机器学习对这张图很重要的原因是搜索引擎正在大力投资以提高他们对语言的理解。 Hummingbird 是谷歌第一个公开宣布的专注于自然语言理解的算法,RankBrain 是下一个这样的算法。我认为这些投资集中在以下目标上: 更好地理解用户意图 更好地评估内容的质量 我们也知道谷歌(和其他引擎)也希望利用用户满意度/用户参与度数据。虽然尚不清楚他们将输入什么信号,但这似乎是机器学习发挥作用的另一个地方。今天我将探讨该州在内容质量方面的状况,以及我认为机器学习如何推动其发展。内容质量改进案例研究 我们看到的许多网站在向其页面添加内容方面继续投资不足。这在电子商务网站中很常见。

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他们中的太多人创建了他们的页面,添加了产品和产品描述,然后认为他们已经完成了。这是一个错误。例如,塞内加尔电话号码  在页面上添加特定于产品的独特用户评论非常有效。在 Stone Temple,我们在一个网站上工作,在该网站上添加用户评论导致测试中包含的页面的流量增加了 45%。我们还进行了一项测试,我们在最初设计为“SEO 文本”的类别页面上获取现有文本并替换它。所谓的 SEO 文本并没有考虑到用户,因此对页面的价值不大。我们用特定于内容所在类别的真正迷你指南替换了 SEO 文本。我们看到这些页面的流量增加了 68%。

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我们也有控制页面,我们没有做任何更改,这些页面的流量下降了 11%,因此净收益略低于 80%:新内容的影响 请注意,我们的文本是手工制作和调整的,目的是为测试页面增加价值。所以它并不便宜或易于实施,但考虑到我们是在网站的主要类别页面上进行的,它仍然是相当有利可图的。这两个例子向我们表明,投资于提高内容质量可以带来显着的收益。现在让我们看看机器学习如何使这一点变得更加重要。

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