Kako strojno učenje uporabiti pri optimizaciji spletnih strani?

Objavljeno v četrtek, 1. junij 2017 v kategoriji Optimizacija spletnih strani. Članek za 5 min branja • Piše:

Živa Prelog

Morda veste, kaj je strojno učenje in kaj nam prinaša? Ste že kdaj uporabljali strojno učenje pri reševanju svojih nalog ali izboljševanju svojih delovnih procesov? Veste, da Google v veliki meri deluje s pomočjo strojnega učenja?

Yiğit Konur je velik ljubitelj optimizacije spletnih strani za iskalnike (SEO), ki se v prostem času rad ukvarja tudi s Super Mariem in strojnim učenjem. Vsi tisti, ki se morda še spomnite Super Maria in starih konzol, morda ne veste, da imajo danes rekorde pri tovrstnih igricah kar računalniki, ne ljudje. Yiğit nam je na predavanju na konferenci inOrbit torej razlagal vse o strojnem učenju: kaj točno predstavlja, kaj nam prinaša in tudi, kaj to pomeni za področje optimizacije spletnih strani.

Kaj je strojno učenje (ang. machine learning)?

Na kratko: strojno učenje je sposobnost računalnikov, da se samostojno učijo. To pomeni, da niso vnaprej programirani, kaj in kako naj izvajajo svoje naloge, ampak se sproti ob izvajanju določenih nalog učijo. Vse skupaj deluje s pomočjo napovedovanja, kjer lahko računalnik s pomočjo spremljanja podatkov z določeno gotovostjo ugotovi, kaj mora narediti oziroma kako naj pravilno razreši nalogo, ki mu je dana.

Kje vse je umetna inteligenca že prisotna?

Verjeli ali ne, umetna inteligenca je že povsod okoli nas. Eno izmed bolj znanih podjetjih, ki uporablja strojno učenje, je Tinder. Ta s pomočjo napredne tehnologije in umetne inteligence skuša prepoznati raznorazne mehanizme in robote, ki posnemajo vedenje pravih uporabnikov, poleg tega pa intenzivno delajo na izpopolnjevanju svojega sistema in načina, kako posamezniku najti najbolj ustreznega partnerja. Poleg Tinderja je tu še Google Maps, ki nam s pomočjo strojnega učenja lahko napove optimalno pot in čas prihoda, Gmail, ki uspe avtomatsko prepoznati vsiljeno pošto in prepreči, da bi uporabnik v svoj e-poštni nabiralnik dobival neustrezna sporočila, in seveda Google. Googlova glasovna iskanja, kot tudi iskalnik, temeljijo na dovršenih mehanizmih, ki omogočajo po eni strani razpoznavo govorice uporabnika, kot tudi njegove namene in iskano vsebino.

Optimizacija spletnih strani in vloga pametnih računalnikov

Strojno učenje prinaša številne novosti, vprašanje pa je, kaj to pomeni za vse tiste, ki delajo na področju optimizacije spletnih strani.

Spremembe, ki jih narekuje strojno učenje

SEO se srečuje z raznoraznimi roboti že vrsto let. Vedno večja dovršenost robotov pa je tista, ki nas po eni strani preganja in premika stran od staromodne optimizacije k bolj dovršenim rešitvam. In če je bilo včasih možno ugodno kupovati povezave ali s pomočjo kakršnekoli druge manipulacije priti na vrh iskalnih rezultatov, to danes ni več možno, saj Google postaja vse bolj zmogljiv ravno na račun strojnega učenja in umetne inteligence.

Ena izmed prednosti, ki jih prinaša napredna tehnologija, je možnost razbiranja vsebine slik. Sicer gre bolj ali manj za ugotavljanje konteksta, pa vendar. Napredni sistemi imajo to sposobnost, da lahko sklepajo, kaj je prikazano na sliki in z njih lahko razberejo ali gre za osebo, žival, kje je bila slika posneta ter kakšno sta vzdušje in razpoloženje posameznikov na sliki.

Poleg vsebine na sliki strojno učenje omogoča tudi ugotavljanje kakovosti besedil. Verjeli ali ne, Google ima svojo »Brain ekipo«, ki se ukvarja s tem, kako ljudem olajšati življenja in kako jim ponuditi resnično relevantne vsebine. Na trgu je tako že na voljo Cloud natural language API, s katerim lahko vsi tisti, ki imajo na spletni strani angleščino, ugotavljate, kako kakovostno je vaše besedilo, na kaj se nanaša, kako je čustveno nabito in ali je dobro strukturirano. Ja, Google je že lep čas sposoben razbrati vse te značilnosti besedila in intenzivno dela na tem, da prepoznava res kakovostne vsebine.

Uporaba strojnega učenja za optimizacijo spletnih strani

Strojno učenje je na voljo tudi vam. Najbolj priljubljena vmesnika sta prej omenjeni Natural language API ter Google Prediction API za Google dokumente. In pri čem si lahko pomagamo s temi orodji? Možnosti je veliko, začnete pa lahko pri:

  • Upravljanju CRM sistema in organizaciji podatkov.

Dejstvo je, da pri velikih bazah podatkov hitro pride do napak. Sploh, če podatke vnašajo posamezniki. Google Prediction API vam lahko pomaga pri preverjanju točnosti vnesenih podatkov, hkrati pa lahko sklepa, kakšni bi bili manjkajoči podatki. Prav tako lahko pomaga pri organizaciji podatkov ali pri prepoznavi podatkov in razvrščanju, kot je na primer pri natančni zaznavi jezika, ki je uporabljen v dokumentu.

  • Uporaba funkcije autofill za natančne napovedi.

CTR (ang. click-through rate), CR (ang. conversion rate) itd. so metrike, ki so za SEO zelo pomembne, saj nam pomagajo razumeti, kako uspešni smo pri svojem delu in kaj bomo dosegli. Prednost nove tehnologije je, da lahko tudi bolj zanesljivo napovemo, kakšne rezultate bomo lahko dosegli. 

  • Uporaba Natural Language API za ugotavljanje kakovosti besedil.

Vsi tisti, ki pišete v angleškem jeziku, lahko optimizacijo izvajate tako, da s pomočjo vmesnika Natural Language API ugotovite, kakšna besedila imajo najmočnejši konkurenti. To naj bo vaše izhodišče za svetovanje in pisanje vsebin, ki se bodo v Googlu hitreje boljše uvrstile. 

  • Grupiranje ključnih besed s pomočjo funkcije autofill.

S pomočjo funkcije autofill je možno tudi grupiranje ključnih  besed, kar vam bo pomagalo pri implementaciji SEO strategije in sledenju rezultatov. Pri tem pa pazite, da imate dovolj relevantnih podatkov. Ključnih besed naj bo vsaj 100.000 ali več, saj boste s tem lahko dobili prave informacije.

  • Pridobivanje natančnih podatkov o CTR-ju.

Napredna orodja vam lahko pomagajo tudi pri nadgradnji podatkov z Google Search Console. Zmožna so predvidevanja, kakšen bo CTR glede na tip besede in doseženo pozicijo.

  • Prepoznava podvojene vsebine.

Podvojena vsebina je tista, ki SEO strokovnjakom povzroča največ preglavic. Še posebej, če gre za spletno trgovino, kjer ponujate enake izdelke v različnih barvah. V tem primeru vam lahko koristi Amazon Rekognition –  napreden sistem, ki omogoča prepoznavo in spajanje ujemajočih se podstrani.

  • Ugotavljanje povprečnega števila iskanj (danes in v preteklosti).

Google je skop s podatki, ki nam jih zagotavlja, in pogosto namesto pravih podatkov podaja le indeks števil. Z nekaj naprednimi koraki in s pomočjo strojnega učenja lahko sedaj ugotovite, koliko je bilo iskanj in kam grejo trendi.

Možnosti, ki nam jih zagotavljata strojno učenje in umetna inteligenca, je neskončno. Raznorazni triki pridejo prav na vsakem področju, še posebej pa na področju optimizacije spletnih strani, kjer trende in smernice narekujejo prav roboti. Čas je, da preizkusite nove načine in da raziskujete, kako si lahko pomagate z umetno inteligenco. Nekaj nasvetov smo vam dali; vsi tisti, ki si želite več, pa lahko svoj model strojnega učenja sestavite s pomočjo platforme Cloud machine learning ali Tensorflow.

Predvsem pa bomo veselili, če boste delili svoje izkušnje s strojnim učenjem ali umetno inteligenco.  😊 Verjamete, da nam lahko močno izboljšata hitrost in učinkovitost dela?

 

Še vedno tukaj?
Vprašanje? Zapišite ga v komentar spodaj, pa ga skupaj predebatiramo.

Dodaj odgovor