SEO.

Buzz dotyczący uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to termin określający metodę automatycznej analizy danych. Jest to gałąź sztucznej inteligencji, w której dane są trawione, identyfikowane wzorce, a decyzje podejmowane bez bezpośredniego przewodnictwa człowieka. W ostatnich latach technologia szybko się rozwinęła, co oznacza, że komputery coraz lepiej rozpoznają i reagują na przekazywane im informacje.

W świecie marketingu uczenie maszynowe może mieć ogromne znaczenie ze względu na zdolność dostrzegania wzorców, które w przeciwnym razie pozostałyby nierozpoznane. Jest to szczególnie istotne, jeśli chodzi o identyfikację zachowań potencjalnych klientów i kapitalizację zaangażowania firmy. Z tego powodu firmy posiadające specjalistów od uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji szybko dywersyfikują umiejętności swoich pracowników, a wiele z nich domaga się przyciągnięcia młodych profesjonalistów, którzy zaspokoją ich potrzeby.

Uczenie maszynowe związane z przewidywaniem pragnień klientów jest tak imponujące, że zaczyna być wykorzystywane przez firmy takie jak Google. W 2015 r. Google wprowadził uczenie maszynowe do swojej wyszukiwarki o nazwie RankBrain, aby pomóc użytkownikom w dostarczaniu trafniejszych wyników wyszukiwania. W miarę upływu czasu zdolność RankBrain do kojarzenia słów i fraz o podobnych znaczeniach będzie tylko rosła.

Pozycjonowanie i uczenie maszynowe

W tym momencie może to być oczywiste, ale rozwój Google miał ogromne znaczenie dla osób pracujących w branży SEO. RankBrain ostatecznie zbiera dane z podobnych wyszukiwanych fraz, łączy je i dostarcza użytkownikom bardziej trafne wyniki. Interakcja użytkownika z rankingami SERP jest również brana pod uwagę jako punkt danych uczenia się. Proces ten może znacząco zmienić tradycyjne wyobrażenia o tym, które firmy i organizacje prawdopodobnie znajdą się na szczycie wyników wyszukiwania dla danego wyszukiwania.

Oznacza to, że w przypadku SEO zaszło kilka naprawdę dużych zmian: Na rankingi słów kluczowych nie mają już wpływu dramatyczne zmiany, a różne algorytmy mogą być używane do różnych wyszukiwań. Dodatkową zmianą, która nadal się rozwija w 2019 r., jest skupienie się Google na migracji witryn do indeksowania zoptymalizowanego pod kątem urządzeń mobilnych, co oznacza, że przyjazność dla urządzeń mobilnych pod względem układu, orientacji i szybkości ładowania strony jest dużym czynnikiem w rankingach.

Aby się dostosować, wielu specjalistów SEO poszukuje dodatków, które pomagają przetwarzać nowe dane przy użyciu istniejących narzędzi. Pojawia się również szereg nowych narzędzi skoncentrowanych na SEO, które mogą pomóc w modelowaniu zmian w algorytmach i lepiej umożliwić profesjonalistom przewidywanie najlepszych sposobów kapitalizacji w określonych niszach. Wiele często używanych narzędzi, takich jak SEO Stack i Google Analytics firmy Moz, zostało przystosowanych do analizy mobilnej. Jednak dla wielu specjalistów SEO konieczne jest ponowne skupienie się na doświadczeniu użytkownika końcowego.

Zapamiętaj Użytkownika

Być może najlepszym sposobem dla specjalistów SEO na odpowiednie dostosowanie się do rozwoju uczenia maszynowego jest dokładne przyjrzenie się treści i zadowoleniu użytkowników końcowych — zasadniczo pozyskiwaniem tłumu i korzystaniem z analizy tłumu. Wyrażenie „produkuj dobre treści, a one przyjdą” nigdy nie było bardziej aktualne. RankBrain łączy podobne frazy, aby wnieść wartość do wyników wyszukiwania; dlatego wypełnienie tych nisz ma zwiększony potencjał wystrzelenia Twoich klientów na szczyt.

Specjaliści SEO, którzy tworzą treści, powinni skupić się na tworzeniu naturalnych linków, dostarczając użytkownikom końcowym odpowiednich i przydatnych informacji. Używaj języka naturalnego, który odzwierciedla to, czego faktycznie może szukać prawdziwy użytkownik. Na przykład wykazano, że ciągi słów kluczowych z długim ogonem, a nie pojedyncze słowa, oferują większe korzyści tym, którzy próbują zbudować pozycję klienta w rankingu SERP.

Zapamiętywanie użytkownika oznacza również upewnienie się, że jego doświadczenie online na stronie danego klienta jest jak najlepsze i jak najbardziej przyjazne dla użytkownika. Oznacza to skupienie się na łatwości dostępu niezależnie od urządzenia poprzez dostosowanie się do urządzeń mobilnych i usunięcie wszelkich uszkodzonych linków lub ślepych zaułków, które mogą sprawić, że korzystanie z witryny będzie frustrujące. Oznacza to również dostarczanie wysokiej jakości, wiecznie zielonych treści, które nadal będą użyteczną informacją i prawdopodobnie z czasem będą udostępniane. Niektóre aspekty dobrej pracy SEO nigdy nie wychodzą z mody.

Uczenie maszynowe ma znaczący i rosnący wpływ na tradycyjny algorytm rankingowy Google. Ma to duży wpływ na sposób, w jaki specjaliści SEO analizują słowa kluczowe i ostatecznie budują strategię poprawy rankingów. Pojawienie się uczenia maszynowego podkreśla znaczenie doświadczenia użytkownika końcowego i zachęca wielu specjalistów SEO do przyjrzenia się ulepszeniu tego we własnej pracy.