+7(920)124-1506 •

Machine Learning (Изменения в поисковых алгоритмах, логика нейросетей).

19.03.2018

Пообщавшись с достаточно большим количеством людей, я пришел к мнению, что важно разобраться в некоторых базовых понятиях поисковой оптимизации SEO и SEM (поисковое продвижение, поисковой маркетинг).

Получается ситуация, в которой SEM (Search Engine Marketing) выглядит как некая черная коробка или волшебная палочка, превращающая Ваш сайт в приносящий новых клиентов и соответственно доход.

В этой серии статей я буду разрушать волшебство и рассказывать о простых, но эффективных методах продвижения сайтов.

Начнем с того, что поисковое продвижение живо и будет работать пока существует интернет.

Продвижение сайтов не магия, а скорее очень сложный набор данных и действий, подчиняющийся определенным законам, который может быть выполнен для практически любого сайта.

Статья 1: Что такое поисковое продвижение сайта?

Статья 2. Что такое поисковая оптимизация сайта?

Статья 3: Machine Learning (Изменения в поисковых алгоритмах, логика нейросетей).

Статья 4: Что такое индексация?

Статья 5: Метатеги на страницах. Что такое Title?

Статья 6: Что такое метаописание (Description)?

Статья 7: Что такое ключевые слова? Keywords?

Статья 8: Структура контента 

Планируются к выпуску:

  • Мобильная версия сайта
  • XML карта сайта
  • rel=canonical
  • 404 ошибки и редирект
  • Микроразметка
  • Защищенный канал связи HTTPS
  • Как обоснованно выбрать ключи для сайта?
  • Великий контент!
  • Трафик на сайт
  • Некоторые из лучших методов SEO для построения естественных ссылок.

 

  • Как настроить бизнес-страницу в Фейсбуке
  • Различия в социальных сетях
  • 3 стратегии маркетинга в соцсетях
  • Важность сплит-тестирования, «Тёмные посты»
  • Подготовка финансового обоснования для запуска пилота и основного проекта

 

Является ли Machine Learning будущим SEO?

Machine Learning визуализация

Когда SEO постоянно развивается, машинное обучение стало серьезной проблемой для интернет-маркетологов. Эрик Энге очень четко объяснил, как работает машинное обучение и как Google может его использовать. Google десятилетиями доминирует в мире поисковых систем, но эта новая концепция может привести к полному пересмотру обновлений алгоритмов поиска как в Google так и в Яндекс. Интернет-маркетологам придется адаптировать лучшие методы SEO в соответствии с этой последней разработкой.

Что такое машинное обучение?

Когда вы не знакомы с этим термином, «машинное обучение» звучит грозно. По данным Стэнфордского университета , машинное обучение — это наука об использовании компьютеров, которые не были явно запрограммированы. Помимо создания более эффективного веб-поиска, это способствовало многочисленным научным исследованиям, в том числе созданию автомобилей без водителя и практическому распознаванию речи.

Машинное обучение значительно повлияет на алгоритмы поисковых систем и изменит лучшие методы SEO. Обновления алгоритма вручную больше не нужны. Обновления Penguin и Panda используют коды машинного обучения, которые помогают идентифицировать наборы данных, которые трудно реализовать с помощью любого другого языка кодирования.

Это делает систему более ориентированной на результат и систематической. Все будущие обновления будет легче структурировать и осуществлять. Google, похоже, прилагает большие усилия для минимизации человеческого фактора.

Google объявила в ноябре 2015 года, что она запускает свой механизм искусственного интеллекта TensorFlow. Система упростит множество исследовательских работ и позволит компьютерам более точно прогнозировать поведение пользователей. Ожидается, что TensorFlow поможет разработчикам придумать приложения, которые революционизируют мир SEO.

Deep learning

Это вид машинного обучения на основе нейронных сетей. Главной задачей ставится, создание машины, которая будет самостоятельно придумывать результат, без сторонней загрузки алгоритмов действий.

На протяжении последних 30 лет во многих отраслях проводились работы по развитию алгоритмов «глубинного обучения». Один из немногих людей, кого по праву можно назвать крестным отцом deep learning — это профессор Хинтон, в настоящее время работающий в Google и преподающий в Университете Торонто. Начиная с 1980-х годов и на протяжении последующих десятилетий, Хинтон продвигал идею построения нейронных вычислений и адаптивную программу восприятия.

профессор Хинтон фото

Deep learning подразумевает моделирование высокоуровневых абстракций, созданных самой машиной.
Для этого и используются нейронные сети, основанные на принципе «глубинного обучения», когда машина снова и снова анализирует большие объемы информации, создавая при этом новые самостоятельные пути решения проблем в любых отраслях.

В марте 2015 года Google опубликовал статью про доверие и оценку надежности интернет-ресурса. Главная идея — ссылочное продвижение уже осталось в прошлом, количество ссылок на сайт будет неважным. Новый подход основывается на корректности фактической информации, размещенной на сайте.

Это не значит, что ссылки ушли совсем. Теперь важнее не количество, а качество ссылок, о чем свидетельствует концепция сущностей.

Концепция сущностей

Суть в том, что нейронная сеть обучается понимать смысл слов и выявлять связь вещи и ее характеристик. Для правильной оценки сайта машинным интеллектом крайне важно структурировать данные о нем и использовать микроразметку Schema.org. Все страницы других сайтов принимаются сущностями, имеющими набор данных и связываются между собой с помощью формул – графов. Сущностями также являются запросы пользователей в поиске, они имеют корреляцию (взаимосвязь) между собой.

В 2016 году Яндекс представил собственную разработку на основе машинного обучения нейронной сети. «Палех». Этот алгоритм призван находить ответы на самые разные запросы, в том числе на уникальные и содержащие только описание вещи, но не ее название.

И, мнение известного эксперта в области On-line marketing, Азамата Ушанова

Азамат Ушанов на конференции в США

В эпоху тотальной автоматизации, чат-ботов и новинок, которые по сути заменяют человека, на рынке будут выигрывать те предприниматели, которые инвестируют в реальное человеческое общение со своей аудиторией…

Полная версия его путешествия: Фотки, рассказ и вывод с «Traffic and Conversion Summit 2018» в Сан-Диего! 

Резюме:

Алгоритмы поисковых систем изменились. Появились инновационные, подрывные технологии, такие как Машинное обучение, искусственные нейронные сети. Прежняя методика наполнения сайтов низкокачественными заказными статьями и массовая закупка ссылок через агрегаторы более не работает. Поисковые системы научились определять некачественные страницы и ссылки. Все больше требуется ресурсов для создания сайтов с высококачественным контентом, ориентированным на пользователей. Понять, что же интересно посетителям Вашего сайта, определить какие ключевые запросы имеет смысл (сделать обоснование на основе анализа данных) продвигать, поможет компания «Лучшие интернет решения».

 


Подпишись сейчас и получай свежие статьи.

Подписываясь, Вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности компании.