Noções básicas sobre aprendizado de máquina e inteligência artificial em SEO - Conselho de especialistas da Semalt



Com o nosso mundo sempre em busca de novas maneiras de melhorar e desenvolver, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm desempenhado um papel importante na melhoria do SEO. No entanto, é importante entender os papéis do aprendizado de máquina e da inteligência artificial em seu caminho. Devemos perguntar se esses conceitos ajudam os profissionais de SEO a fazer melhor seu trabalho. Bem, nós temos algumas respostas para você.

Os leitores que estudaram o aprendizado de máquina confessarão que não é tão simples quanto parece. Em nosso caminho, discutiremos como o aprendizado de máquina melhora a pesquisa, mas, além disso, você aprenderá muito mais neste artigo.

Hoje, você estaria lendo sobre implementações de pesquisa de um especialista em aprendizado de máquina. Estaríamos expandindo alguns dos principais conceitos que você, sem dúvida, gosta. Para começar, quais são os benefícios de usar IA em SEO?

Em tópicos rápidos, IA:
  • Oferece aos sites uma vantagem estratégica
  • Informe os sites sobre como escolher projetos de IA de alto ROI
  • Apoiar a iniciativa estratégica de IA
Hoje, empresas como Google, Bing, Amazon, Facebook e outras ganham dinheiro com IAs.

Portanto, antes de começarmos, vamos discutir como o aprendizado de máquina melhora a pesquisa.

O aprendizado de máquina é a espinha dorsal de como o SERP é definido e por que as páginas são classificadas dessa maneira. Graças ao uso de aprendizado de máquina nos mecanismos de pesquisa, os resultados são mais inteligentes e úteis. No mundo do SEO, é importante entender alguns detalhes como:
  • Como os mecanismos de pesquisa rastreiam e indexam sites
  • Funções de algoritmos de pesquisa
  • Como os mecanismos de pesquisa entendem e tratam a intenção dos usuários
Com o desenvolvimento da tecnologia de programação, o termo aprendizado de máquina é usado com mais frequência. Mas por que isso é mencionado no SEO e por que você deveria aprender mais sobre isso?

O que é aprendizado de máquina?

Sem aprender o que é aprendizado de máquina, seria extremamente difícil entender sua função no SEO. O aprendizado de máquina pode ser definido como uma ciência de fazer os computadores agirem sem programação explícita. Devemos diferenciar ML de IA porque, neste ponto, essa linha começa a ficar borrada.
Como acabamos de mencionar, com o aprendizado de máquina, os computadores podem concluir com base nas informações fornecidas e não têm instruções específicas sobre como realizar as tarefas. A inteligência artificial, por outro lado, é a ciência por trás da criação do sistema. Graças à IA, os sistemas são criados para ter inteligência semelhante à humana e processar informações de maneira semelhante.

Sua definição ainda não ajuda muito a apontar suas diferenças. Para entender suas diferenças, você pode ver desta forma.

O aprendizado de máquina é um sistema projetado para fornecer soluções para problemas. Usando matemática, pode trabalhar para produzir a solução. Esta solução pode ser programada especificamente, elaborada por um humano. A informação artificial, por outro lado, é um sistema que tende a se mover em direção à criatividade e, portanto, é menos previsível. A inteligência artificial pode ser encarregada de um problema e pode fazer referência às instruções codificadas nele e tirar uma conclusão de seus estudos anteriores. Ou, pode decidir adicionar algo novo à solução ou pode decidir começar a trabalhar em um novo sistema abandonando sua tarefa inicial. Bem, não se precipite em presumir que ele será distraído por amigos no Facebook, mas essa é a ideia.

A principal diferença é a inteligência.

No entanto, a IA está na fronteira do que o ML; na verdade, o aprendizado de máquina é visto como um subconjunto da inteligência artificial.

Como o aprendizado de máquina ajuda os profissionais?

Para melhorar a eficiência, velocidade e confiabilidade dos mecanismos de pesquisa, cientistas e engenheiros apostam significativamente nesse aprendizado de máquina.

Antes de discutirmos isso, vamos primeiro observar que esta seção foi desenvolvida para que você saiba se o aprendizado de máquina pode ser aplicado diretamente ao SEO e não se as ferramentas de SEO podem ser criadas com o aprendizado de máquina. No passado, o aprendizado de máquina era de pouca ou nenhuma utilidade para os profissionais de SEO; isso ocorre porque o aprendizado de máquina não ajuda os especialistas a entender melhor os sinais de classificação. Na verdade, o aprendizado de máquina apenas ajuda a entender o sistema que pondera e mede os sinais de classificação.

Agora você não deve pular como um campeão ainda. Isso não significa que você irá automaticamente para a primeira página depois de perceber isso. Tão benéfico quanto conhecer o sistema pode ser, se não for empregado corretamente, você acabará caindo de costas.

Medindo uma IA de sucesso

Aprenda como o sistema funciona para vencê-lo. Como o sucesso é medido? Use essa analogia, imagine um cenário em que o Microsoft Bing lança seu mecanismo de pesquisa na Malásia e inicializa o mecanismo de pesquisa.

Nota: neste cenário, bootstrapping se refere à inicialização de um sistema e não iniciar um negócio do nada. Nem é a técnica da ciência de dados para fazer estimativas com base em amostras semelhantes anteriores. Aqui, uma boa ideia será reunir um grupo de falantes nativos para servir como o grupo de treinamento inicial.

Eles analisarão os dados coletados no teste experimental e o sistema aprenderá com eles, assim como os programadores. Uma vez que o sistema tenha aprendido o suficiente a ponto de simplesmente ser superior aos resultados existentes, a empresa pode implantar o mecanismo de busca.

E-A-T em aprendizado de máquina

Outro grande exemplo é a autoridade e confiança da empresa. O Google faz perguntas como este site é oficial; podemos confiar na empresa ou no proprietário deste site? As respostas a essas perguntas desempenham um papel crucial na determinação da qualidade e do status de classificação do site. No entanto, não há como dizermos quais fatores o Google considera. Podemos apenas supor que o algoritmo foi treinado para respeitar o feedback dos usuários e as taxas de qualidade do que eles percebem ser E-A-T.

Devemos nos concentrar em E-A-T porque é isso que as máquinas de algoritmos de busca fazem.

O sistema vivo e respiratório do aprendizado de máquina

Um aspecto relevante do aprendizado de máquina está enraizado na própria maneira como o aprendizado de máquina funciona. Em certos casos, o aprendizado de máquina não é simplesmente um algoritmo estático treinado e implantado em sua forma final. Em vez disso, ele se torna um pré-treinado antes da implantação. Em seguida, o algoritmo continua a verificar a si mesmo e a fazer os ajustes necessários, comparando a meta final desejada e os resultados anteriores de sucesso e falha.

No início de uma introdução ao aprendizado de máquina de mecanismo de pesquisa, haverá um conjunto inicial de consultas "boas" e resultados relevantes. Depois disso, serão feitas consultas sem os resultados "bons" para produzir seus próprios resultados. O sistema então produzirá uma pontuação com base no "bom conhecimento" revelado.

O sistema continuará fazendo isso à medida que se aproxima cada vez mais do ideal. Ele atribui um valor para precisão, aprende e, em seguida, faz os ajustes adequados para a próxima tentativa. Pense nisso como uma forma de se esforçar para chegar cada vez mais perto do "saber bem".

Suponha que as taxas de qualidade ou sinais SERP indiquem qualquer resultado de sinal imperfeito que é puxado para um sistema e que o ajuste fino dos pesos dos sinais seja feito. Um bom sinal reforçaria o sucesso. É mais como dar um cookie ao sistema.

Sinais de amostra

Os sinais não são compostos apenas de links, âncoras, HTTPS, títulos de velocidade e muito mais. Nas consultas de pesquisa, muitas outras indicações sinalizam. Alguns dos sinais ambientais usados ​​são:
  • Dia da semana
  • Dia da semana versus fim de semana
  • Férias ou não
  • Temporadas
  • Clima
Onde houver um aumento nas pesquisas em torno da dor de pesquisa na segunda-feira, as chances são de que isso acarrete maior visibilidade para dados terciários, como dicas de reconhecimento de problemas cardíacos às segundas-feiras.
O objetivo do Google para usar IA e aprendizado de máquina

O fato da questão é a mudança de tendências e fatores de classificação que se inclinam e mudam de acordo com o que o Google quer fazer para melhorar o uso do mecanismo de busca. O Google está tentando reduzir nossa capacidade de convencer o sistema. Eles tentam mudar as regras para que você não possa enganar o sistema. Agora, se eles podem fazer isso, é quase certo que eles estão fazendo ajustes para evitar serem jogados e também para melhorar sua relevância.

Conclusão

Os pesquisadores também desempenham um papel neste processo. Isso não é definido como CTR ou taxas de rejeição, mas simplesmente na "satisfação do usuário", não apenas como um sinal, mas também como uma meta da máquina. Como mencionamos, um sistema de aprendizado de máquina precisa ter uma meta, um objetivo e algo para avaliar seu resultado.

Entendemos que isso parece muito para processar e esperamos que você tenha achado este artigo informativo. Considerando a vastidão da IA ​​e do aprendizado de máquina, também temos certeza de que não conseguimos obter todas as informações. No entanto, nossa equipe está sempre disposta a ajudá-lo em qualquer dúvida ou desafio em relação ao seu site e melhor classificação. Não hesite em nos informar como podemos ajudar.

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