Memahami Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan Dalam SEO - Saran Ahli Semalt



Dengan dunia kita yang selalu mencari cara baru untuk meningkatkan dan mengembangkan, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah memainkan peran penting dalam meningkatkan SEO. Namun, penting untuk memahami peran pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang dimainkan di jalurnya. Kita harus bertanya apakah konsep ini membantu ahli SEO melakukan pekerjaan kita dengan lebih baik. Nah, kami punya beberapa jawaban untuk Anda.

Pembaca yang telah mempelajari pembelajaran mesin akan mengakui bahwa ini tidak semudah kedengarannya. Di jalur kami, kami akan membahas bagaimana pembelajaran mesin meningkatkan penelusuran, tetapi selain itu, Anda akan mempelajari lebih banyak lagi di artikel ini.

Hari ini, Anda akan membaca tentang implementasi penelusuran dari pakar machine learning. Kami akan memperluas beberapa konsep inti yang pasti Anda nikmati. Sebagai permulaan, apa manfaat menggunakan AI dalam SEO?

Dalam poin-poin singkat, AI:
  • Menyediakan situs web dengan keunggulan strategis
  • Menginformasikan situs web tentang cara memilih proyek AI ROI tinggi
  • Mendukung inisiatif AI strategis
Saat ini, perusahaan seperti Google, Bing, Amazon, Facebook, dan lainnya, menghasilkan uang dari AI.

Jadi sebelum kita menyelami, mari kita bahas bagaimana pembelajaran mesin meningkatkan pencarian.

Pembelajaran mesin adalah tulang punggung bagaimana SERP diletakkan dan mengapa halaman memberi peringkat seperti itu. Berkat penggunaan pembelajaran mesin di Mesin telusur, hasilnya menjadi lebih cerdas dan lebih berguna. Dalam dunia SEO, penting untuk memahami detail tertentu seperti:
  • Bagaimana mesin pencari merayapi dan mengindeks situs web
  • Fungsi algoritma pencarian
  • Bagaimana mesin telusur memahami dan memperlakukan maksud pengguna
Dengan perkembangan teknologi pemrograman, istilah pembelajaran mesin semakin sering digunakan. Tetapi mengapa itu disebutkan dalam SEO, dan mengapa Anda harus mempelajarinya lebih lanjut?

Apa itu pembelajaran mesin?

Tanpa mempelajari apa itu pembelajaran mesin, akan sangat sulit untuk memahami fungsinya dalam SEO. Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai ilmu yang membuat komputer bertindak tanpa pemrograman eksplisit. Kita harus membedakan ML dari AI karena, pada titik ini, garis tersebut mulai kabur.
Seperti yang baru saja kami sebutkan, dengan Pembelajaran mesin, komputer dapat menyimpulkan berdasarkan informasi yang diberikan dan tidak memiliki instruksi khusus tentang cara menyelesaikan tugas. Kecerdasan buatan, di sisi lain, adalah ilmu di balik penciptaan sistem. Berkat AI, sistem dibuat untuk memiliki kecerdasan seperti manusia dan memproses informasi dengan cara yang serupa.

Definisi mereka masih belum banyak menunjukkan perbedaan mereka. Untuk memahami perbedaan mereka, Anda bisa melihatnya seperti ini.

Pembelajaran mesin adalah sistem yang dirancang untuk memberikan solusi atas masalah. Dengan menggunakan matematika, itu bisa bekerja untuk menghasilkan solusi. Solusi ini dapat diprogram secara khusus, dikerjakan oleh manusia. Informasi buatan, di sisi lain, adalah sistem yang cenderung bergerak ke arah kreativitas, dan karenanya, kurang dapat diprediksi. Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk mengatasi suatu masalah dan dapat mengacu pada instruksi yang dikodekan ke dalamnya dan menarik kesimpulan dari penelitian sebelumnya. Atau, dapat memutuskan untuk menambahkan sesuatu yang baru ke solusi atau mungkin memutuskan untuk mulai mengerjakan sistem baru tanpa tugas awalnya. Nah, jangan cepat berasumsi bahwa itu akan teralihkan oleh teman-teman di Facebook, tetapi Anda mengerti.

Perbedaan utamanya adalah kecerdasan.

Namun, AI memiliki batasan daripada ML, faktanya, pembelajaran mesin dipandang sebagai bagian dari kecerdasan buatan.

Bagaimana pembelajaran mesin membantu para profesional?

Untuk meningkatkan efisiensi, kecepatan, dan keandalan Mesin telusur, para ilmuwan dan insinyur mengandalkan pembelajaran mesin ini secara signifikan.

Sebelum kita membahas ini, pertama-tama mari kita perhatikan bahwa bagian ini dirancang untuk memberi tahu Anda apakah pembelajaran mesin dapat diterapkan langsung ke SEO dan bukan jika alat SEO dapat dibuat dengan pembelajaran mesin. Di masa lalu, pembelajaran mesin sedikit atau tidak berguna bagi para profesional SEO; Ini karena pembelajaran mesin tidak membantu para ahli memahami sinyal peringkat dengan lebih baik. Pada kenyataannya, pembelajaran mesin hanya membantu Anda memahami sistem yang menimbang dan mengukur sinyal peringkat.

Sekarang Anda tidak harus melompat seperti seorang juara dulu. Ini tidak berarti Anda akan secara otomatis masuk ke halaman pertama setelah menyadarinya. Sama bermanfaatnya dengan mengetahui sistemnya, jika tidak digunakan dengan benar, Anda hanya akan jatuh terlentang.

Mengukur AI yang berhasil

Pelajari bagaimana sistem bekerja untuk mengalahkannya. Bagaimana kesuksesan diukur? Gunakan analogi ini, bayangkan skenario di mana Microsoft Bing meluncurkan mesin pencari mereka ke Malaysia, dan mereka melakukan bootstrap pada mesin pencari.

Catatan: dalam skenario ini, bootstrap mengacu pada inisialisasi sistem dan tidak memulai bisnis tanpa apa-apa. Juga bukan teknik ilmu data untuk membuat perkiraan berdasarkan sampel serupa sebelumnya. Di sini, ide yang bijak adalah menarik sekelompok penutur asli untuk menjadi kelompok pelatihan awal.

Mereka akan menganalisis data yang dikumpulkan dari uji coba, dan sistem akan belajar darinya, begitu pula para pemrogram. Setelah sistem telah belajar cukup banyak sehingga lebih unggul dari hasil yang ada, perusahaan dapat menggunakan mesin pencari.

E-A-T dalam pembelajaran mesin

Contoh bagus lainnya adalah otoritas dan kepercayaan Perusahaan. Google mengajukan pertanyaan seperti apakah situs web ini berwibawa; dapatkah kami mempercayai perusahaan atau pemilik situs web ini? Jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini memainkan peran penting dalam menentukan kualitas dan status peringkat situs web. Namun, tidak ada cara nyata bagi kami untuk mengatakan faktor apa yang dipertimbangkan Google. Kami hanya dapat berasumsi bahwa algoritme telah dilatih untuk menghormati umpan balik pengguna dan tingkat kualitas dari apa yang mereka anggap sebagai E-A-T.

Kita harus fokus pada E-A-T karena inilah yang dilakukan mesin algoritma pencarian.

Sistem pembelajaran mesin yang hidup dan bernafas

Aspek yang relevan dari pembelajaran mesin berakar pada cara kerja pembelajaran mesin. Dalam kasus tertentu, pembelajaran mesin bukan sekadar algoritme statis yang dilatih dan kemudian diterapkan dalam bentuk akhirnya. Sebaliknya, ini menjadi salah satu yang telah dilatih sebelumnya sebelum penerapan. Kemudian, algoritme terus memeriksa dirinya sendiri dan membuat penyesuaian yang diperlukan dengan membandingkan tujuan akhir yang diinginkan dengan hasil yang gagal dan berhasil sebelumnya.

Di awal pengenalan machine learning mesin telusur, akan ada sekumpulan awal kueri "tahu baik" dan hasil yang relevan. Setelah itu akan diberikan query tanpa hasil yang "tahu baik" untuk menghasilkan hasil sendiri. Sistem kemudian akan menghasilkan skor berdasarkan "tahu baik" yang diungkapkan.

Sistem akan terus melakukan ini seiring semakin dekat dan mendekati ideal. Ini memberikan nilai untuk akurasi, belajar, dan kemudian membuat penyesuaian yang tepat untuk upaya berikutnya. Anggap saja sebagai cara untuk berusaha lebih dekat dan lebih dekat dengan "yang tahu yang baik".

Misalkan tingkat kualitas atau sinyal SERP menunjukkan hasil sinyal yang tidak sempurna yang ditarik ke dalam sistem, dan dilakukan penyesuaian bobot sinyal. Sinyal yang bagus akan memperkuat kesuksesan. Ini lebih seperti memberi sistem cookie.

Sinyal sampel

Sinyal tidak hanya terdiri dari tautan, jangkar, HTTPS, judul kecepatan, dan banyak lagi. Dalam permintaan pencarian, banyak sinyal indikasi lainnya. Beberapa sinyal lingkungan yang digunakan adalah:
  • Hari di minggu ini
  • Hari kerja versus akhir pekan
  • Liburan atau tidak
  • Musim
  • Cuaca
Jika ini merupakan lonjakan dalam penelusuran seputar nyeri penelusuran pada hari Senin, kemungkinan besar hal itu akan memicu peningkatan visibilitas untuk data tersier seperti tip pengenalan masalah jantung pada hari Senin.
Tujuan Google menggunakan AI dan Machine Learning

Faktanya adalah perubahan tren dan faktor peringkat yang miring dan bergeser sesuai dengan apa yang ingin dilakukan Google untuk meningkatkan penggunaan mesin pencari mereka. Google ingin mengurangi kemampuan kami untuk meyakinkan sistem. Mereka mencoba mengubah aturan agar Anda tidak bisa menipu sistem. Sekarang, jika mereka dapat melakukannya, hampir pasti bahwa mereka membuat penyesuaian untuk menghindari permainan dan juga untuk meningkatkan relevansinya.

Kesimpulan

Para pencari juga berperan dalam proses ini. Ini tidak ditentukan untuk RKT atau rasio pentalan tetapi hanya dalam "kepuasan pengguna" tidak hanya sebagai sinyal tetapi juga sebagai tujuan mesin. Seperti yang telah kami sebutkan, sistem pembelajaran mesin perlu diberi sasaran, sasaran, dan sesuatu untuk menilai hasilnya.

Kami memahami bahwa ini terdengar banyak untuk diproses, dan kami harap Anda menemukan artikel ini informatif. Mempertimbangkan betapa luasnya AI dan Machine Learning, kami juga yakin bahwa kami belum bisa mengeluarkan semua informasinya. Namun, tim kami selalu bersedia memberikan bantuan untuk pertanyaan atau tantangan apa pun yang Anda miliki terkait situs web Anda dan peringkat yang lebih baik. Jangan ragu untuk memberi tahu kami bagaimana kami dapat membantu.

Tertarik dengan SEO? Lihat artikel kami yang lain di Blog Semalt.

mass gmail