Я знаю, что вы, должно быть, думаете, какова взаимосвязь между Data Science и SEO, верно? Давайте копаться.

Наука о данных и искусственный интеллект стали более модными в нашей отрасли за последние несколько лет.

Давайте рассмотрим концепции науки о данных с помощью машинного обучения и позвольте мне ответить на следующие вопросы.

  1. Когда можно использовать науку о данных в SEO?
  2. Наука о данных - это просто модное слово в отрасли?
  3. Как и зачем его использовать?

Что такое Data Science?

Это наука работы с данными, когда дело доходит до анализа и обработки данных, известных как наборы данных.

Компоненты для анализа данных:

  1. Доменная экспертиза
  2. Инженерия данных
  3. Продвинутые вычисления
  4. Визуализация
  5. Статистика

Популярность науки о данных:

Google Trends дает довольно хорошую иллюстрацию того, как с 2004 года растет популярность науки о данных. Ниже приведены некоторые примеры, на которые вы должны обратить внимание.

Наука о данных - один из самых популярных поисковых запросов, который со временем резко увеличился, и в сентябре 2019 года он достиг 100-балльной популярности, что вполне понятно, каковы тенденции и интерес с течением времени.

Интерес по регионам:

Сингапур занимает первое место по популярности в области науки о данных за последние 12 месяцев, Индия занимает третье место по популярности, согласно статистике, в 2020 году эта цифра достигнет 90.

Тенденции в области науки о данных в Индии:

Не только во всем мире, но и в Индии, Data Science с 2004 года увеличила свою популярность на расстоянии. С 2018–2019 годов количество искателей постепенно увеличивалось по сравнению с прошлыми годами. Данные доминируют в мире.

Хорошо, хватит статистики и идей, давайте перейдем к теме.

Какая взаимосвязь между Google и искусственным интеллектом?

Еще в 2011 году Google создал Google Brain, который работает по методу искусственного интеллекта. Основная цель Google Brain - преобразовать продукты Google изнутри и использовать искусственный интеллект, чтобы сделать их быстрее, умнее и полезнее.

Где Google использует искусственный интеллект?

Самый мощный инструмент Google - это поисковая система, это понятно. Согласно статистике, 95% пользователей предпочитают использовать Google в качестве основной поисковой системы. Когда 99 из 100 человек используют поиск Google, неудивительно, что искусственный интеллект используется для улучшения качества поисковой системы, чтобы сделать ее быстрее, умнее и полезнее.

Какая взаимосвязь между искусственным интеллектом и поисковой оптимизацией?

Еще в 2015 году Google создал Rank Brain, чтобы улучшить качество результатов поиска. Согласно статистике, 15% запросов никогда ранее не выполнялись. Целью развертывания Rank Brain было понять поисковый запрос, чтобы предоставить пользователям релевантные результаты поиска.

Затем в 2019 году Google представила модель BERT, чтобы лучше понимать поисковые запросы.

Здесь нужно понимать разницу между тремя алгоритмами:

Google Brain - для улучшения поисковой системы

Rank Brain - для улучшения результатов поиска

BERT - для улучшения поисковых запросов

Как специалист по SEO, вы должны понимать, что вы не можете оптимизировать свой веб-сайт для этих алгоритмов, которые Google представил Rank Brain и BERT, потому что работа этих алгоритмов предназначена для лучшего понимания поисковых запросов и ответов на них.

Понимание того, как BERT работает для ваших ежедневных операций по SEO.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение имеет тенденцию решать проблему с помощью системы отсчета, а результат проверяется человеком, так как он всегда имеет определенный процент ошибок.

В чем важность машинного обучения для SEO?

Следующие три переменные представляют собой ценные области применения машинного обучения для SEO.

  • Прогноз
  • Поколение
  • Автоматизация
  1. Прогноз

Как говорится в слове, если вы можете предсказать, какие ключевые слова могут ранжировать ваш сайт на первой странице и какой будет доход от этих ключевых слов.

Ваше предположение о некоторых конкретных ключевых словах, которые ранжируются на первой странице, может помочь вам определить их ценность.

Предположим, если вы можете предсказать позицию своих ключевых слов, какой рейтинг и потенциальный доход вы можете получить от этих ключевых слов, то вы выиграете гонку.

Если вы работаете на клиента или агентство, вы можете выделить эти ключевые слова, которые имеют потенциальную ценность, для таргетинга на веб-сайт вашего клиента, чтобы получить рентабельность инвестиций.

Вышеупомянутое доступно благодаря открытому исходному коду, написанному Марком Эдмонсоном.

2. Поколение

Если вы работаете специалистом по SEO, то это может вас заинтересовать.

Написание контента не так просто, если это не ваш хлеб с маслом. Это сложная задача для тех, кто работает SEO, потому что без минимального брифинга или знаний о том, что вы пишете, не будет иметь смысла.

Вот где ценна автоматическая генерация контента.

Но автоматическое создание контента осуществляется с помощью машинного обучения, которое имеет допустимую погрешность. Вот почему такая автоматизация контента нуждается в редакционной структуре.

Я поделился некоторыми примерами исходного кода, доступными здесь.

3. Автоматизация

Алгоритм автоматизации помогает маркировать изображения с помощью алгоритма обнаружения объектов (TensorFlow).

Используйте этот алгоритм, чтобы легко оптимизировать изображения для атрибутов alt.

Кроме того, этот алгоритм автоматизации можно использовать для A / B-тестирования, чтобы внести некоторые базовые изменения на страницу или проверить, какие заголовки и описания текста объявления работают лучше, на основе этого изменения могут быть применены и к вашему SEO.