人工智能和 SEO 的结合：是福还是祸？
发布时间：2021-08-13 20:58:27 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：自成立以来，搜索引擎已经从基本搜索代理变成了基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的复杂算法。这些创新技术从两个完全相反的角度影响搜索引擎优化（SEO）空间。 一方面，由于新的基于AI的排名算法能够对元数据执行非常深入的扫描，因此，推广网站并将其推
|
自成立以来，搜索引擎已经从基本搜索代理变成了基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的复杂算法。这些创新技术从两个完全相反的角度影响搜索引擎优化（SEO）空间。
一方面，由于新的基于AI的排名算法能够对元数据执行非常深入的扫描，因此，推广网站并将其推向SERP的顶部变得更具挑战性。另一方面，由于搜索结果的整体质量已显着提高，因此现在更难使用不同的技巧和黑帽操作来操纵它们（尽管仍然有可能在下面向你展示）。
总而言之，人工智能从根本上改变了SEO的方法。让我们深入探讨如何在搜索引擎营销中使用AI，以及精通技术的营销人员如何使用AI更好地实现其目标并改善关键绩效指标。
什么是“ AI技术”？
人工智能技术按照模仿人类行为和能力的能力进行分类。利用这些特征，所有AI技术（现有技术和假设技术）都可以分为三种类型：
1）人工智能（ANI）或较弱AI。
它提供的能力范围很窄。这些系统只能接受训练以执行特定任务。例如Google的Rankbrain，Apple的Siri或Amazon的Alexa。
2）人工智能（AGI）或强大的人工智能。
它反映了人类的能力，具有多种功能，能够解决许多问题并从经验中学习。
3）人工超级智能（ASI）或假想的AI。
它应该超越人类的智力。
到目前为止，ANI是唯一已被人类成功实现的AI类型。
为什么需要机器学习？
机器学习是AI的应用程序，无需明确编程即可自动从经验中学习和改进。ML的出现是对不断增长的数据量进行分析的结果，因此底层算法不会改变，但是用于选择特定答案的代码的内部权重和偏差会发生变化。当然，这不是那么简单。
数据科学家经常将用于实现ML的技术称为算法。算法是一系列分步操作，通常是计算，它们可以在有限的步骤中解决特定的问题。在机器学习中，算法使用一系列有限步骤通过从数据中学习来解决问题。
尽管ML算法是学习的，但是通常很难找到术语“学习”的确切含义，因为有不同的方法可以从数据中提取信息，具体取决于ML算法的构建方式。通常，学习过程需要大量数据，这些数据在给定特定输入的情况下即可提供预期的响应。每个输入/输出对都是一个示例，其他示例使该算法更易于学习。这是因为每个输入/输出对都对应于定义问题区域的行，聚类或其他统计视图。
ML是优化模型的过程，它是数据本身的数学通用表示形式，即使它收到以前从未见过的输入，也可以使其预测或以其他方式确定适当的响应。模型提供的答案越准确，模型从所提供的输入中学习的越好。该算法将模型拟合到数据，并且该拟合过程正在学习中。
机器学习的原理
机器学习的中心思想是，你可以使用算法事先不知道的数学函数来表示现实，但是在查看一些数据后（总是以输入和输出成对的形式）可以猜出它。你可以根据未知的数学函数来表达现实及其所有复杂性，机器学习算法可以找到这些未知数学函数并将其用作内部数学函数的修改。也就是说，每种机器学习算法都基于可修改的数学函数。
根据预期结果和输入数据的类型，你可以根据学习风格对算法进行分类。你选择的样式取决于你拥有的数据类型和预期结果。
使用四种学习风格来创建算法：
监督学习–算法尝试对目标预测输出与输入函数之间的关系和依赖性进行建模，以便我们可以根据从先前数据集中学习到的关系来预测新数据的输出。
无监督学习-使用无标签数据训练计算机。学习数据中的模式后，计算机可以教你一些新知识。在我们不知道要在数据中查找什么的情况下，这些算法特别有用。
半监督学习-在许多实际情况下，标签的成本非常高，因为它需要熟练的专业人员。因此，在没有标签的情况下，半指导算法是构建模型的最佳选择。这些方法利用了这样的思想，即即使未标记的数据组的成员身份是未知的，数据也会携带有关该组参数的重要信息。
强化学习-这种方法利用与环境互动过程中收集到的观察结果来采取行动，以最大程度地提高回报或最小化风险。强化学习算法（称为代理）从环境中连续不断地学习。在此过程中，代理从他在环境中的经验中学习，直到探究所有可能的状态为止。
每天，我们必须处理的信息量呈指数级增长。对我们情绪状态的压力也是如此。因此，机器学习已成为人类自动化日常工作，节省时间并提高生产率的必要条件。
人工智能如何在搜索引擎算法中使用？
现在，当我们弄清楚了AI算法如何工作以及一般为何需要它们时，让我们继续进行SEO及其如何利用AI技术。
机器学习的进步推动了基于AI的SEO的发展。尽管自2003年以来一直在探索这一领域，但十年后的第一个重大成就是在2013年推出了Word2vec， 这是一种“自然语言处理（NLP）技术，它使用神经网络模型从大型语料库中学习单词联想文字。”
两年后的2015年，Google使用 Word2vec数据库来构建和启动RankBrain，并将其作为Hummingbird算法的一部分。
RankBrain是一个由AI驱动的自我学习系统，它使Google能够加快关键字类别的验证速度，从而为用户提供与其搜索查询最相关的内容。RankBrain“知道”如何理解文本的含义，如何找到单词之间的联系，学习不熟悉的单词和短语以及如何专门适应请求的国家和语言。
所有这些都使自然搜索结果更加相关。
Google代表指出，与内容质量和链接一样，该算法是现代搜索排名中的第三个重要因素。
好吧，蛋糕上的樱桃是2019年发布的 Google BERT算法。
BERT（来自变压器的双向编码器表示）也是基于神经网络的NLP学习系统。与其他模型不同，BERT旨在深入了解自然语音。
换句话说，给定上下文的每个细节， BERT应当使机器人能够理解句子中单词的含义。Google使用BERT来更好地了解用户查询，并为他们提供真正相关的结果。
在SEO中使用AI的示例
内容创作
AI已经被广泛用于创建内容。一些内容和SEO专业人员为此使用OpenAI GPT-2模型。
GPT-2
GPT-2是一个基于变压器的大型语言模型，具有15亿个参数，在800万个网页的数据集中进行了训练，其简单目标是预测下一个单词以匹配上下文。
 （编辑：青岛站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐