Предсказание переходов на сайт из поисковых систем.

Description

Применение искусственного интеллекта в поисковых системах.

Искусственный интеллект проникает во все области знаний и во многие виды деятельности, которые мы выполняем изо дня в день.

Трансформация может затронуть повторяющиеся, выполняемые вручную задачи, не требующие больших ресурсов, но поддающиеся относительно простой оптимизации.

Есть и другие, которые, хотя и автоматические, благодаря искусственному интеллекту получают больший импульс для быстрого достижения улучшенных результатов, улучшения качества обслуживания клиентов и обучения на лету.

Чтобы эта модель искусственного интеллекта и любая другая работали, необходимо иметь историю действий, которые мы ожидаем предсказать и которые имеют множество переменных (местоположение, история, время, используемые ключевые слова), чтобы обогатить рекомендации и иметь большая вероятность комбинаций, которые получаются в ответе с высокой вероятностью того, что он будет правильным для пользователя.

Одним из преимуществ поисковых систем в Интернете является то, что они имеют большие объемы данных для обучения своих моделей.

ИИ обучается с использованием известных данных, таких как:

содержание
ссылки
поведение пользователя
доверять
цитаты
узоры

а затем анализ этих данных с использованием пользовательского опыта, больших данных и машинного обучения для разработки новых факторов ранжирования, способных дать результаты, которые, скорее всего, удовлетворят потребности пользователей.

Алгоритмы поиска прошлого были довольно простыми. Добавьте ключевую фразу в свой заголовок, заголовок и теги alt, а затем добавьте ее по всему контенту, и вы почти гарантированно получите высокий рейтинг. То есть до тех пор, пока ваши конкуренты не сделали то же самое, а затем началась виртуальная гонка вооружений, чтобы увидеть, кто сможет вставить ключевую фразу на страницу как можно больше раз и всеми способами.

Специалисты по поисковой оптимизации проявили творческий подход к поиску новых способов втиснуть на страницу еще несколько экземпляров ключевой фразы, даже если это означало использование нелепой тактики, которая не служила никакой другой цели, кроме увеличения плотности ключевых слов. Они скрывали текст, раскрашивая его, чтобы он сливался с фоном, помещая его за пределы экрана или даже используя z-индекс для изменения порядка элементов в стеке, а также множество других не менее схематичных методов.

К счастью, поисковым системам не потребовалось много времени, чтобы встроить в свои алгоритмы эффективные меры противодействия этой элементарной тактике. Более сложным препятствием, поскольку алгоритм Google в значительной степени полагался на ссылки, было отделение законных редакционных ссылок от манипулятивного ссылочного спама.

Потратив несколько лет на борьбу как с черными SEO-специалистами, так и с честными, но дезинформированными маркетологами, Google реализовал политику выжженной земли, выпустив Penguin 1.0, уничтожив при этом тысячи законных предприятий.

По мере того, как за последние несколько лет алгоритмы развивались, чтобы измерять менее привлекательные сигналы ранжирования, многие из тех, кто был в нижней части отрасли, были уничтожены. Однако эти новые алгоритмы также заставили законных цифровых маркетологов копать глубже и прилагать больше усилий к качеству с точки зрения технического SEO, разработки контента и построения ссылок. Все три компонента по-прежнему необходимы сегодня для создания эффективной кампании по поисковой оптимизации.

Техническое SEO превратилось из простых формул, таких как плотность ключевых слов, в постоянные комплексные усилия по улучшению пользовательского опыта, облегчая поисковым системам понимание того, о чем ваш контент. Факторы, которые указывают на положительный пользовательский опыт, такие как скорость отклика на мобильных устройствах, скорость страницы и время на сайте, играют сегодня важную роль в техническом SEO.

Искусственный интеллект полностью изменит поисковую оптимизацию. Вместо статической формулы он использует пользовательский опыт, большие данные и машинное обучение для получения результатов, которые более точно соответствуют потребностям пользователей, обучаясь и совершенствуясь на лету.

RankBrain использует искусственный интеллект для встраивания огромного количества письменного языка в математические объекты, называемые векторами, понятные компьютеру. Если RankBrain увидит слово или фразу, с которыми он не знаком, машина может сделать предположение о том, какие слова или фразы могут иметь схожее значение, и соответствующим образом отфильтровать результат, что сделает его более эффективным при обработке невиданных ранее поисковых запросов.

RankBrain быстро стал третьим по важности фактором в их общем алгоритме ранжирования веб-страниц (сразу после ссылок и контента). Это связано с тем, что, в отличие от предыдущих версий их алгоритма, он очень эффективно анализирует запрос и возвращает наиболее релевантный контент, даже если он не содержит ключевых фраз, используемых при поиске.

Это означает, что вместо того, чтобы постоянно пытаться вставить определенную ключевую фразу в свой контент, вы можете и должны сосредоточиться на естественном написании, как если бы органический поиск не был фактором.

Google может ранжировать веб-страницу на основе содержащегося на ней контента, но при определенных обстоятельствах они также могут ранжировать ее на основе информации, которой даже нет на странице. Из-за этого вы должны включать связанные термины и понятия всякий раз, когда вы можете сделать это естественным образом, потому что это добавит больше ценности для пользователей, что поможет отправить Google более положительные сигналы ранжирования.

Сегодня, если вы хотите стать и оставаться конкурентоспособными, вам необходимо понимать и планировать намерение поиска. Дело не только в том, что ищет посетитель, но и в том, почему он это ищет? Google уже некоторое время занимается этим, но вы можете ожидать, что это станет еще более важным, поскольку роль искусственного интеллекта возрастает в новых итерациях их алгоритма.

Вам нужно думать не только об начальном поисковом запросе, но и о том, какую проблему посетитель, скорее всего, пытается решить.

У вас есть четыре типа поисковых запросов в отношении цели поиска:

Навигационные запросы выполняются, когда пользователь пытается найти определенный контент по определенному URL-адресу. В некоторых случаях пользователь может не знать точного домена.
Информационные запросы охватывают широкий спектр тем, но получение информации является единственной целью. Никаких действий, кроме нажатия и чтения, не требуется.
Коммерческие запросы часто состоят как из запросов от пользователей с непосредственным намерением совершить покупку, так и пользователей, которые ищут информацию для совершения покупки в более позднее время.
Транзакционные запросы могут состоять из таких действий, как подписка на информационный бюллетень, создание учетной записи или оплата счета.

Алгоритм поиска, основанный на искусственном интеллекте, может использовать большие данные для выявления и использования тенденций и сравнения похожих пользователей с использованием таких критериев, как:

• География
• Профессия
• Образование
• Хобби и интересы
• Медицинские и медицинские условия
• Культурные верования
• История поиска и просмотров
• Возраст
• Политическая принадлежность
• Активность в социальных сетях
• • Гонка
  • Связи с другими пользователями
  • Сексуальная ориентация
  • Работодатель
  • История покупки
  • Пол
  • Дата, день или время
  • Религиозные убеждения
  • Семейный статус

  Затем большие данные используются для быстрого выявления закономерностей в поведении пользователей, тенденций и удовлетворенности результатами поиска, чтобы обеспечить лучшие результаты для будущих поисков в режиме реального времени. Одним из самых захватывающих, но в то же время наиболее важных аспектов ИИ является тот факт, что он будет использовать машинное обучение для самостоятельной разработки новых факторов ранжирования.

   

  Нейронная сеть предсказывает поисковый трафик сайта за выбранный месяц.

  Если у Вас появилась заинтересованность в данной нейронной сети, и она может помочь Вам в реализации Ваших бизнес и других технических задачах, пожалуйста отправьте заявку на email info@ai2b.ru , или позвоните по телефону 8(495)661-61-09