SEO Βελτιστοποίηση: Πώς Λειτουργεί το AI της Google (Ιούλιος 2026)

Η Βελτιστοποίηση Μηχανών Αναζήτησης (SEO) είναι η διαδικασία βελτιστοποίησης παραγόντων που επηρεάζουν το πώς υψηλά μια ιστοσελίδα κατατάσσεται για einen συγκεκριμένο όρο αναζήτησης. Αυτή είναι μια πολυπρόσωπη διαδικασία που περιλαμβάνει τη βελτιστοποίηση της ταχύτητας φόρτωσης της σελίδας, τη δημιουργία μιας στρατηγικής δημιουργίας συνδέσμων, τη χρήση εργαλείων SEO, καθώς και τη μάθηση του πώς να αντιστρέψει η Google το AI της χρησιμοποιώντας υπολογιστική σκέψη.

Η υπολογιστική σκέψη είναι ένας προηγμένος τύπος ανάλυσης και τεχνικής επίλυσης προβλημάτων που χρησιμοποιούν οι προγραμματιστές υπολογιστών όταν γράφουν κώδικα και αλγορίθμους. Οι υπολογιστικοί σκέπτες θα αναζητήσουν την αλήθεια στο έδαφος, αναλύοντας ένα πρόβλημα χρησιμοποιώντας την σκέψη πρώτων αρχών.

Καθώς η Google δεν αποκαλύπτει το μυστικό της σε κανέναν, θα βασιστούμε στην υπολογιστική σκέψη. Θα περάσουμε από κάποια κρίσιμα σημεία στην ιστορία της Google που διαμόρφωσαν τους αλγορίθμους που χρησιμοποιούνται και θα μάθουμε γιατί αυτό έχει σημασία.

Πώς να Δημιουργήσετε einen Νου

Θα αρχίσουμε με ένα βιβλίο που δημοσιεύθηκε το 2012, με τίτλο “Πώς να Δημιουργήσετε einen Νου: Το Μυστικό της Ανθρώπινης Σκέψης Αποκαλύπτεται” από τον διάσημο μελλοντολόγο και εφευρέτη Ray Kurzweil. Αυτό το βιβλίο ανέλυσε τον ανθρώπινο εγκέφαλο και κατέγραψε τους τρόπους με τους οποίους λειτουργεί. Μάθαμε από την αρχή πώς ο εγκέφαλος εκπαιδεύει τον εαυτό του χρησιμοποιώντας αναγνώριση προτύπων για να γίνει μια μηχανή προβλέψεων, πάντα εργαζόμενος στην πρόβλεψη του μέλλοντος, ακόμη και στην πρόβλεψη της επόμενης λέξης.

Πώς οι άνθρωποι αναγνωρίζουν πρότυπα στην καθημερινή ζωή; Πώς σχηματίζονται αυτές οι συνδέσεις στον εγκέφαλο; Το βιβλίο αρχίζει με την κατανόηση της ιεραρχικής σκέψης, αυτό είναι η κατανόηση μιας δομής που αποτελείται από διαφορετικά στοιχεία που διατάσσονται σε ένα πρότυπο, αυτή η διάταξη αντιπροσωπεύει ένα σύμβολο όπως ένα γράμμα ή χαρακτήρας, και στη συνέχεια αυτό το σύμβολο διατάσσεται σε ένα πιο προηγμένο πρότυπο όπως μια λέξη, και τελικά μια πρόταση. Τελικά αυτά τα πρότυπα σχηματίζουν ιδέες, και αυτές οι ιδέες μετατρέπονται σε προϊόντα που οι άνθρωποι είναι υπεύθυνοι για την κατασκευή τους.

Μιμούμενος τον ανθρώπινο εγκέφαλο, αποκαλύπτεται ένας δρόμος για τη δημιουργία ενός προηγμένου AI πέρα από τις τρέχουσες ικανότητες των νευρωνικών δικτύων που υπήρχαν την εποχή της δημοσίευσης.

Το βιβλίο ήταν ένα σχέδιο για τη δημιουργία ενός AI που μπορεί να κλιμακωθεί με την απομάκρυνση των δεδομένων του κόσμου και να χρησιμοποιήσει την πολυπρόσωπη αναγνώριση προτύπων για να αναλύσει κείμενο, εικόνες, ήχο και βίντεο. Ένας μηχανισμός που βελτιστοποιείται για την αύξηση λόγω των πλεονεκτημάτων του cloud και των ικανοτήτων παράλληλης επεξεργασίας. Με άλλα λόγια, δεν θα υπήρχε μέγιστο για δεδομένα εισόδου ή εξόδου.

Αυτό το βιβλίο ήταν τόσο κρίσιμο που σύντομα μετά την δημοσίευσή του, ο συγγραφέας Ray Kurzweil προσλήφθηκε από την Google για να γίνει Διευθυντής Μηχανικής με επίκεντρο την μηχανική μάθηση και την επεξεργασία γλώσσας. Ένα ρόλο που ταίριαζε απόλυτα με το βιβλίο που είχε γράψει.

Θα ήταν αδύνατο να αρνηθεί πώς επηρέασε αυτό το βιβλίο το μέλλον της Google και πώς κατατάσσει τις ιστοσελίδες. Αυτό το βιβλίο AI θα πρέπει να είναι υποχρεωτική ανάγνωση για οποιονδήποτε που επιθυμεί να γίνει ειδικός SEO.

DeepMind

Ξεκίνησε το 2010, η DeepMind ήταν μια νέα εταιρεία που χρησιμοποιούσε έναν επαναστατικό νέο τύπο αλγορίθμου AI που έκανε θόρυβο στον κόσμο, ονομάζονταν ενισχυμένη μάθηση. Η DeepMind το περιέγραψε καλύτερα ως:

“Παρουσιάζουμε το πρώτο μοντέλο βαθιάς μάθησης που学会 να μάθει πολιτικές ελέγχου απευθείας από υψηλοδιάστατη αισθητηριακή είσοδο χρησιμοποιώντας ενισχυμένη μάθηση. Το μοντέλο είναι ένα συννευρωνικό νευρωνικό δίκτυο, εκπαιδευμένο με μια παραλλαγή της μάθησης Q, της οποίας η είσοδος είναι raw pixels και η έξοδος είναι μια συνάρτηση τιμής που εκτιμά τις μελλοντικές ανταμοιβές.”

Συνδυάζοντας τη βαθιά μάθηση με την ενισχυμένη μάθηση, έγινε ένα βαθιά ενισχυμένη μάθηση σύστημα. Μέχρι το 2013, η DeepMind χρησιμοποιούσε αυτούς τους αλγορίθμους για να κατακτήσει νίκες ενάντια σε ανθρώπινους παίκτες σε παιχνίδια Atari 2600 – Και αυτό επιτεύχθηκε μιμούμενος τον ανθρώπινο εγκέφαλο και τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνει από την εκπαίδευση και την επανάληψη.

Ομοίως με τον τρόπο που ένας άνθρωπος μαθαίνει με επανάληψη, είτε είναι το λάκτισμα μιας μπάλας, είτε το παιχνίδι Tetris, το AI θα μάθει επίσης. Το νευρωνικό δίκτυο του AI παρακολούθησε την απόδοση και θα αυτοβελτιωθεί σταδιακά, με αποτέλεσμα ισχυρότερη επιλογή κινήσεων στην επόμενη επανάληψη.

Η DeepMind ήταν τόσο κυρίαρχη στη τεχνολογική της προηγμένη ότι η Google έπρεπε να αγοράσει πρόσβαση στην τεχνολογία. Η DeepMind αγοράστηκε για περισσότερα από 500 εκατομμύρια δολάρια το 2014.

Μετά την αγορά, η βιομηχανία AI έewitnessed διαδοχικές επιτυχίες, einen τύπο που δεν είχε φανεί από τότε που 11 Μαΐου 1997, όταν ο σκακιστής grandmaster Garry Kasparov έχασε το πρώτο παιχνίδι ενός αγώνα έξι παιχνιδιών ενάντια στο Deep Blue, έναν υπολογιστή που παίζει σκάκι που αναπτύχθηκε από επιστήμονες στην IBM. 

Το 2015, η DeepMind βελτίωσε τον αλγόριθμο για να τον δοκιμάσει σε ένα σύνολο 49 παιχνιδιών Atari, και η μηχανή νίκησε την απόδοση των ανθρώπων σε 23 από αυτά.

Αυτό ήταν μόνο η αρχή, αργότερα το 2015 η DeepMind άρχισε να επικεντρώνεται στην AlphaGo, ένα πρόγραμμα με τον στόχο να νικήσει έναν επαγγελματία Παγκόσμιο Πρωταθλητή Γκο. Το αρχαίο παιχνίδι του Γκο, που εμφανίστηκε για πρώτη φορά στην Κίνα πριν από 4000 χρόνια, θεωρείται το πιο δύσκολο παιχνίδι στην ιστορία της ανθρωπότητας, με τις πιθανές 10³⁶⁰ πιθανές κινήσεις.

Η DeepMind χρησιμοποίησε την εποπτισμένη μάθηση για να εκπαιδεύσει το σύστημα AlphaGo, μαθαίνοντας από ανθρώπινους παίκτες. Σύντομα μετά, η DeepMind έκανε τα πρωτοσέλιδα μετά την νίκη του AlphaGo ενάντια στον Παγκόσμιο Πρωταθλητή Lee Sedol σε έναν αγώνα πέντε παιχνιδιών τον Μάρτιο του 2016.

Δεν θα υπερκεραστεί, τον Οκτώβριο του 2017 η DeepMind κυκλοφόρησε το AlphaGo Zero, ένα νέο μοντέλο με τον κρίσιμο διαφορετικό ότι δεν απαιτούσε ανθρώπινη εκπαίδευση. Καθώς δεν απαιτούσε ανθρώπινη εκπαίδευση, δεν απαιτούσε επίσης καμία επισήμανση δεδομένων, το σύστημα χρησιμοποιούσε ανοικτή μάθηση. Το AlphaGo Zero ξεπέρασε γρήγορα τον προκάτοχό του, όπως περιγράφηκε από την DeepMind.

“Προηγούμενες εκδόσεις του AlphaGo αρχικά εκπαιδεύτηκαν σε χιλιάδες ανθρώπινους ερασιτέχνες και επαγγελματίες αγώνες για να μάθουν πώς να παίξουν Γκο. Το AlphaGo Zero παραλείπει αυτό το βήμα και μαθαίνει να παίξει απλά παίζοντας παιχνίδια ενάντια στον εαυτό του, ξεκινώντας από μια完全 випадкова παιχνίδι. Κάνωντας così, γρήγορα ξεπέρασε την ανθρώπινη απόδοση και νίκησε την προηγουμένως δημοσιευμένη εκδοχή του AlphaGo με 100 παιχνίδια σε 0.”

Εν τω μεταξύ, ο κόσμος του SEO ήταν υπερεστιασμένος στον PageRank, την σπονδυλική στήλη της Google. Αυτό ξεκίνησε το 1995, όταν οι Larry Page και Sergey Brin ήταν φοιτητές διδακτορικού στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ. Το δίδυμο άρχισε να συνεργάζεται σε ένα καινοτόμο ερευνητικό πρόγραμμα με το ψευδώνυμο “BackRub”. Ο στόχος ήταν να κατατάξει τις ιστοσελίδες σε μια μέτρηση της σημασίας τους, μετατρέποντας τα δεδομένα των backlink σε μια μέτρηση.

Ο αλγόριθμος μετονομάστηκε αργότερα σε PageRank, ονομάζοντάς τον από τον όρο “web page” και τον συνιδρυτή Larry Page. Οι Larry Page και Sergey Brin είχαν τον φιλόδοξο στόχο να κατασκευάσουν einen μηχανή αναζήτησης που θα μπορούσε να τροφοδοτήσει ολόκληρο το web μόνο με backlinks.

Και αυτό δούλεψε.

PageRank Κυριαρχεί στα Πρωτοσέλιδα

Οι επαγγελματίες SEO κατέλαβαν αμέσως τις βασικές αρχές του πώς η Google υπολογίζει μια ποιοτική κατάταξη για μια ιστοσελίδα χρησιμοποιώντας τον PageRank. Ορισμένοι έξυπνοι επιχειρηματίες Black Hat SEO κατέλαβαν ένα βήμα παραπέρα, κατανοώντας ότι για να κλιμακωθεί το περιεχόμενο, μπορεί να είχε νόημα να αγοράσουν συνδέσμους αντί να περιμένουν να τους αποκτήσουν οργανικά.

Μια νέα οικονομία εμφανίστηκε γύρω από τους backlinks. Οι ιδιοκτήτες ιστοσελίδων που χρειάζονταν να επηρεάσουν τις κατατάξεις αναζήτησης θα αγόραζαν συνδέσμους, και σε αντάλλαγμα, οι ιδιοκτήτες ιστοσελίδων που ήθελαν να κερδοσκοπήσουν θα πουλούσαν συνδέσμους.

Οι ιστοσελίδες που αγόραζαν συνδέσμους συχνά εισέβαλαν στην Google, ξεπερνώντας καθιερωμένες μάρκες.

Η κατάταξη με αυτόν τον τρόπο δούλεψε πολύ καλά για πολύ καιρό – Μέχρι που σταμάτησε να δουλεύει, πιθανότατα την ίδια στιγμή που η μηχανική μάθηση έλυσε το υποκείμενο πρόβλημα.  Με την εισαγωγή της βαθιάς ενισχυμένης μάθησης, ο PageRank θα γίνει μια μεταβλητή κατάταξης, όχι ο κυρίαρχος παράγοντας.

Τώρα που καταλαβαίνουμε πώς η Google χρησιμοποιεί αυτές τις τεχνολογίες, ας χρησιμοποιήσουμε τη θεωρητική σκέψη για να.speculate πώς γίνεται αυτό.

Τι είναι η Βαθιά Μάθηση;

Η βαθιά μάθηση είναι ο πιο συχνά χρησιμοποιούμενος τύπος μηχανικής μάθησης – Θα ήταν αδύνατο για την Google να μην χρησιμοποιήσει αυτόν τον αλγόριθμο.

Η βαθιά μάθηση επηρεάζεται σημαντικά από τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος και προσπαθεί να μιμηθεί τη συμπεριφορά του εγκεφάλου στο πώς χρησιμοποιεί την αναγνώριση προτύπων για να αναγνωρίσει και να ταξινομήσει αντικείμενα.

Για παράδειγμα, αν δείτε το γράμμα a, ο εγκέφαλος σας αναγνωρίζει автомατικά τις γραμμές και τις μορφές για να το αναγνωρίσετε ως το γράμμα a. Το ίδιο ισχύει για τα γράμματα ap, ο εγκέφαλος σας προσπαθεί αυτόματα να προβλέψει το μέλλον, έρχοντας σε επαφή με πιθανές λέξεις όπως app ή apple. Άλλα πρότυπα μπορεί να περιλαμβάνουν αριθμούς, σημάδια δρόμου ή την αναγνώριση ενός αγαπημένου προσώπου σε ένα πολυσύχναστο αεροδρόμιο.

Μπορείτε να σκεφτείτε τις συνδέσεις σε ένα σύστημα βαθιάς μάθησης να είναι παρόμοιες με τον τρόπο που ο ανθρώπινος εγκέφαλος λειτουργεί με τη σύνδεση των νευρώνων και των συνάψεων.

Η βαθιά μάθηση είναι τελικά ο όρος που δίνεται στις αρχιτεκτονικές μηχανικής μάθησης που ενώνουν πολλά multilayer perceptron μαζί, ώστε να μην υπάρχει μόνο ένα κρυφό στρώμα αλλά πολλά κρυφά στρώματα. Το “βαθύτερο” που είναι το βαθύ νευρωνικό δίκτυο, το πιο sophistιcated πρότυπα που μπορεί να μάθει το δίκτυο.

Οι πλήρως συνδεδεμένοι κόμβοι μπορούν να συνδυαστούν με άλλες λειτουργίες μηχανικής μάθησης για να δημιουργήσουν διαφορετικές αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης.

Πώς Χρησιμοποιεί η Google τη Βαθιά Μάθηση

Η Google αναζητά τις ιστοσελίδες του κόσμου ακολουθώντας υπερσυνδέσμους (σκέψου νευρώνες) που συνδέουν τις ιστοσελίδες μεταξύ τους. Αυτή ήταν η αρχική μεθοδολογία που χρησιμοποιούσε η Google από την πρώτη μέρα και εξακολουθεί να χρησιμοποιείται. Μόλις οι ιστοσελίδες καταχωρηθούν, διάφοροι τύποι AI χρησιμοποιούνται για να αναλύσουν αυτό το θησαυρό δεδομένων.

Το σύστημα της Google επισήμανε τις ιστοσελίδες σύμφωνα με διάφορες εσωτερικές μετρικές, με μόνο ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση. Ένα παράδειγμα παρέμβασης θα ήταν η χειροκίνητη αφαίρεση ενός συγκεκριμένου URL λόγω αίτησης αφαίρεσης DMCA.

Οι μηχανικοί της Google είναι διάσημοι για το να εκνευρίζουν τους συμμετέχοντες σε συνέδρια SEO, και αυτό είναι επειδή οι εκτελεστές της Google δεν μπορούν ποτέ να εξηγήσουν σωστά πώς λειτουργεί η Google. Όταν τους ζητούν ερωτήσεις για το γιατί ορισμένες ιστοσελίδες αποτυγχάνουν να καταταχθούν, είναι σχεδόν πάντα η ίδια κακώς артикуλιμένη απάντηση. Η απάντηση είναι τόσο συχνή που συχνά οι συμμετέχοντες προηγούνται ότι έχουν δεσμευτεί να δημιουργήσουν καλό περιεχόμενο για μήνες ή ακόμη και χρόνια χωρίς θετικά αποτελέσματα.

Προβλέψιμα, οι ιδιοκτήτες ιστοσελίδων οδηγούνται να επικεντρωθούν στην κατασκευή πολύτιμου περιεχομένου – Ένα σημαντικό στοιχείο, αλλά μακράν από το να είναι綜合.

Αυτή η έλλειψη απάντησης είναι επειδή οι εκτελεστές δεν είναι ικανοί να απαντήσουν σωστά στην ερώτηση. Το αλγόριθμο της Google λειτουργεί σε ένα μαύρο κουτί. Υπάρχει είσοδος, και στη συνέχεια έξοδος – και αυτό είναι πώς λειτουργεί η βαθιά μάθηση.

PageSpeed Insights

Η Google δεν είναι συχνά διαφανής, τα PageSpeed Insights είναι η εξαίρεση. Οι ιστοσελίδες που αποτυγχάνουν σε αυτό το τεστ ταχύτητας θα σταλούν σε ένα κουτί ποινής για φόρτωση αργά – Ειδικά αν οι χρήστες κινητών επηρεάζονται.

Τι υποψιάζεται είναι ότι σε κάποιο σημείο της διαδικασίας υπάρχει ένα δέντρο αποφάσεων που διαχωρίζει τις γρήγορες ιστοσελίδες από τις αργές (αποτυχημένες) ιστοσελίδες. Ένα δέντρο αποφάσεων είναι ουσιαστικά μια αλγοριθμική προσέγγιση που χωρίζει το σύνολο δεδομένων σε 개별ικά δεδομένα με βάση διαφορετικά κριτήρια. Τα κριτήρια μπορεί να είναι να επηρεάσουν αρνητικά το πώς υψηλά μια σελίδα κατατάσσεται για κινητές συσκευές έναντι των επιφανειών εργασίας.

Υποθετικά, μια ποινή θα μπορούσε να εφαρμοστεί στο φυσικό σκορ κατάταξης. Για παράδειγμα, μια ιστοσελίδα που χωρίς ποινή θα κατατάσσεται στο #5 μπορεί να έχει μια ποινή -20, -50, ή κάποια άλλη άγνωστη μεταβλητή που θα μειώσει την κατάταξη στο #25, #55, ή κάποιο άλλο αριθμό που επιλέγεται από το AI.

Στο μέλλον, μπορεί να δούμε το τέλος των PageSpeed Insights, όταν η Google γίνει πιο σίγουρη για το AI της. Αυτή η τρέχουσα παρέμβαση της Google στην ταχύτητα είναι επικίνδυνη, καθώς μπορεί να εξαλείψει αποτελέσματα που θα ήταν ιδανικά και μπορεί να διακρίνει τους λιγότερο τεχνολογικά εξειδικευμένους.

Είναι một μεγάλη απαίτηση να ζητήσουμε από όλους όσους διαχειρίζονται μια μικρή επιχείρηση να έχουν την εμπειρογνωσία για να διαγνώσουν και να επιλύσουν προβλήματα ταχύτητας. Μια απλή λύση θα ήταν για την Google να κυκλοφορήσει ένα πρόγραμμα βελτιστοποίησης ταχύτητας για τους χρήστες του WordPress, καθώς ο WordPress δίνει ενέργεια στο 43% του διαδικτύου.

Δυστυχώς, όλα τα προσπάθειά μας για SEO είναι徒勞 αν μια ιστοσελίδα αποτυγχάνει να περάσει τα PageSpeed Insights της Google. Τα στοιχήματα είναι τίποτα λιγότερο από μια ιστοσελίδα που εξαφανίζεται από την Google.

Πώς να περάσετε αυτό το τεστ είναι ένα άρθρο για άλλη φορά, αλλά τουλάχιστον θα πρέπει να επιβεβαιώσετε αν η ιστοσελίδα σας περνά.

Ένα άλλο σημαντικό τεχνικό μέτρο για να ανησυχείτε είναι ένα πρωτόκολλο ασφαλείας που ονομάζεται SSL (Secure Sockets Layer). Αυτό αλλάζει την URL μιας ιστοσελίδας από http σε https και διασφαλίζει τη μεταφορά δεδομένων. Κάθε ιστοσελίδα που δεν έχει ενεργοποιημένο SSL θα υποστεί ποινή. Ενώ υπάρχουν κάποιες εξαιρέσεις σε αυτόν τον κανόνα, οι ιστοσελίδες ηλεκτρονικού εμπορίου και οι ιστοσελίδες χρηματοοικονομικών θα επηρεαστούν περισσότερο.

Οι φθηνοί οικοδεσπότες χρεώνουν einen ετήσιο τέλος για την εφαρμογή SSL, ενώ οι καλοί οικοδεσπότες όπως ο Siteground εκδίδουν πιστοποιητικά SSL δωρεάν και τα ενσωματώνουν αυτόματα.

Μετα-Δεδομένα

Ένα άλλο σημαντικό στοιχείο στην ιστοσελίδα είναι ο τίτλος Meta και η περιγραφή Meta. Αυτά τα πεδία περιεχομένου έχουν μια υπερβολική σειρά σημασίας που μπορεί να συνεισφέρει τόσο στην επιτυχία όσο και στην αποτυχία μιας σελίδας όσο και όλο το περιεχόμενο της σελίδας.

Αυτό είναι επειδή η Google έχει μια υψηλή πιθανότητα να επιλέξει τον τίτλο Meta και την περιγραφή Meta για να τα εμφανίσει στα αποτελέσματα αναζήτησης.  Και αυτό είναι γιατί είναι σημαντικό να συμπληρώσετε τον τίτλο Meta και την περιγραφή Meta όσο το δυνατόν πιο προσεκτικά.

Η εναλλακτική είναι ότι η Google μπορεί να αγνοήσει τον τίτλο Meta και την περιγραφή Meta και να δημιουργήσει αυτόματα δεδομένα που προβλέπει ότι θα οδηγήσουν σε περισσότερα κλικ. Αν η Google προβλέψει κακώς τι τίτλο να δημιουργήσει αυτόματα, αυτό θα συνεισφέρει σε λιγότερα κλικ από τους αναζητητές και συνεπώς θα συνεισφέρει σε χαμένες κατατάξεις αναζήτησης.

Αν η Google πιστεύει ότι η περιλαμβανόμενη περιγραφή Meta είναι βελτιστοποιημένη για να λάβει κλικ, θα τη εμφανίσει στα αποτελέσματα αναζήτησης. Αλλιώς, η Google θα πάρει ένα τυχαίο τμήμα κειμένου από την ιστοσελίδα. Συχνά η Google επιλέγει το καλύτερο κείμενο στη σελίδα, το πρόβλημα είναι ότι αυτό είναι ένα σύστημα τυχερών, και η Google είναι συνεχώς κακή στην επιλογή της περιγραφής που θα επιλέξει.

Βέβαια, αν πιστεύετε ότι το περιεχόμενο στη σελίδα σας είναι πραγματικά καλό, đôi φορές έχει νόημα να επιτρέψετε στην Google να επιλέξει την περιγραφή Meta που ταιριάζει καλύτερα στην ερώτηση του χρήστη. Θα επιλέξουμε να μην έχουμε περιγραφή Meta για αυτό το άρθρο, καθώς είναι πλούσιο σε περιεχόμενο, και η Google είναι πιθανό να επιλέξει μια καλή περιγραφή.

Τι είναι η Ενισχυμένη Μάθηση;

Η ενισχυμένη μάθηση είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει την εκπαίδευση ενός एजέντα AI μέσω της επανάληψης ενεργειών και των συνδεόμενων με αυτές ανταμοιβών. Ένας एजέντης ενισχυμένης μάθησης πειραματίζεται σε ένα περιβάλλον, λαμβάνει ενέργειες και ανταμοίβεται όταν λαμβάνει τις σωστές ενέργειες. Με τον καιρό, ο एजέντης μαθαίνει να λαμβάνει τις ενέργειες που θα μεγιστοποιήσουν την ανταμοιβή του.

Η ανταμοιβή θα μπορούσε να βασιστεί σε einen απλό υπολογισμό που υπολογίζει το χρόνο που διαθέτει ένας χρήστης σε μια προτεινόμενη σελίδα.

Αν συνδυάσετε αυτή τη μεθοδολογία με einen υπο-ρουτίνα ανθρώπινου-βρόχου, αυτό θα ήχουσε πολύ σαν τους υφιστάμενους μηχανισμούς συστάσεων που ελέγχουν όλα τα ψηφιακά μας. Όπως το YouTube, το Netflix, το Amazon Prime – Και αν αυτό ακούγεται σαν τον τρόπο με τον οποίο θα πρέπει να λειτουργεί ένας μηχανισμός αναζήτησης, έχετε δίκιο.

Πώς Χρησιμοποιεί η Google την Ενισχυμένη Μάθηση

Το φτερό της Google βελτιώνεται με κάθε αναζήτηση, οι άνθρωποι εκπαιδεύουν το AI επιλέγοντας το καλύτερο αποτέλεσμα που απαντά καλύτερα στην ερώτησή τους, και την ίδια ερώτηση εκατομμυρίων άλλων χρηστών.

Ο एजέντης ενισχυμένης μάθησης συνεχίζει να αυτοβελτιώνεται, ενισχύοντας μόνο τις πιο θετικές αλληλεπιδράσεις μεταξύ αναζήτησης και προτεινόμενου αποτελέσματος.

Η Google μετρά το χρόνο που διαθέτει ένας χρήστης για να σαρώσει τη σελίδα αποτελεσμάτων, την URL που κάνουν κλικ, και μετρά το χρόνο που διαθέτει στην επισκεφθείσα ιστοσελίδα, και καταγράφει το κλικ επιστροφής. Αυτά τα δεδομένα στη συνέχεια συγκεντρώνονται και συγκρίνονται για κάθε ιστοσελίδα που προσφέρει μια παρόμοια ταίριαση δεδομένων ή εμπειρίας χρήστη.

Μια ιστοσελίδα με χαμηλό ποσοστό κρατήσεων (χρόνος που διαθέτει στην ιστοσελίδα), τότε τροφοδοτείται από το σύστημα ενισχυμένης μάθησης με μια αρνητική τιμή, και άλλες ανταγωνιστικές ιστοσελίδες δοκιμάζονται για να βελτιώσουν τις προτεινόμενες κατατάξεις. Η Google είναι αμερόληπτη, υποθέτοντας ότι δεν υπάρχει χειροκίνητη παρέμβαση, η Google τελικά παρέχει τη σελίδα αποτελεσμάτων αναζήτησης που επιθυμούμε.

Οι χρήστες είναι ο ανθρώπινος-βρόχος που παρέχει στην Google δωρεάν δεδομένα και γίνεται ο τελικός συντελεστής του συστήματος βαθιάς ενισχυμένης μάθησης. Σε αντάλλαγμα για αυτή την υπηρεσία, η Google προσφέρει στον τελικό χρήστη την ευκαιρία να κάνει κλικ σε μια διαφήμιση.

Οι διαφημίσεις εκτός από το να παράγουν έσοδα, χρησιμεύουν ως δευτερεύοντα παράγοντα κατάταξης, παρέχοντας περισσότερα δεδομένα για το τι κάνει έναν χρήστη να κάνει κλικ.

Η Google ουσιαστικά μαθαίνει τι θέλει ο χρήστης. Αυτό μπορεί να συγκριθεί με έναν μηχανισμό συστάσεων από μια υπηρεσία βίντεο. Σε αυτή την περίπτωση, ένας μηχανισμός συστάσεων θα τροφοδοτούσε τον χρήστη με περιεχόμενο που στοχεύει στα ενδιαφέροντά του. Για παράδειγμα, ένας χρήστης που συνήθως απολαμβάνει μια σειρά ρομαντικών κωμωδιών μπορεί να απολαύσει κάποια παρωδίες αν μοιράζονται τους ίδιους κωμικούς.

Πώς Αυτό Βοηθά το SEO;

Αν συνεχίσουμε με τη θεωρητική σκέψη, μπορούμε να υποθέσουμε ότι η Google έχει εκπαιδεύσει τον εαυτό της να παρέχει τα καλύτερα αποτελέσματα, και αυτό συχνά επιτυγχάνεται με τη γενίκευση και την ικανοποίηση των ανθρώπινων προκαταλήψεων. Θα ήταν αδύνατο για το AI της Google να μην βελτιστοποιήσει τα αποτελέσματα που ικανοποιούν αυτές τις προκαταλήψεις, αν το έκανε, τα αποτελέσματα θα ήταν υποβελτιστοποιημένα.

Με άλλα λόγια, δεν υπάρχει μαγικό τύπο, αλλά υπάρχουν ορισμένες besten πρακτικές.

Είναι η ευθύνη του praktίκου SEO να αναγνωρίσει τις προκαταλήψεις που η Google αναζητά που είναι συγκεκριμένες για την βιομηχανία τους – Και να ταΐσει αυτές τις προκαταλήψεις. Για παράδειγμα, κάποιος που αναζητά αποτελέσματα εκλογών χωρίς να ορίσει μια ημερομηνία, είναι πιθανό να αναζητά τα πιο πρόσφατα αποτελέσματα – Αυτή είναι μια προκατάληψη πρόσφατου χρόνου. Κάποιος που αναζητά μια συνταγή, είναι πιθανό να μην χρειάζεται το πιο πρόσφατο σελίδα, και μπορεί να προτιμά μια συνταγή που έχει αντέξει την δοκιμή του χρόνου.

Είναι η ευθύνη του praktίκου SEO να προσφέρει στους επισκέπτες τα αποτελέσματα που αναζητούν. Αυτός είναι ο πιο βιώσιμος τρόπος για να καταταχθεί στην Google.

Οι ιδιοκτήτες ιστοσελίδων πρέπει να εγκαταλείψουν την προσπάθεια να στοχεύουν einen συγκεκριμένο λέξη-κλειδί με την προσδοκία ότι μπορούν να προσφέρουν ό,τι θέλουν στον τελικό χρήστη. Το αποτέλεσμα αναζήτησης πρέπει να ταιριάζει ακριβώς με την ανάγκη του χρήστη.

Τι είναι μια προκατάληψη;  Μπορεί να είναι το να έχεις einen τομέα που φαίνεται υψηλής αρχής, δηλαδή το όνομα του τομέα ταιριάζει με την αγορά που εξυπηρετείς; Ένα τομέα με το όνομα India μπορεί να αποθαρρύνει τους χρήστες των ΗΠΑ από το να κάνουν κλικ στην URL, λόγω μιας εθνικής προκατάληψης εμπιστοσύνης σε αποτελέσματα που προέρχονται από τη χώρα διαμονής τους. Ένα τομέα με ένα μόνο όνομα μπορεί επίσης να δώσει την ψευδαίσθηση της αρχής.

Η πιο σημαντική προκατάληψη είναι τι θέλει ο χρήστης να ταιριάζει με την ερώτησή του; Είναι ένα FAQ, μια λίστα top 10, ένα blog post; Αυτό πρέπει να απαντηθεί, και η απάντηση είναι εύκολη να βρεθεί. Απλώς πρέπει να αναλύσετε τον ανταγωνισμό με την εκτέλεση μιας αναζήτησης Google στην αγορά σας.

Το Black Hat SEO είναι Νεκρό

Συγκρίνετε αυτό με το Black Hat SEO, einen επιθετικό τρόπο για να καταταχθεί μια ιστοσελίδα που εκμεταλλεύεται τις δόλιες τεχνικές SPAM, συμπεριλαμβανομένων της αγοράς συνδέσμων, της πλαστογράφησης συνδέσμων, της взлом ιστοσελίδων, της αυτόματης δημιουργίας κοινωνικών σελιδοδείκτων σε κλίμακα, και άλλων σκοτεινών μεθοδολογιών που εφαρμόζονται μέσω ενός δικτύου εργαλείων Black Hat.

Εργαλεία που συχνά επαναχρησιμοποιούνται και πωλούνται σε διάφορα φόρουμ marketing αναζήτησης, προϊόντα με σχεδόν keine αξία και λίγες πιθανότητες επιτυχίας. Τώρα, αυτά τα εργαλεία επιτρέπουν στους πωλητές να γίνουν πλούσιοι, ενώ προσφέρουν ελάχιστη αξία στον τελικό χρήστη.

Αυτό είναι γιατί σας συνιστώ να εγκαταλείψετε το Black Hat. Εστιάστε το SEO σας στο να το δείτε από την οπτική της μηχανικής μάθησης. Είναι σημαντικό να καταλάβετε ότι κάθε φορά που κάποιος παραλείπει ένα αποτέλεσμα αναζήτησης για να κάνει κλικ σε einen αποτέλεσμα που βρίσκεται κάτω, είναι ο ανθρώπινος-βρόχος που συνεργάζεται με το σύστημα βαθιάς ενισχυμένης μάθησης. Ο άνθρωπος βοηθά το AI να αυτοβελτιωθεί, γινόμενη ατελείωτα καλύτερη με τον καιρό.

Αυτό είναι ένας αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που έχει εκπαιδευτεί από περισσότερους χρήστες από οποιοδήποτε άλλο σύστημα στην ιστορία της ανθρωπότητας.

Η Google χειρίζεται 3,8 εκατομμύρια αναζητήσεις ανά λεπτό σε μέσο όρο σε όλο τον κόσμο. Αυτό ισοδυναμεί με 228 εκατομμύρια αναζητήσεις ανά ώρα, 5,6 δισεκατομμύρια αναζητήσεις ανά ημέρα. Αυτό είναι πολλά δεδομένα, και αυτό είναι γιατί είναι ανοησία να προσπαθήσετε να κάνετε Black Hat SEO. Υποθέτοντας ότι το AI της Google θα παραμείνει στατικό είναι ανοησία, το σύστημα χρησιμοποιεί τον Νόμο της Επιταχυνόμενης Επιστροφής για να αυτοβελτιωθεί εκпонενσιακά.

Το AI της Google γίνεται τόσο ισχυρό που είναι πιθανό να γίνει το πρώτο AI που θα φτάσει την Γενική Νοημοσύνη (AGI). Một AGI είναι μια νοημοσύνη που μπορεί να χρησιμοποιήσει μεταφορά μάθησης για να κυριαρχήσει σε einen τομέα και στη συνέχεια να εφαρμόσει αυτή τη μάθηση σε πολλούς τομείς. Ενώ μπορεί να είναι ενδιαφέρον να εξερευνήσουμε τις μελλοντικές προσπάθειες της Google για AGI, πρέπει να κατανοηθεί ότι όταν η διαδικασία είναι σε κίνηση, είναι δύσκολο να σταματήσει. Αυτό είναι φυσικά να σκέφτεται προς το μέλλον, καθώς η Google είναι τώρα ένας τύπος στενής νοημοσύνης, αλλά αυτό είναι ένα θέμα για ένα άλλο άρθρο.

Γνωρίζοντας αυτό, η διασπάθιση ενός δευτερολέπτου περισσότερο σε Black Hat είναι ένας άφρων.

Λευκό Καπέλο SEO

Αν αποδεχθούμε ότι το AI της Google θα συνεχίσει να αυτοβελτιώνεται, τότε δεν έχουμε άλλη επιλογή παρά να εγκαταλείψουμε τις προσπάθειες να ξεπεράσουμε την Google. Αντίθετα, εστιάστε στην оптимποίηση μιας ιστοσελίδας για να προσφέρει στην Google именно αυτό που αναζητά.

Όπως περιγράφηκε, αυτό περιλαμβάνει την ενεργοποίηση του SSL, την оптимποίηση της ταχύτητας φόρτωσης της σελίδας, και την оптимποίηση του τίτλου Meta και της περιγραφής Meta. Για να оптимίσετε αυτά τα πεδία, ο τίτλος Meta και η περιγραφή Meta πρέπει να συγκριθούν με τις ανταγωνιστικές ιστοσελίδες – Αναγνωρίστε τα νικηφόρα στοιχεία που οδηγούν σε υψηλό ποσοστό κλικ.

Αν εστιάσετε στην κλικ, το επόμενο ορόσημο είναι η δημιουργία της καλύτερης σελίδας προσγείωσης. Ο στόχος είναι μια σελίδα προσγείωσης που βελτιστοποιεί την αξία του χρήστη τόσο, ώστε ο μέσος χρόνος που διαθέτει στην σελίδα να ξεπεράσει τους ανταγωνιστές που αγωνίζονται για τις κορυφαίες κατατάξεις αναζήτησης.

Μόνο προσφέροντας την καλύτερη εμπειρία χρήστη μπορεί μια ιστοσελίδα να αυξήσει την κατάταξή της.

Μέχρι τώρα, έχουμε αναγνωρίσει αυτά τα μετρικά να είναι τα πιο σημαντικά:

• Ταχύτητα Φόρτωσης
• SSL Ενεργοποιημένο
• Τίτλος Meta και Περιγραφή Meta
• Σελίδα Προσγείωσης

Η σελίδα προσγείωσης είναι το πιο δύσκολο στοιχείο, καθώς ανταγωνίζεστε τον κόσμο. Η σελίδα προσγείωσης πρέπει να φορτώνει γρήγορα, και πρέπει να προσφέρει όλα όσα περιμένει ο χρήστης, και στη συνέχεια να τον εκπλήξει με περισσότερα.

Τελικές Σκέψεις

Θα ήταν εύκολο να γεμίσετε άλλο ένα 2000 λέξεις περιγράφοντας άλλες τεχνολογίες AI που χρησιμοποιεί η Google, καθώς και να πηγαίνετε πιο sâu στην τρύπα του SEO. Ο σκοπός εδώ είναι να επικεντρώσετε την προσοχή σας στα πιο σημαντικά μετρικά.

Οι praktίκoi SEO είναι τόσο επικεντρωμένοι στο να ξεπεράσουν το σύστημα που ξεχνούν ότι στο τέλος της ημέρας, το πιο σημαντικό στοιχείο του SEO είναι να δώσουν στους χρήστες όσο το δυνατόν περισσότερη αξία.

Ένας τρόπος για να το πετύχετε αυτό είναι να μην επιτρέψετε nunca στο σημαντικό περιεχόμενο να γίνει παλιό. Αν σε έναν μήνα σκεφτώ μια σημαντική συνεισφορά, θα προστεθεί σε αυτό το άρθρο. Η Google μπορεί να αναγνωρίσει πώς φρέσκο είναι το περιεχόμενο, σε συνδυασμό με την ιστορία της σελίδας που προσφέρει αξία.

Αν ακόμη ανησυχείτε για την απόκτηση συνδέσμων, η λύση είναι απλή. Σεβαστείτε τον χρόνο των επισκεπτών και δώστε τους αξία. Οι συνδέσμοι θα έρθουν φυσικά, καθώς οι χρήστες θα βρουν αξία στο να μοιράζονται το περιεχόμενό σας.

Η ερώτηση τότε μεταφέρεται στον ιδιοκτήτη της ιστοσελίδας για το πώς να προσφέρει την καλύτερη αξία χρήστη και εμπειρία χρήστη.