免费观看又色又爽又黄的小说免费_美女福利视频国产片_亚洲欧美精品_美国一级大黄大色毛片

SERP如何在機器學習水平上發揮作用

2022-08-09    分類： 網站建設

KristopherJones解釋了SEO如何改變做法跟上Google評估網頁的趨勢。

我們考慮數字營銷領域的競爭時，通常想不到谷歌，因為它似乎完全控制了大部分領域的業務。最近一段關于John Oliver“上周最后一晚”公司壟斷的討論中，陳述了歡迎使用作為圖形主導搜索引擎Bing，“Bing,的進行搜索的地方”。
然而，大多數情況下，數字營銷領域一直是具有相當競爭力的領域，盡管也有例外。由于長期以來的信任，新成立的品牌經常占據SERP的主要職位，新領域必須等待輪到他們，并且黑帽SEO允許網站管理員對系統進行游戲化，為薄弱內容提供高排名。十年前，搜索引擎優化機構和網站管理員可以應用簡單的試探法和流行的關鍵字排名內容，而不理會用戶意圖或實際質量的實用性。
蜂鳥更新和RankBrain后續推出完全改變了這些概念。
他們也應改變SEO取得成功的想法。雖然許多搜索引擎優化專家了解RankBrain的重要性，或至少知道重要，也仍然采用我們十年前謀生的傳統策略。
本專欄中，我將解釋為什么應該改變看待搜索引擎優化的方式。而且還提供一些關于機器學習應用和SEO策略的建議，您可以利用這些技巧在競爭激烈的SEO領域中獲得一席之地。
機器學習如何徹底改變搜索
機器學習是人工智能的一個子集，允許計算機獨立于人為干預而進行學習，通過將類似屬性分組并根據共享屬性確定值進行反復學習。
谷歌RankBrain表示，這是第三個最重要的排名因素，用來確定之前沒有收到的新搜索查詢的內容。RankBrain通過拉取語義上相似關鍵字/短語并與類似過去的搜索進行比較，區分未經學習和搜索的上下文，提供最相關的結果。
Google采用機器學習技術分析用戶在SERP列表中網頁訪問情況，從而發現模式并理解相關數據。有了這些數據，Google算法就可以評估用戶意圖。從Google的角度看，這有助于更有效地過濾結果，為用戶提供更好體驗。
目前，傳統的信號仍用來取得的排名結果。隨著每個后續相關搜索，機器學習可以分析哪些網頁正在接收的用戶信號，并提供的結果滿足用戶意圖。需要注意的是，機器學習不是即時的，會根據SERP數據的增長而引起排名變化緩慢。
這對于關鍵字研究和排名有兩個廣泛的含義：
1. 關鍵字排名不再受到劇烈轉變的影響。
2. Google的算法更加動態化; 每個獨特搜索采用不同算法。
在更具有競爭力的市場中，內容質量和用戶參與度的增長將慢慢優先于傳統信號，從而平衡SERP競爭環境。低容量搜索中，常規排名信號仍作為事實上的標準因素，直到有足夠數據可以確定用戶意圖。
這也為搜索引擎優化專家帶來了語義搜索。語義搜索允許多個關鍵字進行排名，并通過滿足各種相關搜索查詢意圖獲得流量增長。語義搜索影響最明顯的例子是Google SERP底部相關搜索字段以及特色片段字段下面的“People Also Ask”。
隨著Google有能力理解人類意圖和語言多樣化，技術搜索引擎優化和關鍵
鏈接會減少，而且領域更小的與產業巨頭競爭的機會越多。
如果搜索意圖確定哪些算法將提取到SERP列表，我們如何優化甚至跟蹤？既可以使用傳統策略也可以應用我們自己的機器學習技術。
給他們想要的東西
以下是SEO應該使用的保持與不斷變化的環境保持同步的一些方法。
1. 提高用戶體驗
Searchmetrics 2016年排名因素的報告顯示了用戶信號對有機排名的重要性。該公司發現，用戶信號的重要性僅次于內容的相關性。
搜索引擎確定用戶意圖好方式之一是分析通過Chrome瀏覽器收集的用戶信號，指向URL，SERP等等。但Google最有價值的用戶信號仍然是CTR（點擊率）。
為了確保網頁提供良好的用戶信號，必須創建堅實的用戶體驗基礎。這意味著要提供跨網頁的主題連續性、創建高質量且相關的著陸頁、使用吸睛圖像、提供交互式內容、提供快速的頁面速度并開發有組織的內部鏈接結構。
Meta標簽和豐富網頁摘要也影響點擊率，從而對兩者優化都有利。如果網站排名高點擊率低，Google顯然會降低排名。
其他要考慮的因素：
l 對重復內容使用301重定向缺少頁面和rel =canonical標簽。
l 優化結構化數據和替代標簽，幫助搜索引擎索引內容。
l 解決任何可能影響抓取結構的破損鏈接。
盡管Google的AI和RankBrain都非常先進，但Google仍然需要幫助才能抓取網頁并編入索引。這些因素也改善了網站導航和用戶體驗。
2. 擁抱專題連續性
盡管在搜索方面有進步，我仍然經常遇到客戶用精簡的內容操作網站，而不用關注關鍵詞。我的團隊是通過關鍵字、競爭對手和一些技術方面的研究開始客戶活動的。
然而，最近我們開始專注于創建更多的無縫層次結構，這些結構利用語義鏈接的關鍵字和主題集群推出令人敬畏的用戶體驗。與僅僅使用有限的關鍵字為焦點來創建內容不同，我們專注于對客戶最重要的頁面進行排名。
HubSpot將這個令人興奮的新實驗稱為“主題群集”。主題集群專注于代表您最重要主題的支持頁面。這些都是廣泛的全面的頁面，在信息等級中排名很高，并試圖討論和回答與主題相關最重要的問題。
然后在包含內部鏈接的較低層級頁面上更詳細地討論子標題。這種策略可以幫助您通過復雜的鏈接結構傳達最重要的網頁促進無縫導航，并幫助定位支持頁面為多個關鍵字詞組進行排名。
這些熱門片段還輔以一致的博客策略、討論與網站主題相關的熱門話題。生成的每件內容都是可操作的，并側重于推動轉化或期望的行動。
建模每一個內容時，重要的是問自己：這段內容尋求解決什么問題，如何解決？隨著出現更多問題，寫出解決這些問題的方案。現在已經創建了一個幾乎從各個角度滿足用戶意圖的網站，幫助排名眾多關鍵字。
還可以用機器學習技術改善內容營銷活動的工作流程。如Hemingway App and Grammarly等應用程序，都是很好的工具，可以在句子結構、作者聲音和文字使用方面提出改進建議。
3. 使用自然語言
也許的優化人工智能搜索的方法是優化語音搜索而不是文本。這涉及優化網站的手機和內容實現特色片段，因為對個人助理設備問題的答案是從谷歌SERP特色片段字段中提取的。
除了遵循目前為止所概述的策略之外，還涉及制作切實可行的頁面副本，盡可能多回答問題并提供可行的解決方案。
研究還表明，通過語音進行搜索的人使用四到九個單詞長度的短語進行搜索的可能性大。這意味著需要對長尾關鍵詞短語（通常更長）和頁面副本優化，這種語言更能代表自然語言。例如，對夏威夷航班的文本搜索可能是“夏威夷廉價航班”，而語音搜索可能會說“去夏威夷最便宜的航班是哪一趟？”
考慮到chatbot助手是如何將自然語言理解結合的就能（NLU）更容易理解語言的語法和意義。隨著NLU應用程序的進步，搜索引擎最終能夠像人類一樣完全評估內容的含義和質量。
4. 個性化買家的旅程
如今的數據量比過去五千年加起來還多，企業需要利用機器學習技術，以前所未有的速度解讀大量用戶數據。
其中一種方法是挖掘聊天機器人的會話文本數據。我們從圖形界面轉變為對話界面時，聊天機器人用來映射客戶旅程的輸入和數據，幫助公司改善用戶體驗。
這項技術還處于初級階段，但我們也可以運用機器學習技術和數據挖掘技術，在買家的旅程中挖掘個性化觸摸點。客戶旅程映射可以用來建立買方人物角色和個性化營銷觸點，大限度提高轉化率和銷售額。
叫，并基于實時數據細分廣告活動。
預測分析也可用于實時數據預測估算營銷活動的表現。大大節省A / B測試時間，提高活動效率。
幸運的是，誰都可以用機器學習技術。鑒于機器學習應用程序的速度和規模，依靠傳統SEO策略有機排名最終可能會處于令人難以置信的競爭劣勢中。
未來已經過去了
別擔心，自動化不會很快完全取代人類。機器學習技術可以幫助增加營銷活動，但是創造性和執行力最終依賴人類智慧的專業知識。但是我們可能很快達到一定程度，客戶積極尋找在客戶旅程測繪和具有AI功能的應用方面擁有專業知識的數字營銷公司。
在我看來，這些技術可能極大提高SERP競爭力，也使數字營銷者提供更強大的產品。

新聞標題：SERP如何在機器學習水平上發揮作用
文章網址：http://m.newbst.com/news31/187831.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供網站策劃、外貿建站、品牌網站設計、搜索引擎優化、營銷型網站建設、App設計

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯

成都seo排名網站優化