24
Търсещият модел трябва да може да се „самокалибрира“. Това означава, че трябва да може да вземе своите алгоритми, тяхната тежест и да сравни симулираните данни с обществени търсачки, за да намери най-точната търсачка за моделиране на всяка среда.
Въпреки това, анализирането на хиляди параметри, опитвайки се да се намери най-добрата комбинация от тях, е астрономически скъпо по отношение на изчислителната обработка, а също и много трудно.
И така, как тогава да създадем самокалибриращ се модел за търсене? Оказва се, че единственото, което ни остава, е да се обърнем за помощ към … птиците. Да, да, чухте правилно, това е за птиците!
Оптимизация на рояка частици (PSO) – Particle Swarm Optimization
Често се случва грандиозните проблеми да намират най-неочакваните решения. Така например си струва да се обърне внимание на оптимизацията с помощта на рояк от частици, който е метод на изкуствен интелект, споменат за първи път през 1995 г. и базиран на социално-психологически поведенчески модел на тълпата. Техниката всъщност е моделирана въз основа на концепцията за поведението на птиците, летящи на ята.
Способността на тези високотехнологични трохи да комуникират и да предават информация една на друга направи възможно „роякът“ роботи да действа като единен цял организъм, превръщайки много трудоемката задача за изследване на цялата сграда в спокойна разходка по коридора (повечето роботи можеха да карат не повече от няколко метра).
Това, което наистина е готино при PSO е, че техниката не прави абсолютно никакви предположения за проблема, който се опитвате да разрешите. Това е кръстоска между алгоритъм, базиран на правила, който се опитва да предложи решение и невронни мрежи с изкуствен интелект, които имат за цел да изследват проблем. По този начин този алгоритъм е компромис между проучвателно и експлоатационно поведение.
Тъй като няма проучвателен характер, този оптимизационен подход, алгоритъмът несъмнено би се превърнал в това, което статистиците наричат „локален максимум“ (решение, което изглежда оптимално, но всъщност не е).
Първо, започвате с поредица от „пакети“ или предположения. В модела за търсене това могат да бъдат различни тегловни коефициенти на алгоритмите за оценяване. Например, като се имат предвид 7 различни входни данни, вие ще започнете с най-малко 7 различни допускания за тези тегла.
Корелация спрямо „черната кутия“
Напоследък много SEO специалисти се опитват да се сравнят с черната кутия на Google. Тези усилия, разбира се, имат право на живот, но все още са напълно безполезни. И ето защо.
Първо, корелацията не винаги предполага причинно-следствена връзка. Особено ако входните точки на вашата черна кутия не са твърде близо до изходните точки. Нека разгледаме това с пример, при който входните точки са много близо до съответните им изходни точки – бизнес за превоз на сладолед. Когато навън е топло, хората купуват повече сладолед. Тук е лесно да се види, че входната точка (температурата на въздуха) е тясно свързана с изходната точка (сладолед).
Освен това техните въведени данни или оптимизации са пред компонентите за обхождане в търсачката. Всъщност типичната оптимизация трябва да премине през 4 нива: обхождане, индексиране, оценяване и накрая ниво на заявка в реално време. Опитите за корелация по този начин не могат да доведат до нищо друго освен до напразни очаквания.
Нивото на запитване е мнението на потребителя, а не на компанията, за това, което се случва. Следователно корелациите, изведени по този начин, много рядко ще бъдат причинно-следствени. И това е при условие, че имате един инструмент за намиране и моделиране на данни. Като правило, SEO-оптимизаторите използват редица входни данни, което ще увеличи шума и ще намали вероятността от намиране на причинно-следствена връзка.
Намиране на причинно-следствени връзки в SEO
За да накарате корелацията да работи с модела на търсачката, трябва да стегнете входовете и изходите възможно най-много. В модела на търсачката входните или променливите данни трябва да са в или над слоя за оценяване. Как да го направим? Трябва да разделим черната кутия на търсачката на ключови компоненти и след това да изградим модела на търсачката от нулата.
Оптимизирането на резултатите е още по-трудно поради ужасяващия шум, генериран от слоя за заявки в реално време, който създава милиони вариации за сметка на всеки потребител. Като минимум ще трябва да направим входове за нашия модел на търсачка, който ще бъде разположен преди обичайния слой с варианти на заявка. Това гарантира, че поне една от сравняваните страни е стабилна.
Като изградим модел на търсачка от нулата, можем да покажем резултатите от търсенето, идващи не от слоя на заявката, а направо от слоя за оценка. Това ще ни даде по-стабилна и точна връзка между входовете и изходите, които се опитваме да съпоставим. И тогава, благодарение на тези силни и разкриващи връзки между входове и изходи, корелацията ще отразява причинно-следствена връзка. Като се фокусираме върху един вход, получаваме директна връзка към резултатите, които виждаме. След това можем да направим класически SEO анализ, за да определим опцията за оптимизация, която ще бъде от полза за съществуващия модел на търсачката.
Резултати
Ситуациите, в които някакво просто нещо в природата води до научни открития или технологични пробиви, не могат да не радват. Като разполагаме с модел на търсачка, който ни позволява открито да свързваме входящи данни за оценка с неперсонализирани резултати от търсене, можем да свържем корелацията с причинно-следствената връзка.4
Представяме Ви кратък обзор и мнение от използването на популярните чатбот системи за SEO нужди.
| ChatGPT за SEO оптимизация | При създаването на съдържание, препоръката на ключови думи, при структурирането на оптимизиран сайт ChatGPT помага много. |
| Google Bard за SEO цели | В България все още не можем да тестваме Google Bard |
| Bing ChatBot за SEO нужди | Приятно впечатление ни прави, че за разлика от ChatGPT, чатботът на Майкрософт цитира, позовава източници.
За SEO оптимизация е добре да ползвате и него, за допълнителни разяснения |
Изкуственият интелект (AI) и SEO
Изкуственият интелект (AI) е технология, която трансформира множество индустрии, включително оптимизацията на търсачките (SEO). В тази статия ще разгледаме начините, по които AI може да подпомогне SEO стратегиите и да подобри резултатите от търсачките.
Анализ на ключови думи
AI може да помогне в анализа на ключови думи, като идентифицира най-релевантните за вашата ниша и аудитория. Така ще може да насочите усилията си към най-ефективните ключови думи и фрази.
Създаване на съдържание
AI алгоритми като GPT-3 могат да генерират качествено и SEO оптимизирано съдържание. Това може да ви спести време и усилия при създаването на блог статии, описания на продукти и други текстове.
Оптимизация на съдържанието:
AI инструменти могат да анализират съдържанието на вашите уеб страници и да предложат подобрения, които ще увеличат шансовете ви да бъдете класирани по-високо в резултатите от търсачките. Това включва оптимизация на заглавия, мета описания, структура на страници и много други.
Анализ на конкуренцията
AI може да анализира стратегиите на вашите конкуренти и да ви предостави ценни данни за това как да подобрите своя SEO подход. Това може да включва анализ на външни връзки, съдържание и социални медии.
Персонализация на потребителския опит:
AI може да анализира поведението на потребителите и да предложи персонализирани препоръки за подобряване на уебсайта ви. Това може да доведе до по-голямо задържане на посетителите, намаляване на бягството и по-добри резултати от търсачките.
Заключение
Използването на изкуствен интелект в SEO може да доведе до значителни подобрения в резултатите от търсачките и да увеличи видимостта на Вашият проект. Достатъчно е да не прекалявате, да анализирате, да имате креативен подход!
Публикацията е актуализирана на 2023/03/24 3:46:27 PM – дигитална агенция Висео
