Kuelewa Kujifunza kwa Mashine na Akili ya bandia Katika SEO - Ushauri wa Wataalam wa Semalt

Pamoja na ulimwengu wetu daima kutafuta njia mpya za kuboresha na kukuza, akili ya bandia na ujifunzaji wa mashine vimekuwa na jukumu muhimu katika kuboresha SEO. Walakini, ni muhimu kuelewa majukumu ya ujifunzaji wa mashine na akili ya bandia hucheza kwenye njia yao. Lazima tuulize ikiwa dhana hizi husaidia faida ya SEO kufanya kazi zetu vizuri. Kweli, tunayo majibu kwako.

Wasomaji ambao wamejifunza ujifunzaji wa mashine watakiri kuwa sio sawa mbele kama inavyosikika. Kwenye njia yetu, tutazungumzia jinsi ujifunzaji wa mashine unaboresha utaftaji, lakini kwa kuongeza hii, utajifunza mengi zaidi katika nakala hii.

Leo, ungekuwa unasoma juu ya utekelezaji wa utaftaji kutoka kwa mtaalam wa ujifunzaji wa mashine. Tutakuwa tunapanua juu ya dhana zingine za msingi ambazo bila shaka unafurahiya. Kwa mwanzo, ni faida gani za kutumia AI katika SEO?

Katika vidokezo vya risasi haraka, AI:

Leo, kampuni kama Google, Bing, Amazon, Facebook, na zaidi, hufanya pesa kutoka kwa AI.

Kwa hivyo kabla ya kuingia ndani, wacha tujadili jinsi ujifunzaji wa mashine unaboresha utaftaji.

Ujifunzaji wa mashine ni uti wa mgongo wa jinsi SERP imewekwa na kwa nini kurasa zinalingana na jinsi zinavyofanya. Shukrani kwa matumizi ya ujifunzaji wa mashine katika injini za Utafutaji, matokeo ni nadhifu na yanafaa zaidi. Katika ulimwengu wa SEO, ni muhimu kuelewa maelezo kama vile:

Pamoja na maendeleo ya teknolojia ya programu, ujifunzaji wa mashine ya muda hutupwa mara nyingi. Lakini kwa nini imetajwa katika SEO, na kwa nini unapaswa kujifunza zaidi juu yake?

Bila kujifunza ni nini ujifunzaji wa mashine, itakuwa ngumu sana kufahamu kazi yake katika SEO. Ujifunzaji wa mashine unaweza kuelezewa kama sayansi ya kupata kompyuta kutenda bila programu dhahiri. Lazima tutofautishe ML kutoka kwa AI kwa sababu, wakati huu, laini hiyo huanza kufifia.

Kama tulivyosema hapo juu, na ujifunzaji wa Mashine, kompyuta zinaweza kuhitimisha kulingana na habari iliyotolewa na haina maagizo maalum juu ya jinsi ya kukamilisha majukumu. Akili ya bandia, kwa upande mwingine, ni sayansi nyuma ya uundaji wa mfumo. Shukrani kwa AI, mifumo imeundwa kuwa na akili kama ya wanadamu na kusindika habari kwa njia ile ile.

Ufafanuzi wao bado haufanyi mengi katika kuonyesha tofauti zao. Ili kuelewa tofauti zao, unaweza kuiangalia kwa njia hii.

Ujifunzaji wa mashine ni mfumo ambao umeundwa kutoa suluhisho la shida. Kwa kutumia hesabu, inaweza kufanya kazi kutoa suluhisho. Suluhisho hili linaweza kusanidiwa haswa, kufanyiwa kazi na mwanadamu. Habari ya bandia, kwa upande mwingine, ni mfumo ambao huelekea kuelekea ubunifu, na kwa hivyo, hauwezi kutabirika. Akili ya bandia inaweza kuwa na jukumu la shida na inaweza kutaja maagizo yaliyowekwa ndani yake na kuvuta hitimisho kutoka kwa masomo yake ya hapo awali. Au, inaweza kuamua kuongeza kitu kipya kwenye suluhisho au inaweza kuamua kuanza kufanya kazi kwenye mfumo mpya wa kuacha kazi yake ya awali. Kweli, usiwe mwepesi kudhani kuwa itasumbuliwa na marafiki kwenye Facebook, lakini unapata wazo.

Walakini, AI ni mpaka kuliko ML, kwa kweli, ujifunzaji wa mashine unaonekana kama sehemu ndogo ya akili ya bandia.

Kuboresha ufanisi, kasi, na kuegemea kwa injini za Utafutaji, wanasayansi na wahandisi benki kwa kiasi kikubwa juu ya ujifunzaji huu wa mashine.

Kabla ya kujadili hili, wacha kwanza tugundue kuwa sehemu hii imeundwa kukujulisha ikiwa ujifunzaji wa mashine unaweza kutumika moja kwa moja kwa SEO na sio ikiwa zana za SEO zinaweza kujengwa na ujifunzaji wa mashine. Katika nyakati zilizopita, ujifunzaji wa mashine ulikuwa na faida kidogo au haukuwa na faida yoyote kwa wataalamu wa SEO; hii ni kwa sababu ujifunzaji wa mashine haisaidii wataalam kuelewa ishara za kiwango vizuri. Kwa kweli, ujifunzaji wa mashine husaidia tu kuelewa mfumo ambao hupima na kupima ishara za kiwango.

Sasa haupaswi kuruka juu kama shamba bado. Hii haimaanishi utafika moja kwa moja kwenye ukurasa wa kwanza baada ya kugundua hii. Kama faida kama kujua mfumo unaweza kuwa, ikiwa hautaajiriwa vizuri, utaishia tu kuangukia mgongo.

Jifunze jinsi mfumo hufanya kazi kuipiga. Je! Mafanikio hupimwaje? Tumia mlinganisho huu, fikiria hali ambayo Microsoft Bing inapeana injini yao ya utaftaji kwenda Malaysia, na wanabadilisha injini ya utaftaji.

Kumbuka: katika hali hii, bootstrapping inahusu uanzishaji wa mfumo na sio kuanza biashara bila chochote. Wala sio mbinu ya sayansi ya data ya kufanya makadirio kulingana na sampuli kama hizo zilizopita. Hapa, wazo la busara litakuwa kuvuta kikundi cha wasemaji wa asili ili kutumika kama kikundi cha mafunzo ya kwanza.

Watachambua data iliyokusanywa kutoka kwa jaribio la jaribio, na mfumo utajifunza kutoka kwao, kama watengenezaji wa programu. Mara tu mfumo umejifunza vya kutosha hadi mahali ambapo ni bora kuliko matokeo yaliyopo, kampuni inaweza kupeleka injini ya utaftaji.

Mfano mwingine mzuri ni Mamlaka ya biashara na uaminifu. Google inauliza maswali kama vile tovuti hii ina mamlaka; tunaweza kuamini kampuni au mmiliki wa wavuti hii? Majibu ya maswali haya yana jukumu muhimu katika kuamua ubora na hadhi ya wavuti. Walakini, hakuna njia halisi kwetu kusema ni mambo gani Google huzingatia. Tunaweza kudhani tu kwamba algorithm imefundishwa kuheshimu maoni ya watumiaji na viwango vya ubora wa kile wanachokiona kuwa E-T-T.

Tunapaswa kuzingatia E-A-T kwa sababu hivi ndivyo mashine za algorithm za utaftaji zinavyofanya.

Kipengele kinachofaa cha ujifunzaji wa mashine kimejikita katika njia ambayo ujifunzaji wa mashine hufanya kazi. Katika hali zingine, ujifunzaji wa mashine sio tu algorithm tuli iliyofunzwa na kisha kupelekwa katika fomu yake ya mwisho. Badala yake, inakuwa ile iliyopewa mafunzo kabla ya kupelekwa. Halafu, algorithm inaendelea kujiangalia yenyewe na kufanya marekebisho muhimu kwa kulinganisha lengo la mwisho linalotarajiwa na mafanikio ya hapo awali na matokeo mabaya.

Mwanzoni mwa utangulizi wa ujifunzaji wa mashine ya utaftaji, kutakuwa na seti ya kuanza ya maswali ya "kujua nzuri" na matokeo yanayofaa. Baada ya hapo, itapewa maswali bila matokeo ya "kujua nzuri" ili kutoa matokeo yake mwenyewe. Mfumo huo utatoa alama kulingana na yaliyofunuliwa "ujue vizuri."

Mfumo utaendelea kufanya hivi kadri unavyozidi kukaribia na karibu na bora. Inatoa thamani ya usahihi, hujifunza, na kisha ifanye marekebisho sahihi kwa jaribio linalofuata. Fikiria kama njia ya kujitahidi kukaribia na karibu na "kujua mema."

Tuseme viwango vya ubora au ishara za SERP zinaonyesha matokeo yoyote ya ishara isiyokamilika ambayo yametolewa kwenye mfumo, na upangaji mzuri wa uzito wa ishara hufanywa. Ishara nzuri ingeimarisha mafanikio. Ni zaidi kama kutoa mfumo kuki.

Ishara hazijoundwa na viungo tu, nanga, HTTPS, vichwa vya kasi, na zaidi. Katika maswali ya utaftaji, ishara zingine nyingi. Baadhi ya ishara za mazingira zinazotumiwa ni:

Ambapo hii ni mihimili katika utaftaji karibu na maumivu ya utaftaji Jumatatu, kuna uwezekano kwamba itasababisha kuongezeka kwa mwonekano wa data ya juu kama vile vidokezo vya maswala ya moyo juu ya Jumatatu.

Ukweli wa jambo ni mabadiliko ya mitindo na sababu za kiwango ambazo hutembea na kuhama kulingana na kile Google inataka kufanya kuboresha matumizi yao ya injini za utaftaji. Google inatafuta kupunguza uwezo wetu wa kushawishi mfumo. Wanajaribu kubadilisha sheria ili usiweze kudanganya mfumo. Sasa, ikiwa wanaweza kufanya haya, ni hakika kwamba wanafanya marekebisho ili kuzuia kuchezewa na pia kuboresha umuhimu wao.

Watafutaji pia wana jukumu katika mchakato huu. Hii haijafafanuliwa kwa CTR au viwango vya kupindukia lakini kwa "kuridhika kwa mtumiaji" sio kama ishara tu bali pia kama lengo la mashine. Kama tulivyosema, mfumo wa kujifunza mashine unahitaji kupewa lengo, lengo, na kitu ili kupima matokeo yake.

Tunaelewa kuwa hii inasikika kama mengi ya kuchakata, na tunatumahi kuwa umepata nakala hii yenye habari. Kwa kuzingatia jinsi AI na Kujifunza kwa Mashine ilivyo kubwa, tuna hakika pia kwamba hatujaweza kutoa habari zote. Walakini, timu yetu iko tayari kila wakati kutoa msaada kwa maswali yoyote au changamoto unazo kuhusu tovuti yako na kiwango bora. Usisite kutujulisha jinsi tunaweza kusaidia.

Unavutiwa na SEO? Angalia nakala zetu zingine kwenye Semalt blog.