Влияние машинного обучения на построение ссылок

Существует более десятка традиционных методов построения ссылок. Их объединяет то, что все они стараются обеспечить качественные обратные ссылки с других авторитетных веб-сайтов на свой собственный сайт.

Будучи своего рода «голосованием» других сайтов за то, что ваш сайт заслуживает доверия, авторитетен и заслуживает доверия, обратные ссылки являются ключом, который влияет на увеличение вашего трафика, рейтинга и конверсий . Несмотря на все эти преимущества, до недавнего времени построение ссылок было долгим и трудоемким процессом.

Время, потраченное на создание ссылок, аналогично Данные номера телефона Гондураса найму нескольких штатных сотрудников для выполнения этой работы. Однако с развитием искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) эта задача может стать более гибкой, эффективной и полезной.

Читайте дальше, чтобы узнать о потенциальных последствиях использования машинного обучения для ваших стратегий построения ссылок .

Достижения в области технологий искусственного интеллекта и машинного обучения

Термин «машинное обучение» был придуман в 1959 Паразитное SEO: секретная тактика доминирования в поисковой выдаче году Артуром Сэмюэлем из IBM, где он разрабатывал искусственный интеллект для обучения машины/компьютера игре в шашки. То, что произошло за эти 65 лет, впечатляет.

Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение приобрели известность благодаря способности человека передавать большие объемы качественных данных машинам и компьютерам, которые, по сути, могут выполнять две основные задачи: классификацию и прогнозирование.

Этот процесс требует получения больших объемов «чистых» данных, одновременно сигнализируя машине посредством разработки функций, чтобы лучше «понять» и оценить основную проблему.

После завершения этого процесса данные разделяются на обучающий набор и тестовый набор. В первом случае он используется для тренировки точности алгоритма, а во втором — для определения точности полученного результата.

Следующим шагом является выбор алгоритма, например линейной регрессии, дерева решений или сверточных нейронных сетей. Каждый алгоритм совершенствуется путем сравнения своих прогнозов с функциями ошибок, такими как точность или средняя абсолютная ошибка. В конечном счете, машинное обучение — это модель, в которую подаются данные для прогнозирования. Чем лучше или «чище» данные, тем больше шансов на большую точность прогноза.

Почему это важно? Потому что технологии искусственного Первая база данных интеллекта и машинного обучения способны автоматизировать задачи и анализировать большие объемы данных. С точки зрения влияния на трансформацию традиционных методов построения ссылок, таких как получение, анализ и оптимизация ссылок, это может привести к экономии множества часов и повышению качества результатов для создателей ссылок.