Как понять ИИ для проведения SEO-исследований

Я уверен, что многие из вас выросли на научно-фантастических фильмах.

В этих фильмах преимущества и опасности искусственного интеллекта и машинного обучения были продемонстрированы в развлекательной форме.

Тем не менее, AI и ML — это не то, чего мы ожидаем в будущем.

AI и ML здесь очень много!

Как и большинство цифровых действий, требующих внимания со стороны агентств и брендов, AI и ML имеют решающее значение для понимания. В частности, с точки зрения SEO агентствам и брендам необходимо настроить свои оптимизации для интеграции AI и ML.

В этой статье мы рассмотрим, как исследования SEO развиваются, чтобы идти в ногу с быстрыми изменениями.

Искусственный интеллект, машинное обучение и рост интеллектуальных и подключенных технологий

Несмотря на то, что нормальные люди не видят этого ощутимо, ИИ и машинное обучение управляют большей частью их деятельности в жизни.

От их последнего заказа в Starbucks до их следующей поездки на Air BnB, аспект принятия решений в нашей жизни широко использует AI и ML.

Некоторое время назад существовала тенденция приравнивать ИИ к сложным и изощренным интерфейсам, которые никто не мог понять. Однако в 2019 году некоторые из крупнейших технологических гигантов используют ИИ и машинное обучение, чтобы помочь людям

Выбор мест для путешествия и отелей.

Покупки на сайте электронной коммерции.

Предложения о том, где поесть, основанные на предпочтениях и пищевых привычках за последние несколько месяцев.

Чтение новостей с определенного веб-сайта, который вам лично нравится.

Короче говоря, ИИ и машинное обучение являются неотъемлемой частью повседневного человеческого существования. Для цифровых маркетологов и SEO-специалистов использование AI и ML в SEO необходимо.

Рост интеллектуальных и подключенных технологий в нашей жизни также способствует развитию ИИ и машинного обучения. Например, по оценкам экспертов, на конец 2018 года в мире использовалось более 2,5 млрд голосовых помощников.

Ожидается, что к 2023 году эта цифра превысит 8 миллиардов. Голосовые помощники работают по тому же принципу ключевых слов, что и текстовый поиск. Для оптимизаторов крайне важно, чтобы их веб-сайты были удобны для голосового поиска.

Телевизоры, носимая техника, домашние помощники, системы безопасности, транспортные средства и т. д. — все это часть революции в области умных технологий. Практически все эти технологии активно задействуют компонент AI и ML.

AI, ML и SEO: что нужно делать агентствам в 2019 году

Прежде чем мы начнем понимать прямое влияние ИИ и МО на SEO, давайте сделаем шаг назад и проследим генеалогию.

Первая волна SEO увидела использование оптимизации автоматизации. Другими словами, инструменты, программное обеспечение и платформы отчетности упростили выполнение большого объема работы за гораздо меньшее время.

Вы можете провести SEO-аудит для 100-страничноговеб-сайта в кратчайшие сроки.

Такой эффективности не было до появления автоматизации. Аналогичным образом, вторая волна улучшений показала, что ИИ и машинное обучение помогают автоматизировать процессы.

Сбор информации

Анализ данных

Решение Выбор на основе данных

Другими словами, компания, предлагающая SEO-инструменты, начала сильно зависеть от данных.

Эти данные помогали оптимизировать производительность, планировать кампании, следить за конкурентами и повышать производительность сайта.

Самая крупная поисковая система из всех, Google, вложила значительные средства в AI и ML через свою «программу RankBrain».

RankBrain использует сложный искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы фильтровать цели поиска, поисковое поведение и поисковые подсказки.

RankBrain преобразует естественный язык в математические уравнения, коды и данные.

Затем он обрабатывается, анализируется и обновляется в поисковой системе.

В этом процессе RankBrain постоянно учится на основе человеческого поиска и предлагает лучшие решения.

Миллионы алгоритмов сортируют поисковые запросы и фильтруют их, выбирая наиболее подходящие ответы.

Именно здесь SEO необходимо понять, как AI и ML могут помочь повысить производительность.

Как SEO необходимо адаптироваться к изменениям, связанным с искусственным интеллектом и машинным обучением

Digital — это постоянно развивающаяся область. Он нуждается в постоянном обучении и адаптации, чтобы оставаться актуальным. В этом разделе мы рассмотрим некоторые способы адаптации SEO к AI и ML с точки зрения поиска.

1. Оптимизируйте сайты для голосового поиска

Это означает, что SEO-специалисты должны начать понимать ключевые слова с длинным хвостом и поисковые запросы, основанные на вопросах. То, как люди говорят, отличается от того, как они печатают. Сделав ваш сайт удобным для голосового поиска, вы будете применять подход к SEO, основанный на данных.

Отличная идея повысить эффективность голосового поиска — разместить на своем веб-сайте контент типа «Вопросы и ответы». Это потому, что большинство людей используют «что, где, как и когда» в начале поиска.

Например, типичный поисковый запрос на Alexa: Как сварить яйцо?

Специалистам по SEO необходимо использовать подходы, основанные на данных, для оптимизации ключевых слов с длинным хвостом и поиска на основе Q.

2. Оптимизация ключевых слов

То, как проводить эффективное исследование ключевых слов, постоянно меняется каждые три-четыре года. С появлением AI и ML исследование ключевых слов также претерпевает изменения.

Услуги SEO больше не могут зависеть только от одного инструмента для проведения исследований. Они также больше не могут игнорировать предложения поиска Google.

Moz и Ahrefs великолепны. Однако есть ли у них бюджет и опыт, чтобы инвестировать в поисковые инструменты и программное обеспечение, такое как Google? Думаю, нет!

Для SEO-специалистов Google Search Console и Search Suggestions становятся очень важными.

Никакое исследование ключевых слов не может быть выполнено, если оно не принимает во внимание поисковые подсказки.

Несмотря на то, что это очень просто, именно здесь RankBrain действительно работает.

3. Качественный контент и рекомендации Google по обеспечению качества

Существует заблуждение, что RankBrain просто помогает пользователям поиска Google. Это не вариант. RankBrain также помогает команде Google по борьбе со спамом выявлять веб-сайты и веб-мастеров, которые не соблюдают рекомендации по обеспечению качества.

Если вы создавали средний контент и дополняли его активными действиями по созданию ссылок, возможно, вам стоит пересмотреть стратегию.

AI и ML отдают предпочтение лучшему, наиболее полезному и информативному контенту в Интернете. Он также определяет веб-сайты, которые используют стратегии черной или серой шляпы. SEO-сервисам необходимо серьезно поработать над созданием своего контента.

Вывод

Если вы все еще думаете, что нам еще предстоит пройти долгий путь, когда речь заходит об искусственном интеллекте и машинном обучении, вы глубоко ошибаетесь. С точки зрения SEO необходимо адаптироваться к цифровой эволюции. Если мы не сможем этого сделать, конкурентные агентства и бренды воспользуются этим.

Ландшафт поиска Google постоянно меняется. Большая часть этого поискового ландшафта продиктована данными. Как эксперты по SEO, мы должны использовать эти данные и использовать наши ресурсы для разработки лучших стратегий SEO для наших брендов.

Технологические гиганты, такие как Google, Amazon, Facebook и другие, указывают нам путь в будущее. Нам нужно улучшить наше обучение и двигаться вперед, чтобы открыть последнюю волну информационных технологий.