Uczenie maszynowe i badania konkurencji SEO

Wielu specjalistów SEO uczy się Pythona i innych języków skryptowych w 2021 roku, aby poprawić swoją grę. Kolejnym istotnym trendem w branży SEO jest uczenie maszynowe. Uczenie maszynowe lub ML może pomóc w badaniach konkurencji i nie tylko. Powiemy Ci, jak wykorzystać uczenie maszynowe do prowadzenia badań konkurencji i ułatwienia pracy.

Definicja uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji (AI) i informatyki, która wykorzystuje dane i algorytmy do naśladowania sposobu, w jaki ludzie się uczą. Działa poprzez badanie danych i analizowanie wzorców.

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne dla celów SEO

Jedną z rzeczy, które robi wielu wielkich ekspertów SEO, jest analiza stron wyników wyszukiwania (SERP) i ich konkurentów, aby zobaczyć, co robią, aby uzyskać wysoką pozycję w rankingu. W przeszłości SEO używali arkuszy kalkulacyjnych do zbierania i analizowania danych z SERP, z różnymi kolumnami zawierającymi różne dane, takie jak liczba linków, liczba słów itp. Chociaż ta taktyka działa, Excel ma ograniczone możliwości, nawet jeśli znasz takie sztuczki jak INDEKS + DOPASOWANIE i WYSZUKAJ.PIONOWO. Ponadto istnieją teraz bardziej skomplikowane czynniki, które wpływają na ranking wyszukiwania, takie jak użyteczność mobilna, media społecznościowe, szybkość strony, znaczniki schematu i inne.

Teraz jednak istnieją narzędzia takie jak Python/R, które pomagają obsługiwać miliony wierszy informacji naraz. Możesz użyć uczenia maszynowego na danych konkurencji, aby dowiedzieć się:

• Jakie czynniki rankingowe odpowiadają za różnice w rankingach stron internetowych?
• Zwycięski benchmark
• Ile jest warta jednostkowa zmiana współczynnika pod względem rankingu

Problem ML do analizy konkurencji

ML rozwiązuje kilka różnych problemów, takich jak kategoryzowanie rzeczy, co nazywa się klasyfikacją, lub przewidywanie liczby ciągłej, co nazywa się regresją. Aby przeprowadzić analizę konkurencji, będziesz potrzebować problemu regresji. Dzieje się tak, ponieważ jakość SEO konkurenta jest określana przez jego ranking Google, który jest liczbą ciągłą.

Wskaźnik wyniku

Teraz, gdy wiemy, że problemem ML jest regresja, metryką wyniku jest ranga. Dzieje się tak, ponieważ na pozycję nie wpływa sezonowość, a pozycja konkurencji to dane pochodzące od osób trzecich, które można znaleźć za pomocą narzędzi i oprogramowania SEO, w przeciwieństwie do ruchu użytkowników i konwersji, które nie są dla Ciebie dostępne.

Cechy

Teraz, gdy znamy metrykę wyniku, musimy teraz określić cechy lub zmienne niezależne. Typy danych dla funkcji są różne. Na przykład pierwsza farba mierzona w sekundach będzie liczbą. Czynnikiem byłby sentyment z kategoriami pozytywny, neutralny i negatywny. Będziesz chciał uwzględnić jak najwięcej czynników rankingowych, takich jak techniczne, treści, wrażenia użytkownika i inne, aby przeprowadzić najbardziej kompleksowe badania.

Jak zrobić matematykę

Ponieważ rankingi są liczbowe, różnicę w rangach należy wyjaśnić liczbowo. Możesz to zrobić za pomocą:

ranga ~ w_1*cecha_1 + w_2* + … + w_n*

Tylda (~) oznacza „wyjaśnione przez”, n jest n-tą cechą, a w jest wagą tej cechy.

Jak wykorzystać uczenie maszynowe do odkrywania tajemnic konkurencji?

Teraz, gdy już wiesz, jak policzyć, możesz zobaczyć, jak uczenie maszynowe może pomóc Ci odkryć więcej danych o konkurencji. Założymy, że w tym momencie zebrałeś dane SERPS („serpa_data”) i zostały one połączone, przekształcone, oczyszczone i gotowe do modelowania. Twoje dane będą musiały przynajmniej zawierać ranking Google i dane funkcji, które chcesz przetestować. Twoje kolumny mogą zawierać:

• Google_rank
• Page_Sspeed
• Flesch_kincaid_reading-Łatwość
• Sentyment
• Site_depth
• Amp_version_available
• Internal_page_rank
• Referring_domains_count
• Avg_domain_authority_backlinks
• Title_keyword_string_distance

Jak wytrenować model uczenia maszynowego

Aby trenować swój model, będziesz chciał użyć XGBoost, ponieważ zapewnia lepsze wyniki niż inne modele ML. Jeśli chcesz wypróbować alternatywę, możesz zaufać RandomForest, Adaboost lub LightGBM w przypadku dużych zestawów danych.

Oto jak używasz kodu Pythona dla XGBoost dla swojego zestawu danych SERPS. Pamiętaj, że jest to podstawowy przykład. W przypadku prawdziwego klienta będziesz chciał wypróbować różne algorytmy modelu na próbce danych uczących, ocenić, a następnie wybrać najlepszy model.

Importuj biblioteki

Pierwszym krokiem jest zaimportowanie bibliotek za pomocą tego fragmentu kodu:

importuj xgboost jako xgb

importuj pandy jako PD

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

Ustaw zmienne modelu

# Twoje dane SERP ze wszystkim poza kolumną google_rank

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

#Twoje dane SERP z tylko kolumną google_rank

rank_actual = serps_data.Google_rank

Utwórz instancję modelu

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

Dopasuj model!

serps_model.fit(serp_features, rank_actual)

Wygeneruj prognozy modelu

rank_pred = serps_model.predict(serp_features)

Oceń dokładność modelu

mse = błąd_średni_kwadratowy(rzeczywista ranga, ranga_pred)

Czego możesz się nauczyć z danych

Oto kilka rzeczy, których możesz nauczyć się od swojego modelu:

Najbardziej przewidywalne czynniki wpływające na ranking

Dane poinformują Cię o najbardziej wpływowych funkcjach SERP lub czynnikach rankingowych w kolejności ważności. Każdy rynek czy branża będzie inny.

Ile wart jest czynnik rankingowy

Możesz również zobaczyć, jaka ranga zostanie dostarczona w oparciu o każdy czynnik.

Zwycięski benchmark dla czynnika rankingowego

Dane wskażą również zwycięski punkt odniesienia dla każdego czynnika rankingowego. Na przykład, chociaż mogą istnieć pewne ogólne zasady SEO, których przestrzegasz dla każdego czynnika rankingowego, rzeczywisty punkt odniesienia dla każdego czynnika może się różnić w zależności od rynku lub branży.

Możesz wykorzystać te dane, aby zoptymalizować swoje treści, aby pokonać konkurencję w SERP.

Jak zautomatyzować analizę konkurencji SEO za pomocą uczenia maszynowego?

Chociaż analiza ML danych konkurencji SEO jest ważna, jest jeszcze bardziej pomocna, gdy jest w toku. Jednorazowa analiza uczenia maszynowego to dla SERP tylko chwila, kiedy SERP ciągle się zmieniają i ewoluują, podobnie jak algorytm Google . Jednak ciągły strumień zbierania i analizy danych zapewnia lepszy ogólny obraz tego, co naprawdę dzieje się w SERP – i dlaczego – w Twojej branży (lub u Twoich klientów). Dlatego kluczowe jest zautomatyzowanie konkurencji SEO analiza z uczeniem maszynowym.

W tym miejscu wkraczają specjalnie zaprojektowane hurtownie danych i systemy pulpitów nawigacyjnych. Systemy te codziennie pobierają dane z wybranych narzędzi SEO, łączą je i wykorzystują uczenie maszynowe do dzielenia się spostrzeżeniami w wybranej aplikacji front-endowej, takiej jak Google Studio danych .

Aby zbudować własny zautomatyzowany system, musisz wdrożyć w infrastrukturze chmury, takiej jak Amazon Web Services lub Google Cloud Platform, w tak zwanym ETL, czyli wyodrębnianiu, przekształcaniu i ładowaniu. Wyodrębnianie odnosi się do codziennego wywoływania interfejsów API narzędzia SEO. Transformacja to czyszczenie i analiza danych. Ładowanie polega na deponowaniu gotowego wyniku do hurtowni danych. Pozwala to zautomatyzować gromadzenie, analizę i wizualizację danych w jednym miejscu.

Uczenie maszynowe i badania konkurencji SEO

Przeprowadzenie badań konkurencji SEO może być trudne, ale uczenie maszynowe może ci to ułatwić, zwłaszcza jeśli zautomatyzujesz proces. Korzystając z uczenia maszynowego na swoich konkurentach, możesz dowiedzieć się, jakie są kluczowe czynniki, zidentyfikować zwycięskie testy porównawcze wśród nich i dowiedzieć się, jak duży wzrost pozycji mogą zapewnić Twoje optymalizacje. Jeśli potrzebujesz pomocy w wykorzystaniu uczenia maszynowego do badania konkurencji SEO, skontaktuj się z SEO Design Chicago już dziś, a nasi eksperci SEO mogą Ci pomóc.

Często zadawane pytania:

• Czym jest uczenie maszynowe?
• Jak skonfigurować model ML?
• Jakich danych potrzebuję do modelu ML w badaniach konkurencji?
• W jaki sposób uczenie maszynowe pomaga w badaniu konkurencji SEO?
• Jak zautomatyzować uczenie maszynowe na potrzeby badań konkurencji SEO?