Jak głębokie uczenie się wpływa na SEO

1. Czym jest głębokie uczenie się?
2. Nowoczesna sieć neuronowa
3. Głębokie uczenie się i Google
4. Google RankBrain
5. RankBrain i jakość strony
6. RankBrain i linki wsteczne
7. Przyszłość AI i SEO

Google zawsze stara się coś nowego i fascynującego, a jedną z rzeczy, nad którymi pracują, jest ewolucja wyszukiwarki Google z nauczanie maszynowe do „czegoś więcej”. Początkowo grupa inżynierów Google pracowała nad rozpoznawaniem synonimów przez wyszukiwarkę. Gdy użytkownicy wprowadzają różne słowa wymienne między sobą, Google wdroży swoją wiedzę, aby lepiej zrozumieć, czego szukają.

Następnym krokiem było tłumaczenie stron internetowych, na których inżynierowie zasilali system dużą liczbą przetłumaczonych dokumentów, „ucząc” Google, jak jeden język jest mapowany na inny. W ten sposób Google był w stanie przetłumaczyć strony na języki, o których nie mówił żaden inżynier. A teraz ostatecznym krokiem w tej ewolucji jest głęboka nauka .

Czym jest głębokie uczenie się?

Głęboka nauka opiera się na pojęciu neurony cyfrowe , które są zorganizowane w warstwy. Każda warstwa pobiera cechy wyższego poziomu z otrzymywanych danych i przekazuje je do następnej warstwy. W rezultacie wyższe warstwy mogą zrozumieć pojęcia z danych wejściowych. Na przykład rób zdjęcia.

Pierwsza warstwa otrzymuje dane wejściowe pikseli i jest „uczona” rozpoznawania z nich kształtów. Wyższe warstwy łączą kształty, aby „zrozumieć” obiekty znajdujące się na danym obrazie. Tak więc, jeśli neurony cyfrowe są zasilane tysiącami obrazów twarzy, w końcu zrozumieją koncepcję i będą w stanie rozpoznać twarze na dowolnym obrazie.

Nowoczesna sieć neuronowa

Niesamowitym aspektem współczesnych sieci neuronowych jest to, że nie potrzebują człowieka, aby ich „uczyć”. Współczesna koncepcja nauka bez nadzoru umożliwia maszynie określenie pojęć związanych z danymi, które są podawane bez wcześniej określonych etykiet.

W 2012 r. Inżynierowie Google użyli sieci neuronowej, która składa się z 9 warstw i składa się z 1 miliarda połączeń, aby rozpoznać twarze z 10 milionów zdjęć 200x200 pikseli. Wyniki były zdumiewające - dokładność dla 22 000 kategorii obiektów, takich jak twarze, ciała i tym podobne, wynosiła 15,8%. I nie było wcześniej informacji o systemie.

Głębokie uczenie się i Google

Wszystko zaczęło się w 2007 roku od Geoffreya Hintona i jego stworzenia systemów sieci neuronowych. Doprowadziło to do tego, że Jeff Dean i Andrew Ng podjęli proces budowy ogromnej sieci neuronowej w 2011 r. Rok później wyniki doprowadziły do ​​zmiany nazwy projektu z Google Brain na Głęboka nauka Projekt. Skupili się między innymi na tym rozpoznawanie mowy i rozpoznawanie obrazów. Ich wyniki zostały wdrożone w produktach Google.

W 2013 r. Google przejął kontrolę nad DeepMind AI firma z Londynu. Ich głównym celem jest stworzenie maszyny AI, która może przetwarzać dowolne dane, a następnie zrozumieć, co dalej z tym zrobić, podobnie jak ludzki mózg. Najnowsze osiągnięcie Google w sztuczna inteligencja jest RankBrain , który ma bardzo dotknięty optymalizacja wyszukiwarki .

Google RankBrain

RankBrain to nowe podejście Google do głębokiej nauki. W rzeczywistości wykorzystuje istniejące już algorytmy rdzenia Google i uczy się, jaka kombinacja jest najlepsza do każdego rodzaju wyników wyszukiwania. Na przykład może określić, że najważniejszym czynnikiem dla danych wyników wyszukiwania jest tytuł meta . Ale, chociaż może to prowadzić do lepszego pozycjonowania wyszukiwania dla jednej strony, dla innych może być decydującym czynnikiem, takim jak PageRank .

Oznacza to, że Google ma specyficzną kombinację algorytmów dla każdego wyniku wyszukiwania. Dlatego współczesna analiza regresji stron internetowych musi opierać się na ulepszaniu określonej części strony internetowej w oparciu o te unikalne wyniki wyszukiwania, ponieważ RankBrain działa na poziomie słów kluczowych i dostosowuje każdy wynik wyszukiwania.

RankBrain i jakość strony

RankBrain „uczy się” również określać różnicę między witrynami o wysokiej i niskiej jakości. Tak samo, jak inaczej określa algorytmy dla każdego wyniku wyszukiwania, sprawdza jakość strony internetowej na podstawie różnych czynników, takich jak CRM , szablony i struktury danych. Sprawia, że ​​„uczy się”, jakie są właściwe ustawienia dla danego środowiska. Porównuje strukturę strony internetowej do tej, która jest renomowana w branży i odpowiednio ją pozycjonuje.

RankBrain i linki wsteczne

Sposób działania RankBrain ma również wpływ na używane linki zwrotne. Z tego, co ustaliliśmy wcześniej, możemy wywnioskować, że istotne jest, aby twoje linki wsteczne były powiązane z twoją niszą, ponieważ w przeciwnym razie RankBrain zauważy, że istnieje różnica między daną stroną internetową a innymi, które znajdują się w twoim pionie.

Przyszłość AI i SEO

Jak widać z tego artykułu, przyszłość Google RankBrain i innych form AI szybko się przyspiesza i może ostatecznie przekroczyć ludzki mózg. W tym momencie wszystko o nadchodzących postępach technicznych jest pozostawione spekulacjom. Pewne jest to, że:

• Każde środowisko oparte na konkurencyjne słowo kluczowe będzie wymagać własnego procesu badania
• Prawie każda strona będzie musiała skupić się na swojej niszy i uważać, aby nie zostać błędnie sklasyfikowanym
• Każda strona internetowa powinna uwzględniać strukturę i skład renomowanych stron internetowych w tej samej branży

To robi dwie rzeczy dla optymalizacji pod kątem wyszukiwarek. Z jednej strony ułatwia to sprawę, ponieważ technologie takie jak RankBrain zapewniają brak luk w systemie. Z drugiej strony utrudnia to wszystko, ponieważ wszystko, co dotyczy SEO, będzie jeszcze bardziej techniczne, aby wyprzedzić współczesność analityka i duże dane .

Credit Image: Pixabay