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            SEO和人工智能:2020年人工智能對SEO的影響

              在不久之前,人工智能還只是科幻電影和小說的素材。不再這樣了。突破性的技術開啟了一波新的技術創新浪潮,橫掃了各個領域。
             
              由于數字領域受人工智能的影響最大,數字營銷也不能例外,尤其是SEO。越來越多的市場營銷人員和SEO專家表示,他們采用人工智能工具和方法來超越競爭對手。這是不可避免的,因為以谷歌為首的搜索引擎引發了搜索引擎優化領域人工智能變革的浪潮。
             
              AI在搜索引擎優化中的最大優勢是它使大規模工作變得更容易。下文將探討對SEO不同方面的一些影響。
             
            SEO和人工智能:2020年人工智能對SEO的影響
             

              搜索

             
              人工智能在搜索引擎優化中的最明顯表現是,它正在改變搜索查詢的處理方式。谷歌自己也發布了針對文本搜索算法的重大AI更新。同樣,人工智能也對語音搜索產生了巨大的影響,而語音搜索也在快速增長。
             

              RankBrain

             
              RankBrain的更新為SEO引入了人工智能的額外維度。它是2015年推出的,是蜂鳥早期升級版的升級版。有了Hummingbird的“語義搜索”,谷歌可以分析搜索查詢的上下文,而不僅僅是準確的單詞。RankBrain在智能破譯搜索意圖方面又向前邁進了一步。使用機器學習,RankBrain可以分析和“理解”以前的查詢,從而為從未見過的查詢提供更準確的結果。2016年,谷歌透露,這是其排名前三的信號之一。
             
            SEO和人工智能:2020年人工智能對SEO的影響
             

              BERT

             
              2019年的BERT更新是谷歌在搜索算法中加入人工智能的最新重大努力。首字母縮寫代表轉換器的雙向編碼器表示。BERT使用自然語言處理(NLP)來改進算法處理查詢的方式。它能夠通過上下文和單詞關系分析搜索查詢。在BERT出現之前,算法會逐一、順序地分析查詢中的單詞。伯特使計算機更接近于像人類一樣處理語言,從而掌握構成表達意義的細微差別。
             

              語音搜索

             
              隨著虛擬助手工具和其他智能設備的激增,我們也見證了語音搜索的相應增長,使其成為基于文本的搜索的強大競爭對手。人們的書寫和說話方式都不一樣,所以決定基于文本的搜索查詢的許多因素與引入了對話語氣的語音搜索無關。這也反映在查詢的長度上,因為語音查詢更長、更細微。
             
              搜索引擎必須轉向自然語言處理和機器學習,以更好地理解語音搜索并返回所需的結果。因此,無論你是在優化基于文本的搜索還是語音搜索,用戶意圖必須是你的優先考慮。
             
            SEO和人工智能:2020年人工智能對SEO的影響
             

              內容策略

             
              人工智能還具有重塑內容營銷的潛力,特別是在關鍵字研究和內容優化方面。盡管人工智能生成的內容在真實性方面與人工編寫的內容相比還存在一些時間差,但通過人工智能優化內容策略,營銷人員和專業SEO專家可以獲得很多好處。
             
              文本挖掘(也稱為“文本分析”)可用于分析文本,以揭示SEO問題,發現關鍵字機會,并發現新的主題。它也可以證明在分析文本和競爭對手的內容策略,以確定最佳的方法。
             
              現在,許多用于內容創建和優化的工具已經結合了人工智能和機器學習能力,即使你沒有意識到這一點。例如,編輯工具Grammarly使用人工智能來突出錯誤并增強你的寫作。許多其他內容策略工具也是如此。
             

              搜索引擎優化數據分析

             
              SEO需要處理大量的數據和報告,隨著行業競爭的日益激烈,這些數據和報告已經到了勢不可當的地步。許多大型網站求助于人工智能工具來提高SEO性能。這些工具結合了更智能的數據分析和直觀的報告,讓人類專家能夠做出更好的基于洞察力的決策。
             
              例如,谷歌分析包括“分析智能”,這一功能可以讓你通過機器學習更好地理解你的SEO數據,做出更明智的決策。用戶可以向Analytics Intelligence詢問有關數據的問題,無論是性能方面的,還是比較方面的,或者是繪制趨勢圖。
             

              個性化

             
              一個可以使用ai的分析領域是更深層次的轉換歸因分析。歸因分析通過監測客戶與你的品牌和內容的互動,幫助確定是什么導致了客戶的行為,特別是轉化。
             
              有了機器學習,營銷人員可以監控用戶偏好和跟蹤用戶參與度,以提供人工智能支持的用戶洞察。
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