Pembelajaran Mesin dan Riset Pesaing SEO

Banyak profesional SEO belajar Python dan bahasa skrip lainnya pada tahun 2021 untuk meningkatkan permainan mereka. Tren lain yang relevan dalam industri SEO adalah pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin, atau ML, dapat membantu Anda dengan penelitian pesaing dan banyak lagi. Kami akan memberi tahu Anda cara menggunakan pembelajaran mesin untuk melakukan penelitian pesaing dan mempermudah pekerjaan Anda.

Definisi Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang menggunakan data dan algoritma untuk meniru cara orang belajar. Ia bekerja dengan mengeksplorasi data dan menganalisis pola.

Mengapa Pembelajaran Mesin Penting untuk Tujuan SEO

Satu hal yang dilakukan oleh banyak pakar SEO hebat adalah menganalisis halaman hasil mesin pencari (SERP) dan pesaing mereka untuk melihat apa yang mereka lakukan untuk mendapatkan peringkat tinggi. Di masa lalu, SEO menggunakan spreadsheet untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari SERP, dengan berbagai kolom yang berisi data berbeda seperti jumlah tautan, jumlah kata, dll. Meskipun taktik ini berhasil, Excel terbatas dalam apa yang dapat dilakukannya, bahkan ketika Anda tahu trik seperti INDEX + MATCH dan VLOOKUP. Plus, sekarang ada faktor yang lebih rumit yang memengaruhi peringkat pencarian, seperti kegunaan seluler, media sosial, kecepatan halaman, markup skema, dan banyak lagi.

Namun, sekarang ada alat seperti Python/R yang membantu Anda menangani jutaan baris informasi sekaligus. Anda dapat menggunakan pembelajaran mesin pada data pesaing untuk mempelajari:

• Faktor peringkat mana yang menyebabkan perbedaan peringkat situs web?
• Tolok ukur kemenangan
• Berapa nilai perubahan unit dalam faktor, dalam hal peringkat

Masalah ML untuk Analisis Pesaing

ML memecahkan beberapa masalah yang berbeda, seperti mengkategorikan hal-hal, yang disebut klasifikasi, atau memprediksi nomor kontinu, yang disebut regresi. Untuk melakukan analisis pesaing, Anda memerlukan masalah regresi. Itu karena kualitas SEO pesaing dilambangkan dengan peringkat Google-nya, yang merupakan angka berkelanjutan.

Metrik Hasil

Sekarang kita tahu masalah ML adalah regresi, metrik hasil adalah peringkat. Ini karena peringkat tidak dipengaruhi oleh musim dan karena peringkat pesaing adalah data pihak ketiga, yang dapat Anda temukan menggunakan alat dan perangkat lunak SEO, bukan lalu lintas dan konversi pengguna, yang tidak tersedia untuk Anda.

Fitur

Sekarang setelah kita mengetahui metrik hasil, sekarang kita perlu menentukan fitur, atau variabel independen. Tipe data untuk fitur bervariasi. Misalnya, cat pertama yang diukur dalam hitungan detik akan berupa angka. Sentimen dengan kategori positif, netral, dan negatif akan menjadi faktor. Anda akan ingin mencakup sebanyak mungkin faktor peringkat, seperti teknis, konten, pengalaman pengguna, dan banyak lagi untuk melakukan penelitian yang paling komprehensif.

Bagaimana Melakukan Matematika?

Karena peringkat bersifat numerik, Anda perlu menjelaskan perbedaan peringkat secara numerik. Anda dapat melakukannya dengan:

peringkat ~ w_1*fitur_1 + w_2* + … + w_n*

Tanda tilde (~) berarti “dijelaskan oleh,” n adalah fitur ke-n, dan w adalah pembobotan fitur.

Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Menemukan Rahasia Pesaing

Sekarang setelah Anda mengetahui cara menghitungnya, Anda siap untuk melihat bagaimana pembelajaran mesin dapat membantu Anda menemukan lebih banyak data tentang pesaing Anda. Kami akan berasumsi bahwa pada titik ini Anda telah mengumpulkan data SERPS Anda ("serpa_data") dan telah digabungkan, diubah, dibersihkan, dan siap untuk dimodelkan. Data Anda setidaknya harus berisi peringkat Google dan data fitur yang ingin Anda uji. Kolom Anda mungkin mencakup:

• Google_rank
• Kecepatan_Halaman
• Flesch_kincaid_reading-Ease
• Sentimen
• Situs_kedalaman
• Amp_version_available
• Peringkat_halaman_internal
• Referring_domains_count
• Avg_domain_authority_backlinks
• Judul_kata kunci_string_jarak

Cara Melatih Model Pembelajaran Mesin Anda

Untuk melatih model Anda, Anda akan ingin menggunakan XGBoost karena memberikan hasil yang lebih baik daripada model ML lainnya. Jika Anda ingin mencoba alternatif, Anda dapat mempercayai RandomForest, Adaboost, atau LightGBM untuk kumpulan data besar.

Inilah cara Anda menggunakan kode Python untuk XGBoost untuk dataset SERPS Anda. Ingatlah bahwa ini adalah contoh dasar. Untuk klien nyata, Anda akan ingin mencoba berbagai algoritma model pada sampel data pelatihan, mengevaluasi, dan kemudian memilih model terbaik.

Impor Perpustakaan

Langkah pertama adalah mengimpor perpustakaan dengan sedikit kode ini:

impor xgboost sebagai xgb

impor panda sebagai pd

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

Tetapkan Variabel Model

# data SERP Anda dengan semuanya kecuali kolom google_rank

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

#data SERPs Anda hanya dengan kolom google_rank

rank_actual = serps_data.Google_rank

Buat Instansi Modelnya

serps_model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:linear', random_state=1231)

Sesuaikan Modelnya

serps_model.fit(serp_features, rank_actual)

Hasilkan Prediksi Model

rank_pred = serps_model.predict(serp_features)

Evaluasi Akurasi Model

mse = mean_squared_error(rankactual, rank_pred)

Apa yang Dapat Anda Pelajari dari Data

Berikut adalah beberapa hal yang dapat Anda pelajari dari model Anda:

Driver Peringkat Paling Prediktif

Data akan memberi tahu Anda fitur SERP atau faktor peringkat yang paling berpengaruh dalam urutan kepentingan. Setiap pasar atau industri akan berbeda.

Berapa Nilai Faktor Peringkat

Anda juga dapat melihat berapa banyak peringkat yang akan diberikan berdasarkan setiap faktor.

Tolok Ukur Kemenangan untuk Faktor Peringkat

Data juga akan memberi tahu Anda tolok ukur kemenangan untuk setiap faktor peringkat. Misalnya, meskipun mungkin ada aturan SEO umum tertentu yang Anda ikuti untuk setiap faktor peringkat, tolok ukur sebenarnya untuk setiap faktor mungkin berbeda tergantung pada pasar atau industri.

Anda dapat menggunakan data ini untuk membantu Anda mengoptimalkan konten Anda untuk mengalahkan pesaing Anda di SERP.

Cara Mengotomatiskan Analisis Pesaing SEO Anda dengan Pembelajaran Mesin

Meskipun analisis ML terhadap data pesaing SEO itu penting, analisis ini bahkan lebih membantu ketika sedang berlangsung. Analisis pembelajaran mesin satu kali hanya sesaat untuk SERP, ketika SERP selalu berubah dan berkembang, seperti halnya algoritme Google . Namun, aliran pengumpulan dan analisis data yang berkelanjutan memberi Anda pandangan keseluruhan yang lebih baik tentang apa yang sebenarnya terjadi di SERP – dan mengapa – di industri Anda (atau klien Anda). Inilah sebabnya mengapa penting bagi Anda untuk mengotomatiskan pesaing SEO Anda analisis dengan pembelajaran mesin.

Di sinilah gudang data dan sistem dasbor yang dibuat khusus untuk SEO. Sistem ini mengambil data Anda setiap hari dari alat SEO pilihan Anda, menggabungkan data, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk berbagi wawasan dalam aplikasi front-end pilihan Anda, seperti Google DataStudio .

Untuk membangun sistem otomatis Anda sendiri, Anda perlu menerapkan ke infrastruktur cloud seperti Amazon Web Services atau Google Cloud Platform dalam apa yang disebut ETL, alias ekstrak, transformasi, dan muat. Mengekstrak mengacu pada panggilan harian API alat SEO Anda. Transformasi adalah pembersihan dan analisis data Anda. Loading adalah menyimpan hasil jadi ke dalam gudang data Anda. Ini memungkinkan Anda untuk mengotomatiskan pengumpulan, analisis, dan visualisasi data Anda di satu tempat.

Pembelajaran Mesin dan Riset Pesaing SEO

Mungkin sulit untuk melakukan penelitian pesaing SEO, tetapi pembelajaran mesin dapat membantu mempermudah Anda, terutama jika Anda mengotomatiskan prosesnya. Saat Anda menggunakan pembelajaran mesin pada pesaing Anda, Anda dapat mempelajari apa pendorong utamanya, mengidentifikasi tolok ukur yang unggul di antara mereka, dan mempelajari seberapa besar peningkatan peringkat yang dapat dihasilkan oleh pengoptimalan Anda. Jika Anda memerlukan bantuan menggunakan pembelajaran mesin untuk penelitian pesaing SEO, hubungi Desain SEO Chicago hari ini dan pakar SEO kami dapat membantu Anda.

FAQ:

• Apa itu pembelajaran mesin?
• Bagaimana cara menyiapkan model ML?
• Data apa yang saya perlukan untuk model ML pada riset pesaing?
• Bagaimana pembelajaran mesin membantu penelitian pesaing SEO saya?
• Bagaimana cara mengotomatiskan pembelajaran mesin untuk penelitian pesaing SEO?