Машинное обучение и исследование конкурентов в области SEO

Многие специалисты по SEO изучают Python и другие языки сценариев в 2021 году, чтобы улучшить свою игру. Еще одна актуальная тенденция в SEO-индустрии - машинное обучение. Машинное обучение, или машинное обучение, может помочь вам в исследовании конкурентов и многом другом. Мы расскажем, как использовать машинное обучение для исследования конкурентов и облегчить вашу работу.

Определение машинного обучения

Машинное обучение - это отрасль искусственного интеллекта (ИИ) и информатики, которая использует данные и алгоритмы для имитации процесса обучения людей. Он работает, исследуя данные и анализируя закономерности.

Почему машинное обучение важно для целей SEO

Одна вещь, которую делают многие великие эксперты по SEO, - это анализировать страницы результатов поисковых систем (SERP) и своих конкурентов, чтобы увидеть, что они делают, чтобы получить высокий рейтинг. В прошлом оптимизаторы поисковых систем использовали электронные таблицы для сбора и анализа данных из результатов выдачи с различными столбцами, содержащими разные данные, такие как количество ссылок, количество слов и т. Д. Хотя эта тактика действительно работает, Excel ограничен в том, что он может делать, даже если вы знаете такие трюки, как ИНДЕКС + ПОИСКПОЗ и ВПР. Кроме того, теперь есть более сложные факторы, которые влияют на рейтинг поиска, такие как удобство использования мобильных устройств, социальные сети, скорость страницы, разметка схемы и многое другое.

Однако теперь есть такие инструменты, как Python / R, которые помогают обрабатывать миллионы строк информации одновременно. Вы можете использовать машинное обучение на данных конкурентов, чтобы узнать:

• Какие факторы ранжирования объясняют разницу в рейтингах веб-сайтов
• Победивший тест
• Сколько стоит изменение фактора с точки зрения рейтинга

Задача машинного обучения для анализа конкурентов

ML решает несколько различных проблем, таких как категоризация вещей, которая называется классификацией, или предсказание непрерывного числа, что называется регрессией. Чтобы выполнить анализ конкурентов, вам понадобится задача регрессии. Это потому, что качество SEO конкурента определяется его рейтингом в Google, который является непрерывным числом.

Показатель результата

Теперь, когда мы знаем, что проблема машинного обучения - это регрессия, метрикой результата является ранг. Это связано с тем, что рейтинг не зависит от сезонности и потому, что рейтинг конкурентов - это сторонние данные, которые вы можете найти с помощью инструментов и программного обеспечения SEO, в отличие от пользовательского трафика и конверсий, которые вам недоступны.

Функции

Теперь, когда мы знаем метрику результата, теперь нам нужно определить характеристики или независимые переменные. Типы данных для функций различаются. Например, первая краска, измеренная в секундах, будет числовой. Настроение с категориями положительный, нейтральный и отрицательный будет фактором. Вам нужно охватить как можно больше факторов ранжирования, таких как технические, контент, пользовательский опыт и многое другое, чтобы провести наиболее полное исследование.

Как делать математику

Поскольку рейтинги являются числовыми, вы захотите объяснить разницу в рейтингах численно. Вы можете сделать это с помощью:

ранг ~ w_1 * характеристика_1 + w_2 * +… + w_n *

Тильда (~) означает «объясняется», n - это n-й признак, а w - вес признака.

Как использовать машинное обучение, чтобы раскрыть секреты конкурентов

Теперь, когда вы знаете, как делать математику, вы готовы увидеть, как машинное обучение может помочь вам получить больше данных о ваших конкурентах. Предположим, что на этом этапе вы собрали данные SERPS («serpa_data»), они были объединены, преобразованы, очищены и готовы к моделированию. Ваши данные должны как минимум содержать рейтинг Google и данные о функциях, которые вы хотите протестировать. Ваши столбцы могут включать:

• Google_rank
• Page_Sspeed
• Flesch_kincaid_reading-Ease
• Настроения
• Site_depth
• Amp_version_available
• Internal_page_rank
• Referring_domains_count
• Avg_domain_authority_backlinks
• Title_keyword_string_distance

Как тренировать вашу модель машинного обучения

Чтобы обучить вашу модель, вы захотите использовать XGBoost, потому что он дает лучшие результаты, чем другие модели машинного обучения. Если вы хотите попробовать альтернативу, вы можете доверять RandomForest, Adaboost или LightGBM для больших наборов данных.

Вот как вы используете код Python для XGBoost для своего набора данных SERPS. Имейте в виду, что это базовый пример. Для реального клиента вы захотите попробовать различные алгоритмы модели на выборке обучающих данных, оценить, а затем выбрать лучшую модель.

Импортировать библиотеки

Первый шаг - импортировать библиотеки с помощью этого фрагмента кода:

импортировать xgboost как xgb

импортировать панд как pd

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

Установите переменные модели

# данные вашей поисковой выдачи со всем, кроме столбца google_rank

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

# данные вашей поисковой выдачи только со столбцом google_rank

rank_actual = serps_data.Google_rank

Создайте экземпляр модели

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

Подходит для модели

serps_model.fit (serp_features, rank_actual)

Сгенерируйте прогнозы модели

rank_pred = serps_model.predict (serp_features)

Оцените точность модели

mse = mean_squared_error (rankactual, rank_pred)

Что можно узнать из данных

Вот лишь несколько вещей, которые вы можете узнать у своей модели:

Самые предсказуемые факторы рейтинга

Данные расскажут вам о наиболее важных функциях поисковой выдачи или факторах ранжирования в порядке важности. Каждый рынок или отрасль будет отличаться.

Сколько стоит фактор ранжирования

Вы также можете увидеть, какой рейтинг будет получен в зависимости от каждого фактора.

Выигрышный критерий рейтингового фактора

Данные также подскажут вам победивший тест для каждого фактора ранжирования. Например, хотя могут быть определенные общие правила SEO, которым вы следуете для каждого фактора ранжирования, фактический ориентир для каждого фактора может варьироваться в зависимости от рынка или отрасли.

Вы можете использовать эти данные, чтобы помочь вам оптимизировать свой контент, чтобы превзойти своих конкурентов в поисковой выдаче.

Как автоматизировать анализ SEO-конкурентов с помощью машинного обучения

Хотя ML-анализ данных SEO-конкурентов важен, он еще более полезен, когда он продолжается. Одноразовый анализ машинного обучения - это всего лишь момент для выдачи результатов поиска, когда они постоянно меняются и развиваются, как и алгоритм Google . Тем не менее, непрерывный поток сбора и анализа данных дает вам лучшее общее представление о том, что на самом деле происходит в результатах поиска - и почему - в вашей отрасли (или в ваших клиентах). Вот почему так важно автоматизировать вашего SEO-конкурента. анализ с машинным обучением.

Именно здесь на помощь приходят специализированные хранилища данных и системы панелей управления для SEO. Эти системы ежедневно берут ваши данные из выбранных вами инструментов SEO, объединяют данные и используют машинное обучение, чтобы делиться своими идеями во внешнем приложении по вашему выбору, например Google. Студия данных .

Чтобы создать собственную автоматизированную систему, вам необходимо развернуть ее в облачной инфраструктуре, такой как Amazon Web Services или Google Cloud Platform, в так называемой ETL, также известной как извлечение, преобразование и загрузка. Извлечение относится к ежедневному вызову API ваших инструментов SEO. Преобразование - это очистка и анализ ваших данных. Загрузка - это размещение готового результата в вашем хранилище данных. Это позволяет вам автоматизировать сбор, анализ и визуализацию данных в одном месте.

Машинное обучение и исследование конкурентов в области SEO

Провести исследование конкурентов в области SEO может быть сложно, но машинное обучение может облегчить вам задачу, особенно если вы автоматизируете этот процесс. Когда вы используете машинное обучение для своих конкурентов, вы можете узнать, каковы ключевые движущие силы, выявить среди них лучшие результаты и узнать, насколько сильно ваша оптимизация может повысить рейтинг. Если вам нужна помощь в использовании машинного обучения для исследования SEO-конкурентов, свяжитесь с SEO Design Chicago сегодня, и наши специалисты по SEO помогут вам.

FAQs:

• Что такое машинное обучение?
• Как мне настроить модель машинного обучения?
• Какие данные мне нужны для модели машинного обучения при исследовании конкурентов?
• Как машинное обучение помогает в исследовании моих конкурентов в области SEO?
• Как автоматизировать машинное обучение для исследования конкурентов в области SEO?