Pesquisa de concorrentes de aprendizado de máquina e SEO

Publicados: 2021-08-03

Muitos profissionais de SEO estão aprendendo Python e outras linguagens de script em 2021 para melhorar seu jogo. Outra tendência relevante na indústria de SEO é o aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina, ou ML, pode ajudar você com pesquisas sobre concorrentes e muito mais. Explicaremos como usar o aprendizado de máquina para realizar pesquisas sobre a concorrência e tornar seu trabalho mais fácil.

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Definição de Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que usa dados e algoritmos para imitar a maneira como as pessoas aprendem. Funciona explorando dados e analisando padrões.

Por que o aprendizado de máquina é importante para fins de SEO

Uma coisa que muitos grandes especialistas em SEO fazem é analisar as páginas de resultados do mecanismo de pesquisa (SERPs) e seus concorrentes para ver o que eles estão fazendo para obter uma classificação elevada. No passado, os SEOs usavam planilhas para coletar e analisar dados dos SERPs, com várias colunas contendo dados diferentes, como número de links, número de palavras, etc. Embora essa tática funcione, o Excel é limitado no que pode fazer, mesmo quando você conhece truques como INDEX + MATCH e VLOOKUP. Além disso, agora existem fatores mais complicados que afetam a classificação de pesquisa, como usabilidade móvel, mídia social, velocidade da página, marcação de esquema e muito mais.

Agora, no entanto, existem ferramentas como Python / R que ajudam você a lidar com milhões de linhas de informações de uma vez. Você pode usar o aprendizado de máquina nos dados do concorrente para aprender:

Quais fatores de classificação são responsáveis pelas diferenças nas classificações de sites
O benchmark vencedor
Quanto vale uma mudança de unidade no fator, em termos de classificação

aprendizado de máquina e SEO

Problema de ML para análise de concorrentes

O ML resolve vários problemas diferentes, como categorizar coisas, o que é chamado de classificação, ou prever um número contínuo, que é chamado de regressão. Para realizar a análise do concorrente, você precisará de um problema de regressão. Isso ocorre porque a qualidade do SEO de um concorrente é denotada por seu ranking do Google, que é um número contínuo.

Resultado Métrico

Agora que sabemos que o problema de ML é a regressão, a métrica de resultado é a classificação. Isso ocorre porque a classificação não é afetada pela sazonalidade e porque a classificação do concorrente são dados de terceiros, que você pode encontrar usando ferramentas e software de SEO, em oposição ao tráfego de usuários e conversões, que não estão disponíveis para você.

Recursos

Agora que sabemos a métrica de resultado, agora precisamos determinar os recursos ou variáveis independentes. Os tipos de dados para os recursos variam. Por exemplo, a primeira pintura medida em segundos seria um numérico. O sentimento com as categorias positivo, neutro e negativo seria um fator. Convém cobrir o máximo possível de fatores de classificação, como técnico, conteúdo, experiência do usuário e muito mais, para realizar a pesquisa mais abrangente.

Como fazer a matemática

Como as classificações são numéricas, você deve explicar a diferença na classificação numericamente. Você pode fazer isso com:

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

O til (~) significa “explicado por”, n é o enésimo recurso e w é a ponderação do recurso.

o que é aprendizado de máquina

Como usar o aprendizado de máquina para descobrir os segredos do concorrente

Agora que você sabe fazer as contas, está pronto para ver como o aprendizado de máquina pode ajudá-lo a descobrir mais dados sobre seus concorrentes. Assumiremos que neste ponto você reuniu seus dados SERPS (“serpa_data”) e eles foram unidos, transformados, limpos e estão prontos para modelagem. Seus dados precisarão conter, pelo menos, a classificação do Google e os dados de recursos que você deseja testar. Suas colunas podem incluir:

Google_rank
Page_Sspeed
Flesch_kincaid_reading-Ease
Sentimento
Site_depth
Amp_version_available
Internal_page_rank
Referring_domains_count
Avg_domain_authority_backlinks
Title_keyword_string_distance

Como treinar seu modelo de aprendizado de máquina

Para treinar seu modelo, convém usar o XGBoost porque ele oferece melhores resultados do que outros modelos de ML. Se você quiser tentar uma alternativa, pode confiar em RandomForest, Adaboost ou LightGBM para grandes conjuntos de dados.

Aqui está como você usa o código Python para XGBoost para seu conjunto de dados SERPS. Lembre-se de que este é um exemplo básico. Para um cliente real, você desejará experimentar vários algoritmos de modelo em uma amostra de dados de treinamento, avaliar e escolher o melhor modelo.

Importar as Bibliotecas

A primeira etapa é importar as bibliotecas com este trecho de código:

importar xgboost como xgb

importar pandas como pd

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

Definir as variáveis do modelo

# seus dados SERPs com tudo, exceto a coluna google_rank

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

# seus dados SERPs com apenas a coluna google_rank

rank_actual = serps_data.Google_rank

Instancie o modelo

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

Ajustar o modelo

serps_model.fit (serp_features, rank_actual)

Gere as previsões do modelo

rank_pred = serps_model.predict (serp_features)

Avalie a precisão do modelo

mse = mean_squared_error (rankactual, rank_pred)

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O que você pode aprender com os dados

Aqui estão apenas algumas coisas que você pode aprender com seu modelo:

Os motivadores mais preditivos de classificação

Os dados informarão os recursos SERP mais influentes ou os fatores de classificação em ordem de importância. Cada mercado ou indústria será diferente.

Quanto vale um fator de classificação

Você também pode ver quanta classificação será entregue com base em cada fator.

O benchmark vencedor para um fator de classificação

Os dados também indicam o benchmark vencedor para cada fator de classificação. Por exemplo, embora possa haver certas regras gerais de SEO que você segue para cada fator de classificação, o benchmark real para cada fator pode variar dependendo do mercado ou indústria.

Você pode usar esses dados para ajudá-lo a otimizar seu conteúdo a fim de vencer sua concorrência nas SERPs.

Como Automatizar Sua Análise de Concorrentes de SEO com Aprendizado de Máquina

Embora a análise de ML de dados de concorrentes de SEO seja importante, é ainda mais útil quando está em andamento. Uma análise de aprendizado de máquina única é apenas um momento no tempo para os SERPs, quando os SERPs estão sempre mudando e evoluindo, assim como o algoritmo do Google . No entanto, um fluxo contínuo de coleta e análise de dados oferece uma visão geral melhor do que realmente está acontecendo nas SERPs - e por quê - em sua indústria (ou de seus clientes). É por isso que é fundamental automatizar seu concorrente de SEO análise com aprendizado de máquina.

É aqui que entram os sistemas de painel e data warehouse desenvolvidos para o propósito de SEO. Esses sistemas coletam seus dados diariamente de suas ferramentas de SEO escolhidas, combinam os dados e usam o aprendizado de máquina para compartilhar insights em um aplicativo front-end de sua escolha, como o Google Data Studio .

Para construir seu próprio sistema automatizado, você precisará implantar em uma infraestrutura de nuvem como Amazon Web Services ou Google Cloud Platform no que é chamado de ETL, também conhecido como extrair, transformar e carregar. Extração refere-se à chamada diária de APIs de sua ferramenta de SEO. Transformar é limpar e analisar seus dados. Carregar é depositar o resultado final em seu data warehouse. Isso permite automatizar a coleta, análise e visualização de dados em um só lugar.

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