Hakukoneoptimointi: Kuinka Google:n Tekoäly Toimii (huhtikuu 2026)

Hakukoneoptimointi (SEO) on prosessi, jossa optimoidaan sivujen ja ulkoisten tekijöiden vaikutusta siihen, kuinka korkealle verkkosivu nousee tietyn hakusanalle. Tämä on monitahoinen prosessi, joka sisältää sivun latausnopeuden optimoinnin, linkkien rakentamisstrategian luomisen, SEO-työkalujen käytön sekä Google:n tekoälyjen kääntämisen laskennallisen ajattelun avulla.

Laskennallinen ajattelu on edistynyt analyysi- ja ongelmanratkaisutekniikka, jota tietokoneohjelmoijat käyttävät koodin ja algoritmien kirjoittamisessa. Laskennalliset ajattelijat etsivät perustotuuuden murtamalla ongelman ja analysoimalla sitä ensisijaisen ajattelun avulla.

Koska Google ei julkaise salaisuuttaan kenellekään, turvautumme laskennalliseen ajatteluun. Käymme läpi joitain merkittäviä hetkiä Google:n historiassa, jotka muovasivat algoritmeja, joita käytetään, ja opimme, miksi tämä on tärkeää.

Kuinka Luoda Mieli

Aloitan kirjalla, joka julkaistiin vuonna 2012, nimeltään “Kuinka Luoda Mieli: Ihmisen Ajattelun Salaisuus Paljastettu” kuuluisan tulevaisuudentutkija ja keksijä Ray Kurzweilin toimesta. Tämä kirja purki ihmisaivoja ja murskasi tavat, joilla se toimii. Opimme perustasolla, kuinka aivot kouluttavat itseään mallintunnistamisen avulla ennustus koneeksi, joka aina toimii tulevaisuuden ennustamiseksi, jopa seuraavan sanan ennustamiseksi.

Kuinka ihmiset tunnistavat malleja arkipäivän elämässä? Kuinka nämä yhteydet muodostuvat aivoissa? Kirja alkaa ymmärtämällä hierarkkista ajattelua, tämä on ymmärtäminen rakennetta, joka koostuu moninaisista elementeistä, jotka on järjestetty mallissa, joka edustaa symbolia, kuten kirjainta tai merkkiä, ja tämä on järjestetty edelleen kehittyneemmäksi malliksi, kuten sanaksi ja lopulta lauseeksi. Lopulta nämä mallit muodostavat ideoita, ja nämä ideat muuttuvat tuotteiksi, joista ihmiset ovat vastuussa.

Jäljittelemällä ihmisaivoja, paljastuu polku luomiseen edistyneelle tekoälylle, joka on nykyisten neuroverkkojen nykyisistä kyvyistä.

Kirja oli sinänsä ohje tekoälyjen luomiseen, joka voi skaalata imemällä maailman datan ja käyttämällä monikerroksista mallintunnistusprosessia parsimalla tekstiä, kuvia, ääntä ja videota. Järjestelmä on optimoitu skaalautumiseen pilven ja rinnakkaisen prosessoinnin edun ansiosta. Toisin sanoen ei ole enimmäismäärää syötedataa tai tulostusdataa.

Tämä kirja oli niin merkittävä, että pian sen julkaisun jälkeen Ray Kurzweil palkattiin Googleen insinöörijohtajaksi, joka keskittyi koneoppimiseen ja kieliteknologiaan. Rooli, joka sopi täydellisesti yhteen kirjan kanssa, jonka hän oli kirjoittanut.

Olisi mahdotonta kieltää, kuinka vaikutusvaltainen tämä kirja oli Google:n tulevaisuudelle ja kuinka he luokittelivat verkkosivuja. Tämä tekoälykirja pitäisi olla pakollinen lukeminen kaikille, jotka haluavat tulla hakukoneoptimoinnin asiantuntijoiksi.

DeepMind

Lancasterissa vuonna 2010 perustettu DeepMind oli kuuma uusi startup, joka käytti vallankumouksellista uutta tekoälyalgoritmiä, joka oli voittamassa maailmaa, se oli kutsuttu vahvistusoppimiseksi. DeepMind kuvasi sen parhaiten:

“Esittämme ensimmäisen syvän oppimismallin, joka oppii ohjauspolitiikkaa suoraan korkean dimensionaalisesta aistidatasta vahvistusoppimisen avulla. Malli on konvoluutio neuroverkko, joka on koulutettu Q-oppimisen variantilla, jonka syöte on raaka pikseli ja jonka tuloste on arvo funktio, joka arvioi tulevia palkkioita.”

Yhdistämällä syvän oppimisen ja vahvistusoppimisen, siitä tuli syvä vahvistusoppiminen järjestelmä. Vuoteen 2013 mennessä DeepMind käytti näitä algoritmeja voittaakseen ihmispelaajia Atari 2600 -peleissä – ja tämä saavutettiin jäljittelemällä ihmisaivoja ja sitä, kuinka ne oppivat harjoittelun ja toistamisen kautta.

Samoin kuin ihminen oppii toistamalla, esimerkiksi potkimalla palloa tai pelaamalla Tetriä, tekoäly oppii myös. Tekoälyn neuroverkko seurasi suorituskykyä ja paransi itseään portausten, mikä johti vahvempiin siirtoihin seuraavassa iteroinnissa.

DeepMind oli niin vahva johtaja teknologisessa johtajuudessa, että Google joutui ostamaan pääsyn teknologiaan. DeepMind hankittiin yli 500 miljoonalla dollarilla vuonna 2014.

Hankinnan jälkeen tekoälyteollisuus todisti peräkkäisiä läpimurtoja, tyyppiä, jota ei ollut nähty sitten 11. toukokuuta 1997, kun shakki mestari Garry Kasparov hävisi ensimmäisen pelin kuusipelisen ottelun Deep Bluea vastaan, shakinpelaava tietokone, jonka kehittivät IBM:n tutkijat.

Vuonna 2015 DeepMind jalosti algoritmin testaamaan sen Atarin 49 pelin sarjaa, ja kone voitti ihmisten suorituskyvyn 23:lla niistä.

Se oli vasta alku.
Myöhemmin vuonna 2015 DeepMind alkoi keskittyä AlphaGo:han, ohjelmaan, jonka tavoitteena oli voittaa ammattimainen Go-maailmanmestari. Muinaisen Go-pelin, jota on nähty Kiinassa noin 4000 vuotta sitten, pidetään haastavimpana pelinä ihmisen historiassa, sen mahdollisten 10³⁶⁰ siirrosten määrä.

DeepMind käytti valvottua oppimista kouluttaakseen AlphaGo-järjestelmää oppimalla ihmispelaajilta. Pian DeepMind teki otsikkoja, kun AlphaGo voitti Lee Sedolin, maailmanmestarin, viiden pelin ottelussa maaliskuussa 2016.

Ei voittamatta, lokakuussa 2017 DeepMind julkaisi AlphaGo Zero -mallin, jossa avainero oli, että se vaati nolla ihmisen koulutusta. Koska se ei vaatinut ihmisen koulutusta, se ei myöskään vaatinut datan merkintää, järjestelmä käytti itse asiassa valvomatonta oppimista. AlphaGo Zero ylitti nopeasti edeltäjänsä, kuten DeepMind kuvasi.

“Aikaisemmat AlphaGo-versiot koulutettiin aluksi tuhansilla ihmisen amatööri- ja ammattilaisten peleillä, jotta ne oppisivat, kuinka pelata Go:ta. AlphaGo Zero ohittaa tämän vaiheen ja oppii pelata yksin pelien kautta, aloittaen täysin satunnaisesta pelistä. Tässä prosessissa se ylitti nopeasti ihmisen tason ja voitti aikaisemman, julkaistun mestarin, AlphaGo:n, 100 pelin voitolla.

Sillä aikaa hakukoneoptimoinnin maailma keskittyi PageRankiin, Google:n selkärankaan. Se alkoi vuonna 1995, kun Larry Page ja Sergey Brin olivat tohtorin tutkintoa opiskelemassa Stanfordin yliopistossa. Duo alkoi yhteistyöhön uuden tutkimushankkeen parissa, jota kutsuttiin nimellä “BackRub“. Tavoitteena oli sivujen luokittelu tärkeyden mukaan muuttamalla takaisinviittauksien dataa. Takaisinviittaus on yksinkertaisesti linkki toisesta sivusta toiseen, samoin kuin tämä linkki.

Algoritmi nimettiin myöhemmin PageRankiksi, nimettynä sekä “web-sivu” -termistä että perustajan Larry Page:n mukaan. Larry Page ja Sergey Brin olivat pyrkineet rakentamaan hakukoneen, joka voisi käyttää koko verkkoa pelkästään takaisinviittauksien avulla.

Ja se toimi.

PageRank Hallitsee Otsikot

Hakukoneoptimoinnin ammattilaiset ymmärsivät välittömästi, kuinka Google laskee laadukkaan sivun sijoituksen käyttämällä PageRankia. Jotkut älykkäät mustat hatut -yrittäjät ymmärsivät, että skaalata sisältöä, se saattaisi olla järkevää ostaa linkkejä sen sijaan, että odottaisi niiden hankkimista luonnollisesti.

Uusi talous syntyi takaisinviittauksien ympärille. Innokkaat verkkosivujen omistajat, jotka tarvitsivat vaikuttaa hakukoneiden sijoituksiin, ostivat linkkejä, ja toisaalta epätoivoiset verkkosivujen omistajat myivät linkkejä.

Verkkosivut, jotka ostivat linkkejä, usein valloittivat Google:n ylitse yhden yön aikana ja ohittivat vakiintuneet brändit.

Sijoittuminen tällä menetelmällä toimi hyvin pitkään – kunnes se lopulta lakkasi toimimasta, luultavasti samalla, kun koneoppiminen ratkaisi perusongelman. PageRankista tuli sijoitusmuuttuja, ei enää määräävä tekijä.

Tällä hetkellä hakukoneoptimoinnin yhteisö on jaettu linkin ostamisen strategiassa. Uskon, että linkin ostaminen tarjoaa alikypsät tulokset, ja että parhaat tavat hankkia takaisinviittauksia perustuvat alan määrityksiin. Yksi legitiimi palvelu, jonka suosittelen, on HARO (Help a Reporter Out). Mahdollisuus HARO:ssa on hankkia takaisinviittauksia täyttämällä median pyynnöt.

Vakiintuneet brändit eivät koskaan tarvinneet huolehtia linkkien hankkimisesta, koska heillä oli ajan etu heidän puolellaan. Mitä vanhempi verkkosivu on, sitä enemmän aikaa se on ollut keräämässä laadukkaita takaisinviittauksia. Toisin sanoen, hakukoneen sijoitus riippui voimakkaasti verkkosivun iästä, jos lasketaan mittarilla aika = takaisinviittaukset.

Esimerkiksi CNN:llä oli luonnollisesti takaisinviittauksia uutisartikkeleista johtuen brändistä, luottamuksesta ja siitä, että se oli jo listattu korkealle – joten luonnollisesti se sai enemmän takaisinviittauksia, kun ihmiset etsivät artikkeleita ja linkittivät ensimmäiseen hakutulokseen, jonka he löysivät.

Tämä tarkoitti, että korkeasti sijoittuvat verkkosivut saivat luonnollisesti enemmän takaisinviittauksia. Valitettavasti tämä tarkoitti, että uudet verkkosivut joutuivat usein käyttämään takaisinviittausalgoritmin väärinkäyttöä kääntymällä takaisinviittausmarkkinoille.

2000-luvun alussa linkkien ostaminen toimi erinomaisesti, ja se oli yksinkertainen prosessi. Linkin ostajat ostivat linkkejä korkean auktoriteetin verkkosivuilta, usein sivun alaosan linkkejä tai mahdollisesti artikkeleiden mukaan (usein naamioituna vieraskirjoituksiksi), ja myyjät, jotka olivat epätoivoisia rahoittaa verkkosivujaan, olivat iloisia auttamaan – valitettavasti usein laadun uhraamiseen.

Lopulta Google:n koneoppimisen insinöörien kykyjen allas ymmärsi, että koodaaminen hakutuloksia käsin oli turhaa, ja suuri osa PageRankia oli käsin kirjoitettua koodia. Sen sijaan he ymmärsivät, että tekoäly lopulta tulisi olemaan vastuussa sijoitusten laskemisesta täysin ilman ihmisen väliintuloa.

Pysyäkseen kilpailukykyisinä Google käyttää jokaista työkalua aseistuksessaan, mukaan lukien syvän vahvistusoppimisen – maailman edistyneimmän koneoppimisalgoritmin.

Tämä järjestelmä, joka on pinottu Google:n MetaWeb-hankintaan, oli pelinvaihtaja. Syy, miksi vuoden 2010 MetaWeb-hankinta oli niin tärkeä, oli, että se vähensi painoa, jonka Google asetti avainsanoille. Asiayhteys oli yhtäkkiä tärkeä, ja se saavutettiin käyttämällä luokittelumenetelmää, jota kutsutaan “entiteeteiksi”. Kuten Fast Company kuvasi:

Kun Metaweb käsittää, mihin entiteettiin viitat, se voi antaa joukon tuloksia. Se voi jopa yhdistää entiteettejä monimutkaisempiin hakuihin – “näyttelijät yli 40-vuotiaat” voivat olla yksi entiteetti, “näyttelijät, jotka asuvat New Yorkissa”, voivat olla toinen entiteetti, ja “näyttelijät, joilla on elokuva, joka on tällä hetkellä esityksessä”, voivat olla kolmas entiteetti.

Tämä teknologia oli sisällytetty suureen algoritmiin, jota kutsutaan RankBrainiksi, joka julkaistiin keväällä 2015. RankBrain keskittyi asiayhteyden ymmärtämiseen avainsanojen sijaan, ja RankBrain myös huomioi ympäristön asiayhteydet (esim. hakijan sijainti) ja johtaa merkitystä, missä sitä ei aiemmin ollut.

Nyt, kun ymmärrämme, kuinka Google käyttää näitä teknologioita, käytämmekö laskennallista ajattelua spekuloidaksemme, kuinka se tehdään.

Mikä on Syvä Oppiminen?

Syvä oppiminen on yleisimmin käytetty koneoppimisen tyyppi – olisi mahdotonta, että Google ei käyttäisi tätä algoritmiä.

Syvä oppiminen on vaikuttunut voimakkaasti siitä, kuinka ihmisaivot toimivat, ja se yrittää peilata aivojen käyttäytymistä siinä, kuinka se käyttää mallintunnistusta tunnistamaan ja luokittelemaan objekteja.

Esimerkiksi, kun näet kirjaimen a, aivosi tunnistaa automaattisesti linjat ja muodot ja tunnistaa sen kirjaimena a. Sama koskee kirjaimia ap, aivosi yrittää automaattisesti ennustaa tulevaisuutta tulemalla mahdollisilla sanoilla, kuten app tai omena. Muita malleja voivat olla numerot, tienviitat, tai tunnistaminen rakastettua henkilöä joukossa.

Voit ajatella syvän oppimisjärjestelmän yhteyksiä samankaltaisiksi kuin ihmisaivojen toiminta neuronien ja synapsien yhteyksien kautta.

Syvä oppiminen on lopulta terme, joka annetaan koneoppimisarkkitehtuureille, jotka liittävät useita monikerroksisia perseptronien yhteen, jotta ei ole vain yksi piilotettu kerros, vaan useita piilokerroksia. “Syvempi” kuin syvä neuroverkko on, sitä monimutkaisempia malleja verkko voi oppia.

Täysin kytketyt verkkot voivat yhdistää muihin koneoppimisfunktioihin luomaan erilaisia syviä oppimisarkkitehtuureja.

Kuinka Google Käyttää Syvää Oppimista

Google:n hämähäkki käy maailman verkkosivuja seuraamalla hyperlinkejä (ajattele hermoja), jotka yhdistävät verkkosivuja toisiinsa. Tämä oli alkuperäinen menetelmä, jonka Google käytti päivästä yksi, ja se on edelleen käytössä. Kun verkkosivut on indeksoitu, erilaisia tekoälyjä käytetään analysoimaan tätä aarreaittaa dataa.

Google:n järjestelmä merkitsee verkkosivut mukaan lukien erilaiset sisäiset mittarit, vain vähäistä ihmisen väliintuloa tai puuttumista. Esimerkki väliintulosta on manuaalinen poistaminen tietyn URL-osoitteen DMCA-poistopyynnön kautta.

Google:n insinöörit ovat kuuluisia siitä, että he ärsyttävät osallistujia hakukoneoptimointikonferensseissa, ja tämä on, koska Google:n johtajat eivät voi oikein selittää, kuinka Google toimii. Kun kysymyksiä esitetään siitä, miksi jotkut verkkosivut eivät sijoitu, se on melkein aina sama huonosti ilmaistu vastaus. Vastaus on niin yleinen, että usein osallistujat ennakoiden sanovat, että he ovat sitoutuneet luomaan hyvää sisältöä kuukausien tai jopa vuosien ajan ilman positiivisia tuloksia.

Ennustettavasti verkkosivujen omistajat ohjeistetaan keskittymään arvokkaan sisällön luomiseen – tärkeä komponentti, mutta kaukana kokonaisvaltaisesta.

Tämä puute vastausta johtuu siitä, että johtajat eivät pysty vastaamaan kysymykseen. Google:n algoritmi toimii mustassa laatikossa. On syöte, ja sitten tuloste – ja tämä on, kuinka syvä oppiminen toimii.

Käydään nyt takaisin siihen, miten sivun nopeus vaikuttaa sivun sijoitukseen.

Sivun Nopeus

Google ei ole usein avoin, mutta Sivun Nopeus on poikkeus. Verkkosivut, jotka epäonnistuvat tässä nopeustestissä, lähetetään rangaistusruutuun hitaasti latautumisen vuoksi – erityisesti, jos mobiilinkäyttäjät ovat vaikuttuneita.

Mitä epäillään, on, että jossain vaiheessa prosessia on päätöspuu, joka jakaa nopeasti latautuvat verkkosivut hitaasti latautuvista (Sivun Nopeus epäonnistui) verkkosivuista. Päätöspuu on perustein algoritminen lähestymistapa, joka jakaa tietojoukon yksittäisiin tietopisteisiin eri kriteerejä vastaan. Kriteerit voivat olla negatiivinen vaikutus siinä, kuinka korkealle sivu sijoittuu mobiililaitteissa verrattuna tietokoneisiin.

Hypoteettisesti rangaistus voisi olla sovellettavissa luonnolliseen sijoitusarvoon. Esimerkiksi verkkosivu, joka ilman rangaistusta sijoittuisi #5, saattaisi saada -20, -50 tai jonkin toisen tuntemattoman muuttujan, joka vähentäisi sijoituksen #25:ksi, #55:ksi tai toiseen numeroon, jonka tekoäly valitsee.

Tulevaisuudessa saattaisimme nähdä Sivun Nopeuden loppumisen, kun Google tulee enemmän varmaksi tekoälystään. Tämä nykyinen väliintulo nopeuden suhteen on vaarallista, koska se voi mahdollisesti poistaa tulokset, jotka olisivat olleet optimaalisia, ja se syrjii vähemmän teknisesti taitavia.

On suuri pyyntö vaatia, että jokainen, joka pyörittää pientä liiketoimintaa, olisi oltava asiantuntija, joka pystyy onnistuneesti diagnosoimaan ja korjaamaan nopeustestin ongelmia. Yksi yksinkertainen ratkaisu olisi, että Google julkaisi nopeuden optimointi-laajennuksen WordPress-käyttäjille, koska WordPress mahdollistaa 43%:n internetistä.

Valitettavasti kaikki hakukoneoptimointityöt ovat turhia, jos verkkosivu epäonnistuu Google:n Sivun Nopeus -testissä. Panokset eivät ole mitään muuta kuin verkkosivun katoaminen Google:sta.

Kuinka ohittaa tämä testi, on aihe, josta voidaan kirjoittaa toinen artikkeli, mutta vähintään sinun pitäisi tarkistaa, onko verkkosivusi kelpoisuus.

Toinen tärkeä tekninen mittari, josta pitäisi huolehtia, on turvallisuusprotokolla, jota kutsutaan SSL:ksi (Secure Sockets Layer). Tämä muuttaa verkkotunnuksen URL-osoitetta http:stä https:ksi, ja varmistaa turvallisen datan siirron. Minkä tahansa verkkosivun, jolla ei ole SSL:ää, rangaistaan. Vaikka on joitakin poikkeuksia tähän sääntöön, verkkokauppa- ja rahoitusverkkosivut ovat eniten vaikuttuneita.

Halpat verkkopalveluntarjoajat veloittavat vuosittain SSL:n toteuttamisesta, kun taas hyvät verkkopalveluntarjoajat, kuten Siteground, antavat SSL-varmenteita ilmaiseksi ja integroivat ne automaattisesti.

Metatiedot

Toinen tärkeä elementti verkkosivulla on Metatitle ja Metakuvaus. Nämä sisällön kentät ovat erittäin tärkeitä ja voivat vaikuttaa yhtä paljon sivun onnistumiseen tai epäonnistumiseen kuin koko sivun sisältö.

Tämä johtuu siitä, että Googlella on suuri todennäköisyys valita Metatitle ja Metakuvaus näytettäväksi hakutuloksissa. Ja tämä on, miksi on tärkeää täyttää Metatitle- ja Metakuvauskentät huolellisesti.

Vaihtoehto on, että Google voi jättää Metatitle ja Metakuvaus huomiotta ja sen sijaan luoda automaattisesti dataa, jonka se ennustaa johtavan enemmän napsautuksiin. Jos Google ennustaa huonosti, mitä otsikkoa luoda automaattisesti, se johtaa vähemmän napsautuksiin hakijoilta ja siten vaikuttaa hakusijoituksiin.

Jos Google uskoo, että sisällytetty Metakuvaus on optimoitu napsautuksiin, se näytetään hakutuloksissa. Epäonnistuessaan Google valitsee satunnaisen tekstin palasta verkkosivulta. Usein Google valitsee parhaimman tekstin sivulta, ongelma on, että se on lottopeli, ja Google on jatkuvasti huono valitsemaan, mitä kuvausta valita.

Tietysti, jos uskot, että sisältö sivullasi on todella hyvää, joskus on järkevää sallia Google valita optimoidun Metakuvauksen, joka parhaiten vastaa käyttäjän kyselyä. Päätämme jättää Metakuvaus tyhjäksi tälle artikkelille, koska se on sisällön rikas, ja Google todennäköisesti valitsee hyvän kuvauksen.

Sillä aikaa, kun miljardit ihmiset napsauttavat parhaista hakutuloksista – tämä on ihminen silmukan – Google:n viimeinen palautusmekanismi – ja tässä vahvistusoppiminen potkaistuun.

Mikä on Vahvistusoppiminen?

Vahvistusoppiminen on koneoppimismenetelmä, jossa koulutetaan tekoälyagenttia toistamalla toimintoja ja liittämällä niihin palkkioita. Vahvistusoppiminen -agentti kokeilee ympäristössä, tekee toimintoja ja palkitaan, kun oikeat toiminnot tehdään. Ajan myötä agentti oppii tekemään toimintoja, jotka maksimoivat palkkion.

Palkkio voi perustua yksinkertaiseen laskelmalle, joka laskee ajan määrää, joka on kulunut suositellussa sivussa.

Jos yhdistät tämän menetelmän ihmisen silmukkaan alirutiinilla, se kuulostaa aika paljon olemassa olevilta suosittelmoottoreilta, jotka hallitsevat kaikkia digitaalisen elämämme osia, kuten YouTubea, Netflixiä, Amazon Primea – ja jos se kuulostaa siitä, miten hakukone pitäisi toimia, olet oikeassa.

Kuinka Google Käyttää Vahvistusoppimista

Google:n pyörivä kehä paranee jokaisen hakukerran myötä, ihmiset kouluttavat tekoälyä valitsemalla parhaimman tuloksen, joka parhaiten vastaa heidän kyselyään, ja samankaltaisia kyselyjä miljoonille muille käyttäjille.

Vahvistusoppiminen -agentti jatkaa jatkuvasti itseparantamista vahvistamalla vain myönteisiä vuorovaikutuksia hakujen ja toimitettujen hakutuloksien välillä.

Google mitää aikaa, joka kuluu tulosten sivun skannaamiseen, URL-osoitteeseen, jota napsautetaan, ja aikaa, joka kuluu käytyyn verkkosivulle, ja rekisteröi paluunapsautuksen. Tämä data on sitten koottu ja verrattu jokaiselle verkkosivulle, joka tarjoaa samanlaisen datan vastineen tai käyttäjäkokemuksen.

Verkkosivu, jolla on matala pidäkkeitä (aika, joka on kulunut sivulla), saa vahvistusoppimisjärjestelmältä negatiivisen arvon, ja kilpailevat verkkosivut testataan parantamaan tarjottuja sijoituksia. Google on puolueeton, olettaen, että ei ole manuaalista väliintuloa, Google lopulta tarjoaa toivotun hakutulossivun.

Käyttäjät ovat ihmisiä silmukassa, jotka antavat Googlelle ilmaista dataa ja tulevat lopulliseksi osaksi syvää vahvistusoppimisen järjestelmää. Vastineeksi tästä palvelusta Google tarjoaa loppukäyttäjälle mahdollisuuden napsauttaa mainosta.

Google oppii, mitä käyttäjä haluaa. Tämä voidaan verrata suosittelumoottoriin, jonka videovirhepeliin tarjoaa käyttäjälle sisältöä, joka on kohdennettu heidän mieltymyksiinsä. Esimerkiksi käyttäjä, joka tavallisesti nauttii romanttisista komedioista, saattaa nauttia parodioista, jos ne jakavat samat koomikot.

Kuinka Tämä Auttaa Hakukoneoptimointia?

Jos jatkamme laskennallisella ajattelulla, voimme olettaa, että Google on kouluttanut itsensä toimittamaan parhaimmat tulokset, ja tämä saavutetaan usein yleistämällä ja tyydyttämällä ihmisten puolueellisuuteen. Olisi mahdotonta, että Google:n tekoäly ei optimoi tuloksia, jotka tyydyttävät näihin puolueellisuuksiin, jos se tekisi, tulokset olisivat alikypsät.

Toisin sanoen, ei ole taikaa, mutta on joitakin parhaita käytäntöjä.

On hakukoneoptimoinnin harjoittajan vastuulla tunnistaa puolueellisuudet, jotka Google etsii, jotka ovat erityisiä heidän alalleen. Ja syöttää näihin puolueellisuuksiin. Esimerkiksi, joku, joka etsii vaalitutkimusten tuloksia ilman päivämäärää, etsii todennäköisesti uusimmat tulokset – tämä on uusimman puolueellisuus. Joku, joka etsii reseptiä, ei välttämättä tarvitse uusinta sivua, ja saattaa jopa suositella reseptiä, joka on kestänyt ajan koettelemuksia.

On hakukoneoptimoinnin harjoittajan vastuulla tarjota vierailijoille tulokset, jotka he etsivät. Tämä on kestävin tapa sijoittua Google:ssa.

Verkkosivujen omistajien on hylättävä yrittäminen kohdistaa tiettyä avainsanaa odottaen, että he voivat toimittaa mitä tahansa loppukäyttäjälle. Hakutulos on oltava täsmälleen sama kuin käyttäjän tarve.

Mitä on puolueellisuus? Se voi olla verkkotunnus, joka näyttää korkean auktoriteetin, toisin sanoen, sopiiko verkkotunnus markkinaa, jota palvelet? Verkkotunnus, jossa on sana Intia, saattaa estää USA:n käyttäjiä napsauttamasta URL-osoitetta kansallismielisyyden puolueellisuuden vuoksi, luottamuksen vuoksi, joka on peräisin käyttäjän asuinmaasta. Yksisanainen verkkotunnus saattaa myös antaa vaikutelman auktoriteetista.

Tärkein puolueellisuus on, mitä käyttäjä haluaa, jotta se vastaa heidän hakukyselyään? Onko se FAQ, top 10 -lista, blogipostaus? Tämä on helppo vastaus, sinun tarvitsee vain analyysoida kilpailua suorittamalla Google-haku kohdemaasi.

Tämä vastaus on helppo löytää.

Musta Hatun Hakukoneoptimointi on Kuollut

Vertaa tätä mustan hatun hakukoneoptimointiin, joka on aggressiivinen menetelmä sivujen sijoittamiseen, joka hyödyntää epäilyttäviä SPAM-tekniikoita, mukaan lukien linkkien ostaminen, väärentäminen, verkkosivujen hakkerointi, automaattinen sosiaalisen kirjanmerkin luominen suuressa mittakaavassa ja muita pimeitä menetelmiä, jotka sovelletaan mustan hatun työkalujen verkostossa.

Työkalut, jotka usein uudelleenbrändätään ja myydään erilaisilla hakukoneen markkinoinnin foorumeilla, tuotteilla, joilla on vain vähän arvoa ja vähän todennäköisyyttä onnistumisesta. Tällä hetkellä nämä työkalut mahdollistavat myyjille tulla rikkaiksi, kun taas ne tarjoavat vähän arvoa loppukäyttäjälle.

Tämä on, miksi suosittelen hylkäämään mustan hatun hakukoneoptimoinnin. Keskity hakukoneoptimointiin katsomalla sitä koneoppimisen näkökulmasta. On tärkeää ymmärtää, että jokainen kerta, kun joku ohittaa hakutuloksen napsauttaakseen tulosta, joka on haudattu alle, se on ihminen silmukassa, joka yhteistyössä syvän vahvistusoppimisen järjestelmän kanssa, joka parantaa itseään äärettömästi ajan myötä.

Tämä on koneoppimisalgoritmi, jota on koulutettu enemmän käyttäjillä kuin mikään muu järjestelmä ihmisen historiassa.

Google käsittelee 3,8 miljoonaa hakua minuutissa keskimäärin ympäri maailmaa. Se on 228 miljoonaa hakua tunnissa, 5,6 miljardia hakua päivässä. Se on paljon dataa, ja tämä on, miksi on hölmöä yrittää mustaa hatun hakukoneoptimointia. Olettaen, että Google:n tekoäly ei jää paikoilleen, järjestelmä käyttää kiihtyvän palautteen lakia itseparantamiseen.

Google:n tekoäly on tuleva niin voimakkaaksi, että on mahdollista, että se voi tulla ensimmäiseksi tekoälyksi, joka saavuttaa yleisen tekoäly (AGI). Yleinen tekoäly on äly, joka pystyy käyttämään siirtymällä oppimista hallitsemaan yhden alan ja soveltamaan sitä useisiin eri aloihin. Vaikka se on mielenkiintoista tutkia Google:n tulevaisuuden AGI-pyrinnöt, se on ymmärrettävä, että kun prosessi on liikkeessä, se on vaikea pysäyttää. Tämä on spekulaatiota tulevaisuudesta, koska Google on tällä hetkellä kapea tekoäly, mutta se on aihe toiselle artikkelille.

Tietäen tämän, käyttää yhtä sekuntia enemmän mustaan hatun hakukoneoptimointiin on hölmöä.

Valkoinen Hatun Hakukoneoptimointi

Jos hyväksymme, että Google:n tekoäly jatkaa itseparantamista, meillä ei ole muuta valintaa kuin antaa periksi yrittäessämme outmaan Googlea. Sen sijaan keskitymme optimoimaan verkkosivun toimittamaan Googlelle nimenomaan sitä, mitä se etsii.

Kuten kuvattu, se sisältää SSL:n ottamisen käyttöön, sivun latausnopeuden optimoinnin ja Metatitle- ja Metakuvaus-kenttien optimoinnin. Optimoidaksesi nämä kentät, Metatitle ja Metakuvaus on verrattava muihin kilpaileviin verkkosivuihin – tunnista voittavat elementit, jotka johtavat korkeaan napsautusosuuteen.

Jos optimoit napsautuksia, seuraava merkkipaalu on luominen parasta mahdollista lähisivua. Tavoitteena on lähisivu, joka optimoi käyttäjän arvon niin paljon, että keskimääräinen aika, joka on kulunut sivulla, ylittää kilpailevien verkkosivujen, jotka kilpailevat ylemmän hakusijoituksen saavuttamisesta.

Vain tarjoamalla parhaimman käyttäjäkokemuksen verkkosivu voi parantaa sijoitustaan.

Tähän asti olemme tunnistaneet nämä mittarit tärkeimmiksi:

• Latausnopeus
• SSL Otettu Käyttöön
• Metatitle ja Metakuvaus
• Lähisivu

Lähisivu on haasteellisin elementti, koska olet kilpailemassa koko maailman kanssa. Lähisivun on ladattava nopeasti, ja se on palveltava kaikkea, mitä odotetaan, ja sitten yllättävä käyttäjä enemmän.

Tämä on helppo tapa saada verkkosivu paremmin sijoittumaan.

Lopputulet

Olisi helppo täyttää toiset 2000 sanaa kuvaamalla muita tekoälytekniikoita, joita Google käyttää, sekä upottamalla itseään syvemmälle hakukoneoptimoinnin kaninkoppaan. Tarkoituksena on keskittyä tärkeimpiin mittareihin.

Hakukoneoptimoinnin harjoittajat ovat niin keskittyneitä pelaamaan järjestelmää, että he unohtavat, että lopulta tärkein osa hakukoneoptimointia on antaa käyttäjille niin paljon arvoa kuin mahdollista.

Yksi tapa saavuttaa tämä on antamalla tärkeän sisällön vanhentua. Jos kuukauden kuluttua keksin tärkeän avustuksen, se lisätään tähän artikkeliin. Google voi sitten tunnistaa, kuinka tuore sisältö on, verrattuna sivun historiaan toimittamalla arvoa.

Jos olet edelleen huolissasi linkkien hankkimisesta, ratkaisu on yksinkertainen. Kunnioita käyttäjien aikaa ja anna heille arvoa. Linkit tulevat luonnollisesti, koska käyttäjät löytävät arvoa jakamalla sisältöään.

Kysymys siirtyy sitten verkkosivun omistajalle, kuinka tarjota parhaimman käyttäjäarvon ja käyttäjäkokemuksen.