機器學習和 SEO：我們現在在哪裡？

已發表: 2022-04-12

機器學習對傳統的谷歌排名算法產生了巨大且不斷增長的影響。這對 SEO 專業人員分析關鍵字並最終制定提高排名的策略的方式產生了很大影響。在這裡了解更多...

對於 SEO 領域的許多人來說，機器學習影響行業的想法正在掀起波瀾。該技術不可避免地有望改變開展業務的方式——它甚至可能改變成功的 SEO 最終的樣子。

鑑於這些信息，許多 SEO 專業人士和營銷專家正瘋狂地試圖更深入地了解系統可能如何變化以及這將如何影響他們的流程。機器學習的進步可能會對那些長期擔心分析波動的人產生負面影響；但是，對於那些長期致力於改善最終用戶體驗的人來說，它可能會被證明是有益的。

該技術實際上可能有助於擴大高質量 SEO 工作的重要性，並且可能會使所有在互聯網上搜索信息的人受益匪淺。了解變化和潛在影響是成功的關鍵。讓我們來看看機器學習如何塑造 SEO 的未來。

機器學習嗡嗡聲

機器學習是自動分析數據的方法的術語。它是人工智能的一個分支，可以在其中消化數據、識別模式並在沒有直接人工指導的情況下做出決策。近年來，該技術發展迅速，這意味著計算機在識別和響應提供給它們的信息方面做得越來越好。

在市場營銷領域，機器學習可以很強大，因為它能夠注意到原本無法識別的模式。這在識別潛在客戶的行為和利用公司參與方面尤為重要。正因為如此，擁有機器學習和人工智能專家的企業正在迅速實現員工技能的多樣化，許多企業都在呼籲吸引年輕的專業人士來滿足他們的需求。

與預測客戶需求相關的機器學習令人印象深刻，以至於谷歌等公司開始使用它。 2015 年，谷歌在其搜索引擎 RankBrain 中引入了機器學習，以幫助為用戶提供更相關的搜索結果。隨著時間的推移，RankBrain 將具有相似含義的單詞和短語關聯起來的能力只會繼續增長。

搜索引擎優化和機器學習

在這一點上可能很明顯，但谷歌的發展對那些在 SEO 行業工作的人產生了巨大的影響。 RankBrain 最終從相似的搜索短語中收集數據，將它們連接起來，並向用戶提供更相關的結果。用戶與 SERP 排名的交互也作為學習數據點考慮在內。這個過程可以大大改變傳統觀念，即哪些公司和組織可能會出現在給定搜索的熱門搜索結果中。

這意味著 SEO 發生了一些非常大的變化：關鍵字排名不再受到劇烈變化的影響，並且不同的算法可以用於不同的搜索。 2019 年繼續發展的另一個變化是谷歌專注於將網站遷移到移動優先索引，這意味著在佈局、方向和頁面加載速度方面的移動友好性是排名的一個重要因素。

為了適應，許多 SEO 專業人士正在尋找有助於使用現有工具處理新數據的附加組件。一些新的以 SEO 為重點的工具也開始出現，它們可以幫助模擬算法的變化，並更好地使專業人士能夠預測在某些利基市場中利用的最佳方式。許多經常使用的工具，例如 Moz 的 SEO Stack 和 Google Analytics，都已適用於移動分析。但是，對於許多 SEO 專業人士來說，重新關注最終用戶體驗是必要的。

記住用戶

或許 SEO 專業人員充分適應機器學習發展的最佳方式是仔細研究內容和最終用戶滿意度——本質上是眾包和使用人群分析。 “產生好的內容，他們會來”這句話從未如此重要。 RankBrain 鏈接相似的短語，為搜索結果帶來價值；因此，填補這些利基市場更有可能將您的客戶推向頂峰。

創建內容的 SEO 專業人員應專注於通過向最終用戶提供相關和有用的信息來創建自然鏈接。使用能反映真實用戶實際搜索內容的自然語言。例如，長尾關鍵詞字符串而不是單個詞已被證明可以為那些試圖在 SERP 中建立客戶排名的人提供更大的回報。

記住用戶還意味著確保他們在給定客戶網站上的在線體驗是最好的，並且盡可能地對用戶友好。這意味著通過適應移動設備並清理任何可能使使用網站令人沮喪的斷開鏈接或死胡同，專注於無論使用何種設備，都可以輕鬆訪問。這也意味著提供高質量的常青內容，這些內容將繼續成為有用的信息，並且隨著時間的推移可能會獲得份額。質量 SEO 工作的某些方面永遠不會過時。

機器學習對傳統的谷歌排名算法產生了巨大且不斷增長的影響。這對 SEO 專業人員分析關鍵字並最終制定提高排名的策略的方式產生了很大影響。機器學習的出現強調了最終用戶體驗的重要性，並鼓勵許多 SEO 專業人士在自己的工作中認真考慮改進這一點。