التعلم الآلي وأبحاث المنافسين في تحسين محركات البحث

يتعلم العديد من محترفي تحسين محركات البحث Python ولغات البرمجة النصية الأخرى في عام 2021 لرفع مستوى لعبتهم. هناك اتجاه آخر ذي صلة في صناعة تحسين محركات البحث وهو التعلم الآلي. يمكن أن يساعدك التعلم الآلي أو ML في البحث عن المنافسين والمزيد. سنخبرك بكيفية استخدام التعلم الآلي لإجراء بحث عن المنافسين وجعل عملك أسهل.

تعريف تعلم الآلة

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم الكمبيوتر التي تستخدم البيانات والخوارزميات لتقليد طريقة تعلم الناس. إنه يعمل من خلال استكشاف البيانات وتحليل الأنماط.

لماذا يعد التعلم الآلي مهمًا لأغراض تحسين محركات البحث

شيء واحد يفعله العديد من خبراء تحسين محركات البحث هو تحليل صفحات نتائج محرك البحث (SERPs) ومنافسيهم لمعرفة ما يفعلونه للحصول على مرتبة عالية. في الماضي ، استخدمت مُحسّنات محرّكات البحث جداول البيانات لجمع وتحليل البيانات من SERPs ، مع أعمدة مختلفة تحتوي على بيانات مختلفة مثل عدد الروابط وعدد الكلمات وما إلى ذلك. وبينما يعمل هذا التكتيك ، فإن Excel محدود فيما يمكنه القيام به ، حتى عندما تعرف الحيل مثل INDEX + MATCH و VLOOKUP. بالإضافة إلى ذلك ، هناك الآن عوامل أكثر تعقيدًا تؤثر على ترتيب البحث ، مثل قابلية الاستخدام على الأجهزة المحمولة ، والوسائط الاجتماعية ، وسرعة الصفحة ، وترميز المخطط ، والمزيد.

الآن ، ومع ذلك ، هناك أدوات مثل Python / R التي تساعدك على التعامل مع الملايين من صفوف المعلومات في وقت واحد. يمكنك استخدام التعلم الآلي على بيانات المنافسين لمعرفة:

• عوامل الترتيب التي تفسر الاختلافات في تصنيفات مواقع الويب
• المعيار الفائز
• ما هي قيمة تغيير الوحدة في العامل ، من حيث الترتيب

مشكلة ML لتحليل المنافسين

يحل التعلم الآلي العديد من المشكلات المختلفة ، مثل تصنيف الأشياء ، وهو ما يسمى التصنيف ، أو التنبؤ برقم مستمر ، وهو ما يسمى الانحدار. من أجل إجراء تحليل المنافس ، سوف تحتاج إلى مشكلة انحدار. ذلك لأن جودة مُحسّنات محرّكات البحث الخاصة بالمنافس يتم تحديدها من خلال تصنيف Google ، وهو رقم مستمر.

مقياس النتيجة

الآن بعد أن علمنا أن مشكلة ML هي الانحدار ، فإن مقياس النتيجة هو الترتيب. هذا لأن الترتيب لا يتأثر بالموسمية ولأن ترتيب المنافسين عبارة عن بيانات تابعة لجهات خارجية ، والتي يمكنك العثور عليها باستخدام أدوات وبرامج تحسين محركات البحث (SEO) ، على عكس حركة مرور وتحويلات المستخدم ، والتي لا تتوفر لك.

سمات

الآن بعد أن عرفنا مقياس النتيجة ، نحتاج الآن إلى تحديد الميزات أو المتغيرات المستقلة. تختلف أنواع البيانات للميزات. على سبيل المثال ، سيكون الطلاء الأول الذي يتم قياسه بالثواني رقميًا. سيكون الشعور بالفئات الإيجابية والحيادية والسلبية عاملاً. ستحتاج إلى تغطية أكبر عدد ممكن من عوامل التصنيف ، مثل التقنية والمحتوى وتجربة المستخدم وغير ذلك من أجل إجراء البحث الأكثر شمولاً.

كيف نفعل الرياضيات

نظرًا لأن التصنيفات رقمية ، فستحتاج إلى شرح الاختلاف في الترتيب عدديًا. يمكنك القيام بذلك عن طريق:

الترتيب ~ w_1 * feature_1 + w_2 * +… + w_n *

علامة التلدة (~) تعني "موضَّح بواسطة" ، n هي السمة n ، و w ترجيح السمة.

كيفية استخدام التعلم الآلي لاكتشاف أسرار المنافسين

الآن بعد أن عرفت كيفية إجراء العمليات الحسابية ، أصبحت جاهزًا لمعرفة كيف يمكن أن يساعدك التعلم الآلي في اكتشاف المزيد من البيانات حول منافسيك. سنفترض أنك في هذه المرحلة قد جمعت بيانات SERPS الخاصة بك ("serpa_data") وتم ضمها وتحويلها وتنظيفها وهي جاهزة للنمذجة. ستحتاج بياناتك على الأقل إلى احتواء تصنيف Google وبيانات الميزة التي تريد اختبارها. قد تتضمن أعمدتك:

• Google_rank
• سرعة الصفحة
• Flesch_kincaid_reading- سهولة
• المشاعر
• عمق الموقع
• Amp_version_available
• Internal_page_rank
• Referring_domains_count
• Avg_domain_authority_backlinks
• Title_keyword_string_distance

كيفية تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك

لتدريب نموذجك ، ستحتاج إلى استخدام XGBoost لأنه يقدم نتائج أفضل من طرز ML الأخرى. إذا كنت ترغب في تجربة بديل ، فيمكنك الوثوق في RandomForest أو Adaboost أو LightGBM لمجموعات البيانات الكبيرة.

إليك كيفية استخدام كود Python لـ XGBoost لمجموعة بيانات SERPS. ضع في اعتبارك أن هذا مثال أساسي. بالنسبة للعميل الحقيقي ، سترغب في تجربة خوارزميات نموذجية مختلفة على عينة بيانات تدريبية ، وتقييمها ، ثم اختيار أفضل نموذج.

قم باستيراد المكتبات

الخطوة الأولى هي استيراد المكتبات بهذا الجزء من التعليمات البرمجية:

استيراد xgboost كـ xgb

استيراد الباندا كما pd

serps_data = pd.read_csv ('serps_data.csv')

اضبط متغيرات النموذج

# بيانات SERPs الخاصة بك مع كل شيء ما عدا عمود google_rank

serp_features = serps_data.drop (الأعمدة = ['Google_rank'])

# بيانات SERPs الخاصة بك باستخدام عمود google_rank فقط

Rank_actual = serps_data.Google_rank

تجسيد النموذج

serps_model = xgb.XGBRegressor (الهدف = 'reg: linear'، random_state = 1231)

تناسب النموذج

serps_model.fit (ميزات_عمل ، رتبة_حقيقة)

قم بإنشاء تنبؤات النموذج

Rank_pred = serps_model.predict (ميزات serp_features)

تقييم دقة النموذج

mse = mean_squared_error (رتبة ، مرتبة_بريد)

ما الذي يمكن أن تتعلمه من البيانات

إليك بعض الأشياء التي يمكنك تعلمها من نموذجك:

السائقون الأكثر تنبؤًا من الرتبة

ستخبرك البيانات بأكثر ميزات SERP تأثيرًا أو عوامل الترتيب حسب الأهمية. سيكون كل سوق أو صناعة مختلفة.

كم يستحق عامل الترتيب

يمكنك أيضًا معرفة مقدار الرتبة التي سيتم تسليمها بناءً على كل عامل.

المعيار الفائز لعامل الترتيب

ستخبرك البيانات أيضًا بالمعيار الفائز لكل عامل تصنيف. على سبيل المثال ، على الرغم من أنه قد تكون هناك بعض القواعد العامة لتحسين محركات البحث التي تتبعها لكل عامل ترتيب ، فقد يختلف المعيار الفعلي لكل عامل اعتمادًا على السوق أو الصناعة.

يمكنك استخدام هذه البيانات لمساعدتك على تحسين المحتوى الخاص بك من أجل التغلب على منافسيك في SERPs.

كيفية أتمتة تحليل المنافس في تحسين محركات البحث باستخدام التعلم الآلي

في حين أن تحليل ML لبيانات منافس SEO مهم ، إلا أنه يكون أكثر فائدة عندما يكون مستمرًا. يعد تحليل التعلم الآلي لمرة واحدة مجرد لحظة في الوقت المناسب لـ SERPs ، عندما تتغير SERP دائمًا وتتطور ، كما هو الحال مع خوارزمية Google . ومع ذلك ، يمنحك التدفق المستمر لجمع البيانات وتحليلها رؤية شاملة أفضل لما يحدث بالفعل على SERPs - ولماذا - في صناعتك (أو عملائك.) وهذا هو السبب في أنه من المهم أن تقوم بأتمتة منافسيك SEO التحليل باستخدام التعلم الآلي.

هذا هو المكان الذي يأتي فيه مستودع البيانات وأنظمة لوحة القيادة المصممة لغرض تحسين محركات البحث. تأخذ هذه الأنظمة بياناتك يوميًا من أدوات تحسين محركات البحث التي اخترتها ، وتجمع البيانات ، وتستخدم التعلم الآلي لمشاركة الأفكار في تطبيق أمامي من اختيارك ، مثل Google استوديو البيانات .

من أجل بناء نظام آلي خاص بك ، ستحتاج إلى النشر في بنية أساسية سحابية مثل Amazon Web Services أو Google Cloud Platform فيما يسمى ETL ، ويعرف أيضًا باسم الاستخراج والتحويل والتحميل. يشير الاستخراج إلى الاتصال اليومي لواجهات برمجة تطبيقات أداة تحسين محركات البحث (SEO). التحويل هو تنظيف وتحليل بياناتك. التحميل هو إيداع النتيجة النهائية في مستودع البيانات الخاص بك. يتيح لك ذلك أتمتة جمع البيانات وتحليلها وتصورها في مكان واحد.

التعلم الآلي وأبحاث المنافسين في تحسين محركات البحث

قد يكون من الصعب إجراء بحث عن منافس لتحسين محركات البحث ، لكن التعلم الآلي يمكن أن يساعد في تسهيل الأمر بالنسبة لك ، خاصة إذا كنت تقوم بأتمتة العملية. عندما تستخدم التعلم الآلي على منافسيك ، يمكنك معرفة الدوافع الرئيسية ، وتحديد المعايير الفائزة فيما بينها ، ومعرفة مقدار الارتفاع في الترتيب الذي يمكن أن تحققه التحسينات الخاصة بك. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة في استخدام التعلم الآلي لأبحاث منافسي SEO ، فاتصل بـ SEO Design Chicago اليوم ويمكن لخبراء تحسين محركات البحث لدينا مساعدتك.

أسئلة وأجوبة:

• ما هو التعلم الآلي؟
• كيف أقوم بإعداد نموذج ML؟
• ما هي البيانات التي أحتاجها لنموذج ML الخاص بأبحاث المنافسين؟
• كيف يساعد التعلم الآلي في بحث منافسي في تحسين محركات البحث؟
• كيف يمكنني أتمتة التعلم الآلي لأبحاث المنافسين في تحسين محركات البحث؟