SEO 技術通過使用人工智能來吸引網站訪問者
已發表: 2016-06-142019 年利用人工智能吸引網站訪問者的 SEO 技術
谷歌 RankBrain 的消息是來自加利福尼亞州山景城的最新和最時尚的新人工智能機器學習算法，正在改變 SEO 的未來。 了解使用人工智能如何改善您的網絡本體結構和網站排名。
這需要重新審視更新 SEO 策略的需求，並找到明確的示例來取代一些不再適用的舊 SEO 實踐。 顯然，頁面加載速度和移動優化需要更高級別的優先級。 此外，Google Search Console 添加了許多新工具來幫助網站更快地解決索引問題。 早在 2015 年 10 月 26 日，就有消息稱谷歌正在使用一種名為“RankBrain”的機器學習人工智能計算。 從那時起，許多關於物聯網、用戶體驗和數據科學、連接實體以及它們如何影響關鍵字和交互設計的人工智能討論接踵而至。 將人工智能融入交互式系統和 SEO 技術對改進用戶概念搜索的影響是巨大的。 了解為保持領先地位而採取的行動步驟，以便繼續成功運行符合搜索查詢中用戶意圖的搜索活動。
使用模式元數據的網站的 SEO 影響
搜索查詢的最新進展之一是關於如何使用人工智能和模式標記來通過 Google RankBrain 算法進行更有利的定位。
這種新的網站優化形式是提高搜索知名度的最有影響力的形式之一，但仍然是當今可用的最少使用形式的 SEO 策略之一。 隨著越來越多的網站管理員一次又一次地掌握模式標記的概念和用途，有證據表明，使用結構化數據更新的網站在搜索引擎結果頁面 (SERP) 中獲得更高排名的好處。 今天，這些結果不僅僅是關於LSI 關鍵字和字母的組合； 它主要是關於改善用戶體驗並在所有設備上被發現的主題。
您知道如何使您的網站與 SEO 的未來保持一致嗎？ 搜索引擎優化不是一個退休的行業，它剛剛成長起來。 曾經被視為有問題的操縱性做法現在受到了更多尊重，並且對許多營銷人員來說更符合“內容營銷”。 該術語反映了搜索引擎算法如何發展到能夠更好地過濾掉對最終用戶真正有用的“遊戲內容”。
隨時了解 Google 搜索的最新趨勢有助於網站保持領先地位。 隨著架構以光速發展，本文將幫助您保持在線狀態。 讓我們看看 2020 年代明尼阿波利斯數字營銷人員的格局如何變化的關鍵更新。
為了快速復習，這裡是來自 TechCrunch* 的 3 類人工智能的定義：
1. 狹義人工智能 (ANI)：這就像 AI 用於一件特定的事情（例如擊敗國際象棋世界冠軍）。
2.通用人工智能（AGI）：這是人工智能可以執行所有事情的時候。 一旦 AI 可以像人類一樣執行，我們就認為它是 AGI。
3. 人工超級智能（ASI）：所有事物都處於更高水平的人工智能（例如，超出單個人的能力）。
康奈爾大學談到了為什麼谷歌、微軟和 Facebook 等公司大力投資於人工智能研究和應用程序以更好地吸引用戶。 根據他們 2015 年 10 月 18 日題為“使用人工智能改進搜索引擎優化”的文章，“人工智能已經成為一個非常受歡迎的領域，因為它允許程序根據之前的結果對輸出進行調整。”
谷歌在機器智能方面取得了許多舉世矚目的進步。 它致力於更好地理解圖像、視頻、語音識別和語言以及如何為移動用戶生成準確的搜索結果，這是首屈一指的。 由於最近收購了 DeepMind（2014 年收購）以及加入 Imagenet 的大規模視覺識別挑戰賽*等合作夥伴關係，谷歌仍然是測試和應用深度學習新領域的堅定領導者。
這給 SEO 專業人員帶來了挑戰，他們必須在執行 SEO、熱愛學習并快速適應新的 SEO 實踐方面保持靈活性。 所以讓我們看幾個。
響應人工智能更好地吸引網站訪問者的能力的 8 種 SEO 技術
1.利用電子商務模式標記幫助互聯網用戶
2. 使用抽像元數據連接現實生活中的時刻
3.回答消費者提出的問題
4. 在高維語義空間中使用自然語言
5. 了解谷歌的目標市場
6.優化移動深度鏈接的內容
7. 了解您的 SEO 報告以及人工智能如何使用元數據
8. 了解和測試網頁的相關性
1.使用專注於幫助互聯網用戶的SEO技術
創建模式標記的核心目的是幫助互聯網用戶找到他們正在搜索的內容。
四大搜索引擎認識到需要以用戶為中心進行改進，以實現更好的搜索匹配。 我們稱之為有效的 SEO 最佳實踐。 因此，網站管理員已經獲得了一套公認的代碼標記，告訴主要搜索引擎如何更好地將優化網頁上的數據與搜索查詢相匹配。 因此，網站管理員已經獲得了該工具一組商定的代碼標記，可以告訴主要搜索引擎匹配您優化網頁上的數據，以便查看者需要搜索查詢。
Schema 通知搜索引擎您的數據意味著什麼，而不是僅僅寫在您的網頁上。 您網頁上的內容可能會成功編入索引並在搜索結果中返回，但添加了新的 Google 架構標記後，相同內容的一部分會發生變化，以便更好地編入索引並以不同的方式返回以用於更廣泛的相關搜索查詢
如何？ 因為額外的編碼允許搜索引擎更好地理解該內容的含義。 例如，假設“Donald Trump”一詞出現在文章標題上。 搜索引擎看到了這一點，並生成了一個帶有“Donald Trump”的 SERP 條目。 但是，如果網站管理員在標題中圍繞名稱“Donald Trump”添加正確的模式標記，現在 GoogleBot 已被告知文章的主題，這比傳統的 HTML 標題 Metadata 和幾個隨機單詞更有效。 然後，搜索引擎將搜索查詢與在新聞中搜索“唐納德特朗普”的用戶提供更好的信息。
架構是您網站的一種搜索引擎優化形式，因為它有很多方面。 嘗試將其與您的努力相結合，以獲得信任以及開發您網站的鏈接配置文件。
“當一個網站有模式標記時，用戶可以在 SERP 中看到一個網站的全部內容、他們在哪裡、他們做什麼、多少東西成本，以及許多其他東西。 有些人已經習慣於將架構標記稱為您的虛擬名片，”Kissmetric* 說。
2. 使用抽像元數據連接現實生活中的時刻
一旦在用戶進行互聯網搜索後收集到，知識就可以被分析、理解並用於預測在線產生業務線索的方式。 在海量大數據中，有大量抽像元數據將現實生活中的具體事件與用戶的更多類似流浪者的需求和意圖聯繫起來。 人工智能的一個領域是在努力改進移動內容策略的計算機科學分支中使用智能機器和機器人。 這突出了科學為社會解決巨大問題的方式。
根據大衛·阿默蘭（David Amerland）的說法，“這就是為什麼謀殺（有形的、現實生活中的事件）不能合理地找到沒有手段、動機和機會（或搜索術語：訪問、背景和意圖）的嫌疑人。 這些是將一個人的頭腦中的內容與他在我們看到和触摸到的世界中所做的事情聯繫起來的基本要求（現在搜索即使在謀殺定罪中也起著關鍵作用）。” 視頻營銷作為個性化廣告的一種形式正在興起。
隨著來自手機的語音搜索持續增長，這越來越成為一個因素。 使用標記有結構化數據的加速移動頁面 (AMP) 可以使網站為移動優先營銷做好準備。 根據智能手機市場比較**，“智能手機：越來越流行的選擇，智能手機本質上是你口袋裡的電腦。 數以百計的應用程序和功能觸手可及，它們是個人管理器、數碼相機和音樂/視頻播放器合二為一。”
為了更好地理解自然語言處理的範圍，這裡有一個來自維基百科的定義****：“自然語言處理——需要計算機來分析、理解、改變或生成自然語言的計算機活動。 這包括任何或所有語言形式、活動或交流方法的自動化，例如對話、通信、閱讀、書面作文、聽寫、出版、翻譯、唇讀等。 自然語言處理也是計算機科學、人工智能和語言學分支的名稱，涉及使計算機能夠以各種形式使用自然語言進行通信，包括但不限於語音、印刷、書寫和簽名。”
3.回答消費者提出的問題
為 Google Answer Boxes 準備網頁內容的 SEO 發現他們有機會在新的 SERP 中獲得明顯的功能。
每天都會發生真正的對話，幫助用戶找到自然語言問題的答案。 這些問題可以是真實的，例如“明尼蘇達州的首府是什麼”或“帝國大廈有多高”或“Google 每月進行的搜索次數”。
目前，這是獲得 SEO 影響力的一種方式，因為在內容中使用的關鍵字的簡單性、元數據的傳統方式和入站鏈接的情況下，Google 搜索更加直接的日子已經成為歷史。 答案框是谷歌解決用戶注意力不集中和對即時性需求不斷增長的解決方案的一個方面。 谷歌通過將用戶從查詢轉移到解決方案的速度來量化搜索成功。 Google Answer Box 結果中的可見性應該是當前 SEO 策略的關鍵組成部分，但由於網站管理員爭相跟上變化，因此仍然經常缺乏可見性。
4. 在高維語義空間中使用自然語言
我們當前流行的術語“深度學習”來自使用人工智能 (AI) 和堆疊網絡來解決計算機視覺等難題。 AI 使用高維語義空間，您可以將其視為多維網格，其中存在多個點上的各種想法。 在這個空間中，類似的想法非常接近。 深度學習先驅 Geoff Hinton 將這個空間中的點稱為“思想向量”。 他從他的訓練過程中揭示了他們如何將自然語言句子和表情符號轉換為這個語義空間中的單個向量的見解。
個人助理 Dango 使用深度學習輸入文本，然後將其映射到語義空間。 然後，在確定建議哪些表情符號與消費者的情緒產生共鳴時，它可以將每個表情符號的向量擴展為句子向量。 投影是一種簡單的操作，可以測量 Dango 的兩個向量之間的相似性。 接下來，它提出了具有最長投影的表情符號——即與輸入文本含義最接近的表情符號。
“你將這些網絡堆疊得越深，它們可以表示的功能就越複雜，”boingboing.net 告訴我們。
5. 了解谷歌的目標市場
搜索引擎優化的面貌在 2016 年已經發生了很大變化，這主要是由於對已經納入搜索引擎算法的人工智能 (AI) 進行了令人難以置信的研究和開發。 十年前，搜索引擎優化營銷人員可以圍繞特定行業的幾個關鍵字豐富的頁面創建一個網站，用網絡世界的一些支持鏈接來支撐它，並在很短的時間內開始排名。
SEMrush 談論人工智能、個性化和機器學習的進步如何改變事物。 這樣的方法不再可行。 如今，人工智能不再專注於關鍵字，而是意味著 GoogleBot 可以“理解”您的內容。 Google 新的 RankBrain 算法的最新消息只是 SEO 的未來將改變網絡營銷的一個例子。
6.優化移動深度鏈接的內容
要使用這種 SEO 技術，您需要 2.8+ 版的 Google 應用程序，以及具有 Android 4.1 或更高版本的設備，以及 USB 微型到 USB 電纜。
深度鏈接是一種通過鏈接啟動原生移動應用程序的方法。 移動深度鏈接將專有 URL 連接到移動應用程序中的指定操作； 它旨在將用戶與相關內容無縫匹配——這是谷歌搜索和人工智能的核心組件。 此方法包括使用鏈接到移動應用程序中特定位置的統一資源標識符 (URI)，而不是啟動應用程序的過程。 企業可以在這裡獲得的重要 SEO 優勢是，通過延遲深度鏈接，即使尚未安裝應用程序，移動設備搜索也可以深度鏈接到您的 Web 內容。
通過與 Google 移動搜索算法保持一致，您可以更好地準備在旅途中與消費者會面。
Google 的 Code Labs 提供以下與移動深度鏈接一起使用的應用推薦來源
• 直接流量——當用戶通過單擊應用程序圖標並手動導航到應用程序內的內容來訪問您的應用程序時。
• Google 網絡搜索——當用戶在其 Android 設備上使用 Chrome 進行搜索時，他們會獲得直接發送到您的應用程序的深層鏈接結果。
• Google App——當用戶使用安裝在其 Android 手機上的 Google 應用程序進行搜索時。
• 網絡應用推薦——當用戶點擊來自網絡應用（不是谷歌）的深層鏈接，進入您的應用。
• Android 應用推薦——當用戶點擊來自 Android 應用（不是 Google 應用）的深層鏈接時，該鏈接會進入您的應用。
Google App Indexing 是一個系統，可幫助網絡衝浪者從 Google 搜索結果中的列表點擊進入其 Android 和 iOS 智能手機和平板電腦上的應用程序。
7. 了解您的 SEO 報告以及人工智能如何使用元數據
搜索正在改變。 用戶與日常生活中首選設備的交互越來越注重輕鬆和自然的交流。 隨著“物聯網”在我們的數字世界中變得越來越普遍，從簡單的數據收集到通信的轉變順理成章地接踵而至。 個人不使用數據、系統和人工智能進行交流。 在這種情況下，數據是 Web 內容和參與度的抽象； 理解就是溝通，要理解和數字化溝通，搜索引擎必須知道你的網頁的含義。 沒有比語義技術更擅長執行此操作的技術了。
搜索引擎優化是每個在線成功公司的持續過程； 它必須與數字廣告的各個方面交織在一起，並不斷進行修改以適應全球趨勢。 加入新的 Google 帖子並觀看您的洞察報告，了解人們找到您的業務詳細信息的難易程度。 當可以找到明確的示例來準確展示元數據的影響時，SEO 策略師就會茁壯成長。 甚至標點符號也會影響元數據以及人工智能如何使用它來接觸目標受眾。 參與實施一致且有效的 SEO 元數據策略的 SEO 技術正在成為頁面信息創建、跨渠道共享和數字分發的重要方面。
從使用 Google Search Console SEO 工具和信息管理髮現的數據中提取 SEO 見解已成為各行業企業競爭搜索優勢的基石優勢。 加載速度和規模仍然是技術要求的一個重要方面，但當前的站點排名挑戰不再是簡單的計算能力問題。 通過“理解”大數據及其信息所獲得的機會對搜索理解、上下文和與消費者的聯繫提出了新的要求。
8. 了解和測試網頁的相關性
RankBrain 使用人工智能來分析網頁的相關性。 每一頁都有一個介於 1 到 10 之間的分數，其中 1 是令人信服的結果，而 10 是非常積極的結果。 谷歌表示，它處理的數百萬個搜索查詢中有 15% 以前從未被搜索過。
此外，對於 99% 以上的網絡內容，谷歌缺乏足夠的信號（缺乏鏈接和歷史頁面數據）來為用戶破譯最相關的搜索結果。 SEO 現場改進將增加您出現在精選片段、本地包 SERP和People Also Ask 框中的機會。
RankBrain 的 AI 正在一個非常先進的過程中學習互聯網用戶點擊的內容以及他們在點擊時是否對結果感到滿意。 谷歌對人工智能的信心正在增強，信號將在 SERP 中佔據越來越重要的地位。
“谷歌目前只在一些查詢中使用它。 但是，當您創建一個像 RankBrain 這樣的新系統時，您最初不會根據您的大筆資金來測試它——就像您不會用實驗性廣告替換一個非常成功的付費搜索廣告一樣。 你測試你最不自信的東西。如果谷歌的 RankBrain 結果在早期沒有那麼好，那麼負面和風險就會減少。 他們將根據對用戶成功指標的分析來學習並提出更好的答案，”Wordstream 說。
SEO策略必須修改為移動同心計劃
Search Insights 的 Carolanne Mangles 於 2017 年 11 月 1 日發布了一份題為100+ 必看數字營銷研究 2017 年統計的報告，強調了關注移動對於數字營銷人員的重要性。
- 移動廣告塊的使用在國際上激增，並已超過桌面使用 (PageFair2017)
- 2015 年 12 月至 2016 年 12 月，全球阻止廣告的桌面和移動設備數量同比增長 1.42 億台，達到 6.15 億台（PageFair2017）
- 桌面廣告和移動廣告都提供品牌推廣效果，但移動廣告表現更好——尤其是在漏斗底部（comScore，2017 年全球移動報告）
- 在搜索結果中找到本地有用信息的人中有 75% 更有可能光顧實體店。 （谷歌 2017）
- 只有 6% 的公司認為他們的數字營銷和傳統營銷整合過程已經完全優化（Smart Insights，管理數字營銷研究報告，2017）
- 移動廣告攔截的使用在國際範圍內激增，並已超過桌面使用（PageFair 2017）
- 本地庫存廣告 (LIA) 佔手機上所有 Google 購物點擊次數的 19%。 LIA 上的點擊率比手機和桌面上的 PLA 高 19% Merkle，數字營銷報告 2017 年第三季度）
- 40% 的營銷人員表示，證明營銷活動的投資回報率是他們面臨的最大營銷挑戰。 （HubSpot，2017 年入境狀況）
- 電子郵件營銷和搜索引擎優化是所有收入範圍內受訪者最常見的電子商務流量來源，而會員和內容營銷等渠道的使用頻率較低（MarketingSherpa 電子商務基準 2017）
從您的業務規劃會議開始，搜索引擎優化應該整合到您的品牌發展和在線形象的各個方面。 以前的策略和 SEO 思維過程需要改進並與用戶使用網絡的方式保持一致。 這意味著我們正在調整以覆蓋在移動設備上進行搜索、使用圖像搜索並簡單地“說出”他們的問題的個人。
為什麼新的 Google Assistant 可能會在個性化搜索中主導其競爭對手
Alexa 的助手依賴於相對結構化的語音命令，並且由於搜索查詢不明確而經常走到死胡同。 谷歌或許能夠更好更快地篩選可用數據。 亞馬遜的搜索技術，稱為 (A9)，它不具備谷歌的海量搜索索引或在相同程度上解釋問題相位的能力。 通過人工智能獲得豐富片段的可見性或進入谷歌的知識圖譜也來自於它利用歷史數字足蹟的能力。
谷歌具有準確回答搜索查詢問題的巨大能力。 當模式元數據幫助搜索引擎讀取網頁時，它更有可能在知識圖中以特徵片段的形式出現。 許多人發現這是主導競爭的關鍵方式。
谷歌的搜索資產和更高級的結構化數據可以使其能夠為普通家庭提供更廣泛的功能。 它利用深度學習在尋求匹配用戶意圖時做出更準確的響應。 與亞馬遜不同，這家搜索巨頭可以將 Google Home 與用戶的 PC 和移動設備搜索記錄連接起來，從而在此之上提供更加個性化的體驗。
社會喜歡讓日常生活更輕鬆的新產品和技術進步。 移動設備上的語音搜索在所有搜索查詢中所佔的份額越來越大。 這一趨勢為付費移動廣告創造了巨大的機會。 “谷歌的結構化數據和搜索資產可以使其開發人員在 Home 中構建更廣泛的功能。 Google 可以將 Home 與移動搜索歷史和用戶的 PC 連接起來，以提供更加個性化的體驗，”iTechPost 表示。
谷歌計劃為企業在 SERP 中佔據主導地位提供新的方法，但結構化數據的使用範圍要廣泛得多。 2 月，發布了有關在個人電子郵件中使用基於 Schema.org 的結構化數據標記的消息，以及 Apple 在 RSS 中使用 Schema.org 進行新聞標記的消息。
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實施網站 SEO 技術的全譜
為尋求可操作的 SEO 技術的明尼阿波利斯企業提供服務，這些技術遵循人工智能的變化，以推動搜索排名的提高。 我們幫助企業解決問題！ 我們通常從技術 SEO 開始，以獲得採取積極行動所需的洞察力。
哈佛商業評論報告說人工智能削減了商業成本
《哈佛商業評論》強調，“精簡版”人工智能，或者有人稱之為“智能技術”，正在削減營銷成本並提高業務效率。
人工智能如何增強您的網站能力以推動您成為行業領導者的一個例子是在客戶評論中添加模式標記。 潛在買家可以比較您網站上的評論評級，以了解您在競爭中的優勢程度。 很多人都在諮詢它的用戶評論，尤其是在網上進行重大電子商務購買時。 這種形式的人工智能可以 24/7 全天候在幕後工作，為想要購買產品的個人提供有關您產品的正面見證。
或者，波士頓公立學校新公交路線背後的算法將為學區節省數百萬美元的資金。
在 2017 年 7 月題為“人工智能業務”的文章中，Erik Brynjolfsson 寫道：“在商業領域，人工智能有望在早期通用技術的規模上產生信息影響。 儘管它已經在全球數千家公司中使用，但大多數重大機會尚未被挖掘。 隨著製造業、零售業、運輸業、金融業、（牙科）醫療保健、法律、廣告、保險、娛樂、教育和幾乎所有其他行業將其核心流程和商業模式轉變為充分利用機器學習。 現在的瓶頸在於管理、實施和商業想像力。”
無論您是數字營銷人員、SEO 專業人士還是企業主，許多人都認為，在這個強大的 AI 新時代，挑戰確實是您實現精明增長的機會。 Hill Web Creations 通過找出下一步要解決的問題，並幫助營銷團隊解決這些問題並獲得正確實施的結構化數據，為客戶尋求解決方案。 我們特別喜歡幫助醫療保健客戶克服獲得患者評論的挑戰。 需要考慮 HIPPA 和其他營銷隱私法規。
“語義 Web 技術的一個有前途的應用領域是
在 Web 上對產品和服務產品進行註釋，以便消費者和
企業可以使用產品和服務本體尋找合適的供應商。” – www.heppnetz.de
“谷歌仍然致力於更新其對 schema.org 採用的模式的支持。 當這個過程完成後，谷歌將嘗試為所有使用這些模式的開發人員以及他們的用戶盡可能順利地進行任何必要的過渡。” 谷歌開發者
“使用 schema.org 標記標記您的數據。 這應該給你最好的機會避免谷歌把你的信息弄錯。 弄清楚如何影響答案框的顯示類似於我們都試圖弄清楚如何影響標題、描述和豐富網頁摘要中顯示的內容。 它可能需要一些試驗和錯誤，但當它起作用時，它可以成為你 SEO 祈禱的答案。” – 本地 SEO 指南的 Andrew Shotland
“這不是決定客戶將獲得什麼樣的體驗，而是要增強客戶決定他們想要擁有的體驗。” ——格里·麥戈文
使用 AI 改進您的搜索查詢分析
谷歌和 Facebook 等數字領域的巨頭正在大力投資人工智能研究並獲得合作夥伴關係以進一步努力。 人工智能已成為一個備受追捧的領域，因為它使程序能夠根據以前的結果微調輸出。 從事在線查詢分析並尋求對機器學習有更深入了解的企業能夠更好地生成與用戶想要的匹配的 Web 內容。 您的企業可以從測試中學到的洞察力揭示了真正促使人們點擊和購買的因素。
在猜測評分算法的權重時應用哪些 SEO 技術的背景下，從高級分析開始。 對於零售商，您需要最有效的電子商務模式標記類型。 然後縮小您的猜測範圍，並確定最接近用戶搜索方式的產品內容。
在重新分析您隨後的 SEO 報告後，根據此信息調整您的下一個猜測。 從您的 Google Analytics（分析）、AdWords 和 Search Console 報告中可以學到很多東西，以了解真正吸引消費者的東西。 在 SEO 中，那些密切觀察 Google RankBrain 算法的人可以更好地使用大數據來關聯已知結果，例如 Google 的全國結果或給定位置的結果。
“今天人工智能創造的經濟價值的 99% 是通過一種人工智能來實現的，即學習 A 到 B 或輸入到輸出的映射。” ——吳恩達***
專注於商業頭腦和工程質量而不是算法
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結論
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* blog.kissmetrics.com/get-started-using-schema
* techcrunch.com/2016/06/04/artificial-intelligence-is-changed-seo-faster-than-you-think/
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*** www.comparethemarket.com/mobile-phones/
**** en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_natural_language_processing
***** developers.google.com/gmail/markup/reference/schema-org-proposals
****** blogs.cornell.edu/info2040/2015/10/18/using-artificial-intelligence-to-improve-search-engine-optimization/comment-page-1/