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

Hakukoneoptimointi (SEO) on prosessi, jossa optimoidaan sivujen ja ulkoisten tekijöiden vaikutusta siihen, kuinka korkealle verkkosivu sijoittuu tietyn hakutermin mukaan. Tämä on monitahoinen prosessi, joka sisältää sivujen latausnopeuden optimoinnin, linkkien rakentamisen strategian luomisen, SEO-työkalujen käytön sekä Google (GOOGL ):n tekoälyn käänteisen insinöörityön opettelun laskennallisen ajattelun avulla.

Laskennallinen ajattelu on edistynyt analyysi- ja ongelmanratkaisutekniikka, jota tietokoneohjelmoijat käyttävät koodin ja algoritmien kirjoittamisessa. Laskennalliset ajattelijat etsivät perusTotuuden murtamalla ongelman ja analysoimalla sitä ensimmäisen periaatteen 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

Aloita kirjalla, joka julkaistiin vuonna 2012, nimeltään “Kuinka Luoda Mieli: Ihmisen Ajattelun Salaisuus Paljastettu” tunnetun tulevaisuudentutkijan ja keksijän Ray Kurzweilin toimesta. Tämä kirja analysoi ihmisaivoja ja purkaa niiden toimintatavat. Opimme perustasolta, kuinka aivot kouluttavat itsensä mallintunnistuksen avulla ennustus koneeksi, joka toimii aina tulevaisuuden ennustamiseksi, jopa seuraavan sanan ennustamiseksi.

Kuinka ihmiset tunnistavat mallit jokapäiväisessä elämässä? Kuinka nämä yhteydet muodostuvat aivoissa? Kirja alkaa ymmärtämällä hierarkkista ajattelua, tämä on ymmärtäminen rakennetta, joka koostuu moninaisista elementeistä, jotka on järjestetty mallissa, tämä järjestely edustaa symbolia, kuten kirjainta tai merkkiä, ja tämä on järjestetty edelleen monimutkaisemmassa mallissa, kuten sanassa, ja lopulta lauseessa. Lopulta nämä mallit muodostavat ideoita, ja nämä ideat muuttuvat tuotteiksi, joita ihmiset rakentavat.

Matkittamalla ihmisaivoja, paljastuu polku edistyneen tekoälyn luomiseen, joka on nykyisten neuroverkkojen kykyjen ulottumattomissa.

Kirja oli sinänsä ohje tekoälyn luomiseen, joka voi skaalata imemällä maailman datan ja käyttämällä monikerroksista mallintunnistusprosessia tekstien, kuvien, äänen ja videoiden käsittelyyn. Järjestelmä on optimoitu skaalautumiseen pilven ja sen rinnakkaisen prosessoinnin hyödyistä. Toisin sanoen ei ole enimmäismäärää datan syötölle tai tulosteelle.

Tämä kirja oli niin merkittävä, että pian sen julkaisun jälkeen kirjailija Ray Kurzweil palkattiin Googleen konenäkö- ja kieliteknologian johtajaksi. Rooli, joka sopi täydellisesti yhteen kirjan kanssa, jonka hän oli kirjoittanut.

Olisi mahdotonta kieltää, kuinka vaikuttava tämä kirja oli Google:n tulevaisuudelle ja sille, kuinka he luokittelevat verkkosivuja. Tämä tekoälykirja pitäisi olla pakollinen lukeminen kenelle tahansa, joka haluaa tulla hakukoneoptimoinnin asiantuntijaksi.

DeepMind

Lancasterissa vuonna 2010 perustettu DeepMind oli kuuma uusi startup, joka käytti vallankumouksellista uutta tekoälyalgoritmiä, joka oli voittamassa maailmaa, se oli nimeltään vahvistusoppiminen. DeepMind kuvaili sen parhaiten seuraavasti:

“Esitämme ensimmäisen syvän oppimismallin, joka oppii ohjauspolitiikkoja suoraan korkeaulotteisesta aistidatasta vahvistusoppimisen avulla. Malli on konvoluutio neuroverkko, joka on koulutettu Q-oppimisen variantilla, jonka syöte on raaka pikseli ja jonka tuloste on arvofunktiot, jotka arvioivat tulevia palkintoja.”

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 matkittamalla ihmisaivoja ja sitä, kuinka ne oppivat koulutuksesta ja toistosta.

Ihmisen tapaan oppia toistamalla, olipa se potkaisemalla palloa tai pelaamalla Tetristä, tekoäly myös oppi. Tekoälyn neuroverkko seurasi suorituskykyä ja paransi itseään askel kerrallaan, mikä johti vahvempiin siirtoihin seuraavassa iteroinnissa.

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

Sen jälkeen, kun DeepMind ostettiin, tekoälyteollisuus koki peräkkäisiä läpimurtoja, joita ei ollut nähty sitten 11. toukokuuta 1997, kun shakin mestari Garry Kasparov hävisi ensimmäisen pelin kuusipelisen ottelun Deep Blue -shakkitietokoneelle, jonka kehittivät IBM:n tutkijat. 

Vuonna 2015 DeepMind jalosti algoritmin testaamaan sen Atari:n 49 pelin sarjaa, ja kone voitti ihmisten suorituskyvyn 23 pelissä.

Se oli vasta alku. Myöhemmin vuonna 2015 DeepMind alkoi keskittyä AlphaGo:han, jolla oli tavoitteena voittaa ammattimainen Go-maailmanmestari. Muinaisen Go-pelin, joka nähtiin Kiinassa noin 4000 vuotta sitten, pidetään historian haastelevimpana pelinä, sen 10³⁶⁰ mahdollista siirtoa.

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

Ei halunnut jäädä DeepMindin jälkeen, lokakuussa 2017 DeepMind julkaisi AlphaGo Zeron, jossa oli avainero, että se ei vaatinut ihmisten koulutusta. Koska se ei vaatinut ihmisten koulutusta, se ei myöskään vaatinut datan merkintää, järjestelmä käytti valvotonta oppimista. AlphaGo Zero ylitti nopeasti edeltäjänsä, kuten DeepMind kuvasi.

“Aikaisemmat AlphaGo:n versiot alkoivat kouluttaa tuhansia ihmisten amatööri- ja ammattipelien kautta, jotta ne oppisivat pelaamaan Go:ta. AlphaGo Zero ohittaa tämän vaiheen ja oppii pelaamaan yksin, aloittaen täysin satunnaisesta pelistä. Tekemällä näin se ylitti nopeasti ihmisten tason ja voitti aiemmin julkaistun mestarin voittaneen AlphaGo:n version 100 peliä – 0.

Sillä välin hakukoneoptimoinnin maailma oli täysin keskittynyt PageRankiin, Google:n selkärankaan. Se alkoi vuonna 1995, kun Larry Page ja Sergey Brin olivat tohtorin tutkintoa opiskelemassa Stanfordin yliopistossa. Duo aloitti yhteistyön uuden tutkimushankkeen parissa, joka sai lempinimen “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, joka on yhdistelmä “web-sivu” ja perustajan Larry Page:n nimestä. Larry Page ja Sergey Brin olivat kunnianhimoisia ja halusivat rakentaa hakukoneen, joka voisi käyttää koko verkkoa pelkästään takaisinviittauksien perusteella.

Ja se toimi.

PageRank Hallitsee Otsikot

Hakukoneoptimointi ammattilaiset ymmärsivät heti PageRankin perusteet, kuinka Google laskee laadukkaan sivun sijoituksen käyttäen PageRankia. Jotkut älykkäät mustan hatun hakukoneoptimointi yrittäjät menivät askelen eteenpäin, ymmärtäen, että skaalata sisältöä, se saattaisi olla järkevää ostaa linkkejä odottaessa niiden hankkimista luonnollisesti.

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

Verkkosivut, jotka ostivat linkkejä, usein valloittivat Google:n ylittäen vakiintuneet brändit.

Sijoittuminen tällä menetelmällä toimi hyvin pitkään – Kunnes se lakkasi toimimasta, luultavasti samassa vaiheessa, kun koneoppiminen ratkaisi perusongelman. Syvän vahvistusoppimisen myötävoimalla PageRankista tuli sijoitusmuuttuja, ei enää hallitseva tekijä.

Tällä hetkellä hakukoneoptimointiyhteisö on jaettu linkin ostamisen strategiaksi. Uskon, että linkin ostaminen tarjoaa alituiset tulokset, ja että parhaat menetelmät hankkia takaisinviittauksia perustuvat alan spesifejä muuttujia.

Yksi legitiimi palvelu, jonka suosittelen, on HARO (Auttaa toimittajaa). 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:lle tulee luonnollisesti takaisinviittauksia uutisartikkeleista johtuen brändistä, luottamuksesta ja siitä, että se on listattu korkealle alusta alkaen – Joten luonnollisesti se saa enemmän takaisinviittauksia, kun ihmiset etsivät artikkelia ja linkkaavat ensimmäiseen hakutulokseen, jonka he löysivät.

Merkitystä on, että korkeammin sijoittuvat verkkosivut saavat luonnollisesti enemmän takaisinviittauksia. Valitettavasti tämä tarkoitti, että uudet verkkosivut usein pakotettiin loukkaamaan takaisinviitta-algoritmiin kääntyen takaisinviittauksien markkinapaikkaan.

2000-luvun alussa ostaa takaisinviittauksia toimi erinomaisesti, ja se oli yksinkertainen prosessi. Linkin ostajat ostivat linkkejä korkean arvon verkkosivuilta, usein sivun alareunassa olevia linkkejä tai mahdollisesti artikkeleittain (usein naamioituna vieraskirjoituksena), ja myyjät, jotka olivat epätoivon vallassa rahapulassa, olivat iloisia täyttämään – Valitettavasti usein laadun uhraamiseksi.

Lopulta Google:n koneoppimisen insinöörit ymmärsivät, että koodaaminen hakutuloksia käsin oli turhaa, ja paljon PageRankia oli käsin kirjoitettua koodia. Sen sijaan he ymmärsivät, että tekoäly lopulta tulee olemaan vastuussa sijoitusten laskemisesta täysin ilman ihmisen väliintuloa.

Pysyäkseen kilpailukykyisinä Google käyttää jokaista työkalua, mukaan lukien syvän vahvistusoppimisen – Maailman edistyneintä koneoppimisen algoritmia.

Tämä järjestelmä, joka on yhdistetty Google:n MetaWebin ostoon, oli pelinmuuttaja. Syy, miksi vuoden 2010 MetaWebin osto oli niin tärkeä, oli, että se vähensi painoa, jonka Google asetti avainsanoihin. Konteksti oli yhtäkkiä tärkeä, ja se saavutettiin käyttämällä luokittelumetodologiaa, jota kutsutaan “entiteeteiksi”. Kuten Fast Company kuvasi:

Kun Metaweb selvittelee, mihin entiteettiin viitataan, se voi antaa joukon tuloksia. Se voi jopa yhdistää entiteettejä monimutkaisempien hakujen vuoksi – “Näyttelijät yli 40-vuotiaat” voivat olla yksi entiteetti, “Näyttelijät, jotka asuvat New Yorkissa”, toinen entiteetti, ja “Näyttelijät, joilla on elokuva, joka on tällä hetkellä esillä”, toinen entiteetti.

Tämä teknologia oli sisällytetty suureen algoritmin päivitykseen nimeltä RankBrain, joka julkaistiin keväällä 2015. RankBrain keskittyi ymmärtämään kontekstia avainsanojen sijaan, ja se myös huomioi ympäristökontekstit (esim. hakijan sijainti) ja johtaa merkitystä, missä sitä ei aiemmin ollut. Tämä oli tärkeä päivitys erityisesti mobiililaitteiden käyttäjille.

Nyt, kun ymmärrämme, kuinka Google käyttää näitä teknologioita, käytämmekö laskennallista teoriaa spekuloimaan, kuinka se tehdään.

Mikä On Syvä Oppiminen?

Syvä oppiminen on yleisin käytetty koneoppimisen tyyppi – On mahdotonta, että Google ei käyttäisi tätä algoritmia.

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

Esimerkiksi, kun näet kirjaimen a, aivot tunnistavat automaattisesti linjat ja muodot ja tunnistavat sen kirjaimena a. Sama koskee kirjaimia ap, aivot yrittävät automaattisesti ennustaa tulevaisuutta keksimällä potentiaalisia sanoja, kuten app tai apple. Muita malleja voivat olla numerot, tienviitat, tai tunnistaminen rakastettua henkilöä joukossa.

Voice interconnections syväoppimisjärjestelmässä voidaan ajatella olevan samanlaisia kuin ihmisaivojen toiminta hermosolmujen ja synapsien yhdistäessä.

Syvä oppiminen on lopulta koneoppimisen arkkitehtuureja, jotka yhdistävät useita monikerroksisia perceptron- verkkoja, joten siinä ei ole vain yhtä piilotettua kerrosta, vaan useita piilotettuja kerroksia. Mitä “syvempi” syvä neuroverkko on, sitä monimutkaisempia malleja verkko voi oppia.

Täysin yhdistetyt verkot voidaan yhdistää muihin koneoppimisen funktioihin luodakseen erilaisia syväoppimisarkkitehtuureja.

Kuinka Google Käyttää Syvää Oppimista

Google:n hämähäkit maailman verkkosivuja seuraamalla hyperlinkejä (ajattele hermosoluja), jotka yhdistävät verkkosivuja toisiinsa. Tämä oli alkuperäinen metodologia, jonka Google käytti alusta alkaen, ja se on edelleen käytössä. Kun verkkosivut on indeksoitu, erilaisia tekoälyjä käytetään analysoimaan tätä aarreaittaa dataa.

Google:n järjestelmä merkitsee verkkosivut moneen sisäiseen mittariin, vain vähäisen ihmisen syötteen tai väliintulon kanssa. Esimerkki väliintulosta on manuaalinen tietyn URL:n poistaminen DMCA-poistopyynnön johdosta.

Google:n insinöörit ovat kuuluisia siitä, että he ärsyttävät osallistujia hakukoneoptimointikonferensseissa, ja tämä on, koska Google:n johtajat eivät voi kunnolla selittää, kuinka Google toimii. Kun kysytään, 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.

Todennäköisesti verkkosivujen omistajat ohjeistetaan keskittymään arvokkaan sisällön luomiseen – Tärkeä komponentti, mutta kaukana kokonaisvaltaisuudesta.

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

Palataan siihen, kuinka Google käyttää syvää oppimista.

Sivunopeusnäkymät

Google ei ole usein avoin, mutta Sivunopeusnäkymät on poikkeus. Verkkosivut, jotka epäonnistuvat tässä nopeustestissä, lähetetään rangaistusruutuun hitaasti latautumisen vuoksi – Erityisesti, jos mobiililaitteiden käyttäjät ovat vaikuttuneita.

Epäillään, että jossain vaiheessa prosessissa on päätöspuu, joka jakaa nopeasti latautuvat verkkosivut hitaasti latautuvista (Sivunopeusnäkymät epäonnistui) verkkosivuista. Päätöspuu on algoritmisen lähestymistapan, joka jakaa tietojoukon yksittäisiin tietoihin eri kriteerejä vastaan. Kriteerejä voi olla negatiivinen vaikutus siihen, kuinka korkealle sivu sijoittuu mobiililaitteissa verrattuna tietokoneisiin.

Teoreettisesti rangaistus voidaan soveltaa luonnolliseen sijoitusarvoon. Esimerkiksi verkkosivu, joka ilman rangaistusta sijoittuisi #5, voi saada -20, -50 tai jonkin toisen tuntemattoman muuttujan, joka vähentää sijoituksen #25: ksi, #55: ksi tai toiseen numeroon, jonka tekoäly valitsee.

Tulevaisuudessa saattaa nähdä Sivunopeusnäkymien loppumisen, kun Google tulee luottavammaksi tekoälyynsä. Tämä nykyinen väliintulo nopeudessa on vaarallista, koska se voi poistaa tulokset, jotka olisivat olleet optimaalisia, ja se syrjii vähemmän tietokoneista tietäviä.

On suuri pyyntö vaatia, että jokainen, joka pyörittää pientä liiketoimintaa, olisi asiantuntija diagnosoida ja korjata nopeustestin ongelmat. Yksi yksinkertainen ratkaisu olisi, että Google julkaisi nopeuden optimointia varten WordPress-laajennuksen, koska WordPress hallitsee 43%:a internetistä.

Valitettavasti kaikki hakukoneoptimointi on turhaa, jos verkkosivu epäonnistuu Google:n Sivunopeusnäkymissä. Panokset ovat mitättömät, verkkosivun katoaminen Google:sta.

Miten tämän testin läpäiseminen onnistuu, on aihe, josta voidaan kirjoittaa toinen artikkeli, mutta vähintäänkin sinun pitäisi tarkistaa, onko verkkosivusi läpäissyt.

Toinen tärkeä tekninen mittari, jonka pitäisi huolehtia, on turvallisuusprotokolla nimeltä SSL (Secure Sockets Layer). Tämä muuttaa verkkotunnuksen URL-osoitetta http:stä https:ksi, ja varmistaa turvallisen datan siirron. Verkkosivut, joilla ei ole SSL:ää, joutuvat rangaistuksiin. Vaikka on joitakin poikkeuksia tähän sääntöön, verkkokauppa- ja rahoitusverkkosivut joutuvat eniten vaikuttuneiksi.

Edulliset web-isännät veloittavat vuosittain SSL:n käytöstä, kun taas hyvät web-isännät, 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 sivun onnistumiseen tai epäonnistumiseen yhtä paljon 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.

Alternatiivina Google voi päättää ohittaa Metatitle ja Metakuvaus ja automaattisesti luoda dataa, jonka se arvioi johtavan enemmän napsautuksiin. Jos Google arvioi huonosti, mikä otsikko on luotava, se vaikuttaa vähemmän napsautuksiin hakutuloksissa ja johtaa huonompiin hakutuloksiin.

Jos Google uskoo, että sisällytetty Metakuvaus on optimoitu napsautuksiin, se näytetään hakutuloksissa. Epäonnistuessaan Google valitsee satunnaisen tekstin verkkosivulta. Usein Google valitsee parhaimman tekstin sivulta, ongelma on, että tämä on lottonjärjestelmä, ja Google on jatkuvasti huono valitsemaan, mikä kuvaus valitaan.

Tietenkin, jos uskot, että sisältö sivullasi on todella hyvää, joskus on järkevää antaa Google valita Metakuvaus, joka parhaiten sopii käyttäjän kyselyyn. Valitsemme tässä artikkelissa ei-Metakuvausta, koska se on sisällön rikas, ja Google todennäköisesti valitsee hyvän kuvaus.

Sillä välin miljardit ihmisiä napsauttavat parhaimpia hakutuloksia – Tämä on ihminen silmänräpäyksessä, Google:n viimeinen palautemekanismi – Ja tässä vahvistusoppiminen tulee mukaan.

Mikä On Vahvistusoppiminen?

Vahvistusoppiminen on koneoppimisen tekniikka, jossa tekoälykone koulutetaan toistamalla toimintoja ja liittämällä niihin palkintoja. Vahvistusoppiminen -agentti kokeilee ympäristössä, tekee toimintoja ja palkitaan, kun oikeat toiminnat tehdään. Ajan myötä agentti oppii tekemään toimintoja, jotka maksimoivat palkinnon.

Palkinto voi perustua yksinkertaiseen laskelmaan, joka laskee ajan määrää, joka on vietetty suositellulla sivulla.

Kun yhdistät tämän menetelmän ihmisen silmänräpäyksessä, se kuulostaa aika paljon olemassa olevilta suosittelmoottoreilta, jotka hallitsevat kaikkia digitaalisen elämämme osa-alueita, kuten YouTubetta, Netflixiä, Amazon Primea – Ja jos se kuulostaa siltä, kuinka hakukone pitäisi toimia, olet oikeassa.

Kuinka Google Käyttää Vahvistusoppimista

Google:n pyörä parani jokaisen hakutoiminnon myötä, ihmiset kouluttavat tekoälyä valitsemalla parhaimman tuloksen, joka parhaiten vastaa heidän kyselyynsä, ja samanlaisen kyselyn miljoonien muiden käyttäjien kanssa.

Vahvistusoppimisagentti jatkaa itseparantamista vahvistamalla vain positiivisia vuorovaikutuksia hakujen ja toimitettujen hakutuloksien välillä.

Google mitää aikaa, joka kuluu sivun skannaukseen, URL:ään, jota napsautetaan, ja aikaa, joka vietetään käydyssä verkkosivussa, ja se rekisteröi paluunapsautuksen. Tämä data on sitten kootaan ja verrataan jokaiselle verkkosivulle, joka tarjoaa samanlaisen datan vastineen tai käyttäjäkokemuksen.

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

Käyttäjät ovat ihminen silmänräpäyksessä, tarjoamalla Googlelle ilmaista dataa ja muodostamalla lopullisen osan syvän vahvistusoppimisjärjestelmästä. Vastineeksi tästä palvelusta Google tarjoaa loppukäyttäjälle mahdollisuuden napsauttaa mainosta.

Ilmoitukset, jotka eivät ole vain tuottavia, palvelevat myös toissijaisena sijoitusfaktorina, laskemalla lisää tietoa siitä, mitä käyttäjä haluaa napsauttaa.

Google oppii siis, mitä käyttäjä haluaa. Tämä voidaan verrata suosittelumootoriin, jonka videoströmiingpalvelu tarjoaa. Tässä tapauksessa suosittelumootori tarjoaisi käyttäjälle sisältöä, joka on suunnattu heidän kiinnostuksiinsa. Esimerkiksi käyttäjä, joka tavallisesti nauttii romanttisista komedioista, saattaisi nauttia myös parodioista, jos ne sisältävät samat koomikot.

Kuinka Tämä Auttaa Hakukoneoptimointia?

Jos jatkamme laskennallista ajattelua, voidaan olettaa, että Google on kouluttanut itsensä toimittamaan parhaimmat tulokset, ja tämä usein saavutetaan yleistämällä ja tyydyttämällä ihmisten harhauksia. On todella mahdotonta, että Google:n tekoäly ei optimoi tuloksia, jotka tyydyttävät näihin harhauksiin, jos se tekee, tulokset ovat alentuneita.

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

On hakukoneoptimointi ammattilaisen vastuulla tunnistaa harhat, joita Google etsii, jotka ovat spesifejä heidän alalleen – Ja ruokkimaan näitä harhauksia. Esimerkiksi, jos joku etsii vaalitutkimustuloksia ilman päivämäärää, he etsivät todennäköisesti viimeisimpiä tuloksia – Tämä on ajallinen harha. Joku, joka etsii reseptiä, ei välttämättä tarvitse uusinta sivua, ja saattaa jopa suositella reseptiä, joka on kestänyt ajan koettelemuksia.

On hakukoneoptimointi ammattilaisen vastuulla tarjota vierailijoille tulokset, joita he etsivät. Tämä on kestävin tapa sijoittua Google:ssa.

Verkkosivujen omistajat on hylättävä yksittäisen avainsanan metsästys odottaen, että he voivat toimittaa mitä tahansa loppukäyttäjälle. Hakutulos on täsmälleen vastaus käyttäjän tarpeeseen.

Mikä on harha? Se voi olla verkkotunnuksen, joka näyttää korkean arvolta, toisin sanoen, onko verkkotunnuksessa sana, joka sopii markkinaan, jonka palvelet? Verkkotunnuksessa, jossa on sana “Intia”, saattaa estää USA:n käyttäjiä napsauttamasta URL-osoitetta, nationalismiharhauksen vuoksi, luottaa tuloksiin, jotka tulevat käyttäjän asuinmaasta. Yksisanainen verkkotunnus saattaa myös antaa illuusion arvolta.

Tärkein harha on, mitä käyttäjä haluaa, jotta se sopii heidän hakukyselyynsä? Onko se FAQ, top 10 -lista, blogipostaus? Tähän on helppo vastaus. Sinun vain tarvitsee analyysoida kilpailijasi suorittamalla Google-haku kohdemaassa.

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 verkkomarkkinoinnin foorumeilla myytävien työkalujen avulla, tuotteilla, joilla on lähes ei-arvoa ja vähän mahdollisuuksia onnistua. Tällaiset työkalut mahdollistavat myyjilleen rikastua, tarjoamalla vähän arvoa loppukäyttäjälle.

Tämä on, miksi suosittelen hylkäämään mustan hatun hakukoneoptimoinnin. Keskity hakukoneoptimointiin katsomalla sitä koneoppimisen näkökulmasta. On tärkeää ymmärtää, että jokainen, joka ohittaa hakutuloksen napsauttaakseen tulosta, joka on haudattu sen alle, on ihminen silmänräpäyksessä, yhteistyössä syvän vahvistusoppimisjärjestelmän kanssa. Ihminen auttaa tekoälyä parantamaan itseään, tulemalla loputtomasti paremmaksi 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 maailman. Tämä tarkoittaa 228 miljoonaa hakua tunnissa, 5,6 miljardia hakua päivässä. Tämä on paljon dataa, ja tämä on, miksi on hölmöä yrittää mustaa hatun hakukoneoptimointia. Oletetaan, että Google:n tekoäly ei jää paikoilleen, järjestelmä käyttää kiihtyvien pääluokkien lakia eksponentiaaliseen itseparantamiseen.

Google:n tekoäly on tuleva niin voimakkaaksi, että on ajateltavissa, että se voi lopulta tulla ensimmäiseksi tekoälyksi, joka saavuttaa yleisen tekoälyn (AGI). Yleinen tekoäly on äly, joka voi käyttää siirtymisoppimista hallitakseen yhden alan ja soveltaa sitä useisiin eri aloihin. Vaikka on mielenkiintoista tutkia Google:n tulevia yleisen tekoälyn pyrkimyksiä, on ymmärrettävä, että kun prosessi on käynnissä, on vaikea pysäyttää. Tämä on spekulointia tulevaisuudesta, koska Google on tällä hetkellä kapea tekoäly, mutta se on aihe toiselle artikkelille.

Tiedätkö, että vietät yhden sekunnin enemmän mustan hatun hakukoneoptimoinnissa, se on hölmöä.

Valkoinen Hatun Hakukoneoptimointi

Jos hyväksymme, että Google:n tekoäly jatkaa itseparantamista, meillä ei ole muuta vaihtoehtoa kuin antaa periksi yrityksille yrittää ylittää Googlea. Sen sijaan keskitymme optimoimaan verkkosivua toimittamaan Googlelle nimenomaan sitä, mitä se etsii.

Kuten kuvattu, tämä sisältää SSL:n ottamisen käyttöön, sivun latausnopeuden optimoinnin ja Metatitle:n ja Metakuvaus kenttien optimoinnin. Optimoidaksesi nämä kentät, Metatitle ja Metakuvaus kentät on verrattava kilpaileviin verkkosivuihin – Tunista 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 vietetään sivulla, ylittää kilpailevien kilpailijoiden, jotka kilpailevat ylemmän hakutuloksen saamisesta.

Vain tarjoamalla parhaimman käyttäjäkokemuksen voi verkkosivu parantaa sijoitustaan.

Tähän asti olemme tunnistaneet nämä mittarit tärkeimmiksi:

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

Lähisivu on vaikein elementti, koska kilpailet maailmanlaajuisesti. Lähisivun on ladattava nopeasti, ja se on palveltava kaikkea, mitä odotetaan, ja yllättävä käyttäjää enemmän.

Loppusanat

Olisi helppo täyttää toiset 2000 sanaa kuvaamalla muita tekoälytekniikoita, joita Google käyttää, sekä kaivamalla syvemmälle hakukoneoptimoinnin kaninkoppaan. Tarkoituksena on kuitenkin kiinnittää huomiota tärkeimpiin mittareihin.

Hakukoneoptimointi ammattilaiset ovat niin keskittyneitä pelaamaan järjestelmää, että he unohtavat, että lopulta tärkein hakukoneoptimoinnin osa on antaa käyttäjille niin paljon arvoa kuin mahdollista.

Tapa saavuttaa tämä on, ettei koskaan sallita tärkeän sisällön vanhenemista. Jos kuussa ajattelen tärkeää lisäystä, se lisätään tähän artikkeliin. Google voi tunnistaa, kuinka tuore sisältö on, verrattuna sivun historiaan toimittamassa arvossa.

Jos olet edelleen huolissasi hankkimisesta takaisinviittauksia, ratkaisu on yksinkertainen. Kunnioita vieraiden aikaa ja anna heille arvoa. Takaisinviittaukset tulevat luonnollisesti, koska käyttäjät löytävät arvoa jakamalla sisältöä.

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