Как глубокое обучение влияет на SEO

1. Что такое глубокое обучение?
2. Современная нейронная сеть
3. Глубокое обучение и Google
4. Google RankBrain
5. RankBrain и качество сайта
6. RankBrain и обратные ссылки
7. Будущее ИИ и SEO

Google всегда замышляет что-то новое и увлекательное, и одной из вещей, над которыми они работают, является эволюция поиска Google от машинное обучение «что-то большее». Первоначально группа инженеров Google работала над распознаванием синонимами поисковой системой. Поскольку пользователи вводят разные слова, взаимозаменяемые друг с другом, Google будет применять свои знания, чтобы лучше понять, что они ищут.

Следующим шагом стал перевод веб-сайтов, где инженеры загрузили в систему большое количество переведенных документов, «научив» Google, как один язык отображается на другом. Таким образом, Google смог перевести сайты на языки, на которых не говорил ни один из инженеров. И теперь, последний шаг в этой эволюции глубокое обучение ,

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение основан на понятии цифровые нейроны , которые организованы в слои. Каждый уровень получает данные более высокого уровня из данных, которые он получает, и передает их на следующий уровень. Результатом этого является то, что верхние уровни могут понимать понятия из входных данных. Возьмите изображения для примера.

Первый слой получает ввод пикселей и «учится» распознавать фигуры из них. Более высокие слои затем объединяют формы, чтобы «понять» объекты, которые находятся на данной картинке. Таким образом, если цифровые нейроны снабжаются тысячами изображений лиц, в конце концов, они поймут концепцию и смогут распознавать лица на любом изображении.

Современная нейронная сеть

Удивительный аспект современных нейронных сетей заключается в том, что им не нужен человек, чтобы «учить» их. Современная концепция неконтролируемое обучение позволяет машине определять понятия, лежащие в основе данных, которые они дают, без каких-либо предварительно определенных меток.

В 2012 году инженеры Google использовали нейронную сеть, состоящую из 9 слоев и состоящую из 1 миллиарда соединений, чтобы распознавать лица из 10 миллионов фотографий размером 200x200 пикселей. Результаты были поразительными - точность составила 22,8% для 22 000 категорий объектов, таких как лица, тела и тому подобное. И не было никакой информации, ранее предоставленной системе.

Глубокое обучение и Google

Все началось в 2007 году с Джеффри Хинтона и его создания нейросетевых систем. Это привело к тому, что Джефф Дин и Эндрю Нг взялись за процесс создания огромной нейронной сети в 2011 году. Год спустя результаты привели к изменению названия проекта с Google Brain на Глубокое обучение Проект. Среди прочего они сосредоточились на распознавание речи и распознавание изображений. Их результаты были внедрены в продукты Google.

В 2013 году Google взял под контроль DeepMind, искусственный интеллект Компания из Лондона. Их главная цель - создать ИИ-машину, которая сможет обрабатывать любую информацию, а затем понимать, что делать с ней дальше, аналогично человеческому мозгу. Последнее достижение Google в искусственный интеллект является RankBrain , у которого есть сильно пострадал поисковая оптимизация ,

Google RankBrain

RankBrain - это новый метод глубокого обучения Google. Что он делает, так это то, что он берет уже существующие основные алгоритмы Google и узнает, какая комбинация лучше всего применяется к каждому виду результатов поиска. Например, он может определить, что наиболее важным фактором для данных результатов поиска является мета заголовок , Но, хотя это может привести к лучшему поисковому позиционированию для одного веб-сайта, для другого решающим фактором может быть что-то другое, например PageRank ,

Это в основном означает, что у Google есть специальное сочетание алгоритмов для каждого результата поиска. Поэтому современный регрессионный анализ веб-сайтов должен основываться на улучшении определенной части веб-сайта на основе этих уникальных результатов поиска, поскольку RankBrain работает на уровне ключевых слов и настраивает каждый результат поиска.

RankBrain и качество сайта

То, что RankBrain также «учат» делать, это определять разницу между сайтами высокого и низкого качества. Так же, как он определяет алгоритмы по-разному для каждого результата поиска, он проверяет качество сайта на основе различных факторов, таких как CRM , шаблоны и структуры данных. Что он делает, так это то, что он «узнает», каковы правильные настройки для конкретной среды. Он сравнивает структуру веб-сайта с авторитетной в отрасли и позиционирует ее соответствующим образом.

RankBrain и обратные ссылки

То, как работает RankBrain, также влияет на используемые вами обратные ссылки. Из того, что мы выяснили ранее, мы можем сделать вывод, что важно, чтобы ваши обратные ссылки были связаны с вашей нишей, потому что в противном случае RankBrain заметит, что есть разница между данным сайтом и другими, которые находятся в вашей вертикали.

Будущее ИИ и SEO

Как мы видим из этой статьи, будущее Google RankBrain и других форм ИИ там быстро ускоряется и может в конечном итоге превысить человеческий мозг. На данный момент все о предстоящих технических достижениях оставлено для спекуляции. Определенно то, что:

• Каждая среда основана на конкурентное ключевое слово потребуется собственный экзаменационный процесс
• Почти каждый сайт должен сосредоточиться на своей нише и быть осторожным, чтобы не быть неправильно классифицированным
• Каждый сайт должен смотреть на структуру и состав известных сайтов в той же отрасли

Это делает две вещи для поисковой оптимизации. С одной стороны, это облегчает задачу, потому что такие технологии, как RankBrain, обеспечивают отсутствие лазеек в системе. С другой стороны, это усложняет ситуацию, потому что все в SEO станет еще более техническим, чтобы оставаться впереди современного аналитика а также большие данные ,

Кредит изображения: Pixabay