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SERP如何在机器学习水平上发挥作用

文章分类: SEO方案资讯 文章来源: 北京启点网络 文章作者: 北京SEO顾问 时间: 2018-03-25 16:16:35浏览热度:


[导读]:

别担心,自动化不会很快完全取代人类。机器学习技术可以帮助扩大营销活动,但创意和执行最终依赖于人类智能的专业知识。但我们很快可能会达到一定程度,客户将积极寻找在客户旅程映射

当我们考虑数字营销领域的竞争时,我们通常不会想到Google,因为它似乎可靠地控制了它开展业务的大部分领域。最近一段关于约翰奥利弗“上周最后一周”的公司垄断的讨论热烈地引用了Bing作为主导搜索引擎的说法,“Bing。谷歌最好的地方。“

然而,大多数情况下,数字营销领域一直是一个相当竞争的领域,尽管这个格言有例外。由于长期以来的信任,新成立的品牌经常占据顶级SERP职位,新域名必须等待轮到他们,而黑帽SEO允许网站管理员对系统进行游戏,并为瘦内容提供高排名。十年前,SEO机构和网站管理员可以应用简单的启发式和流行的关键词来排列内容,而不管其对用户意图或实际质量的实用性。

蜂鸟更新和随后推出的RankBrain完全改变了所有这些概念。

他们也应该改变SEO的如何取得成功的想法。虽然许多搜索引擎优化专家了解RankBrain的重要性,或者至少有多重要,但他们仍然采用我们十年前生活的传统策略。

在本专栏中,我将解释为什么你应该改变你对搜索引擎优化的看法。我还会提供一些关于机器学习应用和SEO策略的建议,您可以利用它们在残酷的SEO环境中竞争。

机器学习如何彻底改变搜索

机器学习是人工智能的一个子集,它允许计算机独立于人为干预进行学习,通过对类似属性进行分组并根据其共享属性确定值来反复学习。

机器学习

谷歌的RankBrain,该公司表示,它的第三个最重要的排名因素,应用于确定它以前没有收到的新的搜索查询的上下文。RankBrain通过拉取语义上相似的关键字/短语并将它们与类似的过去的搜索进行比较来区分未经学习的搜索的上下文以提供最相关的结果。

Google采用机器学习技术在SERP列表中分析用户对网页的参与度时,可以找到模式并理解相关数据。通过这些数据,Google的算法可以评估用户意图。从Google的角度来看,这有助于更有效地过滤结果,并为用户提供更好的体验。

目前,传统信号仍然被应用于排名最好的结果。通过随后的相关搜索,机器学习可以分析哪些网页正在接收最佳用户信号并提供最佳结果以满足用户意图。需要注意的是,机器学习不是即时的,而是会根据SERP数据的增长而导致排名变化缓慢。

这对于关键字研究和排名有两个广泛的含义:

  1. 关键词排名不再受到戏剧性转变的影响。
  2. Google的算法更加动态; 每个独特的搜索采用不同的算法。

在更具竞争力的领域,内容质量和用户参与度的增加将慢慢优先于传统信号,从而平衡SERP竞争环境。在低容量搜索中,常规排名信号仍将作为事实上的标准应用,直到有足够的数据可用于确定用户意图。

这也为SEO专家带来了语义搜索。语义搜索允许内容对多个关键字进行排名,并通过满足各种相关搜索查询的意图获得更多流量。语义搜索影响最明显的例子是Google SERP底部的相关搜索字段以及特色片段字段下面的“People Also Ask”。

语义主题 - 图

随着谷歌变得能够理解人的意图和语言智能,技术搜索引擎优化和关键字使用将占据用户信号的后座。考虑到不同的算法适用于独特的搜索,链接将作为内容质量的仲裁者而减少,而较小的域名将有更好的战斗机会与有机行业巨头竞争。

如果搜索者意图确定哪些算法将被提取用于SERP列表,我们如何优化甚至跟踪这个问题?答案包括使用传统策略和我们自己的机器学习技术。

给人们他们想要的东西

以下是SEO应该使用的几种方法以保持与不断变化的环境保持同步:

1.改善用户体验

Searchmetrics 2016年关于排名因素的报告显示了用户信号对有机排名的重要性。该公司发现,用户信号在重要性方面仅次于内容相关性。

搜索引擎可以确定用户意图的最佳方式之一是分析通过Chrome浏览器收集的用户信号,指向URL,SERP等。但谷歌最有价值的用户信号仍然是点击率。

为确保您的网页提供良好的用户信号,您必须创建一个坚实的用户体验基础。这意味着在您的网页上提供主题连续性,创建高质量和相关的着陆页,使用引人入胜的图像,提供交互式内容,提供快速的页面速度并开发有组织的内部链接结构。

元标记和丰富网页摘要也会影响您的点击率,因此为两者优化。如果您的网站在高排名结果中的点击率较低,Google显然会降低您的排名。

要牢记的其他考虑因素包括:

  • 针对缺少的页面采用301重定向,对重复内容采用rel = canonical标记。
  • 优化结构化数据和替代标签以帮助搜索引擎索引内容。
  • 解决任何可能影响抓取结构的损坏链接。

尽管谷歌的AI和RankBrain非常先进,但Google仍然需要您的帮助来抓取网页并为其编制索引。这些因素也改善了您网站的导航和用户体验,这并没有损害。

2.拥抱主题连续性

尽管在搜索方面取得了所有这些进展,但我仍然经常遇到以精简内容和关键字为焦点来经营其网站的客户。我的团队通过研究关键字,竞争对手和一些技术方面开展客户活动。

然而,最近我们开始专注于创建更多无缝的层次结构,这些结构利用语义链接的关键字和主题集群来推广令人敬畏的用户体验。与仅以有限的关键字为重点创建内容相反,我们专注于对客户最重要的页面进行排名。

HubSpot将这种令人兴奋的新练习称为“主题聚类”。主题聚类关注代表您最重要主题的分栏页面。这些将是信息等级高的广泛而全面的页面,并试图讨论和回答与您的主题相关的最重要的问题。

然后在包含内部链接回到柱状页面的较低层级页面上更详细地讨论子主题。这一策略有助于通过复杂的相互链接结构传达您最重要的网页,促进无缝导航,并帮助定位您的支柱页面以排列多个关键字短语。

这些常绿作品还辅以一致的博客策略,讨论与网站主题相关的热门话题。制作的每件内容都是可操作的,并专注于推动转化或期望的行动。

在为每一部分内容建模时,问问自己这个问题很重要:这段内容寻求解决什么问题,以及它如何解决它们?随着更多问题的出现,编写解决这些问题的内容。现在,您已经创建了一个几乎可以从各个角度满足用户意图的网站。这可以帮助您对很多关键字进行排名。

您还可以使用机器学习技术来改善内容营销活动的工作流程。应用程序(如海明威应用程序和语法应用程序)是极好的工具,可以提供可以在句子结构,作者语音和文字用法方面进行改进的建议。

3.使用自然语言

也许为人工智能搜索世界进行优化的最佳方法是针对语音搜索进行优化,而不是进行文本搜索。这涉及到优化您的移动网站和您的内容以实现特色片段,因为对个人助理设备提出的问题的答案是从Google SERP的特色片段字段中提取的。

除了遵循到目前为止所概述的策略之外,这还涉及制作令人信服的页面副本,以尽可能多地回答问题并提供可行的解决方案。

研究还表明,通过语音而不是文本进行搜索的人更可能使用长度为四到九个单词的搜索短语。这意味着您需要优化长尾关键词短语(通常长度更长)和页面复制,这些更能代表自然语言。例如,搜索飞往夏威夷的航班的文本搜索可能是“夏威夷廉价航班”,而语音搜索可能会说“什么是最便宜的夏威夷航班?”

随着机器学习的兴起,优化的自然语言内容可以满足用户对文本进行广泛匹配搜索和长尾语音搜索的意图。

考虑chatbot助手如何结合自然语言理解(NLU)来更容易理解语言的语法和意义。随着NLU应用程序的进步,搜索引擎最终将能够以与人类相同的方式完全评估内容的含义和质量。

4.个性化买家的旅程

由于今年的数据量比过去五千年有所增加,企业将需要利用机器学习技术以前所未有的速度解读海量用户数据。

其中一种方法是通过挖掘来自聊天机器人的会话文本数据。当我们从图形界面世界转变为对话界面时,聊天机器人正被用来映射来自客户旅程的输入和数据,以帮助公司改善用户体验。

这项技术仍处于起步阶段,但我们也可以将机器学习技术和数据挖掘应用于买方旅程中的触摸点个性化。客户旅程映射可用于建立买方人物角色和个性化营销触点,以最大限度地提高转化率和销售额。

使用客户旅程地图,企业可以个性化触摸点,以在意图最高时提供内容或广告。实时响应可以立即响应客户服务电话,将呼叫转化为高分数线索,并根据实时数据对广告活动进行细分。

预测分析也可用于根据实时数据提供估计的营销活动表现预测。这将大大节省A / B测试时间并提高活动效率。

幸运的是,任何人都可以使用机器学习技术。鉴于机器学习应用程序的速度和规模,依靠传统的SEO策略进行有机排名可能最终会让您处于令人难以置信的竞争劣势。

未来已经过去了

别担心,自动化不会很快完全取代人类。机器学习技术可以帮助扩大营销活动,但创意和执行最终依赖于人类智能的专业知识。但我们很快可能会达到一定程度,客户将积极寻找在客户旅程映射和支持AI的应用程序方面具有专业知识的数字营销公司。

在我看来,这些技术有可能大大提高SERP的竞争力,并且还可以让数字营销者提供更强大的产品。

标题:SERP如何在机器学习水平上发挥作用
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