Проведите оптимизацию глубокого обучения, чтобы удовлетворить намерения пользователя

Как провести оптимизацию глубокого обучения, чтобы удовлетворить намерения пользователя

Обновлено 2.2.2022

Чтобы соответствовать тенденциям поиска в области глубокого обучения , начните с ориентированного на пользователя подхода к тому, что должно быть на ваших веб-страницах.

Искусственный интеллект и глубокое обучение быстро меняют то, как такие отрасли, как здравоохранение и финансовые услуги, добиваются успеха в онлайн-пространстве. Оптимизация глубокого обучения теперь является основной темой в сообществе машинного обучения, которое стремится идти в ногу с новейшими методами поиска с использованием наборов данных Google . Долгосрочные преимущества хорошо структурированных страниц, созданных с использованием упорядоченных данных, обеспечат вашему бизнесу лучшие результаты в поисковом рейтинге.

Мы живем в захватывающие времена; это вдохновляет видеть, что глубокое обучение привнесено в онлайн-бизнес! Современные подходы к машинному обучению, такие как глубокое обучение, — это начало будущего поиска. Феноменальный рост Интернета и информатики в области глубокого обучения означает, что многие компании по-прежнему сосредотачиваются на том, что раньше работало для привлечения покупателей, но по-прежнему упускают из виду концепции структурированных данных SEO . Давайте рассмотрим некоторые основные термины и начнем.

Оглавление

• Что такое DeepMind для Google?
• Чем контролируемое обучение отличается от неконтролируемого компьютерного обучения?
• Как Google использует глубокое обучение?
• Веб-сайты должны предлагать то, что предпочитают потребители
• Факторы ранжирования мертвы?
• Какие факторы ранжирования влияют на бизнес-сайты?
• Глубокое обучение и графические базы данных помогают пользователям находить информацию
  • SEO становится все более важным для релевантности контента
  • Глубокое обучение дает поисковикам лучшие ответы
• Изменение парадигмы факторов ранжирования по отраслям
• Как оптимизировать для глубокого обучения?
• Что такое собственные параллельные графовые базы данных для глубокого обучения?
• Что такое NSL в TensorFlow?
• Подводя итог мыслям: оптимизация глубокого обучения

Что такое DeepMind для Google?

DeepMind для Google известен под аббревиатурой DMG. Его команда внедряет передовые исследования машинного обучения DeepMind в продукты Google и инфраструктуру поиска Google. Миллионы людей используют его для того, чтобы задавать вопросы и выполнять поисковые запросы, не зная и не понимая лежащую в его основе технологию. Это за кулисами современных алгоритмов компьютерного обучения.

Это полезно, чтобы помочь компаниям добиться заметности в поисковой выдаче и продажах .

Чем контролируемое обучение отличается от неконтролируемого компьютерного обучения?

При обучении с учителем компьютер обучается предсказывать метки, назначенные человеком, такие как тип помеченных изображений деревьев на основе дерева; неконтролируемое обучение не зависит от меток. Он способен создавать собственный рабочий процесс прогнозирования, например, пытаться предсказать каждое последующее слово в конкретном предложении. Обучение с подкреплением позволяет агенту обнаруживать последовательности действий, которые оптимизируют его общие преимущества, такие как выигрыш в играх и прогнозирование выборов, без явных примеров хороших методов, обеспечивающих автономию.

Как Google использует глубокое обучение?

Одним из примеров того, как Google использует Deep Learning, являются Google Maps. Совокупные данные о местоположении можно использовать для понимания трафика, исторических пользовательских данных и текущих условий трафика. Использование машинного обучения для создания прогнозов помогает пользователям Google Maps ориентироваться. Они могут узнать, является ли дорожное движение на их маршруте работы интенсивным или легким, расчетное время в пути и расчетное время прибытия (ETA).

Это Google Assistant для распознавания речи. ИИ использует глубокие нейронные сети для обучения своего алгоритма тому, как лучше понимать произнесенные команды и вопросы. Система была обновлена ​​для работы на новой платформе под названием Google Neural Machine Translation; это включало перемещение всего в среду глубокого обучения.

Тем не менее, технологический гигант использует эту технологию многими способами, о многих из которых знают только его сотрудники.

Веб-сайты должны предлагать то, что предпочитают потребители

Ваше присутствие в Интернете и доход заслуживают постоянных проверок, размышлений, планирования и подготовки к тому, как оставаться в курсе событий.
создание веб-контента, который пользователи хотят потреблять . Но это также дает цифровым маркетологам возможность улучшить подходы и по-разному использовать новые возможности как в оплачиваемом, так и в платном поиске .

Естественно, постоянное изучение заключается в том, чтобы заранее знать, какие вопросы пользователей будут всплывать на поверхность и какой контент нужно подготовить, что может стать важным шагом к общей информации, необходимой вашему бизнесу. Глубокое обучение доказывает, что создание более качественного контента в длинных статьях приводит к большему вовлечению пользователей и увеличению продаж, чем создание большего количества менее ценного контента.

Sandford.edu сообщает: «Идея использования графических процессоров для обучения алгоритмов глубокого обучения впервые была предложена в 2009 году». С тех пор было проведено множество экспериментов, чтобы понять, как работают различные алгоритмы оптимизации глубокого обучения, и предлагается постоянное обучение. Кроме того, в ежегодном техническом документе Searchmetrics Ranking Factors ** делается ошеломляющее заявление о том, что традиционные факторы веб-ранжирования стали неактуальными.

Для многих обновления в том, как работает SEO в этом году, — это новая наука о ракетах, которая включает в себя использование глубокого обучения. Мы понимаем, сколько часов требуется, чтобы определить влияние на вашу бизнес-сферу, и нам нравится помогать бизнесу Миннеаполиса расширять свое присутствие в Интернете.

Специалисты по поисковому маркетингу используют необходимую разметку структурированных данных, как описано на сайте schema.org и на страницах Google Developers, не только для получения информации на обширных панелях знаний и расширенных фрагментах. Это несколько источников, которые объясняют, как работает поиск и где он будет расширяться для улучшения будущего использования. Он быстро развивается и заслуживает большего внимания.

Факторы ранжирования мертвы?

Технические факторы SEO остаются важными и должны быть решены в домене, чтобы поддерживать здоровую оценку SEO-оптимизации . Развивающийся поисковый ландшафт и явное увеличение объема поиска создают большую работу для поисковых систем. Маркетологи должны быстро понять и внедрить лучшую стратегию поиска, чтобы быть конкурентоспособными в настольном, мобильном, голосовом поиске и поиске изображений. Если код вашего сайта устарел, сломан или раздут, вы не должны ожидать, что поисковые системы отдадут предпочтение вашему сайту в поисковых рейтингах.

Каждый сайт сталкивается с одним и тем же фактом: качество, актуальность, правильность и уникальность вашего контента усваиваются и оцениваются Google вместе с количеством соответствующих обратных ссылок. FatJoe рассказывает о новом интерфейсе Google**; что подчеркивает это. Если ваш контент будет признан не лучшим ответом, вы не будете вознаграждены более высоким рейтингом и лучшей видимостью в поисковой выдаче. Вы можете добиться прямой видимости бренда, появляясь в полях «Люди также спрашивают» . Новый подход больше касается актуальности контента и удовлетворения потребностей пользователей. Например, если ваши веб-страницы перегружены пикселями с медленной загрузкой, это технический фактор ранжирования. Увеличивается количество пользователей, которые не ждут из-за проблем со скоростью загрузки.

КАКИЕ ФАКТОРЫ РЕЙТИНГА ВЛИЯЮТ НА БИЗНЕС-САЙТЫ?

Вот точный список основных сведений о новых факторах ранжирования, обнаруженных SearchMetrics :

• Алгоритм глубокого обучения Google теперь адаптируется к запросам и работает в режиме реального времени.
• Релевантность контента — это новый фактор ранжирования , который является движущей силой достижения высоких позиций.
• Технические факторы остаются предпосылкой для хорошего рейтинга, но одних этих элементов уже недостаточно.
• Обратные ссылки теперь являются просто одним из многих способствующих факторов; высокие рейтинги возможны даже для веб-сайтов без ссылок.

Глубокое обучение и графические базы данных помогают пользователям находить информацию

Другим фактором в создании высококачественного контента является переход к созданию нового поста или статьи на основе темы, а не тематики ключевых слов. Все, что вы публикуете в Интернете, становится частью вашей Сети знаний и демонстрирует ваш отраслевой опыт, области, в которых вы являетесь авторитетом, и какой соответствующий контент вы подготовили, чтобы доказать это.

Увеличение инвестиций в глубокое обучение, искусственный интеллект и машинное обучение сосредоточено на релевантности контента, которая заменяет старомодные подходы к оптимизации кампаний SEO и PPC. Прогнозировать модели поведения потребителей с помощью алгоритмов глубокого обучения теперь проще, чем когда-либо.

Посетители сайта должны иметь возможность пользоваться предлагаемыми вами решениями, решающими сложные проблемы. Базы данных графов и глубокое обучение помогают пользователям найти, кто что сказал по темам их поиска. Кроме того, в нем должно быть указано, когда это было сказано, на каком канале это показано и где это было сказано. Оттуда пользователи, как мы надеемся, звонят вам, заполняют форму, подключаются к социальным каналам, совершают покупку в корзине, едут прямо в ваш магазин или предпринимают какие-либо другие действия для связи.

Будьте осторожны и не уделяйте слишком много внимания ранжированию ключевых слов, поскольку этот показатель в результатах поиска смещается в поисковую выдачу на основе сущностей . Выбор Google для получения результатов поиска зависит от ряда различных критериев.

Два имеют приоритет в нашем опыте:

• Геолокация. Результаты поиска пользователей корректируются в соответствии с долготой и широтой, в которых они находятся в данный момент. Это влияет не только на локальный поиск и маркетинг Google Maps, но и на дополнительные аспекты ранжирования в органическом поиске. Хотя фраза «рядом со мной» обычно является частью поисковых запросов, даже если это не так, робот GoogleBot естественным образом будет отображать результаты рядом с вами. Одной из тактик, которая действительно способствует локальному SEO для некоторых сайтов, является внедрение разметки Local Business schema .

• Установленные личные предпочтения. Все основные поисковые системы постоянно накапливают информацию о том, как вы и другие люди используете Интернет. Это формирует шаблон вызова персонализированного поиска. Эта информация хранится в облаке и становится большими данными, используемыми для предоставления более релевантных результатов поиска. Ваши записи GPS, история браузера, твиты и многое другое формируют то, как SERP стремится соответствовать вашим предпочтениям.

SEO становится все более важным для релевантности контента

Компании, которые находят улучшения в рейтинге своих веб-сайтов, обнаруживают, что это связано с страницами с фантастической релевантностью уникального контента, которые также предлагают лучшее решение для пользователей. Это ключевой вывод из последнего исследования SearchMetric. Релевантный контент показывает, насколько информация на веб-сайте соответствует поисковому запросу. Критерии релевантности включают элементы контента, такие как видимый текст, а также изображения или видео. Кроме того, релевантность можно создать с помощью метаэлементов, таких как заголовок, метаописание и теги alt.

Маркетологи, которые разбираются в различных формах поисковых запросов (информационных, навигационных и транзакционных), могут создавать вокруг них новый контент и структуру страниц. Полезная информация сосредоточена на пользовательском опыте и на том, что пользователь хочет сделать, узнать или купить. Пользовательские сигналы — настоящие лидеры, особенно в локальном поисковом маркетинге.

Важность контекста в вашем контенте должна соответствовать намерениям искателя. BERT и MUM — это алгоритмы глубокого обучения, которые более легко связаны с обработкой естественного языка и расшифровкой намерений.

Глубокое обучение дает поисковикам лучшие ответы

Google предлагает варианты поисковых запросов, которые, по его мнению, являются лучшим ответом и обеспечат лучший пользовательский опыт. В зависимости от характера запроса семантическая поисковая оптимизация может помочь вам выиграть такие функции, как поле для ответа на медицинский поиск , обучающее видео или подробную исследовательскую статью.

В прошлом Google был более неуловим. В прямом эфире 23 марта 2016 года Google подтвердил, что тремя верхними сигналами ранжирования являются контент, ссылки и RankBrain. Андрей Липатцев, старший стратег по качеству поиска в Google, рассказал о том, что RankBrain — это место, где машинное и глубокое обучение вступают в игру и работают в режиме реального времени.

Изменение парадигмы факторов ранжирования по отраслям

Контент больше не состоит из тонны страниц и постов. С распространением веб-контента более крупный сайт может негативно поглотить ваш краулинговый бюджет. Более релевантный, адаптированный к пользовательскому контенту, предлагаемый в виде поста с инструкциями, советов, инфографики или галерей изображений, предлагающих примеры визуальных работ, например, для исторического маляра, — это прекрасно. Краткие списки с четкими маркированными или пронумерованными шагами облегчают работу читателей, которым необходимо следовать инструкциям.

Такое расположение информационных элементов является неотъемлемой частью UX-дизайна сайта и должно быть хорошо отформатировано и размечено схемой. Структурированные данные не должны быть фактором ранжирования, но, поскольку они помогают организовать контент вашей страницы, один только этот фактор повышает ее шансы на более высокий рейтинг.

SEO определенно становится более сложным. Для людей, которые когда-то практиковали универсальный подход, призыв к переменам звучит более радикально. Различные отрасли промышленности имеют уникальные критерии для факторов ранжирования, чтобы повысить видимость в релевантных результатах поиска. Не существует аккуратного однофакторного подхода к успешным маркетинговым стратегиям . Однако ясно одно: вашему сайту нужна достоверная отраслевая информация, которая хорошо структурирована .

Searchmetrics объявила, что начнет публиковать отраслевые технические описания для предприятий в секторах здравоохранения, финансов, электронной коммерции, СМИ и путешествий. Многообразная сложность факторов ранжирования в поиске и того, как они применяются к запросам пользователей, требует долгосрочного понимания того, какие факторы влияют на ранжирование в зависимости от вашей ниши, конкуренции и ожиданий пользователей.

Как оптимизировать для глубокого обучения?

Подготовьтесь к глубокому обучению, чтобы стать частью процесса оптимизации вашего веб-сайта:

1. Централизуйте свои данные. Независимо от того, большая у вас компания или маленькая, требуется определенный образ мышления, чтобы извлечь выгоду из глубокого обучения и ноу-хау для его оптимизации. Для начала создайте «озеро данных» или график данных, чтобы упростить доступ, сравнение и анализ критически важных входных данных о действиях пользователей. К счастью, все больше и больше источников способны обрабатывать огромные объемы данных и помогают веб-мастерам, менеджерам по работе с платными клиентами и специалистам по поисковой оптимизации разобраться в них. Углубленный SEO-аудит сайта может способствовать использованию методов глубокого обучения для обеспечения большей ценности для ваших читателей.

2. Сделайте это культурой вашей организации. Веб-сайты, которые занимают лидирующие позиции сегодня и в будущем, требуют хорошо спланированного процесса. Больше не работает простое создание следующего поста, который вдохновляет вашу писательскую ручку. Успех означает неудачу время от времени, но неудачу вперед. Быстро проводить эксперименты с инфраструктурой, поддерживающей быструю итеративную разработку; тестировать, измерять и настраивать. Продвигайте свою организационную культуру от принятия решений, основанных на эмоциональных догадках, к тому, чтобы больше полагаться на проверенные аналитические данные. Тогда ваш веб-контент и структура онтологии UX могут лучше читаться с помощью машинного обучения и лучше работать в приложениях глубокого обучения.

3. Будьте гибкими и создавайте вечнозеленый контент. Чем быстрее вы изучите концепции глубокого обучения и то, как их применять при создании нового веб-контента, тем быстрее вы сможете предложить более привлекательный пользовательский интерфейс. Выделите время для исследований, прохождения новых курсов, проведения экспериментов и обмена результатами на форумах. Подумайте о том, чтобы присоединиться к курсу Эндрю Нг через Coursera или принять участие в конкурсе Kaggle.

«Глубокое обучение — это новая область исследований в области машинного обучения, которая направлена ​​на достижение своей первоначальной цели: создание искусственного интеллекта». – Инженерная школа Амрита ***

«Оно (машинное обучение) начало давать поразительные результаты. Глубокое обучение больше не предназначено только для создания эффективных систем защиты от спама; теперь на нем работают беспилотные автомобили, шагающие роботы, распознавание и синтез речи на уровне человека и многое, многое другое. Это потрясающее развитие!» -Консультант по машинному обучению Орельен Жерон****

«Преобладающая методология обучения глубокому обучению пропагандирует использование методов стохастического градиентного спуска (SGD). Несмотря на простоту реализации, SGD сложно настроить и распараллелить. Эти проблемы усложняют разработку, отладку и масштабирование алгоритмов глубокого обучения с помощью SGD. Мы показываем, что более сложные готовые методы оптимизации, такие как BFGS с ограниченной памятью и сопряженный градиент с линейным поиском, могут значительно упростить и ускорить процесс предварительной подготовки глубоких алгоритмов. – Андрей Н.Г.*

Что такое собственные параллельные графовые базы данных для глубокого обучения?

Собственные параллельные графовые базы данных для глубокого обучения предлагают данные для более глубокого понимания и лучших результатов. Машинное обучение, даже если оно развивается под эгидой глубокого обучения, по-прежнему требует больших вычислительных ресурсов, и машинное обучение на основе графов не является исключением. С каждой новой точкой соединения сущностей или уровнем связанных данных объем данных в каждом поиске увеличивается в геометрической прогрессии. Это требует массовых параллельных вычислений для перекрестного анализа данных и лучшего понимания целей поиска пользователя .

Базы данных типа "ключ-значение" нуждаются в надлежащем соединении, но с чистым и сокращенным числом отдельных поисковых запросов или РСУБД, чтобы избежать слишком большого количества медленных соединений. Некоторая стандартная база данных графов может в конечном итоге с трудом обрабатывать аналитику глубоких ссылок на больших графах. Лучше всего использовать собственную графовую базу данных, которая управляет массово-параллельной и распределенной обработкой.

Чтобы вычислять и объяснять причины персонализированных поисковых предложений и обнаружения мошенничества, графовая база данных должна иметь мощный язык запросов, который может не только проходить через соединения в графе, но также поддерживать такие вычисления, как фильтрация и агрегирование, а также многогранные структуры данных для вызова. доказательство. Концептуальный поиск требует структурированного подхода ; он поддерживает как поисковую систему, так и простоту использования пользователя.

Что такое NSL в TensorFlow?

Нейронное структурированное обучение, или NSL, в TensorFlow не так сложно, как кажется. Это фреймворк для обучения глубоких нейронных сетей, которые полагаются на структурированные сигналы наряду с конкретными входными данными. Эта модель обучения использует обучение нейронным графам для обучения нейронных сетей с использованием графов и структурированных данных. Они генерируются несколькими источниками, такими как графики знаний, медицинские записи, геномные данные или мультимодальные отношения. Это также поддерживает обработку естественного языка, используемую в алгоритме BERT .

Как NSL использует графики и структурированные данные?

Структурированные данные содержат подробные данные о взаимосвязях объектов между образцами. На этапе обучения модели машинного обучения использование структурированных сигналов помогает достичь более высокой точности модели. Структурированные сигналы привносят лучший метод и согласованность в обучение нейронной сети. Это достигается за счет того, что модель усваивает точные прогнозы, а также поддерживает структурное сходство входных данных. Это чрезвычайно полезно для стратегов поискового маркетинга , поскольку они утверждают , какие методы SEO являются лучшими .

Для современного цифрового маркетолога непростая задача расшифровать конкретное намерение пользователя. Отбросив догадки и используя большие данные, богатые ключевыми идеями , вы можете принять новый подход. Надежные методы оптимизации остаются основой лучших практик электронной коммерции для повышения продаж , а соблюдение рекомендаций Google по поиску является необходимым условием для хорошего рейтинга. Ваша UX-архитектура, реализация структурированной схемы, соответствующая структура ссылок и высокая скорость сайта по-прежнему применимы.

Традиционные факторы ранжирования больше не могут помочь вам оставаться конкурентоспособными. Новые алгоритмы, новое использование голосового поиска, больше устройств в сочетании с глубоким обучением и его способностью анализировать содержимое веб-сайта и понимать намерения пользователя в режиме реального времени никуда не денутся. Hill Web Creations может помочь избавиться от путаницы или ощущения перегруженности. Ваш веб-сайт может процветать благодаря структурированному подходу к содержанию , как никогда раньше, и функционировать более эффективно, чтобы соответствовать намерениям пользователя .

Пользовательский опыт в профессиональном мире SEO только увеличивается. Улучшение показателей удовлетворенности пользователей на вашем веб-сайте и определение приоритетов того, что работает для повышения рейтинга кликов в поисковой выдаче , повысит уровень релевантного трафика и конверсий. Факторы, которые мы упомянули в этой статье, также сильно коррелируют с лучшим рейтингом. Google постоянно заявлял, что они ищут результаты поиска, которые нужны людям. Это так же просто, как тот факт, что вы, как и все пользователи Интернета, нажимаете и задерживаетесь на нужном контенте.

Подводя итог мыслям: оптимизация глубокого обучения

В Hill Web Marketing мы любим то, что делаем. Мы могли бы говорить и объяснять, что такое SEO, весь день! Мы не извиняемся за нашу страсть к технической экспертизе SEO; это означает возможность предложить вам уникальную профессиональную информацию для улучшения качества обслуживания клиентов на вашем сайте. Подпишитесь на наш блог по поисковому маркетингу, чтобы быть в курсе свежих и достоверных новостей.

Если вы хотите узнать больше о наших достижениях в повышении рейтинга бизнес-сайтов, давайте поговорим лично. Мы можем предложить начать с аудита схемы для исправлений и возможностей .

* 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