Машинное обучение и SEO: где мы сейчас?

Машинное обучение оказывает существенное и растущее влияние на традиционный алгоритм ранжирования Google. Это оказывает большое влияние на то, как SEO-специалисты анализируют ключевые слова и, в конечном итоге, строят стратегию для повышения рейтинга. Узнайте больше здесь...

Для многих в мире SEO идея машинного обучения, влияющая на отрасль, наделала много шума. Технология неизбежно обещает изменить способ ведения бизнеса — и может даже изменить то, как в конечном итоге выглядит успешное SEO.

В свете этой информации многие SEO-специалисты и специалисты по маркетингу отчаянно пытаются лучше понять, как система может меняться и как это повлияет на их процессы. Достижения в области машинного обучения могут негативно сказаться на тех, кого давно беспокоят колебания в аналитике; однако это может оказаться полезным для тех, кто долгое время работал над улучшением опыта для конечных пользователей.

Эта технология может фактически помочь повысить важность качественной работы по поисковой оптимизации и, вероятно, принесет значительную пользу всем тем, кто ищет информацию в Интернете. Понимание изменений и потенциальных последствий является ключом к успеху. Давайте посмотрим, как машинное обучение формирует будущее SEO.

Шумиха о машинном обучении

Машинное обучение — это термин, обозначающий метод автоматического анализа данных. Это ветвь искусственного интеллекта, где данные обрабатываются, выявляются закономерности и принимаются решения без прямого участия человека. В последние годы технология быстро развивалась, а это означает, что компьютеры лучше распознают поступающую к ним информацию и реагируют на нее.

В мире маркетинга машинное обучение может быть эффективным благодаря своей способности замечать закономерности, которые в противном случае остались бы незамеченными. Это особенно актуально, когда речь идет об определении поведения потенциальных клиентов и извлечении выгоды из участия компании. Из-за этого предприятия со специалистами по машинному обучению и искусственному интеллекту быстро диверсифицируют навыки своей рабочей силы, и многие требуют привлечения молодых специалистов для удовлетворения своих потребностей.

Машинное обучение в том, что касается прогнозирования желаний клиентов, настолько впечатляет, что его начинают использовать такие компании, как Google. В 2015 году Google внедрил машинное обучение в свою поисковую систему под названием RankBrain, чтобы помочь пользователям получать более релевантные результаты поиска. Со временем способность RankBrain связывать слова и фразы со схожими значениями будет только расти.

SEO и машинное обучение

На данный момент это может быть очевидно, но разработки Google имели огромное значение для тех, кто работает в индустрии SEO. В конечном итоге RankBrain собирает данные из похожих поисковых фраз, связывает их и предоставляет пользователям более релевантные результаты. Взаимодействие пользователя с рейтингом SERP также учитывается как точка обучающих данных. Этот процесс может существенно изменить традиционные представления о том, какие компании и организации могут оказаться в первых результатах поиска для данного поиска.

Это означает, что для тех, кто занимается SEO, произошло несколько действительно больших изменений: ранжирование по ключевым словам больше не зависит от резких изменений, и для разных поисков могут использоваться разные алгоритмы. Дополнительным изменением, которое продолжает развиваться в 2019 году, является акцент Google на переводе сайтов на индексацию, ориентированную на мобильные устройства, а это означает, что удобство для мобильных устройств с точки зрения макета, ориентации и скорости загрузки страницы является важным фактором рейтинга.

Чтобы адаптироваться, многие SEO-специалисты ищут надстройки, которые помогают обрабатывать новые данные с помощью существующих инструментов. Также начинает появляться ряд новых инструментов, ориентированных на SEO, которые могут помочь смоделировать изменения в алгоритмах и дать профессионалам возможность предвидеть наилучшие способы извлечения прибыли в определенных нишах. Многие часто используемые инструменты, такие как SEO Stack от Moz и Google Analytics, были адаптированы для мобильного анализа. Тем не менее, для многих SEO-специалистов необходимо вновь сосредоточиться на опыте конечного пользователя.

Запомнить пользователя

Возможно, лучший способ для SEO-специалистов адекватно адаптироваться к разработкам в области машинного обучения — внимательно изучить контент и удовлетворенность конечных пользователей — по сути, краудсорсинг и использование крауд-аналитики. Фраза «создавайте хороший контент, и они придут» как никогда актуальна. RankBrain связывает похожие фразы, чтобы повысить ценность результатов поиска; следовательно, заполнение этих ниш имеет повышенный потенциал для продвижения ваших клиентов на вершину.

SEO-специалисты, создающие контент, должны сосредоточиться на создании естественных ссылок, предоставляя конечным пользователям релевантную и полезную информацию. Используйте естественный язык, который отражает то, что на самом деле может искать реальный пользователь. Например, было показано, что цепочки ключевых слов с длинным хвостом, а не отдельные слова, приносят большую отдачу тем, кто пытается повысить рейтинг клиента в поисковой выдаче.

Запоминание пользователя также означает, что его онлайн-опыт на веб-сайте данного клиента является наилучшим и максимально удобным для пользователя. Это означает сосредоточение внимания на простоте доступа независимо от устройства путем адаптации к мобильным устройствам и очистки любых неработающих ссылок или тупиков, которые могут разочаровать использование веб-сайта. Это также означает предоставление качественного вечнозеленого контента, который будет по-прежнему оставаться полезной информацией и, вероятно, со временем получит распространение. Некоторые аспекты качественной SEO-работы никогда не выходят из моды.

Машинное обучение оказывает существенное и растущее влияние на традиционный алгоритм ранжирования Google. Это оказывает большое влияние на то, как SEO-специалисты анализируют ключевые слова и, в конечном итоге, строят стратегию для повышения рейтинга. Появление машинного обучения подчеркивает важность взаимодействия с конечным пользователем и побуждает многих SEO-специалистов обратить пристальное внимание на его улучшение в своей работе.