अंडरस्टैंडिंग मशीन लर्निंग एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन एसईओ - सेमल्ट एक्सपर्ट सलाह

हमारी दुनिया हमेशा सुधार और विकास के नए तरीकों की तलाश में है, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ने एसईओ को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। हालांकि, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिकाओं को अपने रास्ते पर समझना महत्वपूर्ण है। हमें यह पूछना चाहिए कि क्या ये अवधारणाएं एसईओ पेशेवरों को हमारे काम को बेहतर ढंग से करने में मदद करती हैं। खैर, हमें आपके लिए कुछ जवाब मिले हैं।

मशीन लर्निंग का अध्ययन कर चुके पाठक कबूल करेंगे कि यह जितना सीधा लगता है उतना आगे नहीं है। हमारे पथ पर, हम चर्चा करेंगे कि मशीन लर्निंग कैसे खोज में सुधार करती है, लेकिन इसके अलावा, आप इस लेख में बहुत कुछ सीख रहे हैं।

आज, आप एक मशीन सीखने के विशेषज्ञ से खोज कार्यान्वयन पर पढ़ रहे होंगे। हम कुछ मुख्य अवधारणाओं पर विस्तार कर रहे हैं जिनमें आपको कोई संदेह नहीं है। शुरुआत के लिए, एसईओ में एआई का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

त्वरित बुलेट बिंदुओं में, AI:

आज, Google, बिंग, अमेज़ॅन, फेसबुक जैसी कंपनियां और अधिक, एआई से पैसा कमाती हैं।

इससे पहले कि हम अंदर गोता लगाएँ, आइए हम चर्चा करें कि मशीन सीखने से खोज में सुधार कैसे होता है।

मशीन लर्निंग इस बात की रीढ़ है कि SERP को किस तरह से रखा गया है और पेज क्यों करते हैं। खोज इंजनों में मशीन सीखने के उपयोग के लिए धन्यवाद, परिणाम चालाक और अधिक उपयोगी हैं। SEO की दुनिया में, कुछ विवरणों को समझना महत्वपूर्ण है जैसे:

प्रोग्रामिंग तकनीक के विकास के साथ, मशीन लर्निंग शब्द अधिक बार फेंका जाता है। लेकिन SEO में इसका उल्लेख क्यों किया गया है, और आपको इसके बारे में और क्यों सीखना चाहिए?

मशीन लर्निंग क्या है यह सीखने के बिना, एसईओ में इसके कार्य को समझना बहुत मुश्किल होगा। मशीन लर्निंग को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना कार्य करने के लिए कंप्यूटर प्राप्त करने के विज्ञान के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। हमें एआई से एमएल को अलग करना चाहिए क्योंकि इस बिंदु पर, उस रेखा को धुंधला होना शुरू हो जाता है।

जैसा कि हमने अभी उल्लेख किया है, मशीन लर्निंग के साथ, कंप्यूटर प्रदान की गई जानकारी के आधार पर निष्कर्ष निकाल सकता है और कार्यों को पूरा करने के तरीके के बारे में विशिष्ट निर्देश नहीं है। दूसरी ओर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, प्रणाली निर्माण के पीछे का विज्ञान है। एआई के लिए धन्यवाद, सिस्टम को मानव-जैसी बुद्धि और प्रक्रिया की जानकारी समान तरीके से बनाने के लिए बनाया गया है।

उनकी परिभाषा अभी भी उनके मतभेदों को इंगित करने में बहुत कुछ नहीं करती है। उनके अंतर को समझने के लिए, आप इसे इस तरह देख सकते हैं।

मशीन लर्निंग एक ऐसी प्रणाली है जिसे समस्याओं के समाधान प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मैथ्स का उपयोग करके, यह समाधान का उत्पादन करने के लिए काम कर सकता है। इस समाधान को विशेष रूप से प्रोग्राम किया जा सकता है, मानव द्वारा काम किया जाता है। दूसरी ओर, कृत्रिम जानकारी, एक ऐसी प्रणाली है, जो रचनात्मकता की ओर बढ़ती है, और इस तरह, यह कम अनुमानित है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक समस्या के साथ सौंपा जा सकता है और इसमें दिए गए निर्देशों को संदर्भित कर सकता है और इसके पिछले अध्ययनों से निष्कर्ष निकाल सकता है। या, यह समाधान में कुछ नया जोड़ने का निर्णय ले सकता है या अपने प्रारंभिक कार्य के लिए एक नई प्रणाली पर काम करना शुरू करने का निर्णय ले सकता है। ठीक है, यह मानने के लिए जल्दी मत करो कि यह फेसबुक पर दोस्तों द्वारा विचलित हो जाएगा, लेकिन आपको यह विचार मिलता है।

हालांकि, एआई एमएल की तुलना में सीमा है, वास्तव में, मशीन सीखने को कृत्रिम बुद्धि के लिए सबसेट के रूप में देखा जाता है।

खोज इंजन, वैज्ञानिकों और इंजीनियरों की दक्षता, गति, और विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए इस मशीन सीखने पर महत्वपूर्ण रूप से बैंक करते हैं।

इससे पहले कि हम इस पर चर्चा करें, पहले यह नोट कर लें कि यह खंड आपको यह बताने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या मशीन लर्निंग को सीधे SEO पर लागू किया जा सकता है और यदि SEO टूल्स को मशीन लर्निंग के साथ बनाया जा सकता है या नहीं। पिछले समय में, मशीन सीखने का एसईओ पेशेवरों के लिए बहुत कम या कोई उपयोग नहीं था; ऐसा इसलिए है क्योंकि मशीन सीखने से विशेषज्ञों को रैंकिंग संकेतों को बेहतर ढंग से समझने में मदद नहीं मिलती है। वास्तव में, मशीन लर्निंग आपको केवल उस प्रणाली को समझने में मदद करती है जो रैंकिंग संकेतों का वजन और माप करती है।

अब आपको सिर्फ एक चंपू की तरह नहीं कूदना चाहिए। इसका मतलब यह नहीं है कि आप इसे साकार करने के बाद स्वचालित रूप से पहले पृष्ठ पर पहुंच जाएंगे। जैसा कि सिस्टम को जानना फायदेमंद हो सकता है, अगर ठीक से काम नहीं किया जाता है, तो आप केवल अपनी पीठ पर गिरने को समाप्त करेंगे।

जानें कि सिस्टम इसे कैसे हराता है। सफलता को कैसे मापा जाता है? इस सादृश्य का उपयोग करें, एक परिदृश्य की कल्पना करें जहां Microsoft बिंग ने अपने खोज इंजन को मलेशिया में रोल किया, और वे खोज इंजन को बूटस्ट्रैप करते हैं।

नोट: इस परिदृश्य में, बूटस्ट्रैपिंग एक प्रणाली के आरंभीकरण और कुछ भी नहीं के साथ एक व्यवसाय शुरू नहीं करने के लिए संदर्भित करता है। न ही यह पिछले समान नमूनों के आधार पर अनुमान बनाने के लिए डेटा विज्ञान तकनीक है। यहां, शुरुआती प्रशिक्षण समूह के रूप में सेवा करने के लिए देशी वक्ताओं के समूह में एक बुद्धिमान विचार खींचना होगा।

वे परीक्षण परीक्षण से एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करेंगे, और सिस्टम उनसे सीखेंगे, जैसा कि प्रोग्रामर करेंगे। एक बार सिस्टम ने उस बिंदु पर पर्याप्त सीख लिया जहां यह मौजूदा परिणामों से बेहतर है, कंपनी सर्च इंजन को तैनात कर सकती है।

एक और बढ़िया उदाहरण एंटरप्राइज अथॉरिटी और ट्रस्ट है। Google ऐसे सवाल पूछता है जैसे यह वेबसाइट आधिकारिक है; क्या हम कंपनी या इस वेबसाइट के मालिक पर भरोसा कर सकते हैं? इन सवालों के जवाब वेबसाइट की गुणवत्ता और रैंकिंग की स्थिति निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हालाँकि, हमारे लिए यह कहने का कोई वास्तविक तरीका नहीं है कि Google किन कारकों को मानता है। हम केवल यह मान सकते हैं कि एल्गोरिथ्म को उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया और ई-ए-टी होने के बारे में उनकी गुणवत्ता दर दोनों का सम्मान करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है।

हमें ई-ए-टी पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए क्योंकि यह वह है जो खोज एल्गोरिथ्म मशीनें करती हैं।

मशीन लर्निंग का एक प्रासंगिक पहलू यह है कि मशीन लर्निंग काम करता है। कुछ मामलों में, मशीन लर्निंग बस एक स्थिर एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित नहीं है और फिर अपने अंतिम रूप में तैनात है। इसके बजाय, यह एक है जो तैनाती से पहले पूर्व-प्रशिक्षित है। फिर, एल्गोरिथ्म स्वयं को जांचना जारी रखता है और वांछित अंतिम लक्ष्य और पिछली सफलता और असफल परिणामों की तुलना करके आवश्यक समायोजन करता है।

एक खोज इंजन मशीन सीखने की शुरूआत की शुरुआत में, "अच्छे से जानिए" प्रश्नों और प्रासंगिक परिणामों का एक प्रारंभिक सेट होगा। उसके बाद, "अपने परिणाम जानने के लिए" अच्छे परिणाम के बिना यह प्रश्न दिया जाएगा। सिस्टम तब "अच्छे को जानो" के आधार पर एक अंक का उत्पादन करेगा।

सिस्टम ऐसा करना जारी रखेगा क्योंकि यह आदर्श के करीब और करीब पहुंच जाएगा। यह सटीकता के लिए एक मूल्य प्रदान करता है, सीखता है, और फिर अगले प्रयास के लिए उचित समायोजन करता है। इसे "अच्छे को जानो" के करीब और करीब लाने का प्रयास करने के तरीके के रूप में सोचें।

मान लीजिए कि गुणवत्ता दर या SERP सिग्नल किसी भी अपूर्ण संकेत परिणाम को इंगित करते हैं, जो एक सिस्टम में खींचा जाता है, और संकेतों के ठीक ट्यूनिंग को बनाया जाता है। एक अच्छा संकेत सफलता को सुदृढ़ करेगा। यह सिस्टम को कुकी देने जैसा है।

सिग्नल केवल लिंक, एंकर, HTTPS, गति शीर्षक और बहुत कुछ से नहीं बने हैं। खोज क्वेरी में, बहुत सारे अन्य संकेत संकेत देते हैं। उपयोग किए जाने वाले कुछ पर्यावरणीय संकेत हैं:

जहां यह सोमवार को खोज दर्द के आस-पास की खोजों में एक स्पाइक है, संभावना है कि यह तृतीयक डेटा के लिए दृश्यता को बढ़ाएगा जैसे कि सोमवार को हृदय की पहचान युक्तियाँ जारी करता है।

इस मामले का तथ्य रुझानों और रैंकिंग कारकों का परिवर्तन है जो Google अपने खोज इंजन उपयोग को बेहतर बनाने के लिए क्या करना चाहता है, उसके अनुसार झुकाव और बदलाव करता है। Google सिस्टम को समझाने की हमारी क्षमता को कम करना चाहता है। वे नियमों को बदलने की कोशिश करते हैं ताकि आप सिस्टम को धोखा न दे सकें। अब, अगर वे ये कर सकते हैं, तो यह लगभग तय है कि वे लाभ से बचने के लिए समायोजन कर रहे हैं और उनकी प्रासंगिकता में सुधार करने के लिए भी।

इस प्रक्रिया में खोजकर्ता भी भूमिका निभाते हैं। यह CTR या बाउंस दरों में परिभाषित नहीं है, लेकिन केवल "उपयोगकर्ता संतुष्टि" में केवल एक संकेत के रूप में नहीं, बल्कि मशीन के एक लक्ष्य के रूप में भी है। जैसा कि हमने उल्लेख किया है, एक मशीन लर्निंग सिस्टम को एक लक्ष्य, एक उद्देश्य और कुछ दिया जाना चाहिए।

हम समझते हैं कि यह प्रक्रिया के लिए बहुत अच्छा लगता है, और हमें उम्मीद है कि आपको यह लेख जानकारीपूर्ण लगा होगा। एआई और मशीन लर्निंग कितना विशाल है, इस पर विचार करते हुए, हम यह भी निश्चित करते हैं कि हम सभी सूचनाओं को प्राप्त करने में सक्षम नहीं हैं। हालाँकि, हमारी टीम हमेशा आपकी वेबसाइट और रैंकिंग से संबंधित किसी भी प्रश्न या चुनौतियों के लिए सहायता प्रदान करने को तैयार है। हमें यह बताने में संकोच न करें कि हम कैसे सहायता कर सकते हैं।

एसईओ में रुचि रखते हैं? हमारे अन्य लेख देखें सेमलत ब्लॉग।