SEO'da Makine Öğrenimini ve Yapay Zekayı Anlamak - Semalt Uzman Tavsiyesi



Dünyamız her zaman iyileştirmenin ve geliştirmenin yeni yollarını ararken, yapay zeka ve makine öğrenimi SEO'nun geliştirilmesinde önemli bir rol oynadı. Bununla birlikte, makine öğreniminin ve Yapay zekanın kendi yolunda oynadığı rolleri anlamak önemlidir. Bu kavramların SEO uzmanlarının işimizi daha iyi yapmasına yardımcı olup olmadığını sormalıyız. Pekala, sizin için bazı cevaplarımız var.

Makine öğrenimi üzerine çalışan okuyucular, bunun göründüğü kadar basit olmadığını itiraf edeceklerdir. Yolumuzda, makine öğreniminin aramayı nasıl iyileştirdiğini tartışacağız, ancak buna ek olarak, bu makalede çok daha fazlasını öğreneceksiniz.

Bugün, bir makine öğrenimi uzmanından arama uygulamalarını okuyacaksınız. Hiç şüphesiz zevk aldığınız bazı temel kavramları genişleteceğiz. Yeni başlayanlar için, SEO'da AI kullanmanın faydaları nelerdir?

Hızlı madde işaretlerinde, AI:
  • Web sitelerine stratejik avantaj sağlar
  • Yüksek ROI AI projelerinin nasıl seçileceği konusunda web sitelerini bilgilendirin
  • Stratejik AI girişimini destekleyin
Günümüzde Google, Bing, Amazon, Facebook ve daha fazlası gibi şirketler AI'lardan para kazanıyor.

Bu yüzden, dalmadan önce, makine öğreniminin aramayı nasıl iyileştirdiğini tartışalım.

Makine öğrenimi, SERP'nin nasıl yerleştirildiğinin ve sayfaların neden bu şekilde sıralandığının bel kemiğidir. Arama motorlarında makine öğreniminin kullanılması sayesinde sonuçlar daha akıllı ve daha kullanışlıdır. SEO dünyasında, aşağıdakiler gibi belirli ayrıntıları anlamak önemlidir:
  • Arama motorları web sitelerini nasıl tarar ve dizine ekler?
  • Arama algoritmaları işlevleri
  • Arama motorları kullanıcıların niyetini nasıl anlar ve ele alır?
Programlama teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, makine öğrenimi terimi daha sık ortaya çıkıyor. Ama neden SEO'da bahsediliyor ve neden bunun hakkında daha fazla bilgi edinmelisiniz?

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğreniminin ne olduğunu öğrenmeden, SEO'daki işlevini kavramak son derece zor olacaktır. Makine öğrenimi, bilgisayarları açık programlama olmadan harekete geçirme bilimi olarak tanımlanabilir. Makine öğrenimini yapay zekadan ayırmalıyız çünkü bu noktada bu çizgi bulanıklaşmaya başlıyor.
Az önce bahsettiğimiz gibi, Makine öğrenimi ile bilgisayarlar sağlanan bilgilere göre sonuç verebilir ve görevlerin nasıl gerçekleştirileceğine dair özel talimatlara sahip değildir. Yapay zeka ise sistem yaratmanın arkasındaki bilimdir. Yapay zeka sayesinde sistemler insan benzeri zekaya sahip olacak ve bilgileri benzer şekilde işleyecek şekilde oluşturulur.

Tanımları, farklılıklarına işaret etmede hala pek bir şey yapmıyor. Farklılıklarını anlamak için, bu şekilde bakabilirsiniz.

Makine öğrenimi, sorunlara çözüm sağlamak için tasarlanmış bir sistemdir. Matematiği kullanarak çözüm üretmek için çalışabilir. Bu çözüm özel olarak programlanabilir, bir insan tarafından çözülebilir. Yapay bilgi ise yaratıcılığa doğru ilerleyen bir sistemdir ve bu nedenle daha az tahmin edilebilirdir. Yapay zeka bir problemle görevlendirilebilir ve ona kodlanmış talimatlara referans verebilir ve önceki çalışmalarından bir sonuç çıkarabilir. Veya çözüme yeni bir şey eklemeye karar verebilir veya ilk görevini devam ettiren yeni bir sistem üzerinde çalışmaya başlamaya karar verebilir. Pekala, Facebook'taki arkadaşların dikkatinin dağılacağını düşünmek için acele etme, ama fikri anladın.

Temel fark zekadır.

Bununla birlikte, AI, makine öğreniminden daha sınırdır, aslında, makine öğrenimi yapay zekanın bir alt kümesi olarak görülüyor.

Makine öğrenimi profesyonellere nasıl yardımcı olur?

Arama motorlarının verimliliğini, hızını ve güvenilirliğini artırmak için bilim adamları ve mühendisler bu makine öğrenimine önemli ölçüde güveniyor.

Bunu tartışmadan önce, bu bölümün makine öğreniminin doğrudan SEO'ya uygulanıp uygulanamayacağını ve SEO araçlarının makine öğrenimi ile oluşturulup oluşturulamayacağını size bildirmek için tasarlandığını unutmayın. Geçmiş zamanlarda, makine öğreniminin SEO uzmanları için çok az faydası vardı veya hiç yoktu; bunun nedeni, makine öğreniminin uzmanların sıralama sinyallerini daha iyi anlamasına yardımcı olmamasıdır. Gerçekte, makine öğrenimi yalnızca sıralama sinyallerini tartan ve ölçen sistemi anlamanıza yardımcı olur.

Şimdi henüz bir şampiyon gibi zıplamamalısın. Bu, bunu fark ettikten sonra otomatik olarak ilk sayfaya gideceğiniz anlamına gelmez. Sistemi bilmek ne kadar faydalı olursa olsun, doğru şekilde kullanılmazsa, sadece sırt üstü düşersiniz.

Başarılı bir yapay zekayı ölçmek

Sistemin onu yenmek için nasıl çalıştığını öğrenin. Başarı nasıl ölçülür? Bu benzetmeyi kullanın, Microsoft Bing'in arama motorunu Malezya'ya sunduğu ve arama motorunu önyükledikleri bir senaryo hayal edin.

Not: Bu senaryoda, önyükleme, bir sistemin başlatılması ve hiçbir şey olmadan bir iş başlatılmaması anlamına gelir. Önceki benzer örneklere dayalı tahminler yapmak için veri bilimi tekniği de değildir. Burada akıllıca bir fikir, ilk eğitim grubu olarak hizmet etmek için bir grup ana dili konuşmacıyı çekmek olacaktır.

Deneme testinden toplanan verileri analiz edecekler ve sistem, programcılar gibi onlardan öğrenecek. Sistem, mevcut sonuçlardan üstün olduğu noktaya kadar yeterince şey öğrendikten sonra, şirket arama motorunu devreye alabilir.

Makine öğreniminde E-A-T

Bir başka harika örnek de Kurumsal otorite ve güven. Google, bu web sitesi yetkili olup olmadığı gibi sorular sorar; bu web sitesinin şirketine veya sahibine güvenebilir miyiz? Bu soruların cevapları, web sitesinin kalitesini ve sıralama durumunu belirlemede önemli bir rol oynar. Ancak, Google'ın hangi faktörleri dikkate aldığını söylemenin gerçek bir yolu yok. Yalnızca algoritmanın hem kullanıcıların geri bildirimlerine hem de E-A-T olarak algıladıkları şeyin kalite oranlarına saygı duyacak şekilde eğitildiğini varsayabiliriz.

E-A-T'ye odaklanmalıyız çünkü bu, arama algoritması makinelerinin yaptığı şeydir.

Makine öğreniminin yaşama ve nefes alma sistemi

Makine öğreniminin alakalı bir yönü, makine öğreniminin çalışma biçiminden kaynaklanmaktadır. Bazı durumlarda, makine öğrenimi yalnızca eğitilen ve ardından son biçiminde devreye alınan statik bir algoritma değildir. Bunun yerine, dağıtımdan önce önceden eğitilmiş bir hale gelir. Ardından, algoritma, istenen son hedef ile önceki başarı ve başarısız sonuçları karşılaştırarak kendisini kontrol etmeye ve gerekli ayarlamaları yapmaya devam eder.

Bir arama motoru makine öğrenimi girişinin başlangıcında, "iyi bilme" sorguları ve alakalı sonuçlardan oluşan bir başlangıç ​​seti olacaktır. Bundan sonra, kendi sonuçlarını üretmesi için "iyi bilme" sonuçları olmadan sorgular verilecektir. Sistem daha sonra ortaya çıkan "iyi bilme" ye dayalı bir puan üretecektir.

İdeale yaklaştıkça sistem bunu yapmaya devam edecektir. Doğruluk için bir değer atar, öğrenir ve ardından bir sonraki deneme için uygun ayarlamaları yapar. Bunu, "iyiyi bil" e yaklaşıp yaklaşmanın bir yolu olarak düşünün.

Kalite oranlarının veya SERP sinyallerinin bir sisteme çekilen herhangi bir kusurlu sinyal sonucunu gösterdiğini ve sinyal ağırlıklarının ince ayarının yapıldığını varsayalım. İyi bir sinyal başarıyı pekiştirir. Daha çok sisteme bir çerez vermek gibidir.

Örnek sinyaller

Sinyaller yalnızca bağlantılardan, bağlantılardan, HTTPS'den, hız başlıklarından ve daha fazlasından oluşmaz. Arama sorgularında birçok başka gösterge sinyal verir. Kullanılan çevresel sinyallerden bazıları şunlardır:
  • Haftanın günü
  • Hafta içi ve hafta sonu
  • Tatil ya da değil
  • Sezonlar
  • Hava
Pazartesi günü arama ağrısıyla ilgili aramalarda ani bir artış olduğunda, Pazartesi günleri kalp sorunlarını tanıma ipuçları gibi üçüncül veriler için artan görünürlüğü tetikleme ihtimali yüksektir.
Google'ın AI ve Makine Öğrenimini kullanma hedefi

İşin gerçeği, Google'ın arama motoru kullanımlarını iyileştirmek için ne yapmak istediğine göre eğilen ve değişen eğilimlerin ve sıralama faktörlerinin değişmesidir. Google, sistemi ikna etme yeteneğimizi azaltmak istiyor. Sistemi aldatmamanız için kuralları değiştirmeye çalışırlar. Şimdi, eğer bunları yapabilirlerse, oyun oynamamak ve alaka düzeyini artırmak için ayarlamalar yaptıkları neredeyse kesin.

Sonuç

Araştırmacılar da bu süreçte rol oynamaktadır. Bu, TO veya hemen çıkma oranları ile tanımlanmaz, yalnızca "kullanıcı memnuniyeti" olarak yalnızca bir sinyal olarak değil, aynı zamanda makinenin bir hedefi olarak da tanımlanır. Bahsettiğimiz gibi, bir makine öğrenimi sistemine bir hedef, bir hedef ve sonucunu derecelendirecek bir şey verilmelidir.

Bunun işlenecek çok şey olduğunu biliyoruz ve umarız bu makaleyi bilgilendirici bulmuşsunuzdur. Yapay zeka ve Makine Öğreniminin ne kadar geniş olduğunu düşünürsek, tüm bilgileri dışarı çıkaramadığımızdan da eminiz. Ancak, ekibimiz her zaman web siteniz ve daha iyi sıralamanızla ilgili her türlü sorunuza veya zorluğa yardımcı olmaya isteklidir. Nasıl yardımcı olabileceğimizi bize bildirmekten çekinmeyin.

SEO ile ilgileniyor musunuz? Diğer makalelerimize göz atın Semalt blog.

mass gmail