Învățarea automată și cercetarea concurenților SEO

Mulți profesioniști în SEO învață Python și alte limbi de scripting în 2021 pentru a-și îmbunătăți jocul. O altă tendință relevantă în industria SEO este învățarea automată. Învățarea automată, sau ML, vă poate ajuta cu cercetarea concurenților și multe altele. Vă vom spune cum să utilizați învățarea automată pentru a efectua cercetări ale concurenților și pentru a vă ușura munca.

Definiția Machine Learning

Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale (AI) și a informaticii care folosește date și algoritmi pentru a imita modul în care oamenii învață. Funcționează explorând date și analizând tipare.

De ce învățarea automată este importantă în scopuri SEO

Un lucru pe care îl fac mulți mari experți SEO este să analizeze paginile cu rezultate ale motorului de căutare (SERP) și concurenții lor pentru a vedea ce fac pentru a obține un rang înalt. În trecut, SEO-urile foloseau foi de calcul pentru a colecta și analiza date de la SERP, cu diferite coloane care conțin date diferite, cum ar fi numărul de linkuri, numărul de cuvinte etc. În timp ce această tactică funcționează, Excel este limitat în ceea ce poate face, chiar și atunci când știi trucuri precum INDEX + MATCH și VLOOKUP. În plus, acum există factori mai complicați care afectează clasarea căutării, cum ar fi utilizabilitatea mobilă, rețelele sociale, viteza paginii, marcarea schemei și multe altele.

Acum, însă, există instrumente precum Python / R care vă ajută să gestionați milioane de rânduri de informații simultan. Puteți utiliza învățarea automată pe datele concurenților pentru a învăța:

• Ce factori de clasificare iau în considerare diferențele în clasamentul site-urilor web
• Reperul câștigător
• Cât de mult valorează o schimbare de unitate în factor, în ceea ce privește clasarea

ML Problemă pentru analiza concurenților

ML rezolvă mai multe probleme diferite, cum ar fi categorizarea lucrurilor, care se numește clasificare, sau prezicerea unui număr continuu, care se numește regresie. Pentru a efectua analiza concurentului, veți avea nevoie de o problemă de regresie. Acest lucru se datorează faptului că calitatea SEO a unui concurent este notată de clasamentul său Google, care este un număr continuu.

Valoarea rezultatului

Acum că știm că problema ML este regresia, valoarea rezultatului este rangul. Acest lucru se datorează faptului că rangul nu este afectat de sezonalitate și deoarece rangul concurenților sunt date ale unor terțe părți, pe care le puteți găsi folosind instrumente și software SEO, spre deosebire de traficul și conversiile utilizatorilor, care nu vă sunt disponibile.

Caracteristici

Acum că știm metrica rezultatului, acum trebuie să determinăm caracteristicile sau variabilele independente. Tipurile de date pentru funcții variază. De exemplu, prima vopsea măsurată în secunde ar fi numerică. Sentimentul cu categoriile pozitive, neutre și negative ar fi un factor. Veți dori să acoperiți cât mai mulți factori de clasificare, cum ar fi tehnica, conținutul, experiența utilizatorului și multe altele, pentru a efectua cele mai cuprinzătoare cercetări.

Cum să faci matematica

Deoarece clasamentele sunt numerice, veți dori să explicați diferența de rang numeric. Puteți face acest lucru cu:

rang ~ w_1 * caracteristică_1 + w_2 * + ... + w_n *

Tilde (~) înseamnă „explicat prin”, n este a n-a caracteristică și w este ponderarea caracteristicii.

Cum se folosește învățarea automată pentru a descoperi secretele concurenților

Acum, că știi cum să faci calculele, ești gata să vezi cum învățarea automată te poate ajuta să descoperi mai multe date despre concurența ta. Vom presupune că în acest moment ați adunat datele SERPS („serpa_data”) și că acestea au fost alăturate, transformate, curățate și sunt pregătite pentru modelare. Datele dvs. vor trebui cel puțin să conțină clasamentul Google și datele despre caracteristici pe care doriți să le testați. Coloanele dvs. pot include:

• Google_rank
• Viteză_pagină
• Flesch_kincaid_reading-Ease
• Sentiment
• Site_depth
• Amp_version_available
• Pagina_rang_interioară
• Refering_domains_count
• Legături_back_autoritate_domeniu_mediu
• Title_keyword_string_distance

Cum să vă instruiți modelul de învățare automată

Pentru a vă antrena modelul, veți dori să utilizați XGBoost, deoarece oferă rezultate mai bune decât alte modele ML. Dacă doriți să încercați o alternativă, ați putea avea încredere în RandomForest, Adaboost sau LightGBM pentru seturi de date mari.

Iată cum utilizați codul Python pentru XGBoost pentru setul de date SERPS. Rețineți că acesta este un exemplu de bază. Pentru un client real, veți dori să încercați diferiți algoritmi de model pe un eșantion de date de instruire, să evaluați și apoi să alegeți cel mai bun model.

Importați bibliotecile

Primul pas este să importați bibliotecile cu acest bit de cod:

importați xgboost ca xgb

import panda ca pd

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

Setați variabilele de model

# datele SERP-urilor dvs. cu totul, în afară de coloana google_rank

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

#datele dvs. SERP doar cu coloana google_rank

rank_actual = serps_data.Google_rank

Instantați modelul

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

Montați modelul

serps_model.fit (serp_features, rank_actual)

Generați predicțiile modelului

rank_pred = serps_model.predict (serp_features)

Evaluați precizia modelului

mse = mean_squared_error (rankactual, rank_pred)

Ce puteți învăța din date

Iată doar câteva lucruri pe care le puteți învăța de la modelul dvs.:

Cei mai predictivi factori de rang

Datele vă vor spune cele mai influente caracteristici SERP sau factori de clasare în ordinea importanței. Fiecare piață sau industrie va fi diferită.

Cât de mult merită un factor de clasare

Puteți vedea, de asemenea, cât de mult rang va fi livrat pe baza fiecărui factor.

Punctul de referință câștigător pentru un factor de clasare

Datele vă vor indica, de asemenea, etalonul câștigător pentru fiecare factor de clasare. De exemplu, deși ar putea exista anumite reguli SEO generale pe care le urmați pentru fiecare factor de clasare, criteriul de referință real pentru fiecare factor poate varia în funcție de piață sau industrie.

Puteți utiliza aceste date pentru a vă ajuta să vă optimizați conținutul pentru a vă învinge concurența în SERP.

Cum să vă automatizați analiza concurenților SEO cu Machine Learning

În timp ce analiza ML a datelor concurenților SEO este importantă, este și mai utilă atunci când este în desfășurare. O analiză unică de învățare automată este doar un moment în timp pentru SERP-uri, când SERP-urile se schimbă și evoluează întotdeauna, așa cum este algoritmul Google . Cu toate acestea, un flux continuu de colectări și analize de date vă oferă o imagine de ansamblu mai bună asupra a ceea ce se întâmplă cu adevărat pe SERP - și de ce - în industria dvs. (sau a clienților dvs.). De aceea este esențial să vă automatizați concurentul SEO analiza cu învățarea automată.

Aici intervin sistemele de depozitare și tablou de bord create special pentru SEO. Aceste sisteme vă iau zilnic datele din instrumentele SEO alese, combină datele și folosesc învățarea automată pentru a partaja informații într-o aplicație front-end la alegere, cum ar fi Google Data Studio .

Pentru a vă construi propriul sistem automat, va trebui să vă instalați într-o infrastructură cloud, cum ar fi Amazon Web Services sau Google Cloud Platform, în ceea ce se numește ETL, adică extragere, transformare și încărcare. Extragerea se referă la apelarea zilnică a API-urilor instrumentului SEO. Transformarea este curățarea și analiza datelor dvs. Încărcarea depune rezultatul finalizat în depozitul dvs. de date. Acest lucru vă permite să automatizați colectarea, analiza și vizualizarea datelor într-un singur loc.

Învățarea automată și cercetarea concurenților SEO

Poate fi dificil să efectuați cercetări SEO ale concurenților, dar învățarea automată vă poate ajuta să vă ușurați, mai ales dacă automatizați procesul. Atunci când utilizați învățarea automată pentru concurenții dvs., puteți afla care sunt driverele cheie, puteți identifica punctele de referință câștigătoare și puteți afla cât de mult poate crește optimizarea dvs. Dacă aveți nevoie de ajutor folosind învățarea automată pentru cercetarea concurenților SEO, contactați azi SEO Design Chicago și experții noștri în SEO vă pot ajuta.

Întrebări frecvente:

• Ce este învățarea automată?
• Cum pot configura un model ML?
• De ce date am nevoie pentru un model ML privind cercetarea concurenților?
• Cum ajută învățarea automată să cerceteze concurentul meu SEO?
• Cum automatizez învățarea automată pentru cercetarea concurenților SEO?