Все заказывают пластиковые карты у нас
Сравнить цены закажите просчет заказа в компании
«Пластикана»
Онлайн заказ или звоните по телефону
+7 (495) 229-43-70

Новости

Купить ЖД билеты просто

Многим из нас знакомы очереди в кассы за билетами на тот или иной вид транспорта. Это забирает очень и очень много времени и сил, а иногда и нервов. В наше время, когда кругом компьютеры и интернет,

Расписание поездов Херсон

Составитель поездов руководит движением маневрового локомотива и обеспечивает правильную расстановку и согласованность действий работников, участвующих в производстве маневров. Он непосредственно

Где купить билет на Укрзализницю

Если вам в срочном порядке необходимо приобрести на транспорт укрзалізниця билет, тогда я бы вам порекомендовал воспользоваться услугами

Как открыть банковский счет в Нидерландах
Необходимость открыть оффшорный счет за границей, рано или поздно становится актуальной темой для любого развивающегося бизнеса. Но почему именно за границей, ведь на территории вашей страны имеется

Ссылка
В процессе разработки сайта выстраивается цепочка из людей, которые отвечают за определенные этапы его создания. Но мало кто знает, чем на самом деле занимается его «сосед по парте». В создании сайта

Отель
На сегодняшний день современные люди все чаще стали обращать внимание на дома из дерева. В основном большой популярностью пользуется дом из профилированного бруса. Так как он имеет небольшие размеры,

Суши акция
Еще как подобрать стиль одежды для себя? Сделать это можно, регулярно просматривая каталоги и лук-буки с коллекциями модельеров и дизайнеров. При этом не стоит забывать учитывать свои индивидуальные особенности

Клиники Москвы
Рак, пожалуй, одно из самых страшных заболеваний человечества. Причём страшное сразу во многих смыслах: слово «рак» часто звучит как смертный приговор, и никакое другое заболевание не вызывает столько

Ближайшая химчистка
Самое популярное декоративное покрытие пола в нашей стране, как и 50 лет назад - ковры. Поколения сменяют друг друга, а ковры зачастую остаются неизменными. Не каждый способен выкинуть или сменить предмет

Химчистка норковой шубы отзывы
Белую норку качественно очистит раствор перекиси водорода. К тому же, данное средство отлично осветлит мех. Разведите 1 ч. л. 3% перекиси в стакане воды. Для лучшего эффекта добавьте 3-5 капель нашатырного

Data Science SEO: краткая история моего будущего

  1. Данные в SEO
  2. Влияние Ранкбрейна
  3. Время обновить SEO, как это делает Google

«Как OVH развивается в направлении SEO Data Science»? На этот вопрос мы с Винсентом Терраси ответили во время нашего OVH Summit 17 октября 2017 года в Париже. Ниже вы найдете реплей, а также статью, в которой собраны неопубликованные элементы по науке о данных в SEO.

Большой взрыв - не то слово, но первое слово, которое приходит на ум.

С одной стороны, есть Big (данные): много данных, все больше и больше, производимых нашими сайтами, нашими серверами, нашими инструментами мониторинга, поисковыми системами, API-интерфейсами…

С другой стороны, «Взрыв! «Звук падающего лезвия гильотины, чтобы порезать голову поисковой системы, какой мы ее знаем сегодня. Он падает и обещает нам радикальные перемены, знаменитая эпоха искусственного интеллекта.

Многие из нас задаются вопросом о развитии нашей области, и я хотел бы поговорить с вами о Data SEO, о будущем, которое я хотел бы дать моему.

Данные в SEO

Первым инструментом SEO, который я использовал в 2012 году, был Xenu Link (с тех пор я заменил его на Screaming Frog), за которым быстро последовали Excel, Yooda SeeUrank (затем AWR Cloud), Piwik (затем AT Internet в OVH), Majestic, Webpagetest, Sitespeed .io, Oncrawl, Graylog, 1.fr, Visiblis, SEO Hero, Quantum SEO, Ranxplorer, Ubersuggest, Dataiku ( инструмент Data Science, который я использую для перекрестного анализа журналов ) и так далее.
Кроме того, есть API-интерфейсы и, конечно же, инструменты для поисковых систем: консоль поиска, тенденции, скорость страниц, тест для мобильных устройств, инструмент для тестирования структурированных данных, аналитика и т. Д.

Д

SEO это работа с большими данными

Факт, учитывая все эти данные из отдельных источников, наша миссия состоит из трех частей:

  • Понять данные (что представляет каждая метрика, как данные собираются и обрабатываются и как их использовать?)
  • Управляйте и анализируйте данные, иногда совершенно по-новому , для вывода действий по развитию трафика / осведомленности / продаж
  • Придайте смысл данным и передайте их другим командам, часто с помощью визуализации данных

Перед лицом указанных выше задач Data Scientist - не то слово, но первое слово, которое приходит на ум, как указывалось на веб-сайте Search Engine Land. его статья «10 причин, почему вы, поисковый маркетолог, можете называть себя ученым данных».

Продолжим.

По своей природе SEO следует экспериментальным научным рассуждениям, которые также могут быть описаны как эмпирические: наблюдение> гипотеза> опыт> анализ> новая гипотеза и так далее. Настоящая машина для получения знаний о SEO и борьбы с секретами алгоритмов Google.

Оливье Тассел выставил это (FR) Я думаю, что в 2017 году в SEO Camp, будущее SEO не эмпирическое, а ориентированное на данные . Массовая исследовательская обработка данных способствует получению знаний, а не только экспериментам.

Давайте продолжим рассуждение, посмотрев на сторону Google и, в частности, его искусственный интеллект.

Влияние Ранкбрейна

Реверс-инжиниринг - не то слово, но первое слово, которое приходит на ум.

Помимо того, как знать, как работает Google (и SEO), каждая компания должна знать свои собственные факторы ранжирования, и это для меня один из преимуществ использования данных для SEO ; тем более что Google использует RankBrain для каждый поиск.

Чтобы проиллюстрировать ситуацию, старый Google использовал «статический» код с тысячами условий для классификации страниц (эпоха Амит Сингхала). Что касается нового Google , с Rankbrain, это более математический и статистический подход, который предпочитают. Он основан на искусственном интеллекте, который использует нейронные сети. Мы говорим об отрасли машинного обучения под названием глубокое обучение, как объяснено в этот Wired.com пост.

Давайте проанализируем ситуацию с призмой SEO

Нейронные сети используют обучение без контроля: они принимают свои собственные решения. Если ИИ может контролировать ранжирование в Google SERP, кажется чрезвычайно сложным точно знать, какие факторы ранжирования он использует, и это может привести к нескольким ситуациям:

  • Ранжирование SEO считается очень незначительным или не имеет никакого значения для ранжирования сайтов (HTTPS, акции в Facebook, проверка W3C) в заданном контексте, так как данный запрос может стать наиболее значимым фактором. Имейте в виду, что искусственный интеллект сам управляет классификацией в соответствии со своими концепциями и данными.
  • Мы также можем представить, что ИИ использует новые факторы ранжирования, о которых инженеры Google не подумали бы, если бы они этого не осознали.
  • Страница может упасть в рейтинге без видимой причины, и ИИ также может изменить количество результатов… ИИ может ошибаться, а некоторые могут остаться незамеченными, как объяснено в Социальные медиа сегодня ,
  • Ультра Настройка результатов поиска: результаты, основанные на личности пользователя, настроении, знаниях, расходах, доходах, привычках и т. Д.

Время обновить SEO, как это делает Google

Столкнувшись с искусственным интеллектом, большими данными, машинным обучением, глубоким обучением, пришло время обновить SEO! Наша работа основана на данных и KPI, но человек по-прежнему находится в центре процесса анализа и эксплуатации, и я даже не упоминаю большое количество «механических» действий (поиск лучших ключевых слов, заполнение альтернатив, снижение веса). изображений). По крайней мере, мы можем сказать, что SEO все еще достаточно далеко от искусственного интеллекта ...

С другой стороны, мы находимся на ключевом этапе эволюции SEO : технологии больших данных стали более доступными (с точки зрения затрат, хранения и вычислений), что позволяет централизовать данные (данные) и обрабатывать их с помощью таких технологий, как Hadoop, но также повышение ценности этих источников данных посредством применения моделей машинного обучения. Это демократизируется с помощью таких платформ управления данными, как Dataiku Data Science Sudio.

Имея это в виду, я попытался перечислить цели SEO Data Scientist :

  • Создание, поддержка и использование набора данных SEO, собирающего все источники данных: веб-аналитику, сетевые ссылки, семантику, поисковую консоль, социальные сети, webperfs, журналы, конкуренты, тенденции поиска, события, данные Business Intelligence, данные сканирования и другие источники трафика.
  • Освойте факторы рейтинга своего веб-сайта (ов)
  • Улучшить исследование возможностей трафика с помощью методов обработки данных (по этому вопросу я предлагаю вам ознакомиться со статьей, написанной мной о моем использовании языка R для SEO)
  • Создайте интеллектуальную систему оповещения и используйте модель прогнозного анализа для прогнозирования проблем: потеря рейтинга, потеря трафика, десиндексация ...
  • Улучшение архитектуры сайта и внутренних ссылок с помощью генетических алгоритмов.
  • Создание семантического анализа путем скрещивания больших наборов данных запросов (благодаря text2vec, N-граммах, кооперативам, кластеризации и т. Д.)
  • Процесс майнинга (пользователи и боты)
  • Автоматизируйте, насколько это возможно, «механические» действия SEO («для этого всегда есть алгоритм», dixit Sylvain Peyronnet)
  • Изучите будущие горизонты SEO: автоматическое создание текста, прогноз поведения Google-ботов и т. Д.
  • Выступать в качестве связующего звена между группами трафика / цифрового маркетинга и группами данных / BI

Как сделал вывод Винсент Террази его разговор на TeknSEO 2017 (SEO-мероприятие в Швейцарии) «теперь машины могут учиться и адаптироваться, давайте использовать это для создания новых рабочих мест». Мы должны использовать те же технологии, что и Google, чтобы лучше понять это

Сунь Цзы - это не правильная ссылка, но эта ссылка приходит на ум.

Вам понравилась эта статья? Я рассчитываю на вас, чтобы поделиться этим и подписаться на меня в Twitter.

О представляет каждая метрика, как данные собираются и обрабатываются и как их использовать?
Вам понравилась эта статья?