SERP如何在機器學習水平上發(fā)揮作用

2022-08-09 分類：網(wǎng)站建設(shè)

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

我們考慮數(shù)字營銷領(lǐng)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(lǐng)域的業(yè)務(wù)。最近一段關(guān)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(shù)情況下，數(shù)字營銷領(lǐng)域一直是具有相當競爭力的領(lǐng)域，盡管也有例外。由于長期以來的信任，新成立的品牌經(jīng)常占據(jù)SERP的主要職位，新領(lǐng)域必須等待輪到他們，并且黑帽SEO允許網(wǎng)站管理員對系統(tǒng)進行游戲化，為薄弱內(nèi)容提供高排名。十年前，搜索引擎優(yōu)化機構(gòu)和網(wǎng)站管理員可以應(yīng)用簡單的試探法和流行的關(guān)鍵字排名內(nèi)容，而不理會用戶意圖或?qū)嶋H質(zhì)量的實用性。

蜂鳥更新和RankBrain后續(xù)推出完全改變了這些概念。

他們也應(yīng)改變SEO取得成功的想法。雖然許多搜索引擎優(yōu)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(tǒng)策略。

本專欄中，我將解釋為什么應(yīng)該改變看待搜索引擎優(yōu)化的方式。而且還提供一些關(guān)于機器學習應(yīng)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(lǐng)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(jù)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(nèi)容。RankBrain通過拉取語義上相似關(guān)鍵字/短語并與類似過去的搜索進行比較，區(qū)分未經(jīng)學習和搜索的上下文，提供最相關(guān)的結(jié)果。

Google采用機器學習技術(shù)分析用戶在SERP列表中網(wǎng)頁訪問情況，從而發(fā)現(xiàn)模式并理解相關(guān)數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù)，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(jié)果，為用戶提供更好體驗。

目前，傳統(tǒng)的信號仍用來取得的排名結(jié)果。隨著每個后續(xù)相關(guān)搜索，機器學習可以分析哪些網(wǎng)頁正在接收的用戶信號，并提供的結(jié)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(jù)SERP數(shù)據(jù)的增長而引起排名變化緩慢。

這對于關(guān)鍵字研究和排名有兩個廣泛的含義：

1. 關(guān)鍵字排名不再受到劇烈轉(zhuǎn)變的影響。

2. Google的算法更加動態(tài)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(nèi)容質(zhì)量和用戶參與度的增長將慢慢優(yōu)先于傳統(tǒng)信號，從而平衡SERP競爭環(huán)境。低容量搜索中，常規(guī)排名信號仍作為事實上的標準因素，直到有足夠數(shù)據(jù)可以確定用戶意圖。

這也為搜索引擎優(yōu)化專家?guī)砹苏Z義搜索。語義搜索允許多個關(guān)鍵字進行排名，并通過滿足各種相關(guān)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(guān)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(shù)搜索引擎優(yōu)化和關(guān)鍵

鏈接會減少，而且領(lǐng)域更小的與產(chǎn)業(yè)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?nèi)绾蝺?yōu)化甚至跟蹤？既可以使用傳統(tǒng)策略也可以應(yīng)用我們自己的機器學習技術(shù)。

給他們想要的東西

以下是SEO應(yīng)該使用的保持與不斷變化的環(huán)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(fā)現(xiàn)，用戶信號的重要性僅次于內(nèi)容的相關(guān)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(wǎng)頁提供良好的用戶信號，必須創(chuàng)建堅實的用戶體驗基礎(chǔ)。這意味著要提供跨網(wǎng)頁的主題連續(xù)性、創(chuàng)建高質(zhì)量且相關(guān)的著陸頁、使用吸睛圖像、提供交互式內(nèi)容、提供快速的頁面速度并開發(fā)有組織的內(nèi)部鏈接結(jié)構(gòu)。

Meta標簽和豐富網(wǎng)頁摘要也影響點擊率，從而對兩者優(yōu)化都有利。如果網(wǎng)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(nèi)容使用301重定向缺少頁面和rel =canonical標簽。

l 優(yōu)化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和替代標簽，幫助搜索引擎索引內(nèi)容。

l 解決任何可能影響抓取結(jié)構(gòu)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(wǎng)頁并編入索引。這些因素也改善了網(wǎng)站導航和用戶體驗。

2. 擁抱專題連續(xù)性

盡管在搜索方面有進步，我仍然經(jīng)常遇到客戶用精簡的內(nèi)容操作網(wǎng)站，而不用關(guān)注關(guān)鍵詞。我的團隊是通過關(guān)鍵字、競爭對手和一些技術(shù)方面的研究開始客戶活動的。

然而，最近我們開始專注于創(chuàng)建更多的無縫層次結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)利用語義鏈接的關(guān)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(guān)鍵字為焦點來創(chuàng)建內(nèi)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(guān)最重要的問題。

然后在包含內(nèi)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(jié)構(gòu)傳達最重要的網(wǎng)頁促進無縫導航，并幫助定位支持頁面為多個關(guān)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(wǎng)站主題相關(guān)的熱門話題。生成的每件內(nèi)容都是可操作的，并側(cè)重于推動轉(zhuǎn)化或期望的行動。

建模每一個內(nèi)容時，重要的是問自己：這段內(nèi)容尋求解決什么問題，如何解決？隨著出現(xiàn)更多問題，寫出解決這些問題的方案?，F(xiàn)在已經(jīng)創(chuàng)建了一個幾乎從各個角度滿足用戶意圖的網(wǎng)站，幫助排名眾多關(guān)鍵字。

還可以用機器學習技術(shù)改善內(nèi)容營銷活動的工作流程。如Hemingway App and Grammarly等應(yīng)用程序，都是很好的工具，可以在句子結(jié)構(gòu)、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(yōu)化人工智能搜索的方法是優(yōu)化語音搜索而不是文本。這涉及優(yōu)化網(wǎng)站的手機和內(nèi)容實現(xiàn)特色片段，因為對個人助理設(shè)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(guān)鍵詞短語（通常更長）和頁面副本優(yōu)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(jié)合的就能（NLU）更容易理解語言的語法和意義。隨著NLU應(yīng)用程序的進步，搜索引擎最終能夠像人類一樣完全評估內(nèi)容的含義和質(zhì)量。

4. 個性化買家的旅程

如今的數(shù)據(jù)量比過去五千年加起來還多，企業(yè)需要利用機器學習技術(shù)，以前所未有的速度解讀大量用戶數(shù)據(jù)。

其中一種方法是挖掘聊天機器人的會話文本數(shù)據(jù)。我們從圖形界面轉(zhuǎn)變?yōu)閷υ捊缑鏁r，聊天機器人用來映射客戶旅程的輸入和數(shù)據(jù)，幫助公司改善用戶體驗。

這項技術(shù)還處于初級階段，但我們也可以運用機器學習技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在買家的旅程中挖掘個性化觸摸點?？蛻袈贸逃成淇梢杂脕斫①I方人物角色和個性化營銷觸點，大限度提高轉(zhuǎn)化率和銷售額。

叫，并基于實時數(shù)據(jù)細分廣告活動。

預測分析也可用于實時數(shù)據(jù)預測估算營銷活動的表現(xiàn)。大大節(jié)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(shù)。鑒于機器學習應(yīng)用程序的速度和規(guī)模，依靠傳統(tǒng)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(jīng)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(shù)可以幫助增加營銷活動，但是創(chuàng)造性和執(zhí)行力最終依賴人類智慧的專業(yè)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(yīng)用方面擁有專業(yè)知識的數(shù)字營銷公司。

在我看來，這些技術(shù)可能極大提高SERP競爭力，也使數(shù)字營銷者提供更強大的產(chǎn)品。

新聞標題：SERP如何在機器學習水平上發(fā)揮作用
文章網(wǎng)址：http://www.muchs.cn/news31/187831.html

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