Liệu chúng ta học được gì từ thuật toán học của Google?

Liệu chúng ta học được gì từ thuật toán học của Google?
Rate this post

Triển khai Google của trí tuệ nhân tạo có rất nhiều trong ngành công nghiệp tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) chết lặng. Các chiến thuật tối ưu hóa đã hoạt động trong nhiều năm nhanh chóng trở nên lỗi thời hoặc thay đổi.

Tại sao vậy? Và là nó có thể tìm thấy một phương trình tối ưu hóa dự đoán như trong những ngày tuổi? Đây là miếng bánh bên trong.

Những ngày xưa của Google
Công cụ tìm kiếm trên máy tính của Google hoạt động theo khối. Đó là để nói, khi có thay đổi, họ đã bán buôn. Các phong trào lớn và đột ngột, đôi khi là kiến ​​tạo, đã trở nên phổ biến trong quá khứ.

Những gì áp dụng cho một kết quả công nghiệp / công cụ tìm kiếm được áp dụng cho tất cả các kết quả. Điều này không có nghĩa là mỗi trang web đều bị ảnh hưởng bởi mỗi thay đổi thuật toán. Mỗi thuật toán ảnh hưởng đến một loại trang web cụ thể. Trang lịch sử thay đổi thuật toán của Moz mô tả lịch sử lâu dài của các thuật toán cập nhật của Google và những loại trang web và trang nào bị ảnh hưởng.

Ngành công nghiệp SEO bắt đầu với việc mọi người giải mã các cập nhật thuật toán này và xác định những trang web nào họ bị ảnh hưởng (và như thế nào). Các doanh nghiệp tăng lên và rơi vào những quyết định sau khi có những hiểu biết sâu sắc như vậy, và những doanh nghiệp đã có thể học đúng – chính xác là những người chiến thắng. Những người không học được bài học khó.

Những bài học này biến thành “các quy tắc của đường” cho mọi người khác, vì luôn luôn có một sự thật không đổi: các hình phạt về thuật toán cũng giống nhau đối với từng ngành dọc. Nếu đối thủ cạnh tranh của bạn bị giết làm điều Google không thích, bạn sẽ chắc chắn rằng miễn là bạn không phạm phải lỗi tương tự, bạn cũng sẽ ổn. Nhưng những bằng chứng gần đây đang bắt đầu chứng tỏ rằng thành ngữ SEO này không còn nữa. Học máy đã thực hiện những hình phạt này cụ thể cho từng môi trường từ khoá. Các chuyên gia SEO không còn có một bộ quy tắc tĩnh mà họ có thể chơi.

Tiến sĩ Pete Meyers, nhà khoa học marketing của Moz gần đây đã nhận xét : “Google đã đi một chặng đường dài trong cuộc hành trình của họ từ cách tiếp cận dựa trên kinh nghiệm heuristic tới cách tiếp cận máy học, nhưng chúng ta đang ở vào năm 2016 vẫn còn lâu mới hiểu được ngôn ngữ của con người . Để thực sự có hiệu quả như SEO, chúng ta vẫn cần phải hiểu làm thế nào máy tính này nghĩ, và nơi nó thiếu hành vi của con người. Nếu bạn muốn thực sự nghiên cứu từ khoá cấp độ tiếp theo, cách tiếp cận của bạn có thể mang tính nhân văn hơn, nhưng quá trình của bạn nên làm sao cho sự hiểu biết của máy càng nhiều càng tốt. ”

Moz đã kết hợp hướng dẫn và bài viết liên quan đến hiểu biết về trí tuệ nhân tạo mới nhất của Google trong công cụ tìm kiếm của nó cũng như đưa ra công cụ mới nhất của nó, Keyword Explorer , nhằm giải quyết những thay đổi này.

Google decouples cập nhật xếp hạng
Trước khi tôi giải thích mọi thứ đã diễn ra như thế nào trên các đường ray cho SEO, trước tiên tôi phải chạm vào cách công nghệ cho phép công cụ tìm kiếm của Google để có được trạng thái hiện tại của nó.

Mới chỉ gần đây Google đã sở hữu loại quyền lực tính toán để bắt đầu đưa ra “thời gian thực” cập nhật thực tế. Vào ngày 18 tháng 6 năm 2010, Google đã cải tiến lại cấu trúc lập chỉ mục của mình, được gọi là ” Caffeine “, cho phép Google đẩy nhanh việc cập nhật lên chỉ mục tìm kiếm của mình nhanh hơn bao giờ hết. Giờ đây, một trang web có thể xuất bản nội dung mới hoặc cập nhật và cập nhật gần như ngay lập tức trên Google. Nhưng làm thế nào để làm việc này?

Trước khi cập nhật Caffeine, Google đã hoạt động giống như bất kỳ công cụ tìm kiếm khác. Nó thu thập thông tin và lập chỉ mục dữ liệu của nó, sau đó gửi dữ liệu được lập chỉ mục thông qua một mạng lưới lớn các bộ lọc và các thuật toán SPAM xác định thứ tự cuối cùng của nó trên các trang kết quả tìm kiếm của Google.

Tuy nhiên, sau khi cập nhật Caffeine, chọn nội dung mới có thể trải qua quá trình tính điểm viết tắt (tạm thời) và đi thẳng đến kết quả tìm kiếm . Những thứ nhỏ hơn, như cập nhật thẻ tiêu đề của trang hoặc thẻ mô tả meta, hoặc một bài báo đã được xuất bản cho một trang web đã được kiểm duyệt, sẽ là ứng cử viên cho quy trình mới này.

Âm thanh tuyệt vời, phải không? Khi nó bật ra, điều này tạo ra một rào cản lớn để thiết lập mối tương quan giữa những gì bạn đã thay đổi trên trang web của bạn và sự thay đổi đó ảnh hưởng như thế nào đến xếp hạng của bạn. Sự tách rời các cập nhật cho kết quả tìm kiếm của nó và quá trình ghi điểm thuật toán toàn diện cuối cùng đã làm cho nhiều công ty SEO tin tưởng rằng những tối ưu hóa nhất định đã có hiệu quả, trong thực tế họ không có.

Đây là tiền thân của Google trong tương lai, sẽ không còn hoạt động theo thời gian. Blog của Google đã đưa ra mô hình Caffeine mới : “[C] Caffeine thứ hai xử lý hàng trăm ngàn trang song song.”

Từ một quan điểm không rõ ràng, Caffeine đã cung cấp một sự bao quát cho các tín hiệu xếp hạng cốt lõi của Google. Chỉ có một đội SEO tỉ mỉ, cẩn thận tách từng bản cập nhật, bây giờ có thể giải mã được sự tối ưu hóa nào đã chịu trách nhiệm về những thay đổi xếp hạng cụ thể trong môi trường thuật toán song song mới này .

Khi tôi liên lạc với anh ấy để bình luận, Marcus Tober, người sáng lập và CTO của Searchmetrics cho biết, “Google bây giờ nhìn vào hàng trăm yếu tố xếp hạng. RankBrain sử dụng máy học để kết hợp nhiều yếu tố thành một, có nghĩa là các yếu tố được trọng số khác nhau cho mỗi truy vấn. Điều đó có nghĩa rất có thể là ngay cả các kỹ sư của Google cũng không biết chính xác thành phần của thuật toán phức tạp của chúng. ”

“Với học tập sâu, nó phát triển độc lập với sự can thiệp của con người. Khi quá trình tìm kiếm tiến triển, cách tiếp cận của chúng tôi đang phát triển với những thay đổi về thuật toán của Google. Chúng tôi phân tích các chủ đề, mục đích tìm kiếm và các kênh phân phối bán hàng vì chúng tôi cũng đang sử dụng các kỹ thuật học tập sâu trong nền tảng của chúng tôi. Chúng tôi đánh dấu sự liên quan của nội dung bởi vì Google sắp xếp thứ tự ưu tiên cho mục tiêu của người dùng. ”

Những chu kỳ kiểm thử bị cô lập bây giờ rất quan trọng để xác định mối tương quan, bởi vì những thay đổi hàng ngày trên chỉ mục của Google không nhất thiết phải gắn liền với các thay đổi xếp hạng nữa.

Sự phân chia thuật toán nguyên tử
Như thể điều đó chưa đủ, vào cuối năm 2015, Google đã phát hành công cụ học tập trong công cụ tìm kiếm của mình , tiếp tục phân tách các thay đổi xếp hạng từ cách làm tiêu chuẩn của nó trong quá khứ.

Như cựu chiến binh của ngành John Rampton đã báo cáo trong TechCrunch, các thuật toán cốt lõi trong Google giờ đây hoạt động độc lập dựa trên những gì đang được tìm kiếm. Điều này có nghĩa là những gì hoạt động cho một từ khóa có thể không hoạt động cho một từ khoá khác. Sự phân chia thứ hạng tìm kiếm của Google đã gây ra một số lượng lớn nỗi đau trong ngành công nghiệp như các công cụ thông thường, quy định tối ưu hóa không phân biệt trên hàng triệu từ khóa, không còn hoạt động ở cấp độ vĩ mô này nữa. Bây giờ, người tìm kiếm có ý định xác định thuật toán và các yếu tố xếp hạng nào quan trọng hơn những thuật toán khác trong môi trường cụ thể đó.

Đây không phải là sự nhầm lẫn với thông báo gần đây rằng sẽ có một chỉ mục riêng cho Điện thoại di động so với Máy tính để bàn , nơi có sự phân biệt rõ ràng các chỉ số. Có những công cụ khác nhau để giúp SEO hiểu vị trí của họ trong các chỉ mục riêng biệt. Nhưng làm thế nào để SEOs giải quyết các thuật toán xếp hạng khác nhau trong cùng một chỉ mục?

Thách thức là phân loại và phân tích những thay đổi thuật toán trên cơ sở từ khóa. Một công nghệ giải quyết vấn đề này – và đang nhận được rất nhiều sự quan tâm – được phát minh bởi cựu sinh viên Carnegie Mellon Scott Stouffer. Sau khi Google liên tục tìm cách thuê ông, Stouffer đã quyết định tìm kiếm một cơ sở SEO dành cho doanh nghiệp có tên là Market Brew dựa trên một số bằng sáng chế đã được trao trong những năm gần đây.

Stouffer giải thích, “Trở lại năm 2006, chúng tôi nhận ra rằng cuối cùng việc học máy sẽ được triển khai trong quá trình chấm điểm của Google. Một khi đã xảy ra, chúng tôi biết rằng các bộ lọc thuật toán sẽ không còn là một tập tĩnh của các quy tắc SEO. Công cụ tìm kiếm sẽ đủ thông minh để điều chỉnh chính nó dựa trên máy học những gì đã làm việc tốt nhất cho người dùng trong quá khứ. Vì vậy, chúng tôi đã tạo ra Market Brew, mà chủ yếu phục vụ để “học máy học người học”.

“Mô hình công cụ tìm kiếm chung của chúng tôi có thể tự đào tạo để đưa ra các kết quả rất giống với thực tế. Sau đó, chúng tôi sử dụng các mô hình tiên đoán này như là một loại ‘Google Sandbox’ để nhanh chóng kiểm tra các thay đổi khác nhau cho trang web, lập tức dự kiến ​​xếp hạng mới cho công cụ tìm kiếm mục tiêu của thương hiệu. ”

Bởi vì thuật toán của Google làm việc khác nhau giữa các từ khóa, Stouffer nói rằng không có phân tích rõ ràng nữa. Sự kết hợp của từ khoá và những thứ như mục đích của người dùng và thành công và thất bại trước xác định cách Google cân các thuật toán cốt lõi khác nhau của nó.

Dự đoán và phân loại các thay đổi thuật toán
Có cách nào chúng ta, như SEO, có thể bắt đầu định lượng hiểu được sự khác biệt / trọng lượng thuật toán giữa các từ khoá? Như tôi đã đề cập ở trên, có nhiều cách để tổng hợp thông tin này bằng các công cụ hiện có. Ngoài ra còn có một số công cụ mới xuất hiện trên thị trường cho phép các đội SEO mô hình các môi trường cụ thể của công cụ tìm kiếm và dự đoán những môi trường đó đang chuyển dịch theo thuật toán như thế nào.

Rất nhiều câu trả lời phụ thuộc vào mức độ cạnh tranh và tính rộng của từ khoá. Ví dụ: một thương hiệu chỉ tập trung vào một từ khóa chính, có nhiều biến thể của các cụm từ khóa đuôi dài tiếp theo, sẽ không bị ảnh hưởng bởi cách xử lý các kết quả tìm kiếm mới này. Một khi nhóm nghiên cứu SEO đã đưa ra được những điều tốt đẹp, họ đã nhận ra nó.

Mặt khác, nếu một thương hiệu phải lo lắng về nhiều từ khóa khác nhau kéo dài đối thủ cạnh tranh khác nhau trong từng môi trường, thì đầu tư vào những công nghệ mới này có thể được đảm bảo. Các đội SEO cần lưu ý rằng họ không thể đơn giản áp dụng những gì họ đã học được trong môi trường từ khóa này sang môi trường từ khoá khác. Một số loại phân tích thích nghi phải được sử dụng.

Tóm lược
Công nghệ đang nhanh chóng thích nghi với phương pháp xếp hạng tìm kiếm mới của Google. Hiện giờ có các công cụ có thể theo dõi từng bản cập nhật thuật toán, xác định ngành và loại trang web nào bị ảnh hưởng nhiều nhất. Để chống lại sự nhấn mạnh mới của Google đối với trí thông minh nhân tạo, giờ đây chúng ta thấy được sự bổ sung các công cụ mô hình hóa công cụ tìm kiếm mới đang cố gắng dự đoán chính xác những thuật toán nào đang thay đổi, do đó, các SEO có thể điều chỉnh chiến lược và chiến thuật ngay lập tức.

Chúng tôi đang bước vào thời kỳ vàng son của SEO cho các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu. Khi các thuật toán của Google tiếp tục phức tạp hơn và liên đới, ngành công nghiệp SEO đã phản ứng với các công cụ cao cấp mới để giúp hiểu thế giới SEO mới chúng ta đang sống.

Tìm hiểu ngày : Mua Backlink Chất Lượng

Trả lời

Thư điện tử của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *