یادگیری ماشینی : پیش بینی الگوریتم های SEO عظیم با پشتوانه ML گوگل
یادگیری ماشینی (ML) تأثیر ماندگاری در بسیاری از زمینه‌های تجاری بر جای گذاشته است و شرکت‌های فناوری بیشترین بهره را از آن برده‌اند. گوگل، بزرگترین غول فناوری جهان، از همان ابتدا رهبری تحقیقات ML را بر عهده داشت. کسب و کار اصلی آن، که شامل تبلیغات آنلاین و همچنین محاسبات ابری است، بهترین استفاده را از ML می کند. اکنون، موتور جستجوی قدرتمند گوگل نیز از الگوریتم‌های ML برای بهینه‌سازی بهتر وب‌سایت‌ها (که به اختصار SEO برای «بهینه‌سازی موتور جستجو» نامیده می‌شود) استفاده می‌کند.
با افزایش تعداد ترافیک اینترنت، گوگل به سئوی پیچیده تر و ساختار یافته تر روی آورده است. در حالی که اکثر چالش‌ها برطرف شده‌اند، ما در اینجا بحث خواهیم کرد که چگونه یک رویکرد یادگیری ماشینی به الگوریتم‌های ML از قبل تثبیت‌شده در SEO Google می‌تواند به کاهش عوارض در موتور جستجو کمک کند.
رشد آهسته ML در سئو
پیش از این، الگوریتم‌های رایانه‌ای برای سئو، تغییرات را در زمانی که مشاهده می‌شد در خود جای می‌دادند و بهبودهایی در آن ایجاد می‌کردند. این پیشرفت‌ها به‌عنوان یک به‌روزرسانی برای الگوریتم‌ها جمع‌آوری شده‌اند، و این گاهی اوقات به معنای تغییرات ناگهانی در یک لحظه بود. گوگل معمولاً الگوریتم‌های سئو خود را مرتباً به‌روزرسانی می‌کند و با هر به‌روزرسانی در سئو، رتبه‌بندی و صفحه نتایج موتور جستجو (SERP) تحت تأثیر مثبت (دسترسی/ترافیک بیشتر) یا منفی (دسترسی/ترافیک کمتر) قرار می‌گیرد. این مهم است زیرا مشاغلی که به وب سایت خود وابسته هستند در نتیجه این تغییرات سئو آسیب می بینند.
در سال های اخیر، گوگل شروع به استفاده از ML برای SEO کرد. به عنوان مثال، در سال 2015، گوگل RankBrain را معرفی کرد، یک الگوریتم ML که نتایج جستجو را تجزیه و تحلیل و پردازش می کند که بخشی از الگوریتم رتبه بندی گوگل بود. این به طور قابل توجهی سئو را تغییر داده است، زیرا اکنون از تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی و لینک ها فراتر رفته است. الگوریتم های سئو دیگر از نمایه سازی سنتی پیروی نمی کنند. پس از تغییر ساختار سئو توسط گوگل با کافئین، فهرست بندی نتایج جستجو کارآمدتر از همیشه شد و محتوای جدیدتر در اولویت قرار گرفت.
اما، این با یک مشکل ذاتی مربوط به به روز رسانی الگوریتم همراه بود. اگرچه کافئین شفافیت بیشتری را در مرتب کردن عوامل رتبه‌بندی ارائه می‌کرد، اما برای نظارت بر تغییرات رتبه‌بندی مطابق با به‌روزرسانی‌های الگوریتم، نیاز به مداخله انسانی داشت. RankBrain به غلبه بر این مشکل کمک کرد، زیرا بخش های زیادی از داده های نتایج جستجو را با ارائه سیگنال های رتبه بندی علاوه بر فاکتورهای رتبه بندی تجزیه و تحلیل می کرد.
مارکوس توبر، بنیانگذار و مدیر ارشد فناوری Searchmetrics، یک پلتفرم تجزیه و تحلیل موتور جستجوی محبوب که سئو را در سطح جهانی متمرکز می کند، می گوید که RankBrain صدها فاکتور رتبه بندی در نظر گرفته شده توسط گوگل را در یک فاکتور ادغام می کند. این عوامل برای هر پرس و جو به طور متفاوتی اولویت بندی می شوند. با استفاده از ML در RankBrain، کارشناسان گوگل اکنون می توانند بدون نگرانی در مورد پیچیدگی الگوریتمی، بر صیقل دادن محتوای کاربر تمرکز کنند.
پیش بینی رتبه بندی و الگوریتم ها
اکنون فیل در اتاق می آید که از یادگیری ماشینی بر روی خود این الگوریتم ها استفاده می کند. این به معنای پیش‌بینی رتبه‌بندی و الگوریتم‌های SEO از قبل با کمک ML است. تعدادی از ابزارهای سئو برای همکاری با سئوی گوگل برای ارائه راه حل های موتور جستجوی سفارشی در بازار موجود است. این ابزارها علاوه بر مرتب سازی موثر عوامل رتبه بندی، تغییرات الگوریتمی را به سرعت پیش بینی می کنند.
ساختن یک مدل یادگیری ماشینی برای سئو گوگل یک کار بزرگ است. علاوه بر ارائه بهترین نتایج جستجو بر اساس محتوا، مدل ML همچنین باید مراقب از بین بردن آسیب‌پذیری‌های امنیتی مانند هرزنامه و فیشینگ و سایر تهدیدهایی باشد که بیشتر از طریق ایمیل ایجاد می‌شوند. برای این، ML نیاز به هجوم داده های عظیمی دارد که توسط متخصصان انسانی به دست آمده و ارزیابی شده است. بنابراین، باید جنبه های خوب و بد سئو را به طور مداوم با و با کارایی دقیق تجزیه و تحلیل کند.
چالش دیگر انجام تغییرات الگوریتمی بر اساس کلیدواژه است. الگوریتم گوگل به کلمات کلیدی مختلف پاسخ های متفاوتی می دهد. همانطور که قبلا ذکر شد، ابزارهای SEO نیز می توانند به حل این مشکل کمک کنند. این ابزارها می‌توانند کلمات کلیدی را که برای کسب‌وکارهای فردی در محیط موتور جست‌وجو ارائه می‌شوند، تجزیه و تحلیل و دسته‌بندی کنند. این همچنین مواردی از کلمات کلیدی مشابه را برای مشاغل با رقبای خود ایجاد می کند. جیسون دیمرز، مدیر عامل آژانس بازاریابی محتوا AudienceBloom این نکته منفی را به خوبی توضیح می دهد. او می‌گوید: «از طرف دیگر، اگر یک برند باید نگران کلمات کلیدی مختلفی باشد که رقبای مختلف را در هر محیطی پوشش می‌دهند، سرمایه‌گذاری در این فناوری‌های جدیدتر ممکن است تضمین شود. تیم های سئو باید در نظر داشته باشند که نمی توانند به سادگی آنچه را که در یک محیط کلمه کلیدی آموخته اند به دیگری اعمال کنند. باید از نوعی تحلیل تطبیقی استفاده کرد.»
نتیجه
از آنجایی که پیشرفت‌های جدیدی در یادگیری ماشین رخ می‌دهد، مهم است که توجه داشته باشید که آیا تأثیر درستی دارند یا خیر. در زمینه هایی مانند SEO، قبل از اجرای پروژه های ML در عمل، به قوانینی نیاز دارد که توسط متخصصان تعیین شود. علاوه بر آن، ابزارهای جدیدتری که دارای ویژگی های هوش مصنوعی و ML هستند نیز می توانند با آنها ادغام شوند