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En ce qui concerne tout ce qui concerne Internet, y compris l’optimisation des moteurs de recherche (SEO), l’apprentissage automatique est un sujet fréquemment abordé. En réalité, l’apprentissage automatique n’est pas une nouveauté intelligence artificielle (IA) qui est sur le point d’arriver sur le marché.
Bien qu’il n’y ait aucun moyen de garantir qu’un site Web se classera sur la première page de résultats du moteur de recherche (SERP), il existe plusieurs algorithmes qui peuvent être utilisés pour classer organiquement un site Web et améliorer considérablement votre classement dans les moteurs de recherche. Ceci est particulièrement avantageux pour les propriétaires d’entreprise qui souhaitent prendre l’avantage sur leurs concurrents.
Il peut également être utilisé pour remplacer les tâches fastidieuses et répétitives, comme la création de contenu ou la recherche de mots-clés, car avec l’apprentissage automatique, l’algorithme peut le faire tout seul.
Voyons ce qu’est l’apprentissage automatique et comment il révolutionne le monde du référencement.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une forme d’intelligence artificielle utilisée pour créer des programmes capables de s’adapter et de répondre à leur environnement. Ceci est réalisé en donnant aux machines la capacité d’apprendre à partir de l’observation et d’utiliser ces connaissances pour résoudre des problèmes.
Il existe de nombreuses façons d’intégrer l’apprentissage automatique dans un modèle d’entreprise. Par exemple, un détaillant en ligne peut utiliser l’algorithme d’Amazon pour adapter ses recommandations de produits au goût de chaque client.
Pour intégrer l’apprentissage automatique dans les systèmes organisationnels, nous devons construire des modèles. Dans les scénarios où vous devez déployer plusieurs modèles d’apprentissage automatique, vous avez besoin de la gestion des modèles. Gestion des modèles d’apprentissage automatique (ML) est un composant essentiel de tout flux de travail d’apprentissage automatique. Il permet aux développeurs de contrôler plus facilement la durée de vie du modèle et couvre toutes les étapes, de la construction du modèle à la configuration et de la surveillance à la distribution du modèle.
En référencement, les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés lorsque les sites Web souhaitent améliorer leur visibilité. Ces algorithmes utilisent une variété de signaux pour évaluer la qualité d’un site Web. Si de nombreuses personnes cliquent sur un site, il est probable que le site suscite beaucoup d’engagement. Si le site a une bonne réputation, il est plus susceptible d’être mieux classé.
Apprentissage automatique dans le référencement
Recherche de mots-clés
La recherche de mots-clés est un élément essentiel du marketing en ligne et du référencement. Cependant, lorsque la plupart des gens pensent à la recherche de mots-clés, ils ne pensent généralement pas à l’apprentissage automatique. La recherche de mots-clés peut être difficile à faire manuellement, mais elle est devenue beaucoup plus facile à faire avec l’apprentissage automatique ces dernières années.
Il s’agit d’un service qui s’exécute sur Internet, recherche des termes clés et les ajoute au pool de données. Ensuite, vous pouvez parcourir les données pour trouver le meilleur mot-clé pour votre produit. C’est un moyen simple et efficace de démarrer en ligne.
Les ordinateurs peuvent analyser automatiquement les pages Web et collecter les parties pertinentes grâce à l’apprentissage automatique. Il peut également déterminer la signification correcte d’une page Web en examinant le contexte. De plus, l’apprentissage automatique est utilisé pour corriger ces ambiguïtés dans une grande quantité de données et peut également aider à créer un contenu plus pertinent pour les utilisateurs.
Création et optimisation de contenu
Avec les progrès de la technologie, les entreprises et les organisations peuvent produire un plus grand volume de contenu que jamais. Alors, comment pouvez-vous faire en sorte que votre entreprise se démarque de la concurrence ? Une façon consiste à utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer la qualité de votre contenu.
Les mots-clés, les liens entrants, les backlinks et autres méthodes de référencement sur la page se sont longtemps concentrés sur l’optimisation du contenu. Ces choses sont toujours importantes. Cependant, les moteurs de recherche considèrent désormais plus que ces facteurs.
Vous pouvez utiliser l’apprentissage automatique pour optimiser votre contenu afin de respecter les normes EAT de Google, que vous trouverez dans leur relecteurs de notes de recherche. L’expertise, l’autorité et la fiabilité ou EAT font partie des directives de Google pour juger si le contenu numérique a de la valeur pour les lecteurs et sera inévitablement bien classé. Pour respecter ces consignes, vous pouvez développer du matériel qui répond de manière experte et affirmée aux questions des utilisateurs, ce qui est le type d’informations que Google aime fournir à ses visiteurs.
Service Clients
L’apprentissage automatique est également une technologie bénéfique dans le service client. Cela peut permettre à une entreprise de traiter les plaintes des clients rapidement et efficacement. De plus, cela peut également permettre à une entreprise de fidéliser les clients qui commencent à se sentir insatisfaits de leur produit.
Il existe de nombreux niveaux différents d’apprentissage automatique qui sont mis en œuvre à des fins diverses. Certains peuvent apprendre à reconnaître une requête textuelle, certains peuvent identifier un client, tandis que d’autres peuvent apprendre à reconnaître un commentaire indésirable.
Chatbots peut fournir aux clients des données appropriées et opportunes sur les services et les produits. Cette conversation est presque aussi rapide que si nous parlions avec un professionnel du support client en direct.
Quelle pertinence cela a-t-il en termes de SEO ? Google a déjà fait de la performance des pages une considération de classement. Si l’achat conversationnel devient populaire, les temps de chargement du site devront peut-être être réduits de quelques millisecondes. Communiquer en face à face avec les vendeurs prend du temps et peut vous coûter de précieuses conversions et affecter votre expérience utilisateur.
Enchères automatisées
Google dispose d’un ensemble de techniques d’enchères automatiques qui peuvent vous aider à atteindre des objectifs commerciaux spécifiques. Ces tactiques d’enchères automatisées s’appuient sur l’apprentissage automatique de Google pour modifier vos offres en temps réel pour chaque vente.
Dans les enchères, les algorithmes d’apprentissage automatique apprennent à partir de grandes quantités de données. Il vous permet de faire des prévisions plus précises sur la façon dont les différents numéros d’offre affecteront la conversion ou le prix de conversion dans l’ensemble de votre portefeuille. Ces algorithmes prennent en compte un éventail plus large de caractéristiques liées à la performance que les individus ou les groupes.
Vous pouvez ajuster vos enchères en fonction d’un nombre de facteurs. Les indicateurs sont des caractéristiques observables sur un client ou son environnement lors d’un événement. Cela intègre des fonctionnalités telles que l’article et la géographie, qui peuvent être ajustées manuellement.
Les enchères intelligentes s’occupent de l’optimisation des enchères, vous permettant d’utiliser des programmes « définir et oublier ». Google possède également beaucoup plus d’informations que n’importe quel autre spécialiste du marketing, ce qui peut être utile de différentes manières. Cela produira des résultats souhaitables, vous permettant d’acquérir des données optimisées pour l’apprentissage automatique et de les utiliser pour vos techniques de référencement afin d’augmenter le classement de votre site Web.
Rapports et analyses
L’un des avantages les plus importants de l’apprentissage automatique pour le marketing Internet est qu’il libère toute la puissance des informations en temps réel. Les solutions d’analyse avancée ML combinent la technologie, les méthodologies de rapport et les structures pour fournir une solution complète.
Ces métriques peuvent être utilisées pour :
- Suivez la progression et la réalisation de vos pages Web en ligne
- Évaluez les visiteurs de votre site ou de votre application
- Procéder à un examen visuel approfondi des exigences de recherche
- Rassemblez des informations précieuses sur vos spectateurs
- Créer un profil client basé sur l’action de l’utilisateur
Les spécialistes du marketing peuvent également utiliser des techniques d’apprentissage automatique telles que les algorithmes de clustering pour regrouper un ensemble d’éléments dans des catégories associées. Ils peuvent évaluer efficacement leurs pages Web et d’autres pages pour les combiner en un seul bloc. Le matériel de base se classera mieux sur les SERP puisque les moteurs de recherche le jugent plus fiable et efficace.
Intelligence vidéo et balisage
Le contenu visuel, comme les photographies et les vidéos, devient de plus en plus précieux pour les moteurs de recherche.
L’optimisation vidéo consiste à adapter la légende d’une vidéo aux termes de recherche, à la durée et aux catégories. L’intelligence artificielle a progressé au point où les utilisateurs peuvent rechercher des informations dans des clips sans tout visionner. Par exemple, l’API Video Intelligence de Google permet aux utilisateurs de tirer des informations significatives des flux vidéo sans apprentissage automatique.
Nous pourrions regarder une ère où les annonceurs utilisent des mots-clés comme des scénarios particuliers ou des joueurs dans des balises méta concernant le référencement. Avec cette fonctionnalité, les professionnels du référencement auront du mal à transmettre des métadonnées trompeuses pour améliorer le classement de photographies spécifiques dans les index de recherche.
Par exemple, passer des photos de personnes faisant de la course à vélo avec des mots-clés comme « cyclistes conduisant des avions privés » sera exigeant. Reconnaissance d’objets reconnaîtra que les photographies ne contiennent pas « d’avions privés » et pourra sanctionner le site.
Prévention des spams
Il existe des millions de liens sur Internet, mais tous ne sont pas utiles. Toutefois, cela n’empêche pas certains annonceurs de tenter de diffuser ces liens sans rapport via des offres, des mails et même des pages de site. Considérez les backlinks indésirables dans les messages de discussion ou les liens Web sans rapport avec le sujet.
Google pénalise les liens inutiles. Supposons que le matériel de votre site Web concerne des produits de décoration d’intérieur, mais comporte de nombreux liens allant de l’installation à la réparation. Dans ce cas, RankBrain ne le considérera pas comme lié à votre entreprise et pourrait faire baisser votre classement.
Google avait amélioré sa capacité à connecter les consommateurs à des sites qui leur étaient plus appropriés en comprenant mieux les requêtes.
Dernières pensées
L’apprentissage automatique révolutionne le référencement de différentes manières. Il peut aider à la production de contenu car il peut extraire des informations sur des mots-clés ou des thèmes idéaux pour vous aider à mieux positionner votre site Web. Il peut également vous aider à optimiser votre contenu en vous aidant à déterminer la meilleure phrase et le meilleur séquencement.
Avec l’apprentissage automatique, vous pouvez développer et former un moteur de recherche pour effectuer des recherches par mots-clés à votre place et recueillir des informations basées sur une liste de mots-clés sans sélectionner ni saisir manuellement aucun paramètre de recherche. Cela peut vous faire gagner du temps et vous éviter de manquer des informations pertinentes.
ML peut non seulement aider votre équipe à extraire des informations et des connaissances pour créer un site Web convivial pour l’expérience utilisateur et l’interface utilisateur, mais peut également accomplir des tâches de manière autonome pour alléger la charge de travail des membres de votre équipe. Enfin, il peut trouver des problèmes à résoudre ou des domaines nécessitant des avancées et aider à réduire les défauts lors de l’analyse.
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