ดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อตอบสนองความตั้งใจของผู้ใช้

วิธีดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้ตรงตามจุดประสงค์ของผู้ใช้

อัปเดต 2.2.2022

เพื่อให้สอดคล้องกับ แนวโน้มการค้นหาในการเรียนรู้เชิงลึก ให้เริ่มต้นด้วยวิธีการที่มุ่งเน้นผู้ใช้ไปยังสิ่งที่ควรอยู่บนหน้าเว็บของคุณ

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึกกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วว่าอุตสาหกรรมอย่างการดูแลสุขภาพและบริการทางการเงินประสบความสำเร็จอย่างไรในพื้นที่ออนไลน์ ตอนนี้การเพิ่มประสิทธิภาพ Deep Learning เป็นหัวข้อหลักในชุมชน Machine Learning ที่พยายามติดตาม เทคนิคการค้นหาล่าสุดโดยใช้ชุดข้อมูลของ Google ประโยชน์ระยะยาวของหน้าที่มีโครงสร้างสูงซึ่งสร้างขึ้นด้วยข้อมูลที่มีการจัดระเบียบจะทำให้ธุรกิจของคุณมีผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในการจัดอันดับการค้นหา

เรากำลังอยู่ในช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้น เป็นแรงบันดาลใจที่จะเห็นว่าการเรียนรู้เชิงลึกนำไปสู่ธุรกิจออนไลน์อย่างไร! แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องสมัยใหม่ เช่น การเรียนรู้เชิงลึก คือจุดเริ่มต้นของอนาคตของการค้นหา การเติบโตอย่างมหัศจรรย์ของเว็บและวิทยาการคอมพิวเตอร์ในการเรียนรู้เชิงลึกหมายความว่าธุรกิจจำนวนมากยังคงมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่เคยใช้ได้ผลเพื่อเข้าถึงผู้ซื้อ แต่ก็ยังขาด แนวคิดเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง SEO มาครอบคลุมคำศัพท์พื้นฐานและเริ่มต้นกัน

สารบัญ

• DeepMind สำหรับ Google คืออะไร?
• Supervised Learning ต่างจาก Unsupervised Computer อย่างไร?
• Google ใช้ Deep Learning อย่างไร?
• เว็บไซต์ต้องนำเสนอสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการ
• ปัจจัยการจัดอันดับตายหรือไม่?
• ปัจจัยอันดับใดที่ส่งผลกระทบต่อไซต์ธุรกิจ
• ฐานข้อมูลการเรียนรู้เชิงลึกและกราฟช่วยผู้ใช้ค้นหาข้อมูล
  • SEO กำลังเป็นมากขึ้นเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของเนื้อหา
  • การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งช่วยให้ผู้ค้นหาได้คำตอบที่ดีขึ้น
• การปรับเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในปัจจัยการจัดอันดับตามอุตสาหกรรม
• จะปรับให้เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร
• ฐานข้อมูลกราฟคู่ขนานแบบดั้งเดิมของ Deep Learning คืออะไร
• NSL ใน TensorFlow คืออะไร?
• สรุปความคิด: การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึก

DeepMind สำหรับ Google คืออะไร?

DeepMind สำหรับ Google ใช้ตัวย่อ DMG ทีมงานใช้การวิจัยแมชชีนเลิร์นนิงล้ำสมัยของ DeepMind กับผลิตภัณฑ์ของ Google และโครงสร้างพื้นฐานของ Google Search ผู้คนนับล้านใช้เพื่อถามคำถามและดำเนินการค้นหาโดยที่ไม่รู้หรือเข้าใจเทคโนโลยีเบื้องหลัง เป็นเบื้องหลังของอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน

เป็นประโยชน์ในการ ช่วยให้ธุรกิจได้รับการมองเห็นใน SERP และการขาย

Supervised Learning ต่างจาก Unsupervised Computer อย่างไร?

ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแล คอมพิวเตอร์ได้รับการฝึกฝนให้คาดเดาป้ายกำกับที่มนุษย์กำหนด เช่น ประเภทของรูปภาพต้นไม้ที่มีป้ายกำกับตามต้นไม้ การเรียนรู้แบบ unsupervised ไม่ได้ขึ้นอยู่กับป้ายกำกับ สามารถสร้างเวิร์กโฟลว์การทำนายของตนเองได้ เช่น การพยายามคาดเดาแต่ละคำที่ต่อเนื่องกันในประโยคใดประโยคหนึ่ง การเรียนรู้การเสริมกำลังช่วยให้ตัวแทนค้นพบลำดับการดำเนินการที่ปรับผลประโยชน์ทั้งหมดของตนให้เหมาะสม เช่น การชนะเกมและการทำนายการเลือกตั้ง โดยไม่มีตัวอย่างที่ชัดเจนของเทคนิคที่ดี ทำให้เกิดความเป็นอิสระ

Google ใช้ Deep Learning อย่างไร?

ตัวอย่างหนึ่งของวิธีที่ Google ใช้ Deep Learning คือ Google Maps ข้อมูลตำแหน่งโดยรวมสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจการจราจร ข้อมูลผู้ใช้ในอดีต และสภาพการจราจรแบบสด การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างการคาดคะเนช่วยให้ผู้ที่ใช้ Google Maps นำทางได้ พวกเขาสามารถเรียนรู้ว่าการจราจรบนถนนในเส้นทางธุรกิจของพวกเขานั้นหนักหรือเบา เวลาเดินทางโดยประมาณ และเวลามาถึงโดยประมาณ (ETA)

AI การรู้จำเสียงพูดของ Google Assistant ใช้เครือข่ายประสาทเทียมลึกเพื่อฝึกอัลกอริทึมให้เข้าใจคำสั่งและคำถามที่พูดได้ดีขึ้น ระบบได้รับการอัปเดตให้ทำงานบนแพลตฟอร์มใหม่ที่เรียกว่า Google Neural Machine Translation; สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการย้ายทุกอย่างไปสู่สภาพแวดล้อมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

อย่างไรก็ตาม มีหลายวิธีที่ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีใช้เทคโนโลยีนี้ ซึ่งมีเพียงพนักงานเท่านั้นที่รู้

เว็บไซต์ต้องนำเสนอสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการ

การมีอยู่ของธุรกิจออนไลน์และรายได้ของคุณช่วยให้ได้รับการตรวจสอบ ไตร่ตรอง การวางแผน และการเตรียมการสำหรับวิธีที่จะอยู่ในปัจจุบัน
การสร้างเนื้อหาเว็บที่ผู้ใช้ต้องการใช้ แต่ยังให้โอกาสนักการตลาดดิจิทัลในการปรับปรุงแนวทางและคว้า โอกาสใหม่ ๆ ทั้งในการค้นหาที่ได้รับและเสียค่าใช้จ่าย

โดยธรรมชาติแล้ว การศึกษาอย่างต่อเนื่องจะต้องรู้ล่วงหน้าว่าคำถามของผู้ใช้ใดที่จะแสดงและเนื้อหาใดที่ต้องเตรียม ซึ่งอาจเป็นก้าวสำคัญสู่ข้อมูลทั่วไปที่ธุรกิจของคุณต้องการ การเรียนรู้เชิงลึกพิสูจน์ให้เห็นว่าการสร้าง เนื้อหาที่ดีขึ้นในบทความแบบยาว จะสร้างการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการขายมากกว่าการผลิตเนื้อหาที่มีมูลค่าน้อยลง

Sandford.edu กล่าวว่า "แนวคิดในการใช้ GPU เพื่อฝึกอบรมอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกได้รับการเสนอครั้งแรกในปี 2552" นับตั้งแต่นั้นมา ก็ได้ทำการทดลองหลายครั้งเพื่อทำความเข้าใจว่าอัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกต่างกันทำงานอย่างไรและเสนอการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ เอกสารไวท์เปเปอร์ของ Searchmetrics Ranking Factors ประจำปี ** ยังระบุอย่างชัดเจนว่าปัจจัยการจัดอันดับเว็บแบบเดิมๆ นั้นไม่เกี่ยวข้อง

สำหรับหลายๆ คน การอัปเดตวิธีการทำงานของ SEO ในปีนี้คือวิทยาศาสตร์จรวดรูปแบบใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการใช้การเรียนรู้เชิงลึก เราเข้าใจดีว่าต้องใช้เวลากี่ชั่วโมงในการพิจารณาผลกระทบต่อโดเมนธุรกิจของคุณ และชอบที่จะช่วยให้ธุรกิจ Minneapolis เติบโตทางออนไลน์

ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดผ่านการค้นหาไม่เพียงแต่ใช้มาร์กอัปข้อมูลที่มีโครงสร้างที่จำเป็น ตามที่อธิบายไว้ใน schema.org และในหน้า Google Developers เพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับแผงความรู้ที่สมบูรณ์และตัวอย่างข้อมูลสื่อสมบูรณ์ แหล่งข้อมูลเหล่านี้มีหลายแหล่งที่อธิบายวิธีการทำงานของการค้นหาและสถานที่ที่จะเติบโตเพื่อการใช้งานที่ดีขึ้นในอนาคต มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและคุ้มค่าที่จะให้ความสนใจมากขึ้น

ปัจจัยการจัดอันดับตายหรือไม่?

ปัจจัยทางเทคนิค SEO ยังคงมีความสำคัญและควรได้รับการแก้ไขในโดเมนเพื่อรักษา คะแนนการเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ที่ดี แนวการค้นหาที่เปลี่ยนแปลงไปและปริมาณการค้นหาที่เพิ่มขึ้นอย่างมากทำให้เกิดงานที่ใหญ่ขึ้นสำหรับเครื่องมือค้นหา นักการตลาดต้องเข้าใจอย่างรวดเร็ว และใช้กลยุทธ์การค้นหาที่ดีขึ้นเพื่อให้สามารถแข่งขันในการค้นหาเดสก์ท็อป อุปกรณ์เคลื่อนที่ เสียง และรูปภาพ หากการเข้ารหัสของไซต์ของคุณล้าสมัย ใช้งานไม่ได้ หรือบวม คุณไม่ควรคาดหวังให้เสิร์ชเอ็นจิ้นชื่นชอบไซต์ของคุณในการจัดอันดับการค้นหา

ทุกไซต์ต้องเผชิญกับข้อเท็จจริงเดียวกัน คุณภาพ ความเกี่ยวข้อง ความถูกต้อง และความเป็นเอกลักษณ์ของเนื้อหาของคุณได้รับการพิจารณาภายในและตัดสินโดย Google พร้อมกับจำนวนลิงก์ย้อนกลับที่เกี่ยวข้อง FatJoe พูดถึงประสบการณ์หน้าใหม่โดย Google**; ซึ่งเน้นย้ำเรื่องนี้ หากเนื้อหาของคุณถือว่าไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุด คุณจะไม่ได้รับรางวัลด้วยอันดับที่สูงขึ้นและการมองเห็นที่ดีขึ้นใน SERP คุณสามารถ มองเห็นแบรนด์โดยตรงได้มากโดยแสดงในช่อง People also Ask แนวทางที่ใหม่กว่านั้นเกี่ยวกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้มากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากหน้าเว็บของคุณเต็มไปด้วยพิกเซลที่โหลดช้า ก็เป็นปัจจัยในการจัดอันดับทางเทคนิค ผู้ใช้ที่ไม่รอนานเนื่องจากปัญหาเกี่ยวกับความเร็วในการโหลดมีจำนวนเพิ่มขึ้น

ปัจจัยด้านการจัดอันดับส่งผลกระทบต่อเว็บไซต์ธุรกิจอย่างไร?

ต่อไปนี้คือรายการข้อมูลเชิงลึกที่เจาะจงของปัจจัยการจัดอันดับใหม่ที่ SearchMetrics ค้นพบ:

• อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกของ Google ตอนนี้ปรับให้เข้ากับการสืบค้นข้อมูลและทำงานแบบเรียลไทม์
• ความเกี่ยวข้องของเนื้อหาเป็น ปัจจัยใหม่ในการจัดอันดับ — และเป็นแรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังการได้รับการจัดอันดับสูงสุด
• ปัจจัยทางเทคนิคยังคงเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการจัดอันดับที่ดี แต่องค์ประกอบเหล่านี้เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป
• ลิงก์ย้อนกลับเป็นเพียงปัจจัยหนึ่งในหลายปัจจัย การจัดอันดับสูงยังเป็นไปได้สำหรับเว็บไซต์ที่ไม่มีลิงก์

ฐานข้อมูลการเรียนรู้เชิงลึกและกราฟช่วยผู้ใช้ค้นหาข้อมูล

ปัจจัยในการสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงอีกประการหนึ่งคือการเปลี่ยนแปลงในการนำเสนอบทความหรือบทความใหม่โดยอิงตามหัวข้อแทนที่จะเป็นธีมคีย์เวิร์ด ทุกสิ่งที่คุณเผยแพร่ทางออนไลน์จะกลายเป็น ส่วนหนึ่งของกราฟความรู้ของคุณ และแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมของคุณ หัวข้อที่คุณเป็นผู้มีอำนาจ และเนื้อหาที่เกี่ยวข้องที่คุณสร้างขึ้นเพื่อพิสูจน์

การลงทุนที่เพิ่มขึ้นในการเรียนรู้เชิงลึก ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ด้วยเครื่องทั้งหมดเน้นที่ความเกี่ยวข้องของเนื้อหาซึ่งเข้ามาแทนที่แนวทางสมัยเก่าในการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ SEO และ PPC การคาดการณ์รูปแบบพฤติกรรมผู้บริโภคโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกนั้นง่ายกว่าที่เคย

ผู้เยี่ยมชมไซต์ควรจะสามารถประสบความสำเร็จในโซลูชันที่คุณนำเสนอซึ่งช่วยแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ ฐานข้อมูลกราฟและการเรียนรู้เชิงลึกช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาว่าใครพูดอะไรในหัวข้อที่ค้นหา และยิ่งไปกว่านั้น ควรรวมเฉพาะเวลาที่พูด ช่องใดที่กล่าวถึง และที่พวกเขากล่าวไว้ จากนั้น ผู้ใช้หวังว่าจะโทรหาคุณ กรอกแบบฟอร์ม เชื่อมต่อกับช่องทางโซเชียล ซื้อตะกร้าสินค้า ขับรถไปที่ร้านค้าของคุณ หรือดำเนินการขั้นตอนการดำเนินการเชิงบวกอื่นๆ เพื่อเชื่อมต่อ

ระวังการให้ความสำคัญกับการจัดอันดับคำหลักมากเกินไป เนื่องจากตัวชี้วัดนี้ในผลการค้นหากำลังเปลี่ยนไป ใช้ SERP ตามเอนทิตี ทางเลือกของ Google ในการสร้างผลการค้นหานั้นแตกต่างกันไปตามเกณฑ์ต่างๆ

สองมีความสำคัญในประสบการณ์ของเรา:

• ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ผลการค้นหาผู้ใช้จะถูกปรับตามลองจิจูดและละติจูดจากตำแหน่งปัจจุบัน สิ่งนี้ไม่เพียงแค่ส่งผลต่อการค้นหาในท้องถิ่นและการตลาดของ Google Maps แต่ยังส่งผลต่อการจัดอันดับการค้นหาทั่วไปในแง่มุมอื่นๆ ด้วย แม้ว่า "ใกล้ฉัน" มักจะเป็นส่วนหนึ่งของข้อความค้นหา แม้ว่าจะไม่เป็นเช่นนั้นก็ตาม GoogleBot จะแสดงผลลัพธ์ที่อยู่ใกล้คุณโดยธรรมชาติ ชั้นเชิงหนึ่งที่ขับเคลื่อน SEO ในพื้นที่จริงๆ สำหรับบางไซต์คือ การนำมาร์กอัปสคีมาของ Local Business ไปใช้

• กำหนดความชอบส่วนบุคคล เสิร์ชเอ็นจิ้นหลักๆ ทั้งหมดจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่คุณและผู้อื่นใช้เว็บอย่างต่อเนื่อง รูปแบบนี้เป็นการค้นหาส่วนบุคคลในรูปแบบการโทร ข้อมูลนี้ถูกจัดเก็บและคลาวด์ และกลายเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้นำเสนอผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น บันทึก GPS ของคุณ ประวัติเบราว์เซอร์ ทวีต และอื่นๆ อีกมากมายที่ SERP พยายามค้นหาเพื่อให้ตรงกับความต้องการของคุณ

SEO กำลังเป็นมากขึ้นเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องของเนื้อหา

ธุรกิจที่พบว่ามีการปรับปรุงการจัดอันดับเว็บไซต์ของตนพบว่าเป็นเพราะหน้าเว็บที่มีความเกี่ยวข้องของเนื้อหาที่ไม่เหมือนใครและนำเสนอทางออกที่ดีที่สุดแก่ผู้ใช้ด้วย นี่เป็นข้อค้นพบที่สำคัญจากการศึกษาล่าสุดของ SearchMetric เนื้อหาที่เกี่ยวข้องหมายถึงข้อมูลบนเว็บไซต์สอดคล้องกับคำค้นหาได้ดีเพียงใด เกณฑ์ความเกี่ยวข้องรวมถึงองค์ประกอบเนื้อหา เช่น ข้อความที่มองเห็นได้ เช่นเดียวกับรูปภาพหรือวิดีโอ นอกจากนี้ สามารถสร้างความเกี่ยวข้องผ่านองค์ประกอบเมตา เช่น ชื่อ คำอธิบายเมตา และแท็ก alt

นักการตลาดที่เข้าใจรูปแบบต่างๆ ของคำค้นหา (ข้อมูล การนำทาง และธุรกรรม) สามารถสร้างเนื้อหาและโครงสร้างหน้าเว็บใหม่ได้ ข้อมูลที่เป็นประโยชน์จะเน้นที่ประสบการณ์ของผู้ใช้และสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการทำให้สำเร็จ เรียนรู้ หรือซื้อ สัญญาณผู้ใช้คือผู้นำที่แท้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดการค้นหาในท้องถิ่น

ความสำคัญของบริบทภายในเนื้อหาของคุณต้องตรงกับเจตนาของผู้ค้นหา BERT และ MUM เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและความตั้งใจในการถอดรหัสได้ง่ายขึ้น

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งช่วยให้ผู้ค้นหาได้คำตอบที่ดีขึ้น

Google เสนอทางเลือกสำหรับคำค้นหาที่เชื่อว่าเป็นคำตอบที่ดีที่สุดและจะมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดแก่ผู้ใช้ การเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาเชิงความหมาย อาจช่วยให้คุณได้รับคุณลักษณะต่างๆ เช่น กล่องคำตอบสำหรับการค้นหาทางการแพทย์ วิดีโอแนะนำวิธีใช้ หรือบทความวิจัยเชิงลึก ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อความค้นหา

ในอดีต Google เข้าใจยากกว่า ในการถ่ายทอดสดเมื่อวันที่ 23 มีนาคม 2016 Google ได้ยืนยันสัญญาณการจัดอันดับสามอันดับแรกว่าเป็นเนื้อหา ลิงก์ และ RankBrain Andrey Lipattsev นักยุทธศาสตร์อาวุโสด้านคุณภาพการค้นหาที่ Google พูดถึง RankBrain เป็นที่ที่แมชชีนและการเรียนรู้เชิงลึกเข้ามามีบทบาทและทำงานแบบเรียลไทม์

การปรับเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในปัจจัยการจัดอันดับตามอุตสาหกรรม

เนื้อหาไม่เกี่ยวกับหน้าและโพสต์อีกต่อไป ด้วยการแพร่กระจายของเนื้อหาเว็บ เว็บไซต์ขนาดใหญ่อาจดูดซับงบประมาณการรวบรวมข้อมูลของคุณในเชิงลบ เนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้น ปรับให้เหมาะสมกับผู้ใช้ที่นำเสนอในรูปแบบของโพสต์แสดงวิธีการ เคล็ดลับ อินโฟกราฟิก หรือแกลเลอรีรูปภาพที่นำเสนอตัวอย่างงานทัศนศิลป์ เช่น สำหรับช่างทาสีบ้านเก่าแก่นั้นยอดเยี่ยม รายการที่รัดกุมพร้อมสัญลักษณ์แสดงหัวข้อย่อยหรือลำดับเลขที่ชัดเจนช่วยให้ผู้อ่านต้องปฏิบัติตามคำแนะนำได้ง่าย

การจัดเรียงองค์ประกอบข้อมูลนี้เป็นส่วนสำคัญของการออกแบบ UX ของไซต์ และควรมีการจัดรูปแบบที่ดีและทำเครื่องหมายด้วยสคีมา ข้อมูลที่มีโครงสร้างไม่ใช่ปัจจัยในการจัดอันดับ แต่เนื่องจากช่วยจัดระเบียบเนื้อหาของหน้าเว็บ ปัจจัยดังกล่าวเพียงอย่างเดียวจึงช่วยเพิ่มโอกาสในการจัดอันดับที่สูงขึ้น

SEO มีความซับซ้อนมากขึ้นอย่างแน่นอน สำหรับผู้ที่เคยฝึกฝนวิธีการแบบเดียวดาย การเรียกร้องให้เปลี่ยนแปลงนั้นรุนแรงกว่า อุตสาหกรรมต่างๆ มีเกณฑ์เฉพาะสำหรับปัจจัยการจัดอันดับเพื่อให้มองเห็นได้ดีขึ้นในผลการค้นหาที่เกี่ยวข้อง ไม่มีแนวทางหนึ่งปัจจัยที่เป็นระเบียบเรียบร้อยสำหรับ กลยุทธ์ทางการตลาด ที่ประสบความสำเร็จ อย่างไรก็ตาม สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ เว็บไซต์ของคุณต้องการ ข้อมูลอุตสาหกรรมที่ถูกต้องและมีโครงสร้างที่ดี

Searchmetrics แนะนำว่าจะเริ่มเผยแพร่เอกสารข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรมสำหรับธุรกิจในภาคสุขภาพ การเงิน อีคอมเมิร์ซ สื่อ และการเดินทาง ความซับซ้อนหลายประการในปัจจัยการจัดอันดับการค้นหา และวิธีที่ใช้กับคำค้นหาของผู้ใช้นั้นเกี่ยวข้องกับความมุ่งมั่นในระยะยาวในการทำความเข้าใจว่าปัจจัยใดบ้างที่ส่งผลต่อการจัดอันดับตามเฉพาะกลุ่ม การแข่งขัน และความคาดหวังของผู้ใช้

จะปรับให้เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างไร

เตรียมพร้อมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ของคุณโดย:

1. รวมศูนย์ข้อมูลของคุณ ไม่ว่าบริษัทของคุณจะใหญ่หรือเล็ก ต้องใช้ความคิดบางอย่างเพื่อให้ได้คุณค่าจากการเรียนรู้เชิงลึกและความรู้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ในการเริ่มต้น ให้สร้าง “data Lake” หรือกราฟข้อมูลเพื่อช่วยให้คุณเข้าถึง เปรียบเทียบ และวิเคราะห์อินพุตที่สำคัญของการดำเนินการของผู้ใช้ได้ง่ายขึ้น โชคดีที่มีแหล่งข้อมูลจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล และช่วยให้ผู้ดูแลเว็บ ผู้จัดการบัญชี PPC และผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO เข้าใจข้อมูลดังกล่าว การ ตรวจสอบไซต์ SEO ในเชิงลึก สามารถนำไปสู่วิธีการใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อเพิ่มคุณค่าให้กับผู้อ่านของคุณ

2. ทำให้เป็นวัฒนธรรมขององค์กรของคุณ เว็บไซต์ที่เป็นผู้นำในวันนี้และในอนาคตจำเป็นต้องมีกระบวนการที่วางแผนไว้อย่างดี แค่สร้างโพสต์ถัดไปที่สร้างแรงบันดาลใจให้กับปากกาเขียนของคุณไม่ได้อีกต่อไปแล้ว ความสำเร็จหมายถึงความล้มเหลวในบางครั้ง แต่ล้มเหลวในการไปข้างหน้า เรียกใช้การทดลองอย่างรวดเร็วบนโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการพัฒนาซ้ำๆ อย่างรวดเร็ว ทดสอบ วัด และปรับแต่ง พัฒนาวัฒนธรรมองค์กรของคุณจากการตัดสินใจโดยอิงจากลางสังหรณ์ทางอารมณ์ไปสู่การพึ่งพาข้อมูลเชิงลึกที่พิสูจน์แล้วมากขึ้น จากนั้นเนื้อหาเว็บและ โครงสร้างออนโทโลยี UX ของ คุณสามารถอ่านได้ดีขึ้นโดยการเรียนรู้ของเครื่องและทำงานได้ดีขึ้นในแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก

3. คงความลื่นไหลและสร้างเนื้อหาที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม ยิ่งคุณเรียนรู้แนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกได้เร็วเพียงใดและวิธีนำไปใช้เมื่อสร้างเนื้อหาเว็บใหม่ คุณก็จะสามารถนำเสนอประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมได้เร็วยิ่งขึ้นเท่านั้น ใช้เวลาในการค้นคว้าวิจัย ลงหลักสูตรใหม่ ทำการทดลอง และแบ่งปันผลลัพธ์ของคุณในฟอรัม ลองเข้าร่วมหลักสูตรของ Andrew Ng ผ่าน Coursera หรือเข้าร่วมการแข่งขัน Kaggle

“การเรียนรู้เชิงลึกเป็นพื้นที่ใหม่ของการวิจัยในการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเดิม: ปัญญาประดิษฐ์” – โรงเรียนวิศวกรรมอมฤตา ***

“มัน (แมชชีนเลิร์นนิง) ได้เริ่มสร้างผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจ การเรียนรู้เชิงลึกไม่ได้เป็นเพียงการสร้างระบบป้องกันสแปมที่มีประสิทธิภาพอีกต่อไปเท่านั้น ตอนนี้เป็นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง หุ่นยนต์เดินได้ การรู้จำและการสังเคราะห์เสียงพูดในระดับมนุษย์ และอื่นๆ อีกมากมาย นี่คือการพัฒนาที่น่าทึ่ง!” -ที่ปรึกษาด้านการเรียนรู้ของเครื่อง Aurelien Geron****

“วิธีการที่โดดเด่นในการฝึกอบรมการเรียนรู้เชิงลึกสนับสนุนการใช้วิธีการไล่ระดับสีสุ่ม (SGDs) แม้จะใช้งานง่าย แต่ SGD ก็ปรับและขนานกันได้ยาก ปัญหาเหล่านี้ทำให้การพัฒนา แก้ไขจุดบกพร่อง และขยายขนาดอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกด้วย SGD เป็นเรื่องที่ท้าทาย เราแสดงให้เห็นว่าวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพนอกชั้นวางที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น หน่วยความจำจำกัด BFGS และการไล่ระดับสี Conjugate ด้วยการค้นหาบรรทัด สามารถลดความซับซ้อนและเพิ่มความเร็วในกระบวนการเตรียมการฝึกอัลกอริทึมเชิงลึกได้อย่างมาก – แอนดรูว์ เอ็นจี*

ฐานข้อมูลกราฟคู่ขนานแบบดั้งเดิมของ Deep Learning คืออะไร

ฐานข้อมูลกราฟคู่ขนานแบบดั้งเดิมของ Deep Learning นำเสนอข้อมูลสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะก้าวหน้าภายใต้การเรียนรู้เชิงลึก แต่ก็ยังคงต้องใช้การคำนวณเป็นหลัก และการเรียนรู้ของเครื่องด้วยกราฟก็ไม่มีข้อยกเว้น ด้วยจุดเชื่อมต่อเอนทิตีใหม่ทุกจุดหรือระดับของข้อมูลที่เชื่อมต่อ ปริมาณข้อมูลในการค้นหาทุกครั้งจะเพิ่มขึ้นแบบทวีคูณ จากนั้นจึงต้องใช้การคำนวณแบบขนานจำนวนมากเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและ ทำความเข้าใจจุดประสงค์ในการค้นหา ของผู้ใช้ให้ดีขึ้น

ฐานข้อมูลคีย์-ค่าต้องการการเชื่อมต่อที่เหมาะสม แต่ด้วยตัวเลขที่ชัดเจนและลดลงจากการค้นหาแยกกันหรือ RDBMS เพื่อหลีกเลี่ยงการรวมที่ช้ามากเกินไป ฐานข้อมูลกราฟมาตรฐานบางฐานข้อมูลอาจจบลงด้วยความยากลำบากในการจัดการการวิเคราะห์ลิงก์ในรายละเอียดบนกราฟขนาดใหญ่ ฐานข้อมูลกราฟแบบเนทีฟที่จัดการการประมวลผลแบบขนานและแบบกระจายอย่างหนาแน่นนั้นดีที่สุด

เพื่อคำนวณและอธิบายเหตุผลเบื้องหลังคำแนะนำการค้นหาส่วนบุคคลและการค้นพบการฉ้อโกง ฐานข้อมูลกราฟควรมีภาษาแบบสอบถามที่มีประสิทธิภาพซึ่งไม่เพียงแต่สามารถสำรวจการเชื่อมต่อในกราฟเท่านั้น แต่ยังสนับสนุนการคำนวณ เช่น การกรองและการรวม และโครงสร้างข้อมูลหลายแง่มุมที่ต้องเรียกคืน หลักฐาน. การค้นหาแนวความคิดต้องใช้วิธีการที่มีโครงสร้าง รองรับทั้งเสิร์ชเอ็นจิ้นและความสะดวกในการใช้งานของผู้ใช้

NSL ใน TensorFlow คืออะไร?

Neural Structured Learning หรือ NSL ใน TensorFlow ไม่ได้ซับซ้อนอย่างที่คิด เป็นกรอบการทำงานสำหรับการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกซึ่งอาศัยสัญญาณที่มีโครงสร้างควบคู่ไปกับอินพุตเฉพาะ โมเดลการเรียนรู้นี้ใช้ประโยชน์จาก Neural Graph Learning เพื่อฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้กราฟและข้อมูลที่มีโครงสร้าง สิ่งเหล่านี้สร้างขึ้นจากแหล่งต่างๆ เช่น กราฟความรู้ เวชระเบียน ข้อมูลจีโนม หรือความสัมพันธ์หลายรูปแบบ นอกจากนี้ยังสนับสนุนการ ประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้ในอัลกอริธึม BERT

NSL ใช้กราฟและข้อมูลที่มีโครงสร้างอย่างไร

ข้อมูลที่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลความสัมพันธ์เอนทิตีที่หลากหลายในกลุ่มตัวอย่าง ในระหว่างขั้นตอนการฝึกของโมเดล ML การมีส่วนร่วมกับสัญญาณที่มีโครงสร้างจะช่วยให้โมเดลมีความแม่นยำมากขึ้น สัญญาณที่มีโครงสร้างช่วยให้การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทมีวิธีการที่ดีขึ้นและความสม่ำเสมอ ซึ่งทำได้โดยการบังคับให้แบบจำลองหลอมรวมการคาดการณ์ที่แม่นยำ รวมทั้งคงไว้ซึ่งความคล้ายคลึงกันของโครงสร้างอินพุต สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับนัก ยุทธศาสตร์การตลาดผ่านการค้นหา เนื่องจากพวกเขาเห็น ว่าเทคนิค SEO ใดดีที่สุด

ไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับนักการตลาดดิจิทัลในปัจจุบันที่จะถอดรหัสเจตนาของผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจง โดยการทิ้งลางสังหรณ์และ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ คุณสามารถนำแนวทางใหม่มาใช้ได้ เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่มั่นคงยังคงเป็นพื้นฐาน สำหรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของอีคอมเมิร์ซเพื่อปรับปรุงการขาย และการปฏิบัติตามหลักเกณฑ์การค้นหาของ Google เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการจัดอันดับที่ดี สถาปัตยกรรม UX ของคุณ การนำสคีมาที่มีโครงสร้างไปใช้ โครงสร้างการลิงก์ที่เกี่ยวข้อง และความเร็วไซต์ที่รวดเร็วยังคงใช้งานได้

ปัจจัยการจัดอันดับแบบดั้งเดิมไม่สามารถช่วยให้คุณคงความสามารถในการแข่งขันได้อีกต่อไป อัลกอริธึมใหม่ การค้นหาด้วยเสียงแบบใหม่ อุปกรณ์เพิ่มเติม ควบคู่ไปกับการเรียนรู้เชิงลึกและความสามารถในการวิเคราะห์เนื้อหาเว็บไซต์และทำความเข้าใจความตั้งใจของผู้ใช้แบบเรียลไทม์อยู่ที่นี่แล้ว Hill Web Creations สามารถช่วยขจัดระดับความสับสนหรือความรู้สึกท่วมท้น เว็บไซต์ของคุณสามารถเติบโตได้ด้วย แนวทางที่มีโครงสร้างสำหรับเนื้อหา อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน และ ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อให้ตรงกับความตั้งใจ ของผู้ใช้

ประสบการณ์ของผู้ใช้ในโลกของ SEO มืออาชีพนั้นเพิ่มขึ้นเท่านั้น การปรับปรุงตัวชี้วัดความพึงพอใจของผู้ใช้บนเว็บไซต์ของคุณ และการจัดลำดับความสำคัญของ สิ่งที่ได้ผลเพื่อเพิ่มอัตราการคลิก SERP ของคุณ จะเพิ่มระดับของการเข้าชมและการแปลงที่เกี่ยวข้อง ปัจจัยที่เราได้กล่าวถึงในบทความนี้มีความสัมพันธ์อย่างมากกับอันดับที่ดีขึ้นเช่นกัน Google ระบุอย่างสม่ำเสมอว่าสิ่งที่พวกเขากำลังมองหาคือการให้ผลการค้นหาที่บุคคลต้องการ ง่ายพอๆ กับการที่คุณ เช่นเดียวกับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทุกคน คลิกและจ้องที่เนื้อหาที่คุณต้องการ

สรุปความคิด: การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึก

ที่ Hill Web Marketing เรารักในสิ่งที่เราทำ เราสามารถพูดคุยและ อธิบายว่า SEO คืออะไร ทั้งวัน! เราไม่ขออภัยในความหลงใหลในความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค SEO ของเรา นั่นหมายถึงความสามารถในการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกแบบมืออาชีพที่ไม่เหมือนใครแก่คุณ เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าบนไซต์ของคุณ ติดตาม บล็อกการตลาดการค้นหา ของเราสำหรับข่าวสดและเชื่อถือได้

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสำเร็จของเราในการช่วยให้เว็บไซต์ธุรกิจมีอันดับที่ดีขึ้น มาพูดคุยด้วยตนเอง เราอาจแนะนำให้เริ่มต้นด้วย Schema Audit for Fixes and Opportunities

* 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