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机器seo能不能取代人类?
发布人:石家庄seo 时间:2019-03-30 15:25:44 点击:
 

当考虑?#25509;隨EO相关的机器学习的兴起时  ,我?#24378;?#33021;面临一个可怕的场景,这取决于你所在的SEO专业人员的类型。

与我一样的SEO专业人士,他们都是基于逻辑的,并且历史上依赖于对游戏中信号的理解以及他们如何波动,可能比那些更依赖于服务用户而不是引擎的营销人员更多地咀嚼他们的指甲。

在那里,我曾经曾经不知道如何“构建优秀的内容,他们会来”的方法甚至可以想象,那些订阅SEO方法的人是今天可能不那么担心的人。

它们应该是。

有点。

它仍然不是:

机器人在梦想的领域
在我们深入了解变化之前,让我们首?#28982;?#31572;这个问题:

什?#35789;?#26426;器学习,因为它与SEO有关?

我们不会在这里学习所有机器学习的重要课程,我们将没有时间真正涵盖它如何影响我们以及我们未来的SEO策略需要看起来像什么。

从30,000英尺的角度来看,我们真正需要知道的是,它为Google的功能增加了令人难以置信的速度:

数据积累。
解释。
反应。
有关这方面的更多信息,请查看?#19994;?#24086;子:搜索中的机器学习如何:您需要知道的一切。

如果您  真的  想知道机器学习是什么,Google会在这里提供免费的速成课程。

机器学习如何影响链接和链接建设

机器人连接插头
区域机器学习最简单的例子之一就?#24378;?#20197;大大提高Google的功能。

举一个小例子,机器学习可以在链接评估的一个关键方面发挥作用:过滤垃圾邮件。

谷歌已经在Gmail中使用机器学习,成功率达到99.9%,只有0.05%的时间产生假阳性。

将其结合起来进行评估,您就拥有了非常成功的模型。

以前,Google工程师必须:

创建质量较差的网站列表并手动阻止其链接?#20160;?#27969;动。
根据他们之前看到的内容,编制错误链接的特定特征。
将贬值函数设置为链接计算,并希望它不包含太多误报。
通过机器学习,世界开放了。

是的,还有一个主要的起点 - 已知坏域列表和另一个假定的坏信号列表。

但这些是机器学习系统可以用来的训练场:

了解如何将这些信号应用于他们遇到的其他链接。
针对看?#35780;?#22334;邮件(或对此事件有利)开发自己的信号。
机器可以通过观察模式来教自己,而不是简单地依赖这种快速的标准。

观察具有假定信号的网站(在链接输出或链接中)将对机器进行分析。

然后,一旦确定了坏的确定,它可以启动逆向工程模式?#21592;?#23558;来更快地检测。

垃圾网站链接到哪种类型的网站?
垃圾网站可以获得哪些类型的链接?
是否存在链接增长模式?
销售付费链接的网页是否也倾向于链接到其他特定网站(他们这样做),如果是这样,哪些网站?
然后,系统可以将其添加到它应用的指标中。

对于机器如?#25991;?#25311;人类可以做什么并放大它来?#25285;?#36825;真的很少触及冰山一角。

想知道谷歌如何宣布他们正在使用垃圾链接贬值网站而不是手动?#22836;?#20182;们?

它可以通过能够以令人难以置信的速度学习和应用贬值并且误报?#24335;系?#30340;机器?#35789;?#29616;。

除此之外,机器还可以了解页面的内容质量和相关?#35029;?#24182;将这些理解单独和整体地补充到等式中。

一台可以询问“这个链接是否应该为您的个人网站提供高权重?”的机器,然后进一步?#25285;?#38142;接是否很有可能被支付或出现问题?”在其他链接的数据环境中找到并且在该页面和域上进行分析。

这些?#24378;?#20197;将机器学习应用于链接的极其有限的示例。

垃圾邮件模式已经并且将会以?#22204;?#36234;高的成功?#26102;?#26816;测到,而质量链接将以更高的速?#26102;?#29702;解和奖励。

这意味着更加注重质量,相关性和?#25103;?#24615; - 除非您认为自己可以提出系统来愚弄Google,而不是机器可以解决问题。

机器学习如何影响内容SEO

Googlebot阅读
虽然我们使用上面的链接示例,但是很少有其他SEO领域会受到机器学习兴起而不是内容的影响。

为了?#24471;?#36825;一点,我们只需要看看Google在翻译方面的工作。

10年来,他们使用基于短语的机器翻译解决了这个

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