Google utiliza el aprendizaje automático en sus operaciones para procesar los resultados de búsqueda. Al comprender el proceso, puede obtener una idea de cómo se expresan las páginas de resultados de búsqueda en sus órdenes particulares. Además, también puede evaluar una idea de por qué algunas páginas web tienen una clasificación más alta que otras en la página de resultados de búsqueda. Siempre puede pedirle a su próxima agencia de SEO que incorpore esto en la estrategia de SEO de su sitio web y se asegure de que su sitio web obtenga una clasificación superior.
El aprendizaje automático permite que un sistema informático tome decisiones u ofrezca predicciones futuras, en función de los datos que ya se envían al sistema. El aprendizaje automático se lleva a cabo sin estar directamente programado para realizar una tarea en particular. El procedimiento empleado por el aprendizaje automático requiere grandes cantidades de información estructurada y semiestructurada para crear un modelo de aprendizaje. Este modelo se perfecciona hasta que ofrece resultados precisos o predicciones aproximadas con la información que se le proporciona.
Es extremadamente fácil confundir el aprendizaje automático con la inteligencia artificial (IA), ya que los conceptos son bastante similares. Sin embargo, el aprendizaje automático autoriza al sistema informático a llevar a cabo su aprendizaje mediante la evaluación y comprensión de datos históricos, sin ser programado directamente para hacerlo.
Por otro lado, la inteligencia artificial (IA) es una tecnología que crea sistemas informáticos o programas que imitan el comportamiento humano. La inteligencia artificial (IA) emplea los procesos de aprendizaje, razonamiento y autocorrección.
Mientras que el aprendizaje automático utiliza datos históricos para predecir un resultado preciso, la inteligencia artificial resuelve problemas complejos y realiza tareas similares a las humanas.
El modelo de aprendizaje automático es bastante simple de entender. Por lo general, los modelos de aprendizaje automático siguen la secuencia resultante. Las siguientes tres etapas analizan el modelo supervisado de aprendizaje automático.
La primera etapa del aprendizaje automático es alimentar el sistema informático con una cantidad significativa de datos, con una gran variedad de variables. La información proporcionada está vinculada a resultados positivos y negativos conocidos. Una vez que los datos están en el sistema, se pueden usar para proporcionar capacitación. En esta etapa, el sistema informático puede resaltar y comparar factores con información histórica, por lo que puede ofrecer resultados precisos.
Para entender esto mejor, puede tomar el ejemplo de su carpeta de spam. El aprendizaje automático influye en su filtro de correo electrónico y evita que los mensajes de spam lleguen a su buzón prioritario. Lo hace al recibir primero una gran cantidad de correos electrónicos. En la primera etapa, la máquina recibe la información de saber si el correo electrónico es spam (resultado positivo) o no (resultado negativo). Esto permite que el sistema comprenda la diferencia entre un correo electrónico no deseado y un correo electrónico esencial. En base a esta información, el sistema informático crea su modelo identificando las similitudes.
La siguiente etapa es ofrecer una recompensa al sistema después de cada resultado exitoso. Sin embargo, antes de esto, el sistema de aprendizaje automático cuenta con una nueva porción de datos, sin ofrecerle información sobre los resultados positivos y negativos. Esta etapa es una prueba que evalúa la precisión del sistema. Por lo tanto, cuando se proporcionan datos desconocidos, el sistema debe identificar si el resultado es positivo o negativo, en función del modelo creado.
Teniendo en cuenta el ejemplo anterior, si el sistema de aprendizaje automático distingue con éxito entre el correo no deseado y un correo electrónico esencial, se le proporciona una recompensa. Esta recompensa puede tomar la forma de asignar un valor de puntaje, que se puede sumar con cada prueba de éxito.
La última etapa implica hacer que el sistema de aprendizaje automatizado sea completamente independiente, una vez que sus resultados sean tan exitosos como puedan ser. El límite para esto generalmente se establece antes de que comience el proceso. Por ejemplo, el correo electrónico de Google bloquea el 99.9 por ciento de todos los correos electrónicos no deseados y de phishing. Esto sugiere que el sistema de aprendizaje automático tiene una probabilidad del 0.05 por ciento de dar un resultado falso positivo (enviar un correo electrónico esencial a la carpeta de correo no deseado).
En el modelo no supervisado de aprendizaje automatizado, el sistema informático no está informado sobre los elementos que está buscando. Por el contrario, se le pide al sistema que reúna ciertos elementos, como un artículo, y que forme un grupo buscando elementos similares con características similares, como el autor del artículo.
Comprender el sistema de aprendizaje automático juega un papel importante en la elaboración de estrategias y campañas de SEO. Al comprender los criterios detrás de cómo se enumera y clasifica la página de resultados de búsqueda, puede estar atento a las listas de Google y crear estrategias para mejorar la clasificación de su sitio web. Google está utilizando el aprendizaje automático para mejorar su algoritmo. Esto es simplemente un área de ciencia de datos que se puede utilizar para mejorar el SEO de su sitio web. Algo que Froztech proporciona muy fácilmente.
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