AI w SEO

sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w seo
Oceń Nas post

AI w SEO, SEO Old Fashion w erze Sztucznej Inteligencji

AI w SEO to mój konik od 9 lat. Zastanawiałem się na tym, jak można byłoby przechytrzyć system i w zautomatyzowany sposób, przy użyciu sztucznej inteligencji, przewidywać afekty działań podejmowanych przez specjalistów SEO i pozycjonowania stron. Do tej pory wszystko opiera się na zaufaniu do wiedzy i doświadczenia Specjalisty SEO. Przez to, że ja również zaliczam się do tej grupy wiem, że wszystkie dobre praktyki oparte są na bardzo wątpliwych testach, analizach czy porównaniach. Wszelkiego rodzaju tablice z wylistowanymi parametrami wpływającymi na naszą widoczność, pozycje w wynikach wyszukiwania opierają się na testach przeprowadzanych w wątpliwych warunkach. Algorytm Google(Sztuczna Inteligencja RankBrain) zmienia się.

Warunki w jakich przeprowadzane są te testy nie są zatem porównywalne. Wyniki takie na pewno nie można uznać za przeprowadzone w warunkach uprawniających je do miana naukowych. Swojego czasu miałem, krótką dyskusję z jednym kluczowych członków mojego zespołu na temat tego czy powinniśmy opierać się na testach, porównaniach naszych drogich kolegów z MOZ, Elephant czy forum PIO.

Domyślacie się, że mając na uwadze wstęp i moje podejście optowałem za tym by skupić się na naszych danych, na zbieraniu ich i uwiarygadnianiu warunków w jakich je do siebie odnosimy, porównujemy. Testy i analizy publikowane na temat, jak bardzo ten czy inny parametr jest istotny zasugerowałem wrzucić do kategorii “tu szukaj natchnienia” a całą uwagę skieruj na kategorię “Zbierajmy wiarygodne dane w ilościach hurtowych”.

Jak SEO może korzystać ze sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja (AI) to dziedzina informatyki skoncentrowana na tworzeniu systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji, takich jak rozpoznawanie wzorców, rozumienie języka czy planowanie. W skrócie, jest to proces naśladowania ludzkiego myślenia za pomocą algorytmów komputerowych. Z kolei uczenie maszynowe, będące poddziedziną AI, skupia się na tworzeniu modeli, które uczą się i adaptują na podstawie dostępnych danych, bez konieczności jawnej programacji.

W kontekście SEO, znaczenie AI dynamicznie rośnie. Wyszukiwarki, takie jak Google, w coraz większym stopniu opierają się na technologiach AI w celu doskonalenia swoich algorytmów, lepszego zrozumienia intencji użytkowników oraz dostarczania bardziej precyzyjnych i spersonalizowanych wyników wyszukiwania. To sprawia, że specjaliści SEO muszą uwzględniać zaawansowane technologie i adaptować swoje strategie, by nadążyć za ewoluującym krajobrazem wyszukiwania, w którym AI odgrywa kluczową rolę.

Historia AI w SEO

Historia sztucznej inteligencji (AI) w dziedzinie optymalizacji dla wyszukiwarek (SEO) jest fascynującą podróżą przez ewolucję technologiczną. W początkowych latach rozwoju wyszukiwarek, algorytmy były stosunkowo proste i opierały się głównie na słowach kluczowych oraz ich gęstości w treści. Jednak z czasem, w miarę zwiększania się złożoności i ilości dostępnych w sieci treści, pojawiła się konieczność wprowadzenia bardziej zaawansowanych technik, by dostarczyć użytkownikom najbardziej relewantne wyniki. To właśnie wtedy zaczęła się era wykorzystania AI w SEO.

Jednym z pierwszych przełomów w tym zakresie była wprowadzenie przez Google algorytmu RankBrain w 2015 roku. Był to system oparty na uczeniu maszynowym, który pomagał interpretować zapytania użytkowników w kontekście całej zawartości dostępnej w sieci, a nie tylko na podstawie dosłownego dopasowania słów. RankBrain stał się jednym z najważniejszych czynników rankingowych, a jego sukces zachęcił innych gigantów branży do eksploracji możliwości AI.

W kolejnych latach algorytmy wyszukiwarek stały się coraz bardziej zaawansowane, integrując techniki głębokiego uczenia, analizy semantycznej i rozumienia kontekstu. W efekcie, dzisiejsze SEO wymaga nie tylko optymalizacji słów kluczowych, ale także zrozumienia skomplikowanych algorytmów, które są w dużej mierze napędzane przez technologie sztucznej inteligencji.

Maszynowe uczenie

Zamieńmy Testy niewiarygodne na bardziej wiarygodne. Zamieńmy Specjalistę SEO pełnego domysłów na AI SEO Specialist. Czego potrzebujemy? Brakuje w nam algorytmu, który będzie się uczył.  Źródła wiarygodnych danych testowych. Parametrów mierzących i oceniających skuteczność podejmowanych działań. Wygląda to znajomo?


Machine Learning

Powyższy schemat zaczerpnięty jest z searchengineland.com i przedstawia schemat działania algorytmów takich jak RankBrain.
Może już ktoś na to wpadł by zastosować na szeroką skalę inżynierię odwrócona? W literaturze SEO głównie mówi się o tym jak może działać algorytm Google. Świetny przykład znajdziecie tu. Jak dla mnie to stanowczo za mało domyślam się tego od 13 lat. Uwzględniając niestabilność systemu, zasada jest bardzo prosta.
Mamy wpływ na parametry:

  • Są to wszystkie parametry dotyczące optymalizacji, tekstów popularności więcej znajdziesz w artykule na temat: Parametry mające wpływ na SEO
  • Mamy całe otoczenie konkurencyjne, kraj, branżę, konkurenci bezpośredni, wydawcy treści itd.

Nie mamy wpływu:

  • Algorytm Google

Na wyjściu mamy:

  • Stronę wyników wyszukiwania Google

Może byśmy zaprzęgli do działania maszynowe uczenie z elementami predykcyjnymi i zaczęli na żywym organizmie rozkładać algorytm Google na czynniki pierwsze.

Jak wyszukiwarki wykorzystują AI i uczenie maszynowe

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w pozycjonowaniu? Wyszukiwarki internetowe, zwłaszcza dominujący na rynku Google, w ciągu ostatnich lat zdecydowanie zintensyfikowały wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w celu doskonalenia swoich usług. Jednym z najbardziej znaczących kroków w tym kierunku było wprowadzenie RankBrain w 2015 roku.

RankBrain i inne algorytmy Google oparte na AI

Ten algorytm oparty na uczeniu maszynowym pomaga Google lepiej interpretować zapytania użytkowników, zwłaszcza te nowe lub rzadko występujące, poprzez zrozumienie kontekstu, w jakim zostały one sformułowane. Dzięki temu wyszukiwarka jest w stanie dostarczyć bardziej trafne i relewantne wyniki nawet w przypadku zapytań, które wcześniej były trudne do przewidzenia. Ale to nie jedyny sposób, w jaki Google wykorzystuje AI. Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji są również kluczowe w analizie intencji użytkownika.

Analiza intencji użytkownika

To znaczy, Google stara się nie tylko rozpoznać dosłowne słowa w zapytaniu, ale również zrozumieć, co użytkownik naprawdę chce znaleźć. Ostatecznym celem jest dostarczenie odpowiedzi, która najbardziej odpowiada rzeczywistym potrzebom osoby wyszukującej. Czy sztuczna inteligencja jest w stanie odgadnąć intencje czy jest w stanie przewidzieć zmiany w intencjach?

Personalizacja wyników wyszukiwania

Co więcej, AI pozwala na personalizację wyników wyszukiwania, dostosowując je do indywidualnych preferencji, historii przeglądania czy lokalizacji użytkownika. Dzięki temu każdy z nas otrzymuje nieco inny, dostosowany do naszych potrzeb zestaw wyników – co czyni wyszukiwanie w sieci jeszcze bardziej efektywnym i skrojonym na miarę.

Inne algorytmy Google oparte na AI

Chociaż RankBrain zdobył duży rozgłos jako jeden z pierwszych i najbardziej znaczących algorytmów Google opartych na sztucznej inteligencji, nie jest on jedynym sposobem, w jaki gigant wyszukiwarki wykorzystuje AI. Na przykład, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to inny kluczowy algorytm, który został wprowadzony w celu lepszego zrozumienia kontekstu zapytań użytkowników.

Przegląd innych kluczowych algorytmów Google, które wykorzystują technologię AI

Dzięki technologii głębokiego uczenia, BERT analizuje zapytania w całości, zamiast skupiać się na poszczególnych słowach, co pozwala na bardziej precyzyjne rozumienie intencji użytkowników. Innym ważnym algorytmem jest Neural Matching, który pomaga wyszukiwarce zrozumieć semantyczne znaczenie fraz, nawet jeśli nie zawierają dokładnych słów kluczowych.

Jak inne algorytmy współpracują z RankBrain

Dodatkowo, DeepRank skupia się na zrozumieniu treści strony w kontekście zapytań użytkowników, co pozwala na dostarczenie bardziej dokładnych wyników. Wszystkie te algorytmy, wraz z RankBrain, współpracują ze sobą, tworząc skomplikowaną, ale niezwykle efektywną sieć decyzyjną.

RankBrain może być odpowiedzialny za interpretację nieznanych zapytań, podczas gdy BERT i Neural Matching skupiają się na głębokim rozumieniu języka i kontekstu. Wspólnie, dzięki sztucznej inteligencji, te algorytmy pozwalają Google na ciągłe doskonalenie się w dostarczaniu najbardziej relewantnych i precyzyjnych wyników dla użytkowników na całym świecie.

Analiza intencji użytkownika w kontekście AI w SEO

Analiza intencji użytkownika stała się jednym z kluczowych aspektów nowoczesnego SEO, a sztuczna inteligencja odgrywa w tym procesie zasadniczą rolę. Kiedy użytkownik wpisuje zapytanie w pasek wyszukiwarki, nie zawsze dosłowne słowa kluczowe oddają pełen obraz tego, czego naprawdę szuka.

Jak AI pomaga rozumieć, czego szuka użytkownik?

Dlatego algorytmy oparte na AI, takie jak RankBrain czy BERT, zostały stworzone, aby rozszyfrować rzeczywiste intencje użytkowników poprzez analizę kontekstu, historii przeszłych wyszukiwań oraz innych czynników. Przykładowo, zapytanie “Jak pielęgnować storczyki w domu” jest dosłownym zapytaniem, ale intencją może być “potrzebuję poradnika dla początkujących o uprawie storczyków”. AI pozwala na rozróżnienie takich subtelności.

Różnica między dosłownymi zapytaniami a rzeczywistymi intencjami.

Ponadto, dzięki uczeniu maszynowemu, algorytmy wyszukiwarek stają się coraz bardziej wyrafinowane w rozumieniu różnic między dosłownymi słowami a intencjami użytkowników. Na przykład, jeśli ktoś wpisuje “pizza w pobliżu”, AI rozumie, że użytkownik prawdopodobnie szuka restauracji serwującej pizzę w swoim aktualnym położeniu, a nie ogólnej informacji o pizzy. Ta zdolność do interpretacji i adaptacji w oparciu o subtelne wskazówki i dane stanowi fundament skuteczności nowoczesnych wyszukiwarek i podkreśla, jak ważna jest analiza intencji użytkownika w erze AI.

Etyczne aspekty wykorzystania AI w SEO

Etyczne aspekty wykorzystania sztucznej inteligencji w SEO stanowią obszar wielu debat i kontrowersji. Jednym z najbardziej palących problemów jest potencjał do manipulowania wynikami wyszukiwania. Ponieważ algorytmy oparte na AI uczą się na podstawie dużych zbiorów danych i zachowań użytkowników, istnieje ryzyko, że nieuczciwe praktyki, takie jak black-hat SEO, mogą próbować “oszukiwać” system, aby uzyskać lepsze pozycje w wynikach wyszukiwania. Takie manipulacje mogą prowadzić do tego, że wysokiej jakości treści zostaną zepchnięte na dalsze pozycje, podczas gdy mniej wartościowe, ale lepiej zoptymalizowane pod kątem algorytmu, zajmą wyższe miejsca.

Ryzyko manipulacji wynikami 🙂

Małe przedsiębiorstwa i niezależne strony internetowe mogą być szczególnie narażone na negatywne skutki takiego scenariusza. Gdy większe firmy dysponują zasobami, aby zatrudnić ekspertów od SEO i inwestować w zaawansowane narzędzia, mniejsze podmioty mogą nie być w stanie konkurować na tym samym poziomie. W rezultacie mogą one stracić widoczność w wynikach wyszukiwania, co ostatecznie wpłynie na ich zdolność do przyciągania ruchu i generowania przychodów.

Konsekwencje dla małych przedsiębiorstw i stron

W tym kontekście ważne jest, aby branża SEO była odpowiedzialna i etyczna w swoim podejściu. Współpraca z algorytmami opartymi na AI powinna być transparentna i uczciwa, zapewniając, że wszystkie strony, niezależnie od ich wielkości czy zasobów, mają równe szanse na uzyskanie widoczności w wynikach wyszukiwania. Wzrost świadomości i edukacji w zakresie etyki SEO, a także odpowiedzialność dużych firm i wyszukiwarek, są kluczem do zapewnienia sprawiedliwości w tej dynamicznie zmieniającej się dziedzinie.

Przyszłość AI w SEO i uczenia maszynowego

Przyszłość AI i uczenia maszynowego w SEO jawi się jako era ciągłego postępu technologicznego, który z pewnością przyniesie ewolucję algorytmów wyszukiwarek. Algorytmy te będą coraz bardziej skomplikowane, zdolne do głębszego rozumienia treści, intencji użytkowników i kontekstu zapytań. Możemy spodziewać się, że wyszukiwarki staną się bardziej adaptacyjne, przewidujące potrzeby użytkowników jeszcze przed wprowadzeniem konkretnej frazy.

Prognozy dotyczące ewolucji algorytmów wyszukiwarek

Taka przyszłość stawia przed firmami i marketerami wyzwania. Konieczne będzie inwestowanie w długoterminowe strategie SEO, które skupiają się na dostarczaniu wartościowej, autentycznej i wysokiej jakości treści dla użytkowników, a nie na chwilowych trickach czy manipulacjach. Marketerzy będą musieli jeszcze bardziej zrozumieć swoją grupę docelową, przewidując ich potrzeby i dostarczając odpowiedzi na pytania, których jeszcze nie zadali.

Jednakże technologia AI stwarza również ogromne możliwości. Narzędzia do analizy danych, wykorzystujące uczenie maszynowe, mogą pomóc firmom lepiej rozumieć zachowania i preferencje swoich klientów, co z kolei pozwoli im dostosować swoje strategie marketingowe i treści w bardziej precyzyjny sposób.

Jak firmy i marketerzy mogą przygotować się na nadchodzące zmiany.

Aby przygotować się na te nadchodzące zmiany, firmy powinny inwestować w edukację swojego zespołu, śledzić najnowsze trendy w dziedzinie AI i uczenia maszynowego oraz budować silne fundamenty etyczne w swoich praktykach SEO. W erze, w której technologia będzie coraz bardziej wpływać na wyniki wyszukiwania, autentyczność, jakość i wartość dostarczanej treści staną się kluczem do sukcesu.

Podsumowanie AI w SEO

W dzisiejszym świecie technologii, sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w działaniu nowoczesnych wyszukiwarek, przede wszystkim Google. Od chwili powstania, algorytmy wyszukiwarek przechodziły ewolucję, która z biegiem lat koncentrowała się na coraz głębszym wykorzystaniu AI. Celem tej transformacji jest dostarczenie bardziej precyzyjnych, relevantnych i spersonalizowanych wyników wyszukiwania.

W sercu tej ewolucji stoi RankBrain – system oparty na AI, który pomaga Google interpretować zapytania użytkowników, niekiedy bardziej skomplikowane i unikalne. Nie tylko pomaga on rozumieć intencje użytkownika, ale także odgrywa kluczową rolę w rankingu stron, dostosowując wyniki do potrzeb użytkowników.

Ale RankBrain to tylko wierzchołek góry lodowej. Google wdrożyło szereg innych algorytmów bazujących na AI, które współpracują ze sobą, by zaoferować optymalne wyniki. Te algorytmy działają w harmonii z RankBrain, zapewniając płynne i efektywne doświadczenie użytkownika.

Jednak prawdziwą moc AI można dostrzec w analizie intencji użytkownika. Dzięki technologiom opartym na AI, wyszukiwarki są w stanie rozróżnić dosłowne zapytania od rzeczywistych intencji, dostarczając treści, które są najbardziej odpowiednie dla indywidualnych potrzeb użytkownika. Ponadto, sztuczna inteligencja umożliwia personalizację wyników wyszukiwania, biorąc pod uwagę historię przeszłych wyszukiwań, lokalizację i wiele innych czynników. Dzięki temu użytkownicy otrzymują wyniki bardziej dostosowane do ich osobistych preferencji.

Oczywiście, jak każda innowacyjna technologia, wykorzystanie AI w SEO nie jest pozbawione wyzwań i kontrowersji. Istnieją etyczne dylematy, takie jak ryzyko manipulacji wynikami czy kwestie prywatności danych. Wprowadzenie sztucznej inteligencji do SEO również rodzi pytania dotyczące przyszłości małych firm i niezależnych stron w ekosystemie wyszukiwania.

Podsumowując, sztuczna inteligencja niewątpliwie przetransformowała świat SEO. Jej zdolność do analizy, adaptacji i personalizacji czyni ją niezastąpionym narzędziem w nowoczesnych wyszukiwarkach, choć niesie ze sobą także nowe wyzwania i pytania etyczne. W miarę rozwoju technologii, kluczem do sukcesu będzie zdolność do harmonijnego połączenia potęgi AI z etycznymi praktykami SEO.

Artykuł uaktualniony 6 miesięcy

Marcin Kordowski
Marcin Kordowski
17 lat doświadczenie w Digital Marketing i SEO, wykładowca PW, trener, bloger i praktyk. Projekty w ponad 30 krajach, specjalizuje się w branży finansowej, medycznej i e-commerce.

4 Comments

  1. leszekwolany pisze:

    zadziałałoby.. pod warunkiem że będziesz odnosił to do obiektywnych i zawsze tych samych (albo serwowanych wg dokladnie tych samych kryteriów) wyników. W dobie personalizacji może być o to trudno więc…

  2. leszekwolany pisze:

    zadziałałoby.. pod warunkiem że będziesz odnosił to do obiektywnych i zawsze tych samych (albo serwowanych wg dokladnie tych samych kryteriów) wyników. W dobie personalizacji może być o to trudno więc…

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *