Tech News

Technik & Digital

Wie verändert maschinelles Lernen SEO


Wenn es um das Internet geht, einschließlich der Suchmaschinenoptimierung (SEO), ist maschinelles Lernen ein häufig diskutiertes Thema. Tatsächlich ist maschinelles Lernen nichts Neues künstliche Intelligenz (KI)-Technologie, die kurz vor der Markteinführung steht.

Obwohl es keine Möglichkeit gibt, zu garantieren, dass eine Website auf der ersten Suchmaschinen-Ergebnisseite (SERP) rangiert, gibt es mehrere Algorithmen, die verwendet werden können, um eine Website organisch zu ranken und Ihre Suchmaschinen-Rankings erheblich zu verbessern. Dies ist besonders vorteilhaft für Geschäftsinhaber, die sich einen Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschaffen möchten.

Es kann auch verwendet werden, um mühsame und sich wiederholende Aufgaben wie die Erstellung von Inhalten oder die Suche nach Schlüsselwörtern zu ersetzen, da der Algorithmus dies beim maschinellen Lernen selbst erledigen kann.

Schauen wir uns an, was maschinelles Lernen ist und wie es die Welt der SEO revolutioniert.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, mit der Programme erstellt werden, die sich an ihre Umgebung anpassen und darauf reagieren können. Dies wird erreicht, indem Maschinen die Fähigkeit erhalten, aus Beobachtungen zu lernen und dieses Wissen zur Lösung von Problemen zu nutzen.

Es gibt viele Möglichkeiten, maschinelles Lernen in ein Geschäftsmodell zu integrieren. Beispielsweise kann ein Online-Händler den Algorithmus von Amazon verwenden, um seine Produktempfehlungen auf den Geschmack jedes Kunden abzustimmen.

Um maschinelles Lernen in Organisationssysteme zu integrieren, müssen wir Modelle erstellen. In den Szenarien, in denen Sie mehrere Modelle für maschinelles Lernen bereitstellen müssen, benötigen Sie eine Modellverwaltung. Modellverwaltung für maschinelles Lernen (ML). ist ein wesentlicher Bestandteil jedes Machine-Learning-Workflows. Es ermöglicht Entwicklern eine einfachere Kontrolle der Modelllebensdauer und deckt alle Schritte ab, von der Modellkonstruktion über die Einrichtung und Überwachung bis hin zur Modellverteilung.

In der SEO werden maschinelle Lernalgorithmen verwendet, wenn Websites ihre Sichtbarkeit verbessern möchten. Diese Algorithmen verwenden eine Vielzahl von Signalen, um die Qualität einer Website zu messen. Wenn viele Nutzer auf eine Website klicken, ist es wahrscheinlich, dass die Website viele Interaktionen erhält. Wenn die Website einen guten Ruf hat, ist es wahrscheinlicher, dass sie einen höheren Rang einnimmt.

Maschinelles Lernen im SEO

Stichwortforschung

Die Keyword-Recherche ist ein wesentlicher Bestandteil des Online-Marketings und der SEO. Wenn die meisten Menschen jedoch an Keyword-Recherche denken, denken sie normalerweise nicht an maschinelles Lernen. Die manuelle Keyword-Recherche kann eine Herausforderung sein, aber in den letzten Jahren ist sie mit maschinellem Lernen viel einfacher geworden.

Es ist ein Dienst, der über das Internet läuft, Schlüsselbegriffe sucht und sie dem Datenpool hinzufügt. Anschließend können Sie die Daten durchsuchen, um das beste Keyword für Ihr Produkt zu finden. Es ist eine einfache und effektive Möglichkeit, online zu beginnen.

Computer können Webseiten automatisch analysieren und die relevanten Teile mit maschinellem Lernen sammeln. Es kann auch die richtige Bedeutung einer Webseite bestimmen, indem es den Kontext untersucht. Darüber hinaus wird maschinelles Lernen verwendet, um diese Mehrdeutigkeiten in einer großen Datenmenge zu korrigieren, und kann auch dazu beitragen, relevantere Inhalte für Benutzer zu erstellen.

Inhaltserstellung und -optimierung

Mit den Fortschritten in der Technologie können Unternehmen und Organisationen ein größeres Volumen an Inhalten als je zuvor produzieren. Wie können Sie sich also mit Ihrem Unternehmen von der Konkurrenz abheben? Eine Möglichkeit besteht darin, maschinelles Lernen zu verwenden, um die Qualität Ihrer Inhalte zu verbessern.

Keywords, Inbound-Links, Backlinks und andere Onpage-SEO-Methoden konzentrieren sich seit langem auf die Content-Optimierung. Diese Dinge sind immer noch wichtig. Allerdings berücksichtigen Suchmaschinen mittlerweile mehr als nur diese Faktoren.

Sie können maschinelles Lernen verwenden, um Ihre Inhalte so zu optimieren, dass sie die EAT-Standards von Google erfüllen, die in deren zu finden sind Rezensenten der Suchnote. Expertise, Authoritativeness and Trustworthiness oder EAT, ist Teil der Richtlinien von Google, um zu beurteilen, ob digitale Inhalte für Leser von Wert sind und unweigerlich gut ranken. Um diese Richtlinien zu erfüllen, können Sie Material entwickeln, das fachmännisch und nachdrücklich auf Benutzerfragen eingeht. Dies ist die Art von Informationen, die Google seinen Besuchern gerne zur Verfügung stellt.

Kundendienst

Auch im Kundenservice ist maschinelles Lernen eine nützliche Technologie. Es kann einem Unternehmen ermöglichen, Kundenbeschwerden schnell und effektiv zu bearbeiten. Darüber hinaus kann es einem Unternehmen auch ermöglichen, Kunden zu halten, die mit ihrem Produkt unzufrieden sind.

Es gibt viele verschiedene Ebenen des maschinellen Lernens, die für verschiedene Zwecke implementiert werden. Einige können lernen, eine Textanfrage zu erkennen, andere können einen Kunden identifizieren, während andere lernen können, einen Spam-Kommentar zu erkennen.

Chatbots kann Kunden angemessene und zeitnahe Informationen über Dienstleistungen und Produkte geben. Dieses Gespräch ist fast so schnell, als würden wir mit einem Live-Kundenbetreuer sprechen.

Welche Relevanz hat dies in Bezug auf SEO? Google hat die Seitenleistung bereits zu einer Ranking-Überlegung gemacht. Wenn der Conversational Purchase populär wird, müssen die Ladezeiten der Website möglicherweise um Millisekunden verkürzt werden. Die persönliche Kommunikation mit Vertriebsmitarbeitern kostet Zeit und kann Sie wertvolle Konversionen kosten und Ihre Benutzererfahrung beeinträchtigen.

Automatisierte Gebote

Google verfügt über eine Sammlung automatischer Gebotstechniken, die Sie beim Erreichen bestimmter Geschäftsziele unterstützen können. Diese automatisierten Gebotstaktiken nutzen maschinelles Lernen von Google, um Ihre Angebote in Echtzeit für jeden Verkauf zu ändern.

Beim Bieten lernen maschinelle Lernalgorithmen aus großen Datenmengen. Es ermöglicht Ihnen, genauere Prognosen darüber zu erstellen, wie sich verschiedene Angebotsnummern auf die Conversion oder den Conversion-Preis in Ihrem gesamten Portfolio auswirken werden. Diese Algorithmen berücksichtigen ein breiteres Spektrum an leistungsbezogenen Merkmalen als Einzelpersonen oder Gruppen.

Sie können Ihre Gebote basierend auf a anpassen Reihe von Faktoren. Indikatoren sind beobachtbare Merkmale über einen Kunden oder sein Umfeld bei einer Veranstaltung. Dazu gehören Funktionen wie Artikel und Geographie, die manuell angepasst werden können.

Smart Bidding kümmert sich um die Gebotsoptimierung, sodass Sie „set and forget“-Programme betreiben können. Google verfügt auch über weitaus mehr Informationen als jeder einzelne Vermarkter, die auf verschiedene Weise hilfreich sein können. Es wird zu wünschenswerten Ergebnissen führen, die es Ihnen ermöglichen, für maschinelles Lernen optimierte Daten zu erfassen und diese für Ihre SEO-Techniken zu verwenden, um das Ranking Ihrer Website zu verbessern.

Berichterstattung und Analytik

Einer der bedeutendsten Vorteile des maschinellen Lernens für das Internetmarketing besteht darin, dass es die volle Leistungsfähigkeit von Echtzeitinformationen freisetzt. ML-Advanced-Analytics-Lösungen kombinieren Technologie, Berichtsmethoden und -strukturen, um eine umfassende Lösung bereitzustellen.

Diese Metriken können verwendet werden, um:

  • Verfolgen Sie den Fortschritt und Erfolg Ihrer Online-Webseiten
  • Bewerten Sie die Besucher Ihrer Website oder App
  • Führen Sie eine gründliche visuelle Prüfung der Suchanforderungen durch
  • Sammeln Sie wertvolle Erkenntnisse über Ihre Zuschauer
  • Erstellen Sie ein Kundenprofil basierend auf Benutzeraktionen

Vermarkter können auch maschinelle Lerntechniken wie Clustering-Algorithmen verwenden, um eine Reihe von Dingen in verwandte Kategorien zu gruppieren. Sie können ihre Webseiten und andere Seiten effektiv auswerten, um sie zu einem Block zusammenzufassen. Das Kernmaterial wird in den SERPs besser platziert, da Suchmaschinen es für vertrauenswürdiger und effektiver halten.

Videointelligenz und Tagging

Visuelle Inhalte wie Fotos und Videos werden für Suchmaschinen immer wertvoller.

Bei der Videooptimierung wird die Beschriftung eines Videos an Suchbegriffe, Dauer und Kategorien angepasst. Künstliche Intelligenz ist so weit fortgeschritten, dass Benutzer Informationen in Clips suchen können, ohne das Ganze zu sehen. Googles Video Intelligence API beispielsweise ermöglicht es Nutzern, ohne maschinelles Lernen aussagekräftige Informationen aus Videostreams abzuleiten.

Wir könnten auf eine Ära blicken, in der Werbetreibende Schlüsselwörter wie bestimmte Szenarien oder Spieler in Meta-Tags in Bezug auf SEO verwenden. Mit dieser Funktion werden SEO-Profis Schwierigkeiten haben, irreführende Metadaten weiterzugeben, damit bestimmte Fotos in den Suchindizes besser platziert werden.

Anspruchsvoll werden beispielsweise vorbeifahrende Fotos von Rennradfahrern mit Stichworten wie „Radfahrer auf Privatflugzeugen“. Objekterkennung wird erkennen, dass die Fotos keine „Privatflugzeuge“ enthalten und die Website bestrafen könnten.

Spam verhindern

Es gibt Millionen von Links im Internet, aber nicht alle sind nützlich. Dies hindert jedoch einige Werbetreibende nicht daran, zu versuchen, diese unabhängigen Links über Angebote, E-Mails und sogar Website-Seiten zu verbreiten. Betrachten Sie Junk-Backlinks in Diskussionsbeiträgen oder Weblinks, die nichts mit dem Thema zu tun haben.

Google bestraft unnütze Links. Angenommen, das Material Ihrer Website handelt von Innendekorationsprodukten, enthält aber viele Links zu Installation und Reparatur. In diesem Fall, RankBrain wird es nicht als mit Ihrem Unternehmen in Verbindung stehend betrachten und kann Ihr Ranking herabsetzen.

Google hatte seine Fähigkeit verbessert, Verbraucher mit Websites zu verbinden, die für sie geeigneter waren, indem es Suchanfragen besser verstand.

Abschließende Gedanken

Maschinelles Lernen revolutioniert SEO auf unterschiedliche Weise. Es kann bei der Erstellung von Inhalten helfen, da es Informationen über ideale Schlüsselwörter oder Themen extrahieren kann, um Ihnen zu helfen, Ihre Website besser zu positionieren. Es kann Ihnen auch bei der Optimierung Ihrer Inhalte helfen, indem es Ihnen hilft, die beste Phrase und Reihenfolge zu bestimmen.

Mit maschinellem Lernen können Sie eine Suchmaschine so entwickeln und trainieren, dass sie Schlüsselwortsuchen für Sie durchführt und Informationen basierend auf einer Liste von Schlüsselwörtern sammelt, ohne manuell Suchparameter auswählen oder eingeben zu müssen. Es kann Ihnen Zeit sparen und verhindern, dass Sie relevante Informationen verpassen.

ML kann Ihrer Crew nicht nur dabei helfen, Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen, um eine UX- und UI-freundliche Website zu erstellen, sondern kann auch autonom Dinge erledigen, um die Arbeitsbelastung Ihrer Teammitglieder zu verringern. Schließlich kann es Probleme finden, die behoben werden müssen, oder Bereiche, die verbessert werden müssen, und dabei helfen, Fehler bei der Analyse zu reduzieren.



Source link