وش مصنوعی به انگلیسی Artificial intelligenceکه به طور مخفف آن را AIنیز می‌نامند، در واقع تکنولوژی است که به نحوی قابلیت تفکر دارد.
البته این قابلیت تفکر با چیزی که ما به عنوان تفکر انسانی می‌شناسیم تا حد زیادی تفاوت دارد، اما در حقیقت سعی دارد تا از آن تقلید کند.
موتور های جستجو یکی از صنایعی هستند که هوش مصنوعی به شدت در آنها مشهود است .
در واقع هوش مصنوعی کمک کرده تا موتوی های جستجو مانند گوگل بتوانند شبیه ترین تصمیم به تفکر انسان را در محاسبات خود به کار ببرند.
حال ما در این مقاله به صورت اجمالی به الگوریتم ها و ابزار هایی که بر اساس هوش مصنوعی طراحی شده تا رفتار کاربران را زیر نظر بگیرد میپردازیم.
در ابتدا نیاز هست یک تعریف اولیه از سئو داشته باشیم .
سئو به معنی بهینه سازی سایت ها برای موتور های جستجو است. حال این بهینه سازی باید بر اساس الگوریتم هایی خاص که بر اساس هوش مصنوعی طراحی شده اند کار کنند.
الگوریتم هایی که برای این منظور طراحی شده اند در اکثر مواقع به زیر نظر گرفتن کاربر، توجه ویژه ای دارد تا دیتایی خاص برای پیشرفت و اصلاح عملکر موتور های جستجو داشته باشد.
تمرکز اصلی گوگل کاربر است.
هوش مصنوعی در چندین حوزه در سئو ورود کرد است.
1. تحقیق کلمات کلیدی
2. تجزیه و تحلیل Serp
3. نوشتن محتوا
4. بهینه سازی و دیگر موارد
چهار الگوریتم مهم گوگل که بر اساس هوش مصنوعی برنامه ریزی شده اند:
1. RankBrain
2. Neural Matching
3. BERT
4. MUM
هر یک از این الگوریتم ها با مشکل متفاوتی که کاربران در دریافت نتایج مرتبط از یک پرس و جو با آن مواجه می شوند، مقابله می کند. در واقع تقریباً تمام پتنت‌های اخیر گوگل در جستجو بر روی بازیابی اطلاعات متمرکز شده‌اند. به نظر می رسد بازیابی اطلاعات با کیفیت بهتر به روش های مختلف، استراتژی اصلی گوگل در جستجوی ارگانیک باشد.
در ادامه به توضیح هر یک میپردازیم.
این الگوریتم در سال 2015 توسط گوگل تایید شد. کارکرد اصلی آن پیدا کردن روابط بین کلمات و مفاهیم بود. بنابراین به جای تطبیق کلمات کلیدی، پرس و جو شما را به یک مفهوم تبدیل می کند و سعی می کند صفحاتی را پیدا کند که با آن مفهوم مرتبط هستند. مثال ساده از کارکرد این الگوریتم را میتواند به کلمه (شیر) نسبت داد. مثلا جمله بهترین شیر پاکتی – شناخت اینکه منظور ما شیر خوراکی است نه شیر جنگل. شاید این موضوع در سال 2023 خنده دار باشد اما موتور های جستجو در سال های پیشین قابلیت شناخت این مسائل را نداشتند.
حال سوال این است که این الگوریتم بر اساس چه مبنا هایی به بهترین نتیجه دست پیدا میکند؟
· Click-through rate – کاربرانی که از serp روی یک نتیجه کلیک میکنند.
· Dwell Time- مدت زمانی که کاربر در بعد از کلیک روی یک وب سایت می ماند.
· Pogo-sticking – حالتی که کاربر بعد از کلیک روی یک نتیجه به صفحه serp برمیگردد و روی نتایج دیگر کلیک میکند.
شبکه های عصبی یا Neural Matching یکی از اجزای سازنده بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی است. به زبان ساده، شبکه‌های عصبی یک تکنیک پیشرفته یادگیری ماشینی هستند که به رایانه‌ها کمک میکنند تا با الگوریتم‌هایی که از نحوه عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند، یاد بگیرند.
گوگل در سال 2018 تطبیق عصبی را در جستجو معرفی کرد. تطبیق عصبی تا حد زیادی برای بازیابی اطلاعات استفاده می شود. به طور خاص به نحوه ارتباط جستجو کوئری ها با صفحات می پردازد.
هنگامی که گوگل با جستجو های عجیب و غریب روبرو میشود، این الگوریتم به جای بررسی کلمه کلیدی به کل مفهوم عبارت یا صفحات مربوط مراجعه میکند تا مفهوم اصلی را درک کند.
با استفاده از NLP ، الگوریتم bert میتواند بفهمد چگونه ترکیبی از کلمات معانی مختلف و مقاصد کاربر را بیان میکند.
Multitask Unified Model یا MUN یکی از الگوریتم های فوق العاده گوگل است که در جستجو ها پیچیده باعث کاهش جستجو های کاربر میشود. MUM قابلیت تبدیل اطلاعات در زبان های دیگر را دارد. این الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی میتواند تمام اطلاعات متن و تصویر را درک کند. در آیند MUN به سمت ویدئو ها و صدا ها هم گسترش پیدا میکند.
در سئو ابزار های قدرتمندی در پایه هوش مصنوعی وجود دارد. این ابزار ها در حال حاظر چندین کار کلیدی را سرعت میبخشند:
حال به روند کاری و فعالیت های چند ابزار سئو بر پایه هوش مصنوعی میپردازیم.
1. SurferSEO : ابزاری برای بهینه سازی محتوای کاربرپسند و توصیه کلمات کلیدی مرتبط
2. Frase : ابزاری برای بهینه سازی محتوا و با هوش مصنوعی.
3. copy.ai : نوشتن محتوا در 130 قالب متفاوت(وبلاگ، توضیحات محصول و ...)
اینها سه نمونه از ابزار های سئو مبتنی بر سئو هستند.
استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی در سئو باعث دقیق‌تر کردن ارزیابی‌های بازار، موفقیت‌آمیزتر کردن کمپین‌ها و در نهایت رضایت بیشتر مشتریان میشود.
در این قیمت به تعدادی از این الگوریتم های اشاره میکنیم.
طبقه بندی فرآیندی است که تقسیم بندی را تسهیل می کند. به بیان ساده، SV ها الگوریتم‌های پیش‌بینی هستند که برای طبقه‌بندی داده‌های مشتری بر اساس ویژگی استفاده میشوند و منجر به تقسیم‌بندی میشوند. ویژگی‌ها شامل هر چیزی از سن و جنسیت گرفته تا سابقه خرید و کانال‌های مورد استفاده است.
12. Information retrieval
الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات – مانند الگوریتمی که معیار «امتیاز مرتبط» گوگل را تقویت میکند – از کلمات کلیدی برای تعیین دقت درخواست‌های کاربر استفاده میکنند. این نوع الگوریتم ها ظریف، قدرتمند و دقیق هستند. این بخشی از دلیلی است که چرا ابزار سئو مانند رتبه بندی SE از نسخه ای از آن به نام Elasticsearchاستفاده می کند تا لیستی از کلمات کلیدی ساخته شده با استفاده از ورودی کاربر را به بازاریابان ارائه دهد. فرآیند اصلی الگوریتم RL یک فرآیند 4 مرحله‌ای را دنبال میکند:
1-درخواست کاربر را دریافت کنید
2- کلمات کلیدی را جدا کنید
3- یک لیست اولیه از اسناد مربوطه را بکشید
4- یک امتیاز مرتبط اعمال کنید و هر سند را رتبه بندی کنید
الگوریتم K-Nearest Neighbors (K-NN) یکی از اساسی ترین الگوریتم ها در نوع خود است. K-NN که به عنوان "الگوریتم یادگیرنده تنبل" نیز شناخته می شود، داده های جدید را بر اساس شباهت آنها به نقاط داده موجود طبقه بندی می کند.
در اینجا نحوه عملکرد آن آمده است: فرض کنید تصویری از نوعی میوه دارید که شبیه گلابی یا سیب است و می خواهید بدانید که متعلق به کدام یک از این دو دسته است. یک مدل KNN ویژگی های تصویر میوه جدید را با مجموعه داده های تصاویر گلابی و مجموعه داده های تصاویر سیب مقایسه می کند و بر اساس این که ویژگی های میوه جدید شبیه به کدام دسته است، مدل تصویر را در دسته بندی مربوطه مرتب می کند.
الگوریتم های یادگیری برای رتبه بندی و حل مسائل مربوط به جستجوی کلمات کلیدی است.
کاربران انتظار دارند که نتایج جستجوی آنها در یک به طور کامل و مربوط ترین نتایج نسبت به جستجو را نمایش دهد.
شرکت هایی مانند Wayfair و Slack از LTR به عنوان بخشی از راه حل های جستجوی خود استفاده می کنند.
LTR را می توان به سه روش تقسیم کرد
Pointwise
Pairwise
Listwise
Pointwise امتیاز مربوط به یک سند را در برابر کلمات کلیدی ارزیابی می کند. دو به دو هر سند را با کلمات کلیدی مقایسه می کند و برای امتیاز دقیق تر، سند دیگری را در محاسبه گنجانده است.
الگوریتم های خوشه بندی K-means بخشی از روش های پارتیشن بندی یادگیری بدون نظارت هستند.
به تعبیر Layman، این بدان معنی است که این یک نوع یادگیری ماشینی است که می تواند برای تجزیه داده های بدون برچسب به دسته های معنی دار استفاده شود.
بنابراین، برای مثال، اگر شما صاحب یک سوپرمارکت هستید و می‌خواهید کل مجموعه مشتریان خود را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم کنید، میتوانید از خوشه‌بندی K-means برای شناسایی گروه‌های مختلف مشتریان استفاده کنید.
سپس به شما این امکان را می‌دهد که کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات خاصی را برای هر یک از بخش‌های مشتری خود ایجاد کنید، که به استفاده کارآمدتر از بودجه بازاریابی شما تبدیل میشود.
چیزی که K-means را منحصر به فرد می کند این است که به شما امکان می دهد چند دسته یا "خوشه" را که می خواهید الگوریتم از داده ها تولید کند، از پیش تعریف کنید.
شبکه‌های عصبی کانولوشنال یا به اختصار CNN برای کمک به کامپیوترها در نگاه کردن به تصاویر به روشی که انسان‌ها انجام می‌دهند استفاده میشود.
در حالی که وقتی یک تصویر از یک سیب نشان داده می شود، یک انسان می تواند به راحتی سیب را شناسایی کند، کامپیوترها صرفاً مجموعه اعداد دیگری را می بینند و یک شی را بر اساس الگوی اعدادی که شی را تشکیل می دهند شناسایی می کنند.
سی‌ان‌ان با آموزش رایانه‌ای کار میکند تا با ارسال میلیون‌ها تصویر از یک شی، الگوهای عددی یک شی را تشخیص دهد. با هر تصویر جدید، کامپیوتر توانایی خود را در تشخیص شیء بهبود می بخشد.
اکنون که تقریباً هر کسی می تواند تلفن خود را بیرون بیاورد و از هر کجا که باشد عکس بگیرد، به راحتی می توان تصور کرد که CNN چقدر می تواند برای هر نوع برنامه ای که شامل انتخاب اشیا از تصاویر باشد، قدرتمند باشد.
برای مثال، شرکت‌هایی مانند گوگل از CNN برای تشخیص چهره استفاده میکنند، جایی که می‌توان چهره را با یک نام با مشاهده ویژگی‌های منحصر به فرد هر چهره در یک تصویر مطابقت داد. به طور مشابه، CNN برای استفاده در تجزیه و تحلیل اسناد و دست خط آزمایش می شود، زیرا CNN می تواند به سرعت نوشته های یک فرد را با نتایج داده های بزرگ اسکن و مقایسه کند.
الگوریتم (NB) بر اساس قضیه معروف بیز ساخته شده است که احتمال دو نتیجه را تعیین می کند - احتمال A، با توجه به B. چیزی که این الگوریتم را بسیار ساده می کند این است که بر این فرض استوار است که متغیرهای پیش بینی کننده است. مستقل هستند.
برای بازاریابان، این می تواند برای تعیین احتمال موفقیت آمیز بودن کمپین، تبلیغات، تقسیم بندی یا کلمه کلیدی، با توجه به اینکه ویژگی های مربوطه مانند قد، سن، سابقه خرید یا کلان داده های مربوط به پایگاه مشتری خود را می دانید، مجدداً مورد استفاده قرار گیرد.
طبقه بندی منجر به تقسیم بندی های تکامل یافته می شود. تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی برای یافتن همبستگی قوی یا ضعیف بین دو مؤلفه با رسم آنها در نمودار و یافتن خط روند استفاده می شود.
اما وقتی بازار هدف با بیش از 30 ویژگی عرضه می شود چه اتفاقی می افتد؟ اینجاست که فرآیند PCA در ترکیب با یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده‌های بزرگ چند متغیره فوق‌العاده قدرتمند میشود.
به جای داشتن دو گروه که همبستگی دارند، شروع به دریافت خوشه هایی می کنید که با یکدیگر همبستگی دارند، جایی که فاصله بین خوشه ها اکنون نشان دهنده روابط قوی یا ضعیف است.
8
یک ابزار برای پشتیبانی از تصمیم است که از درخت‌ها برای مدل کردن استفاده میکند. درخت تصمیم به‌طور معمول در تحقیق‌ها و عملیات مختلف استفاده میشود.
به‌طور خاص در آنالیز تصمیم، برای مشخص کردن استراتژی که با بیشترین احتمال به هدف برسد بکار می‌رود.
در ساختار درخت تصمیم، پیش بینی به دست آمده از درخت در قالب یک سری قواعد توضیح داده میشود. هر مسیر از ریشه تا یک برگ درخت تصمیم، یک قانون را بیان میکند و در نهایت برگ با کلاسی که بیشترین مقدار رکورد در آن تعلق گرفته برچسب میخورد.
محتوای هوش مصنوعی توسط الگوریتم هایی ایجاد می شود که برای تولید محتوا بر اساس ورودی یا داده های کاربر برنامه ریزی شده اند. .
منظور ما از محتوا انواع آن است. مانند صدا، تصویر، فیلم، پیش بینی هایی خاص و ...
این یک نمونه محتوا تولید شده برای زیر عنوان اصلی است که توسط سایت anyword.com نوشته شده است.
متن تولید شده توسط هوش مصنوعی -.anyword.com
عنوان: هوش مصنوعی و سئو
As technology advances, it is becoming increasingly clear that artificial intelligence (AI) is going to play a major role in many aspects of our lives. It is no surprise then, that AI has started to have an impact on the world of SEO. In this blog post, we will explore what could happen if AI took over SEO, and how it could affect our online presence. We will look at the potential advantages and disadvantages of using AI on SEO, and ultimately determine whether this is something we should embrace or be wary of.
اما این محتوا ها توسط گوگل شناسایی میشوند. گوگل توانایی شناخت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را دارد. متن تولید شده توسط هوش مصنوعی با استفاده از فرآیندی به نام تولید زبان طبیعی Language Generation (NLG) ایجاد می شود.
NLG نوعی هوش مصنوعی است که از داده ها برای تولید محتوا استفاده میکند.
گوگل میتواند از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (machine learning) برای تشخیص متن تولید شده توسط هوش مصنوعی با مشاهده سیگنال‌هایی مانند ساختار متن، دستور زبان و نحو در متن استفاده کند.
با توجه به اینکه از سال 2015 هوش مصنوعی به شدت در سئو رشد پیدا کرد و کماکان شاهد ارائه الگوریتم های بیشتری بر پایه هوش مصنوعی توسط گوگل هستیم، این امکان وجود دارد که در آینده نزدیک، سئو توسط هوش مصنوعی قابل برنامه ریزی و اجرا باشد.
در سال 2023 مدیر عامل گوگل 12 هزار کارمند خود قطع همکاری کرد. یکی از این دلایل سرمایه گذاری روی هوش مصنوعی در این شرکت است.
شاید تا به حال اسم Chat GPT را شنیده باشید. این سیستم که تماما بر پایه هوش مصنوعی است توسط شرکت open ai ساخته شده. Chat GPT تاثیر بسیاری در سئو داشته مثلا ارائه دقیق کلمات کلیدی و LSI های آن، ارائه استراتژی سئو، محتوا و ...
منابع:
https://www.searchenginejournal.com/ai-for-seo/474165/
https://www.outranking.io/seo-ai/
https://searchengineland.com/how-ai-will-change-the-future-of-search-engine-optimization-385543
https://neilpatel.com/blog/ai-seo/
https://marketingarsenal.io/ai-seo-tools/
میتوانید در صورت تمایل دیگر مطالب ویرگول را مطالعه کنید.
تاپیکال آتوریتی چیست؟ - topical athourity چه نقشی در سئو ایفا میکند؟
