SEO-News: Machine Learning in SEO ist ein No-Brainer

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Das Machine Learning in SEO in vollem Gange. RankBrain ermöglicht es Google, den Kontext und die Relevanz der für die Suche verwendeten Wörter besser zu verstehen. RankBrain ist die Art und Weise, wie Google die Absicht der Nutzer interpretiert - die Grundlage und der Auftrag aller intelligenten Content-Marketing-Strategien von heute. Die Technologie des maschinellen Lernens unterstützt den Google-Algorithmus dabei, neue Wörter und den Kontext hinter neuen Suchanfragen zu verstehen. Je mehr Suchvermarkter dies verstehen, desto einfacher ist es, die von Google ermittelten Bedürfnisse der Suchenden in Bezug auf Relevanz, Informationen und Kontext zu erfüllen.

In ihrer einfachsten Form verarbeitet die Technologie des maschinellen Lernens riesige Datensätze und sucht nach Mustern in den Daten. Diese Technologie hat jedoch viel Gegenwind von Leuten bekommen, die glauben, dass das maschinelle Lernen vielen Menschen die Arbeit wegnehmen wird. In diesem Whitepaper wird geschätzt, dass bis 2025 jeder von uns alle 18 Sekunden eine Dateninteraktion haben wird - Das ist dann wirklich Machine Learning in SEO. Das ist eine unglaubliche Menge an verwertbaren Daten. Die Nachverfolgung dieser Interaktionen ist für die meisten Suchvermarkter von unschätzbarem Wert. Aber die Daten, die aus diesen Interaktionen entstehen, sind zu groß, als dass ein Mensch sie sichten könnte.

Die Suchmaschinenoptimierung (SEO) reicht in alle Bereiche der Geschäftswelt eines Unternehmens hinein. Es besteht ein enormer Druck auf die Suchprofis, die Daten, die uns zur Verfügung stehen, zu verstehen und zu nutzen.

Darüber hinaus müssen die Daten kategorisiert werden, bevor sie in einem bestimmten Kontext verwendet werden können. Mit Rich Data kannst du zum Beispiel das Verhalten deiner Kunden vorhersagen, mit Big Data kannst du Trends verfolgen und vorhersagen, und mit Rohdaten kannst du die nötigen Erkenntnisse gewinnen, um Prozesse zu optimieren.

Die Herauforderung: Machine Learning in SEO

Aber es ist eine enorme Aufgabe, aus riesigen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen, die du in Maßnahmen umsetzen kannst. Hier kommen Machine-Learning-Tools ins Spiel. SEO-Profis, die maschinelles Lernen nutzen, stellen sich selbst auf Erfolg ein. Es gibt schnelle Erfolge, noch bevor die Arbeit beginnt. Wenn du zum Beispiel die Leistung deiner Suchstrategie mit SEO-Tools mit maschinellem Lernen verbessern kannst, hast du deinen Wert als Mitarbeiter sofort gesteigert. Und während die Datenanalyse Prognosen ermöglicht, können maschinelle Lernwerkzeuge dir helfen, Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen und entsprechend zu optimieren. Wenn du diese Technologie einsetzt, vermeidest du menschliche Fehler und dein Team arbeitet mit präzisen Datenergebnissen.

Die Technologie des maschinellen Lernens ist hochentwickelt und ermöglicht jedem Search Marketer oder SEO-Fachmann einen reibungsloseren und effizienteren Prozess. Sie kann jedoch das menschliche Element in Marketing- oder Verkaufsstrategien nicht ersetzen. Die Daten, die als wertvoll erkannt werden, müssen geschickt genutzt werden, um die Suchmarketingbemühungen und Optimierungstaktiken voranzutreiben. Keine Maschine kann die analytische oder kreative Kraft des menschlichen Gehirns ersetzen.

Schau dir den Artikel Collaborative Intelligence in der Harvard Business Review an: Humans and AI Are Joining Forces, in dem H. James Wilson und Paul R. Daugherty erörtern, was maschinelle Lerntechnologien nicht leisten können. Sie betrachten drei Möglichkeiten, wie der Mensch diese Technologie bei jeder Interaktion beeinflussen kann:

Machine Learning in SEO: Der Mensch bringt der Maschine bei, was sie tun soll.

Der Mensch versteht das Ergebnis der durchgeführten Aufgaben.
Der Mensch nutzt die Ergebnisse auf logische und verantwortungsvolle Weise.
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Wie du deine Website Algorithmus-sicher machst: Barry Schwartz hielt auf der SMX Next eine Grundsatzrede, in der er die Algorithmus-Updates von Google seit 2001 Revue passieren ließ. Später am selben Tag unterhielt er sich mit den SEO-Schwergewichten Eric Wu, Carolyn Shelby und Todd Friesen in dieser "Live with Search Engine Land"-Diskussion darüber, wie sich vergangene Algorithmen auf Websites ausgewirkt haben. Schau dir hier das Video der Diskussion an, in dem sie der Frage nachgehen, wie man eine Website vor Algorithmen schützen kann, und einen Einblick in die Zukunft der Optimierung geben.

Was Machine Learning in SEO mit der Welt macht

Gary Illyes bittet SEOs, diesen Satz zu vervollständigen: "Mit diesem COVID-Mist ist meine SEO-bezogene Arbeitsbelastung ..." Und er war von den Ergebnissen überrascht: Gary Illyes, Webmaster-Trends-Analyst bei Google, hat eine Umfrage gestartet, um zu erfahren, was SEOs während der COVID-19 erlebt haben. Die Umfragen lieferten überraschende Ergebnisse. In der neuesten Folge von Googles neuem Podcast Search Off the Record kannst du dir anhören, wie er über seine Ergebnisse spricht.

Erhöhe den Traffic auf deiner Website mit der Bildersuche: Google erlaubt es, Bilder in den Ergebnissen der Bildersuche mit Kontext zu versehen. Das soll den Nutzern helfen, Themen detaillierter zu erforschen und den Traffic auf Websites im Allgemeinen erhöhen. Allerdings stammen die Bilder und die Informationen nicht immer aus der gleichen Quelle. Der Kontext und die Informationen stammen aus dem Knowledge Graph von Google. Deshalb wird den Website-Betreibern empfohlen, dem Knowledge Graph Informationen hinzuzufügen, indem sie ein Knowledge Panel beantragen. Hier ist die ganze Geschichte.

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Google testet die Verwendung von Vorschaubildern in den Suchergebnissen: Google hat festgestellt, dass die Verwendung von Vorschaubildern in Google News gut funktioniert hat, und hat deshalb begonnen, Vorschaubilder in verschiedenen Funktionen zu testen. Die beiden Orte, an denen du die Miniaturbilder sehen kannst, sind die Suchergebnisseiten (SERPs) und das Google Suggest-Dropdown. Wenn Google die Einbindung von Miniaturbildern als hilfreich für die Nutzer/innen empfindet, könnte Machine Learning in SEO in naher Zukunft zur Norm werden.

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