Comprensión del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en SEO: asesoramiento de expertos de Semalt



Con nuestro mundo siempre buscando nuevas formas de mejorar y desarrollar, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han jugado un papel importante en la mejora del SEO. Sin embargo, es importante comprender los roles que juegan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en su camino. Debemos preguntarnos si estos conceptos ayudan a los profesionales de SEO a hacer mejor nuestro trabajo. Bueno, tenemos algunas respuestas para ti.

Los lectores que hayan estudiado el aprendizaje automático confesarán que no es tan sencillo como parece. En nuestro camino, discutiremos cómo el aprendizaje automático mejora la búsqueda, pero además de esto, aprenderá mucho más en este artículo.

Hoy, estaría leyendo sobre implementaciones de búsqueda de un experto en aprendizaje automático. Ampliaremos algunos de los conceptos básicos que sin duda disfrutas. Para empezar, ¿cuáles son los beneficios de usar IA en SEO?

En breves viñetas, la IA:
  • Proporciona a los sitios web una ventaja estratégica
  • Informar a los sitios web sobre cómo elegir proyectos de IA de alto ROI
  • Apoyar la iniciativa estratégica de IA
Hoy en día, empresas como Google, Bing, Amazon, Facebook y más, ganan dinero con las IA.

Entonces, antes de sumergirnos, analicemos cómo el aprendizaje automático mejora la búsqueda.

El aprendizaje automático es la columna vertebral de cómo se establecen las SERP y por qué las páginas se clasifican como lo hacen. Gracias al uso del aprendizaje automático en los motores de búsqueda, los resultados son más inteligentes y útiles. En el mundo del SEO, es importante comprender ciertos detalles como:
  • Cómo los motores de búsqueda rastrean e indexan sitios web
  • Funciones de algoritmos de búsqueda
  • Cómo los motores de búsqueda entienden y tratan la intención de los usuarios
Con el desarrollo de la tecnología de programación, el término aprendizaje automático se utiliza con más frecuencia. Pero, ¿por qué se menciona en SEO y por qué debería aprender más sobre él?

¿Qué es el aprendizaje automático?

Sin aprender qué es el aprendizaje automático, sería extremadamente difícil comprender su función en SEO. El aprendizaje automático se puede definir como una ciencia para hacer que las computadoras actúen sin programación explícita. Debemos diferenciar ML de AI porque, en este punto, esa línea comienza a volverse borrosa.
Como acabamos de mencionar, con el aprendizaje automático, las computadoras pueden concluir en función de la información proporcionada y no tienen instrucciones específicas sobre cómo realizar las tareas. La inteligencia artificial, por otro lado, es la ciencia detrás de la creación de sistemas. Gracias a la IA, los sistemas se crean para tener inteligencia similar a la humana y procesar información de manera similar.

Su definición todavía no hace mucho para señalar sus diferencias. Para comprender sus diferencias, puede verlo de esta manera.

El aprendizaje automático es un sistema que está diseñado para brindar soluciones a problemas. Al usar matemáticas, puede funcionar para producir la solución. Esta solución podría ser programada específicamente, elaborada por un humano. La información artificial, por otro lado, es un sistema que tiende a moverse hacia la creatividad y, por lo tanto, es menos predecible. A la inteligencia artificial se le puede asignar un problema y puede hacer referencia a las instrucciones codificadas en él y sacar una conclusión de sus estudios anteriores. O puede decidir agregar algo nuevo a la solución o puede decidir comenzar a trabajar en un nuevo sistema renunciando a su tarea inicial. Bueno, no se apresure a asumir que se distraerá con amigos en Facebook, pero ya entiende la idea.

La diferencia clave es la inteligencia.

Sin embargo, la IA es más fronteriza que ML, de hecho, el aprendizaje automático se considera un subconjunto de la inteligencia artificial.

¿Cómo ayuda el aprendizaje automático a los profesionales?

Para mejorar la eficiencia, la velocidad y la confiabilidad de los motores de búsqueda, los científicos e ingenieros confían significativamente en este aprendizaje automático.

Antes de discutir esto, primero observemos que esta sección está diseñada para informarle si el aprendizaje automático se puede aplicar directamente al SEO y no si las herramientas de SEO se pueden construir con el aprendizaje automático. En el pasado, el aprendizaje automático era de poca o ninguna utilidad para los profesionales de SEO; esto se debe a que el aprendizaje automático no ayuda a los expertos a comprender mejor las señales de clasificación. En realidad, el aprendizaje automático solo lo ayuda a comprender el sistema que pesa y mide las señales de clasificación.

Ahora no deberías saltar como un campeón todavía. Esto no significa que llegará automáticamente a la primera página después de darse cuenta de esto. Por muy beneficioso que pueda ser conocer el sistema, si no se emplea correctamente, solo terminará cayendo de espaldas.

Midiendo una IA exitosa

Aprenda cómo funciona el sistema para superarlo. ¿Cómo se mide el éxito? Utilice esta analogía, imagine un escenario en el que Microsoft Bing despliega su motor de búsqueda en Malasia y arranca el motor de búsqueda.

Nota: en este escenario, bootstrapping se refiere a la inicialización de un sistema y no a iniciar un negocio sin nada. Tampoco es la técnica de la ciencia de datos para realizar estimaciones basadas en muestras similares anteriores. Aquí, una buena idea sería atraer a un grupo de hablantes nativos para que sirvan como grupo de capacitación inicial.

Analizarán los datos recopilados de la prueba de prueba y el sistema aprenderá de ellos, al igual que los programadores. Una vez que el sistema ha aprendido lo suficiente hasta el punto en que simplemente es superior a los resultados existentes, la empresa puede implementar el motor de búsqueda.

E-A-T en el aprendizaje automático

Otro gran ejemplo es la autoridad y la confianza empresarial. Google hace preguntas como si este sitio web tiene autoridad; ¿Podemos confiar en la empresa o el propietario de este sitio web? Las respuestas a estas preguntas juegan un papel crucial en la determinación de la calidad y el estado de clasificación del sitio web. Sin embargo, no tenemos una forma real de decir qué factores considera Google. Solo podemos asumir que el algoritmo ha sido entrenado para respetar tanto los comentarios de los usuarios como los índices de calidad de lo que perciben como E-A-T.

Deberíamos centrarnos en E-A-T porque esto es lo que hacen las máquinas de algoritmos de búsqueda.

El sistema vivo y respiratorio del aprendizaje automático

Un aspecto relevante del aprendizaje automático se basa en la forma en que funciona el aprendizaje automático. En ciertos casos, el aprendizaje automático no es simplemente un algoritmo estático entrenado y luego implementado en su forma final. En cambio, se convierte en uno que se entrena previamente antes de la implementación. Luego, el algoritmo continúa verificándose y realizando los ajustes necesarios comparando el objetivo final deseado y los resultados anteriores y fallidos.

Al comienzo de una introducción al aprendizaje automático del motor de búsqueda, habrá un conjunto inicial de consultas "conocidas" y resultados relevantes. Después de eso, se le darán consultas sin los resultados "conocidos" para producir sus propios resultados. El sistema generará una puntuación basada en el "conocimiento bueno" revelado.

El sistema continuará haciendo esto a medida que se acerque más y más al ideal. Asigna un valor de precisión, aprende y luego realiza los ajustes necesarios para el próximo intento. Piense en ello como una forma de esforzarse por acercarse cada vez más al "saber bien".

Suponga que las tasas de calidad o las señales SERP indican cualquier resultado de señal imperfecto que se introduce en un sistema, y ​​se realiza un ajuste fino de los pesos de las señales. Una buena señal reforzaría el éxito. Es más como darle una cookie al sistema.

Señales de muestra

Las señales no se componen solo de enlaces, anclas, HTTPS, títulos de velocidad y más. En las consultas de búsqueda, se señalan muchas otras indicaciones. Algunas de las señales ambientales utilizadas son:
  • Día de la semana
  • Día de la semana versus fin de semana
  • Vacaciones o no
  • Estaciones
  • Clima
Cuando se produzca un aumento en las búsquedas relacionadas con el dolor de búsqueda el lunes, es probable que genere una mayor visibilidad de los datos terciarios, como los consejos de reconocimiento de problemas cardíacos los lunes.
El objetivo de Google para el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático

El quid de la cuestión es el cambio de tendencias y factores de clasificación que se inclinan y cambian de acuerdo con lo que Google quiere hacer para mejorar el uso de los motores de búsqueda. Google busca reducir nuestra capacidad para convencer al sistema. Intentan cambiar las reglas para que no puedas engañar al sistema. Ahora, si pueden hacer esto, es casi seguro que están haciendo ajustes para evitar ser engañados y también para mejorar su relevancia.

Conclusión

Los buscadores también juegan un papel en este proceso. Esto no se define como CTR o tasas de rebote, sino simplemente en "satisfacción del usuario", no solo como una señal sino también como un objetivo de la máquina. Como hemos mencionado, un sistema de aprendizaje automático debe tener una meta, un objetivo y algo para calificar su resultado.

Entendemos que esto parece mucho para procesar, y esperamos que este artículo le haya resultado informativo. Teniendo en cuenta la amplitud de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, también estamos seguros de que no hemos podido obtener toda la información. Sin embargo, nuestro equipo siempre está dispuesto a brindar asistencia ante cualquier pregunta o desafío que tenga con respecto a su sitio web y su mejor clasificación. No dude en hacernos saber cómo podemos ayudarlo.

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