การทำความเข้าใจเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ใน SEO - คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ Semalt



เนื่องจากโลกของเรามองหาวิธีใหม่ ๆ ในการปรับปรุงและพัฒนาอยู่เสมอปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจึงมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุง SEO อย่างไรก็ตามสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจบทบาทของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ที่มีต่อเส้นทางของพวกเขา เราต้องถามว่าแนวคิดเหล่านี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ทำงานของเราได้ดีขึ้นหรือไม่ เรามีคำตอบสำหรับคุณ

ผู้อ่านที่ได้ศึกษาแมชชีนเลิร์นนิงจะยอมรับว่ามันไม่ตรงไปตรงมาอย่างที่คิด บนเส้นทางของเราเราจะพูดถึงวิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงช่วยปรับปรุงการค้นหา แต่นอกจากนี้คุณจะได้เรียนรู้มากขึ้นในบทความนี้

วันนี้คุณจะอ่านเกี่ยวกับการใช้งานการค้นหาจากผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง เราจะขยายแนวคิดหลักบางประการที่คุณชอบอย่างไม่ต้องสงสัย สำหรับผู้เริ่มต้นการใช้ AI ใน SEO มีประโยชน์อย่างไร?

ในหัวข้อย่อยอย่างรวดเร็ว AI:
  • ให้บริการเว็บไซต์ที่มีข้อได้เปรียบเชิงกลยุทธ์
  • แจ้งเว็บไซต์เกี่ยวกับวิธีการเลือกโครงการ AI ที่มี ROI สูง
  • สนับสนุนการริเริ่ม AI เชิงกลยุทธ์
ปัจจุบัน บริษัท ต่างๆเช่น Google, Bing, Amazon, Facebook และอื่น ๆ สร้างรายได้จาก AI

ดังนั้นก่อนที่เราจะเข้ามาลองคุยกันว่าการเรียนรู้ของเครื่องช่วยปรับปรุงการค้นหาได้อย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นหัวใจสำคัญของการวาง SERP และเหตุใดเพจจึงจัดอันดับตามที่พวกเขาทำ ด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในเครื่องมือค้นหาผลลัพธ์จึงชาญฉลาดและมีประโยชน์มากขึ้น ในโลกของ SEO สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจรายละเอียดบางอย่างเช่น:
  • เครื่องมือค้นหารวบรวมข้อมูลและจัดทำดัชนีเว็บไซต์อย่างไร
  • ฟังก์ชั่นอัลกอริทึมการค้นหา
  • เครื่องมือค้นหาเข้าใจและปฏิบัติต่อเจตนาของผู้ใช้อย่างไร
ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีการเขียนโปรแกรมคำว่าแมชชีนเลิร์นนิงมักถูกใช้บ่อยขึ้น แต่เหตุใดจึงกล่าวถึง SEO และทำไมคุณควรเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้

Machine Learning คืออะไร?

หากไม่ได้เรียนรู้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไรก็ยากที่จะเข้าใจการทำงานของมันใน SEO แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนิยามได้ว่าเป็นศาสตร์แห่งการทำให้คอมพิวเตอร์ทำงานโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน เราต้องแยก ML จาก AI เพราะ ณ จุดนี้เส้นนั้นเริ่มพร่ามัว
ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วเมื่อใช้แมชชีนเลิร์นนิงคอมพิวเตอร์สามารถสรุปได้ตามข้อมูลที่ให้มาและไม่มีคำแนะนำเฉพาะในการทำงานให้สำเร็จ ในทางกลับกันปัญญาประดิษฐ์เป็นศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังการสร้างระบบ ต้องขอบคุณ AI ระบบต่างๆจึงถูกสร้างขึ้นเพื่อให้มีความฉลาดเหมือนมนุษย์และประมวลผลข้อมูลในลักษณะเดียวกัน

คำจำกัดความของพวกเขายังไม่สามารถชี้ให้เห็นความแตกต่างได้มากนัก เพื่อให้เข้าใจถึงความแตกต่างคุณสามารถดูได้ด้วยวิธีนี้

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อให้การแก้ปัญหา การใช้คณิตศาสตร์ทำให้สามารถผลิตโซลูชันได้ วิธีการแก้ปัญหานี้สามารถตั้งโปรแกรมได้โดยเฉพาะซึ่งทำงานโดยมนุษย์ ในทางกลับกันข้อมูลเทียมเป็นระบบที่มีแนวโน้มที่จะก้าวไปสู่ความคิดสร้างสรรค์ดังนั้นจึงไม่สามารถคาดเดาได้ ปัญญาประดิษฐ์อาจได้รับมอบหมายให้แก้ปัญหาและอาจอ้างอิงคำแนะนำที่เข้ารหัสไว้และดึงข้อสรุปจากการศึกษาก่อนหน้านี้ หรืออาจตัดสินใจเพิ่มสิ่งใหม่ลงในโซลูชันหรืออาจตัดสินใจเริ่มทำงานกับระบบใหม่โดยทิ้งงานเริ่มต้น อย่าด่วนสรุปว่าเพื่อน ๆ ใน Facebook จะเสียสมาธิ แต่คุณได้รับความคิด

ความแตกต่างที่สำคัญคือความฉลาด

อย่างไรก็ตาม AI นั้นมีพรมแดนมากกว่า ML ในความเป็นจริงการเรียนรู้ของเครื่องถูกมองว่าเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ของเครื่องช่วยผู้เชี่ยวชาญได้อย่างไร

เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพความเร็วและความน่าเชื่อถือของเครื่องมือค้นหานักวิทยาศาสตร์และวิศวกรให้ความสำคัญกับการเรียนรู้ของเครื่องนี้

ก่อนที่เราจะพูดถึงเรื่องนี้โปรดทราบก่อนว่าส่วนนี้ออกแบบมาเพื่อแจ้งให้คุณทราบว่าแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับ SEO ได้โดยตรงหรือไม่และไม่สามารถสร้างเครื่องมือ SEO ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องได้ ในอดีตแมชชีนเลิร์นนิงไม่ค่อยมีประโยชน์สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO เนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่องไม่ได้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญเข้าใจสัญญาณการจัดอันดับได้ดีขึ้น ในความเป็นจริงการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณเข้าใจระบบที่ชั่งน้ำหนักและวัดสัญญาณการจัดอันดับเท่านั้น

ตอนนี้คุณไม่ควรกระโดดขึ้นเหมือนแชมป์ นี่ไม่ได้หมายความว่าคุณจะเข้าสู่หน้าแรกโดยอัตโนมัติหลังจากตระหนักถึงสิ่งนี้ ผลประโยชน์พอ ๆ กับการรู้ระบบหากไม่ได้รับการว่าจ้างอย่างถูกต้องคุณจะต้องล้มลงนอนหงายเท่านั้น

การวัด AI ที่ประสบความสำเร็จ

เรียนรู้ว่าระบบทำงานอย่างไรเพื่อเอาชนะมัน วัดความสำเร็จได้อย่างไร? ใช้การเปรียบเทียบนี้ลองนึกภาพสถานการณ์ที่ Microsoft Bing เปิดตัวเครื่องมือค้นหาในมาเลเซียแล้วบูตเครื่องค้นหา

หมายเหตุ: ในสถานการณ์นี้ bootstrapping หมายถึงการเริ่มต้นระบบและไม่ได้เริ่มต้นธุรกิจโดยไม่มีอะไรเลย หรือไม่ก็เป็นเทคนิคทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการประมาณการโดยใช้ตัวอย่างที่คล้ายคลึงกันก่อนหน้านี้ แนวคิดที่ชาญฉลาดคือการดึงกลุ่มเจ้าของภาษามาเป็นกลุ่มฝึกอบรมเบื้องต้น

พวกเขาจะวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมจากการทดสอบทดลองและระบบจะเรียนรู้จากพวกเขาเช่นเดียวกับโปรแกรมเมอร์ เมื่อระบบได้เรียนรู้มากพอจนถึงจุดที่เหนือกว่าผลลัพธ์ที่มีอยู่แล้ว บริษัท สามารถปรับใช้เครื่องมือค้นหาได้

E-A-T ในการเรียนรู้ของเครื่อง

อีกตัวอย่างที่ดีคืออำนาจและความไว้วางใจขององค์กร Google ถามคำถามเช่นเว็บไซต์นี้เชื่อถือได้หรือไม่ เราสามารถเชื่อถือ บริษัท หรือเจ้าของเว็บไซต์นี้ได้หรือไม่? คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการกำหนดคุณภาพและสถานะการจัดอันดับของเว็บไซต์ อย่างไรก็ตามไม่มีวิธีที่แท้จริงที่เราจะบอกว่า Google พิจารณาจากปัจจัยใดบ้าง เราสามารถสันนิษฐานได้ว่าอัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนให้เคารพทั้งความคิดเห็นของผู้ใช้และอัตราคุณภาพของสิ่งที่พวกเขาเห็นว่าเป็น E-A-T

เราควรมุ่งเน้นไปที่ E-A-T เพราะนี่คือสิ่งที่เครื่องอัลกอริทึมการค้นหาทำ

ระบบการดำรงชีวิตและการหายใจของการเรียนรู้ของเครื่อง

แง่มุมที่เกี่ยวข้องของแมชชีนเลิร์นนิงมีรากฐานมาจากวิธีการทำงานของแมชชีนเลิร์นนิง ในบางกรณีการเรียนรู้ของเครื่องไม่ได้เป็นเพียงอัลกอริธึมแบบคงที่ที่ได้รับการฝึกฝนแล้วนำไปใช้ในรูปแบบสุดท้าย แต่จะกลายเป็นสิ่งที่ได้รับการฝึกฝนมาก่อนการปรับใช้ จากนั้นอัลกอริทึมจะตรวจสอบตัวเองต่อไปและทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นโดยเปรียบเทียบเป้าหมายสุดท้ายที่ต้องการกับความสำเร็จก่อนหน้าและผลลัพธ์ที่ล้มเหลว

ในช่วงเริ่มต้นของการแนะนำ Machine Learning ของเครื่องมือค้นหาจะมีชุดคำค้นหา "รู้ดี" เริ่มต้นและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง หลังจากนั้นจะได้รับการสืบค้นโดยไม่มีผลลัพธ์ "รู้ดี" เพื่อสร้างผลลัพธ์ของมันเอง จากนั้นระบบจะให้คะแนนตาม "รู้เรื่องดี" ที่เปิดเผย

ระบบจะทำเช่นนี้ต่อไปเมื่อเข้าใกล้อุดมคติมากขึ้นเรื่อย ๆ จะกำหนดค่าสำหรับความถูกต้องเรียนรู้และทำการปรับเปลี่ยนที่เหมาะสมสำหรับความพยายามครั้งต่อไป คิดว่านี่เป็นวิธีหนึ่งที่จะพยายามเข้าใกล้ "รู้ดี" มากขึ้น

สมมติว่าอัตราคุณภาพหรือสัญญาณ SERP บ่งชี้ผลลัพธ์ของสัญญาณที่ไม่สมบูรณ์ซึ่งถูกดึงเข้าสู่ระบบและมีการปรับน้ำหนักสัญญาณอย่างละเอียด สัญญาณที่ดีจะตอกย้ำความสำเร็จ มันเหมือนกับการให้คุกกี้กับระบบมากกว่า

ตัวอย่างสัญญาณ

สัญญาณไม่ได้ประกอบด้วยเพียงลิงก์จุดยึด HTTPS ชื่อเรื่องความเร็วและอื่น ๆ ในคำค้นหาสัญญาณบ่งชี้อื่น ๆ อีกมากมาย สัญญาณสิ่งแวดล้อมบางส่วนที่ใช้ ได้แก่ :
  • วันของสัปดาห์
  • วันธรรมดากับวันหยุดสุดสัปดาห์
  • วันหยุดหรือไม่
  • ฤดูกาล
  • สภาพอากาศ
ในกรณีที่การค้นหาเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับความเจ็บปวดในการค้นหาในวันจันทร์โอกาสที่จะทำให้การมองเห็นเพิ่มขึ้นสำหรับข้อมูลระดับอุดมศึกษาเช่นเคล็ดลับการจดจำปัญหาเกี่ยวกับหัวใจในวันจันทร์
เป้าหมายของ Google ในการใช้ AI และ Machine Learning

ข้อเท็จจริงของเรื่องนี้คือการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มและปัจจัยการจัดอันดับที่เอียงและเปลี่ยนไปตามสิ่งที่ Google ต้องการทำเพื่อปรับปรุงการใช้เครื่องมือค้นหาของตน Google กำลังต้องการลดความสามารถของเราในการโน้มน้าวระบบ พวกเขาพยายามที่จะเปลี่ยนกฎเพื่อให้คุณไม่สามารถโกงระบบได้ ตอนนี้ถ้าพวกเขาสามารถทำได้ก็เกือบจะมั่นใจแล้วว่าพวกเขากำลังทำการปรับเปลี่ยนเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกเล่นเกมและเพื่อปรับปรุงความเกี่ยวข้องด้วย

สรุป

ผู้ค้นหายังมีบทบาทในกระบวนการนี้ สิ่งนี้ไม่ได้กำหนดให้เป็น CTR หรืออัตราตีกลับ แต่เป็นเพียง "ความพึงพอใจของผู้ใช้" ไม่เพียง แต่เป็นสัญญาณเท่านั้น แต่ยังเป็นเป้าหมายของเครื่องด้วย ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วระบบแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องได้รับเป้าหมายวัตถุประสงค์และบางสิ่งบางอย่างเพื่อให้คะแนนผลลัพธ์

เราเข้าใจว่าสิ่งนี้ดูเหมือนจะต้องดำเนินการมากและเราหวังว่าคุณจะพบบทความนี้ให้ข้อมูล เมื่อพิจารณาว่า AI และ Machine Learning มีขนาดใหญ่เพียงใดเราก็มั่นใจเช่นกันว่าเราไม่สามารถรับข้อมูลทั้งหมดได้ อย่างไรก็ตามทีมงานของเรายินดีให้ความช่วยเหลือเสมอสำหรับคำถามหรือความท้าทายใด ๆ ที่คุณมีเกี่ยวกับเว็บไซต์ของคุณและอันดับที่ดีขึ้น อย่าลังเลที่จะแจ้งให้เราทราบว่าเราสามารถช่วยเหลือได้อย่างไร

สนใจ SEO ไหม ตรวจสอบบทความอื่น ๆ ของเราได้ที่ บล็อก Semalt.