نحوه استفاده از یادگیری ماشینی برای تحقیقات رقبا در سئو

با اشتیاق روز افزون متخصصان سئو برای یادگیری پایتون ، هرگز زمان بهتر یا مهیج تری برای استفاده از قابلیت های یادگیری ماشین (ML) و استفاده از این موارد در سئو وجود نداشته است.

این امر به ویژه در تحقیقات رقبا شما صادق است.

در این ستون ، شما خواهید آموخت که چگونه یادگیری ماشین به رفع چالشهای رایج در تحقیقات رقبا در SEO کمک می کند ، نحوه تنظیم و آموزش مدل ML ، نحوه خودکار کردن تجزیه و تحلیل و موارد دیگر.

بیا انجامش بدیم!

چرا ما در تحقیقات رقبا در سئو به یادگیری ماشین نیاز داریم

اگر نه همه متخصصان SEO که در بازارهای رقابتی کار می کنند ، SERP ها و رقبای تجاری آنها را تجزیه و تحلیل می کنند تا بفهمند سایت آنها برای دستیابی به رتبه بالاتر چه کاری انجام می دهد.

در سال 2003 ، ما از صفحات گسترده برای جمع آوری داده ها از SERP استفاده کردیم ، ستون هایی که جنبه های مختلف مسابقه را نشان می دهند مانند تعداد پیوندها به صفحه اصلی ، تعداد صفحات و غیره.

از نظر عقاید ، ایده درست بود اما به دلیل محدودیت های اکسل در انجام تجزیه و تحلیل آماری قوی در مدت زمان کوتاه ، این اجرا ناامیدکننده بود.

و اگر محدودیت صفحه گسترده کافی نبود ، از آن زمان به بعد ، چشم انداز کاملاً به جلو حرکت کرده است:

SERP های موبایل
شبکه های اجتماعی
یک تجربه جستجوی Google بسیار پیچیده تر.
سرعت صفحه
جستجوی شخصی شده
طرحواره

چارچوب های Javascript و سایر فن آوری های جدید وب.

موارد بالا به هیچ وجه یک لیست کامل از روندها نیست اما در خدمت نشان دادن طیف فزاینده ای از عوامل است که می تواند مزیت رقبای بالاتر شما در Google را توضیح دهد.

یادگیری ماشینی در متن SEO
خوشبختانه با استفاده از ابزارهایی مانند Python / R دیگر محدودیت صفحه گسترده نداریم. Python / R می تواند میلیون ها تا میلیارد ردیف داده را مدیریت کند.

در صورت وجود ، محدودیت کیفیت داده هایی است که می توانید در مدل ML خود قرار دهید و س questionsالات هوشمندی که از داده های خود می پرسید.

به عنوان یک متخصص سئو ، می توانید با کاهش سر و صدا و استفاده از یادگیری ماشین بر روی داده های رقبا ، تفاوت قاطع را در مبارزات انتخاباتی خود ایجاد کنید:

کدام عوامل رتبه بندی می توانند تفاوت رتبه بندی بین سایت ها را به بهترین وجه توضیح دهند.
معیار برنده چیست.
اینکه یک واحد تغییر در فاکتور از نظر رتبه چقدر ارزش دارد.
مانند هر تلاش علمی (داده ای) ، قبل از شروع کدگذاری ، تعدادی سوال وجود دارد که باید به آنها پاسخ داده شود.

تجزیه و تحلیل رقبا از چه نوع مشکل ML است؟

ML تعدادی از مشکلات را حل می کند ، خواه دسته بندی چیزها باشد (طبقه بندی) یا پیش بینی تعداد مداوم (رگرسیون).

در مورد خاص ما ، از آنجا که کیفیت SEO رقیب با رتبه آن در Google نشان داده می شود و این رتبه یک عدد پیوسته است ، بنابراین مشکل ML مسئله بازگشت است.

متریک نتیجه
با توجه به اینکه می دانیم مشکل ML مسئله رگرسیون است ، معیار نتیجه رتبه بندی است. این به چند دلیل منطقی است:

رتبه از فصلی رنج نخواهد برد. رتبه بندی مارک بستنی برای جستجو در [بستنی] منسوخ نمی شود زیرا برخلاف سنجه “کاربران” زمستان است.
رتبه رقبا داده های شخص ثالث است و برخلاف ترافیک کاربر و تبدیل آنها ، با استفاده از ابزارهای بازرگانی SEO در دسترس است.
با کلمه کلیدی قهرمان قفل را باز کنید (ارائه نمی شود)
تمام کلمات کلیدی ارگانیک خود را در GA و معیارهای عملکرد خاص آنها مشاهده کنید. امتحان رایگان. در هر زمان لغو کنید پشتیبانی حرفه ای تنظیم 4 دقیقه ای.

حساب رایگان
تبلیغات
چه ویژگی هایی دارند؟
با دانستن معیار نتیجه ، اکنون باید متغیرهای مستقل یا ورودی مدل را که به عنوان ویژگی نیز شناخته می شوند ، تعیین کنیم. انواع داده برای این ویژگی متفاوت خواهد بود ، به عنوان مثال:

اولین رنگی که در ثانیه اندازه گیری می شود یک عدد است.
احساس با دسته های مثبت ، خنثی و منفی عاملی خواهد بود.
طبیعتاً ، برای جامع ترین تحقیق در مورد رقیب ، می خواهید تا آنجا که ممکن است ویژگی های معنی دار از جمله فنی ، محتوایی / UX و خارج از سایت را پوشش دهید.

https://www.searchenginejournal.com/machine-learning-seo-competitor-research/408552/

Related Post

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.