Optimalizace SEO: Jak funguje umělá inteligence Googlu (červenec 2026)

Optimalizace pro vyhledávače (SEO) je proces optimalizace faktorů na stránce a mimo ni, které ovlivňují, jak vysoko se webová stránka umístí v hledání pro konkrétní vyhledávací termín. Jedná se o multifacetední proces, který zahrnuje optimalizaci rychlosti načítání stránky, generování strategie budování odkazů, používání nástrojů SEO a učení se, jak zpětně inženýrsky využít umělou inteligenci Googlu pomocí počítačového myšlení.

Počítačové myšlení je pokročilý typ analýzy a technika řešení problémů, kterou počítačoví programátoři používají při psaní kódu a algoritmů. Počítačoví myslitelé budou hledat základní pravdu rozložením problému a jeho analýzou pomocí primárního myšlení.

Jelikož Google nezveřejňuje své tajné recepty nikomu, budeme se spoléhat na počítačové myšlení. Procházíme některými zásadními okamžiky v historii Googlu, které formovaly algoritmy, které se používají, a dozvíme se, proč je to důležité.

Jak vytvořit mysl

Začneme s knihou, která byla vydána v roce 2012, nazvanou “Jak vytvořit mysl: Tajemství lidského myšlení odhaleno” od slavného futurologa a vynálezce Raye Kurzweila. Tato kniha rozebrala lidský mozek a rozložila způsoby, jak funguje. Učíme se od základů, jak mozek trénuje sám sebe pomocí rozpoznávání vzorců, aby se stal předpovědní машinou, která vždy pracuje na předpovědi budoucnosti, dokonce i předpovědi dalšího slova.

Jak lidé rozpoznávají vzorce v každodenním životě? Jak jsou tyto spojení vytvořeny v mozku? Kniha začíná pochopením hierarchického myšlení, což je pochopení struktury složené z různých prvků, které jsou uspořádány do vzorce, tento vzorec pak reprezentuje symbol, jako je písmeno nebo znak, a poté je tento vzorec dále uspořádán do pokročilejšího vzorce, jako je slovo, a nakonec do věty. Nakonec tyto vzorce vytvářejí nápady, a tyto nápady jsou transformovány do produktů, které lidé vytvářejí.

Podobně jako lidský mozek, je odhalena cesta k vytvoření pokročilé umělé inteligence beyond současných schopností neuronových sítí, které existovaly v době vydání.

Kniha byla modrou tiskou pro vytvoření umělé inteligence, která může škálovat tím, že nasaje data z celého světa, a použít její vícestupňové rozpoznávání vzorců ke zpracování textu, obrázků, audio a videa. Systém optimalizovaný pro škálování díky výhodám cloudu a jeho paralelnímu zpracování. Jinými slovy by neexistoval žádný limit pro vstupní nebo výstupní data.

Tato kniha byla tak zásadní, že brzy po svém vydání autor Ray Kurzweil byl najat Googlem, aby se stal ředitelem inženýrství se zaměřením na strojové učení a zpracování jazyka. Role, která dokonale odpovídala knize, kterou napsal.

Bylo by nemožné popřít, jak vlivná tato kniha byla na budoucnost Googlu a na to, jak řadí webové stránky. Tato kniha o umělých inteligencích by měla být povinnou četbou pro každého, kdo chce se stát expertem na SEO.

DeepMind

Spuštěn v roce 2010, DeepMind byl horký nový startup, který používal revoluční nový typ algoritmu umělých inteligencí, který byl světem bouřlivý, nazvaný učení s posilováním. DeepMind to popsal nejlépe takto:

“Představujeme první hluboký učící model, který se úspěšně naučil ovládat politiky přímo z vysokodimenzionálních smyslových vstupů pomocí učení s posilováním. Model je konvoluční neuronová síť, trénovaná s variantou Q-učení, jejíž vstup je surový pixel a její výstup je hodnota funkce, která odhaduje budoucí odměny.”

Sloučením hlubokého učení s učení s posilováním se stal systém hlubokého učení s posilováním. Do roku 2013 DeepMind používal tyto algoritmy k vítězství nad lidskými hráči v Atari 2600 hrách – A to bylo dosaženo napodobením lidského mozku a toho, jak se učí z tréninku a opakování.

Podobně jako lidský mozek se učí opakováním, ať už je to kopání míče nebo hraní Tetrisu, umělá inteligence se také učí. Neuronová síť umělých inteligencí sledovala výkon a sama se zlepšovala, což vedlo k lepšímu výběru tahů v následujícím kole.

DeepMind byl tak dominantní ve své technologické převaze, že Google musel získat přístup k této technologii. DeepMind byl získán za více než 500 milionů dolarů v roce 2014.

Po akvizici svědkem jsme byli následných průlomů, typu, který nebyl viděn od 11. května 1997, kdy šachový mistr Garry Kasparov prohrál první hru ze šestiher na počítač Deep Blue, šachový počítač vyvinutý vědci z IBM. 

V roce 2015 DeepMind vylepšil algoritmus, aby ho otestoval na sadě 49 her Atari, a stroj porazil lidské výkony ve 23 z nich.

To bylo pouze začátek, později v roce 2015 DeepMind začal zaměřovat se na AlphaGo, program s cílem porazit profesionálního mistra Go. Stará hra Go, která se poprvé objevila v Číně před 4000 lety, je považována za nejvýznamnější hru v lidské historii, s 10³⁶⁰ možných tahů.

DeepMind použil dohledané učení, aby trénoval systém AlphaGo, učil se z lidských hráčů. Brzy poté DeepMind udělal titulky, když AlphaGo porazil Lee Sedola, mistra světa, v pětiherovém zápase v březnu 2016.

Nebyl překonán, v říjnu 2017 DeepMind vydal AlphaGo Zero, nový model s klíčovým rozdílem, že nevyžadoval žádný lidský trénink. Od té doby, co nevyžadoval lidský trénink, nevyžadoval ani žádné označení dat, systém vlastně používal nesupervizované učení. AlphaGo Zero rychle překonal svého předchůdce, jak popisuje DeepMind.

“Předchozí verze AlphaGo se nejprve trénovaly na tisících lidských amatérských a profesionálních hrách, aby se naučily hrát Go. AlphaGo Zero přeskočí tento krok a naučí se hrát jednoduše tím, že hraje hry proti sobě, začínající od zcela náhodné hry. Takto rychle překonal lidskou úroveň hry a porazil předchozí publikovaný šampionát-porazující verzi AlphaGo 100 her na 0.”

Mezitím svět SEO byl hyper zaměřen na PageRank, páteř Googlu. Začalo to v roce 1995, kdy Larry Page a Sergey Brin byli doktorandi na Stanfordské univerzitě. Duo začalo spolupracovat na novém výzkumném projektu nazvaném “BackRub”. Cílem bylo řadit webové stránky do míry důležitosti tím, že převedou data o zpětných odkazech. Zpětný odkaz je prostě jakýkoli odkaz z jedné stránky na druhou, podobně jako tento odkaz.

Algoritmus byl později přejmenován na PageRank, pojmenovaný podle termínu “webová stránka” a spoluzakladatele Larryho Page. Larry Page a Sergey Brin měli ambiciózní cíl postavit vyhledávač, který by mohl pohánět celý web pouze pomocí zpětných odkazů.

A fungovalo to.

PageRank dominuje titulky

Profesionálové SEO okamžitě pochopili základy toho, jak Google vypočítává kvalitní hodnocení webové stránky pomocí PageRank. Někteří chytří podnikatelé SEO pochopili, že aby škálovali obsah, že by mohlo mít smysl koupit odkazy místo čekání, až je získají organicky.

Nová ekonomika se objevila kolem zpětných odkazů. Chvějící se vlastníci webů, kteří potřebovali ovlivnit hodnocení vyhledávače, kupovali odkazy, a naopak zoufalí monetizovat weby prodávali odkazy.

Weby, které kupovaly odkazy, často přes noc vtrhly do Googlu a překonaly zavedené značky.

Hodnocení pomocí této metody fungovalo opravdu dobře po dlouhou dobu – Dokud nefungovalo. Asi ve stejnou dobu, kdy se spustilo strojové učení a vyřešilo základní problém. S příchodem hlubokého učení s posilováním se PageRank stal hodnocením proměnné, nikoli dominantním faktorem.

Mezitím je komunita SEO rozdělena na nákup odkazů jako strategii. Osobně věřím, že nákup odkazů nabízí suboptimální výsledky, a že nejlepší metody pro získání zpětných odkazů jsou založeny na proměnných, které jsou specifické pro daný obor. Jedna legální služba, kterou mohu doporučit, je nazvaná HARO (Help a Reporter Out). Příležitost v HARO je získat zpětné odkazy tím, že splníte požadavky médií.

Zavedené značky se nikdy nemusely starat o získání odkazů, protože měly výhodu času, která jim pomáhala. Čím starší je web, tím více času měl na shromáždění vysoce kvalitních zpětných odkazů. Jinými slovy, hodnocení vyhledávače bylo silně závislé na věku webu, pokud vypočítáte pomocí metriky čas = zpětné odkazy.

Například CNN by přirozeně získal zpětné odkazy za zpravodajský článek díky své značce, důvěře a protože byl uveden vysoko od začátku – Takže přirozeně získal více zpětných odkazů od lidí, kteří hledali článek a odkazovali na první výsledek, který našli.

To znamenalo, že webové stránky s vyšším hodnocením organicky získaly více zpětných odkazů. Bohužel to znamenalo, že nové weby byly často nuceny zneužívat algoritmus zpětných odkazů tím, že se obrátily na trh zpětných odkazů.

Na počátku roku 2000 fungoval nákup zpětných odkazů pozoruhodně dobře a byl to jednoduchý proces. Kupující odkazů kupovali odkazy od webů s vysokou autoritou, často sitewide odkazy v patě, nebo perhaps na základě článku (často maskované jako hostující příspěvek), a prodávající, kteří byli zoufalí monetizovat své weby, byli rádi, že vyhoví – Bohužel, často na úkor kvality.

Nakonec tým inženýrů strojového učení Googlu pochopil, že kódování výsledků vyhledávače ručně je marné, a že většina PageRanku byla ručně kódovaná. Místo toho pochopili, že umělá inteligence bude nakonec plně zodpovědná za výpočet hodnocení s minimálním lidským zásahem.

Aby Google zůstal konkurenceschopný, používá všechny nástroje ve svém arzenálu, včetně hlubokého učení s posilováním – Nejpokročilejšího typu algoritmu strojového učení na světě.

Tento systém, který byl vrstven na vrchol akvizice Googlu MetaWeb, byl zásadním zlomem. Důvod, proč akvizice MetaWeb v roce 2010 byla tak důležitá, je ten, že snížila váhu, kterou Google přikládal klíčovým slovům. Kontext se stal náhle důležitým, a to bylo dosaženo pomocí metodologie kategorizace nazvané “entita”. Jak popisuje Fast Company:

“Jakmile Metaweb zjistí, na kterou entitu se odkazujete, může poskytnout sadu výsledků. Může dokonce kombinovat entity pro složitější vyhledávání – „herečky nad 40“ by mohla být jedna entita, „herečky žijící v New Yorku“ by mohla být jiná, a „herečky s filmem, který právě hraje“ by mohla být další. “.

Tato technologie byla začleněna do velké aktualizace algoritmu nazvané RankBrain, která byla spuštěna na jaře 2015. RankBrain se zaměřil na pochopení kontextu místo toho, aby se zaměřil pouze na klíčová slova, a RankBrain by také zohledňoval kontexty prostředí (například umístění vyhledávače) a extrapoloval význam, kde dříve nebyl žádný.

Teď, když rozumíme, jak Google používá tyto technologie, použijme teorii výpočtu, abychom spekulovali o tom, jak to dělá.

Co je hluboké učení?

Hluboké učení je nejběžnější typ strojového učení – Bylo by nemožné, aby Google nepoužíval tento algoritmus.

Hluboké učení je silně ovlivněno tím, jak funguje lidský mozek, a snaží se zrcadlit chování mozku v tom, jak používá rozpoznávání vzorců k identifikaci a kategorizaci objektů.

Například, pokud uvidíte písmeno a, váš mozek automaticky rozpozná čáry a tvary, aby identifikoval písmeno a. Stejné platí pro písmena ap, váš mozek automaticky předpovídá budoucnost tím, že vytváří potenciální slova, jako je app nebo apple. Další vzorce mohou zahrnovat čísla, dopravní značky nebo identifikaci milované osoby v rušném letišti.

Můžete si představit propojení v systému hlubokého učení jako podobné tomu, jak funguje lidský mozek s propojením neuronů a synapsí.

Hluboké učení je nakonec termín, který se používá pro architektury strojového učení, které spojují mnoho vícestupňových perceptronů, takže není pouze jeden skrytý vrstva, ale mnoho skrytých vrstev. “Hlubší”, že je hluboká neuronová síť, tím více sofistikovaných vzorců může síť naučit.

Plně propojené sítě lze kombinovat s jinými funkcemi strojového učení, aby se vytvořily různé architektury hlubokého učení.

Jak Google používá hluboké učení

Google prochází webové stránky světa tím, že následuje hypertextové odkazy (podobné neuronům), které spojují webové stránky navzájem. Tato byla původní metodologie, kterou Google používal od samého začátku, a stále se používá. Jakmile jsou webové stránky indexovány, různé typy umělých inteligencí se používají k analýze tohoto pokladu dat.

Systém Googlu označuje webové stránky podle různých interních metrik, s pouze minimálním lidským vstupem nebo zásahem. Příkladem zásahu by bylo ruční odstranění konkrétního URL z důvodu žádosti o odstranění DMCA.

Inženýři Googlu jsou proslulí tím, že frustrují účastníky konferencí SEO, a to je proto, že výkonní pracovníci Googlu nemohou nikdy řádně vysvětlit, jak Google funguje. Když jsou kladeny otázky o tom, proč některé webové stránky selhávají v rankingu, je to téměř vždy stejná špatně formulovaná odpověď. Odpověď je tak častá, že účastníci často předem prohlašují, že se zavázali vytvářet kvalitní obsah po měsíce nebo dokonce roky bez pozitivních výsledků.

Předvídatelně, vlastníci webů jsou instruováni, aby se soustředili na vytváření cenného obsahu – Důležitý komponent, ale daleko od toho, aby byl komplexní.

Tento nedostatek odpovědi je způsoben tím, že výkonní pracovníci nejsou schopni řádně odpovědět na otázku. Algoritmus Googlu funguje v černé skříňce. Je tam vstup, a pak výstup – a to je, jak funguje hluboké učení.

Teď se vraťme k rankingu, který negativně ovlivňuje miliony webů, často bez vědomí vlastníka webu.

PageSpeed Insights

Google není často transparentní, PageSpeed Insights je výjimkou. Webové stránky, které selhávají v tomto rychlostním testu, budou poslány do penalizační boxu za pomalé načítání – Zvláště pokud jsou ovlivněni mobilní uživatelé.

Co se předpokládá, je, že v某m okamžiku procesu existuje rozhodovací strom, který parsuje rychlé webové stránky versus pomalé načítající (PageSpeed Insights selhal) webové stránky. Rozhodovací strom je vlastně algoritmický přístup, který rozděluje dataset do jednotlivých datových bodů na základě různých kritérií. Kritéria mohou zahrnovat negativní ovlivnění toho, jak vysoko se stránka umístí pro mobilní versus desktopové uživatele.

Hypoteticky by mohla být penalizace aplikována na přirozené rankovací skóre. Například webová stránka, která by se bez penalizace umístila na #5, by mohla mít -20, -50 nebo nějakou jinou neznámou proměnnou, která by snížila rank na #25, #55 nebo jiné číslo, vybrané umělou inteligencí.

V budoucnu můžeme vidět konec PageSpeed Insights, až Google získá více důvěry ve svou umělou inteligenci. Tento současný zásah do rychlosti ze strany Googlu je nebezpečný, protože by mohl potenciálně eliminovat výsledky, které by byly optimální, a diskriminuje méně technicky zdatné.

Je to velká žádost, aby každý, kdo provozuje malý podnik, měl odborné znalosti, aby úspěšně diagnostikoval a odstranil problémy s rychlostí testu. Jednoduchým řešením by bylo, kdyby Google vydal plugin pro optimalizaci rychlosti pro uživatele WordPressu, protože WordPress pohání 43% internetu.

Bohužel, všechny úsilí o SEO jsou marné, pokud webová stránka nesplní PageSpeed Insights Googlu. Sázky jsou nic menšího než webová stránka, která zmizí z Googlu.

Jak procházet tento test je článek na jiný čas, ale minimálně byste měli ověřit, zda vaše webová stránka prochází.

Další důležitou technickou metrikou, o které je třeba se starat, je bezpečnostní protokol nazvaný SSL (Secure Sockets Layer). To změní URL domény z http na https a zajišťuje bezpečnou transmisi dat. Každá webová stránka, která nemá povolený SSL, bude penalizována. Zatímco existují některé výjimky z tohoto pravidla, e-commerce a finanční webové stránky budou nejvíce postiženy.

Nízkonákladoví webhostingoví poskytovatelé účtují roční poplatek za implementaci SSL, zatímco dobří webhostingoví poskytovatelé, jako je Siteground, vydávají certifikáty SSL zdarma a automaticky je integrují.

Meta data

Dalším důležitým prvkem na webu je Meta název a Meta popis. Tyto obsahové pole mají nesmírný význam, který může přispět stejně k úspěchu nebo neúspěchu stránky, jako celý obsah stránky.

To je proto, že Google má vysokou pravděpodobnost výběru Meta názvu a Meta popisu, aby je zobrazil ve výsledcích vyhledávání. A to je důvod, proč je důležité vyplnit pole Meta název a Meta popis co nejlépe.

Alternativou je, že Google může ignorovat Meta název a Meta popis a automaticky generovat data, která předpokládá, že povedou k více kliknutím. Pokud Google předpoví špatně, co název automaticky vygenerovat, přispěje to k menšímu počtu kliknutí vyhledávačů a následně k horšímu rankingu vyhledávače.

Pokud Google věří, že zahrnutý Meta popis je optimalizován pro kliknutí, zobrazí ho ve výsledcích vyhledávání. Pokud ne, Google vezme náhodný kus textu ze stránky. Často Google vybere nejlepší text na stránce, problém je, že Google je neustále špatný v výběru, jaký popis vybrat.

Samozřejmě, pokud si myslíte, že obsah na vaší stránce je opravdu dobrý, někdy má smysl dovolit Google, aby vybral optimalizovaný Meta popis, který nejlépe odpovídá uživatelskému dotazu. Pro tento článek se rozhodneme nevyplňovat Meta popis, protože je bohatý na obsah, a Google pravděpodobně vybere dobrý popis.

Mezitím miliardy lidí klikají na nejlepší výsledky vyhledávání – To je člověk ve smyčce, poslední zpětná vazba Googlu – A to je místo, kde se uplatňuje učení s posilováním.

Co je učení s posilováním?

Učení s posilováním je technika strojového učení, která zahrnuje trénování agenta umělých inteligencí prostřednictvím opakování akcí a spojených odměn. Agent učení s posilováním experimentuje v prostředí, provádí akce a je odměněn, když jsou provedeny správné akce. Časem se agent naučí provádět akce, které maximalizují jeho odměnu.

Odměna by mohla být založena na jednoduchém výpočtu, který vypočítá čas strávený na doporučené stránce.

Pokud zkombinujete tuto metodologii s lidským cyklem, tato by zněla podobně jako stávající doporučující motory, které řídí všechny aspekty našeho digitálního života, jako je YouTube, Netflix, Amazon Prime – A pokud to zní jako způsob, jak by měl fungovat vyhledávač, jste správně.

Jak Google používá učení s posilováním

Google flywheel se zlepšuje s každým vyhledáním, lidé trénují umělou inteligenci výběrem nejlepšího výsledku, který nejlépe odpovídá jejich dotazu, a podobnému dotazu milionů dalších uživatelů.

Agent učení s posilováním neustále pracuje na svém zlepšování tím, že posiluje pouze ty nejpozitivnější interakce mezi vyhledáním a dodaným výsledkem.

Google měří čas, který uživatel potřebuje k prohlédnutí stránky s výsledky, URL, na kterou klikne, a měří čas strávený na navštívené webové stránce, a registruje návratový klik. Tyto údaje jsou poté zkompilovány a porovnány pro každou webovou stránku, která nabízí podobnou shodu dat nebo uživatelského zážitku.

Webová stránka s nízkou mírou udržení (čas strávený na stránce) je poté krměna systémem učení s posilováním negativní hodnotou, a jiné soutěžící webové stránky jsou testovány, aby se zlepšily nabízené rankování. Google je nezaujatý, předpokládá se, že není žádný ruční zásah, Google nakonec poskytuje požadovanou stránku s výsledky.

Uživatelé jsou lidským cyklem, který poskytuje Google zdarma data a stávají se konečným komponentem systému hlubokého učení s posilováním. Výměnou za tuto službu Google nabízí konečným uživatelům možnost kliknout na reklamu.

Reklamy mimo generování příjmů slouží jako sekundární rankovací faktor, poskytující další data o tom, co způsobí, že uživatel chce kliknout.

Google se vlastně učí, co chce uživatel. To lze volně přirovnat k doporučujícímu motoru videa streamovací služby. V takovém případě by doporučující motor by poskytl uživateli obsah, který je zaměřen na jeho zájmy. Například, uživatel, který má tendenci sledovat romantické komedie, by mohl mít rádi některé parodie, pokud sdílejí stejné komiky.

Jak to pomáhá SEO?

Pokud budeme pokračovat v počítačovém myšlení, můžeme předpokládat, že Google se naučil dodávat nejlepší výsledky, a to je často dosaženo obecně a uspokojením lidských předsudků. Bylo by nemožné, aby umělá inteligence Googlu neoptimalizovala výsledky, které uspokojí tyto předsudky, pokud by to udělala, výsledky by byly suboptimální.

Jinými slovy, neexistuje žádný magický vzorec, ale existují některé nejlepší postupy.

Je odpovědností praktika SEO rozpoznat předsudky, které Google hledá, specifické pro jejich odvětví – A krmit je. Například, někdo, kdo hledá volební výsledky bez určení data, pravděpodobně hledá nejnovější výsledky – To je předsudek novosti. Někdo, kdo hledá recept, pravděpodobně nepotřebuje nejnovější stránku, a může dokonce preferovat recept, který vydržel zkoušku času.

Je odpovědností praktika SEO nabídnout návštěvníkům výsledky, které hledají. To je nejtrvalejší způsob, jak se umístit v Googlu.

Vlastníci webů musí opustit cílení na konkrétní klíčové slovo s očekáváním, že mohou dodat cokoli uživateli. Výsledek vyhledávání musí přesně odpovídat potřebě uživatele.

Co je předsudek? To může být mít doménový název, který vypadá autoritativně, jinými slovy, zda doménový název odpovídá trhu, který obsluhujete? Mít doménový název s slovem Indie v něm může odradit uživatele USA od kliknutí na URL, kvůli nacionalistickému předsudku důvěryhodnosti výsledků, které pocházejí z uživatelské země bydliště. Mít jeden slovový doménový název může také dát iluzi autority.

Nejdůležitějším předsudkem je, co chce uživatel, aby odpovídalo jeho vyhledávacímu dotazu? Je to FAQ, top 10 seznam, blogový příspěvek? To musí být zodpovězeno, a odpověď je snadné najít. Stačí analyzovat konkurenci provedením vyhledávání v cílovém trhu.

Černý klobouk SEO je mrtvý

Porovnejte to s černým kloboukem SEO, agresivní metodou rankování webů, která využívá podvodné techniky SPAMu, včetně nákupu zpětných odkazů, falšování zpětných odkazů, hackování webů, automatického generování sociálních záložek ve velkém měřítku a dalších temných metodologií, které se aplikují prostřednictvím sítě nástrojů černého klobouku.

Tyto nástroje jsou často přebudovány a prodávány na různých fórech pro marketing vyhledávačů, produkty s téměř žádnou hodnotou a malou šancí na úspěch. V současné době tyto nástroje umožňují prodávajícím zbohatnout, zatímco nabízejí minimální hodnotu konečným uživatelům.

To je důvod, proč doporučuji opustit černý klobouk. Soustřeďte se na optimalizaci webu, aby poskytla Google přesně to, co hledá.

To je důležité, protože každýkrát, když někdo přeskočí výsledek vyhledávání a klikne na výsledek, který je dále, je to lidský cyklus, který spolupracuje s hlubokým učením s posilováním, pomáhá umělým inteligencím se zlepšovat, stává se nekonečně lepšími, jak čas plyne.

To je algoritmus strojového učení, který byl trénován více uživateli, než jakýkoli jiný systém v historii lidstva.

Google zpracovává 3,8 milionu vyhledávání za minutu v průměru po celém světě. To je 228 milionů vyhledávání za hodinu, 5,6 miliardy vyhledávání denně. To je大量 dat, a to je důvod, proč je hloupé se snažit o černý klobouk SEO. Předpokládat, že umělá inteligence Googlu zůstane stagnující, je hloupé, systém se zlepšuje exponenciálně pomocí zákona urychlování návratnosti.

Umělá inteligence Googlu se stává tak mocnou, že je možné, že by mohla být první umělou inteligencí, která dosáhne obecné umělé inteligence (AGI). AGI je inteligence, která může použít přenosné učení, aby ovládla jednu oblast a poté aplikovala naučené znalosti napříč několika doménami. Ačkoli by bylo zajímavé prozkoumat budoucí úsilí Googlu o AGI, mělo by být pochopitelné, že jednou, co je proces v pohybu, je obtížné ho zastavit. To je samozřejmě spekulace do budoucna, protože Google je v současné době typem úzké umělé inteligence, ale to je téma pro jiný článek.

Věděli jste, že strávit jeden další sekundu na černý klobouk je hloupá věc.

Bílý klobouk SEO

Pokud přijmeme, že umělá inteligence Googlu se bude neustále zlepšovat, nemáme na výběr, než se vzdát pokusu o jeho překonání. Místo toho se soustřeďte na optimalizaci webu, aby poskytla Google přesně to, co hledá.

To zahrnuje povolení SSL, optimalizaci rychlosti načítání stránky a optimalizaci Meta názvu a Meta popisu. Chcete-li optimalizovat tato pole, Meta název a Meta popis musí být porovnány s konkurenčními weby – Identifikujte vítězné prvky, které vedou k vysoké míře kliknutí.

Pokud jste optimalizovali kliknutí, dalším milníkem je vytvoření nejlepší přistávací stránky. Cílem je přistávací stránka, která optimalizuje uživatelskou hodnotu tak, že průměrný čas strávený na stránce překoná podobné konkurenty, kteří se uchází o nejvyšší výsledky vyhledávače.

Jedině tím, že nabídnete nejlepší uživatelský zážitek, může se webová stránka zlepšit v rankingu.

Dosud jsme identifikovali tyto metriky jako nejdůležitější:

• Rychlost načítání
• Povolený SSL
• Meta název a Meta popis
• Přistávací stránka

Přistávací stránka je nejobtížnějším prvkem, protože soutěžíte proti celému světu. Přistávací stránka musí načítat rychle, musí poskytovat vše, co se očekává, a poté překvapit uživatele něčím navíc.

Závěrečné myšlenky

Bylo by snadné naplnit další 2000 slov popisující další technologie umělé inteligence, které Google používá, a dále se ponořit do díry SEO. Cílem zde je upozornit na nejdůležitější metriky.

Praktici SEO jsou tak zaměřeni na hraní systému, že zapomínají, že na konci dne je nejdůležitějším prvkem SEO poskytování uživatelům co největší hodnoty.

Jedním ze způsobů, jak toho dosáhnout, je nikdy neumožnit, aby důležité obsahy zestaraly. Pokud si za měsíc vzpomenu na důležitý příspěvek, bude přidán do tohoto článku. Google pak může identifikovat, jak čerstvý je obsah, v kombinaci s historií stránky, která dodává hodnotu.

Pokud jste stále znepokojeni získáním zpětných odkazů, řešení je jednoduché. Respektujte čas návštěvníků a dejte jim hodnotu. Zpětné odkazy přijdou přirozeně, protože uživatelé budou mít zájem sdílet váš obsah.

Otázka se poté přesouvá na vlastníka webu, jak poskytnout nejlepší uživatelskou hodnotu a uživatelský zážitek.