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数据科学每天都越来越接近SEO。
数据科学，更确切地说是人工智能，并不是什么新鲜事物，但是在过去的几年中，它已经成为我们行业的潮流。
在本文中，我将通过机器学习简要介绍数据科学的主要概念，并回答以下问题：
- 什么时候可以在SEO中使用数据科学？
- 数据科学只是行业中的流行语吗？
- 为什么以及为什么要使用它？
数据科学简介
在分析和处理称为数据集的数据时，数据科学与大数据和人工智能都走过了一条道路。
Google趋势做得很好，说明了自2004年以来，数据科学作为研究的主题一直在增长。
用户对“机器学习”的意图也在增加，并且是最受欢迎的搜索查询之一。
这也是操作人工智能的两种方法之一，也是本文重点介绍的方法。
人工智能与Google之间的具体关系是什么？
早在2011年，Google创立了Google Brain（一个致力于人工智能的团队）。
的 主要目标 Google Brain的主要业务是从内部改造Google的产品，并利用人工智能使它们“更快，更智能，更有用”。
我们很容易理解，搜索引擎是他们最强大的工具，考虑到其市场份额（95％的用户使用Google作为其主要搜索引擎），使用人工智能来提高搜索引擎的质量也就不足为奇了。 。
什么是机器学习？
机器学习是助力人工智能的两种学习类型之一。
机器学习倾向于通过参考系来解决问题，并且输出会由人来检查，因为它总是带有一定百分比的错误。
Google对机器学习的解释如下：
“从输入数据构建（训练）预测模型的程序或系统。该系统使用学习的模型，根据与用于训练模型的分布相同的分布得出的新数据（从未见过）做出有用的预测。机器学习也指与这些程序或系统有关的研究领域。”
更简单地，机器学习算法接收训练数据。
在下面的示例中，此训练数据是猫和狗的照片。
然后，该算法进行自我训练，以了解和识别不同的模式。
训练的算法越多，结果的准确性就越高。
然后，如果您要求模型对新图片进行分类，您将获得正确的答案。
当然，Google图片是重现此说明的最佳示例。
人工智能和SEO之间的具体关系是什么？
早在2015年–并将讨论仅限于主要算法– 排名脑 为了提高搜索结果的质量而进行了部署。
由于之前从未搜索过约15％的查询，因此其目的是自动最好地理解该查询以产生相关结果。
RankBrain由Google Brain开发。
然后，在2019年， 伯特 是为了更好地理解搜索查询而引入的。
作为SEO专业人员，必须注意，我们无法针对RankBrain或BERT优化网站，因为它们旨在更好地理解和回答搜索查询。
要恢复，这些算法所涉及的过程不会影响网站的评估或查询方式。没有为它们进行优化的方法。
不过，由于Google使用机器学习，因此重要的是要了解这一领域并能够使用它：它可以帮助您进行日常SEO操作。
机器学习对SEO的价值是什么？
根据我的经验，以下内容可以视为将机器学习应用于SEO的重要领域：
- 预测。
- 代。
- 自动化。
以上内容可以帮助您节省日常操作的时间，并可以说服组织中的决策者。
从那里开始，本文的其余部分可能会说服您（正如我所坚信的那样）或使您感到怀疑。
无论哪种方式，以下部分肯定会让您感兴趣。
预测
预测算法可以通过突出显示关键字来帮助确定路线图的优先级。
以上是可用的感谢 开源代码 马克·埃德蒙森（Mark Edmonson）撰写。
这个想法是基于以下假设：如果我在这些关键字上排名第一，那么我的收入是多少？
然后，它会为您提供当前头寸以及通过考虑误差幅度可以获取的潜在收入。
它可以帮助说服上司，使其专注于某些特定的关键字，但也可以吸引客户（如果您是顾问或代理机构）。
代
编写内容当然是SEO中最耗时的任务之一。
您可以自己编写内容，或者至少需要编写摘要。
在这两种情况下，有时都很难找到有效工作的灵感。
这就是自动生成内容很有价值的原因。
就像我已经说过的那样，机器学习带有错误余量。
这就是为什么需要将这种内容自动化视为产生初始编辑框架的原因。
我分享了一些示例源代码 这里。
同样，获得第一份社论内容的自动草稿可以允许您手动突出显示顶部和辅助锚标签，从而帮助您半自动化内部链接。
自动化
自动化有助于使用图像上显示的对象检测算法来标记图像并最终标记视频 TensorFlow。
该算法可以帮助标记图像，因此可以轻松优化alt属性。
另外，自动化过程可用于A / B测试，因为在页面上进行一些基本更改非常简单。
迄今为止，SEO中最常见的A / B测试用途是使用Google Ads的数据（如点击率和转化次数）来更好地了解效果最好的内容（广告的标题和说明），然后应用于SEO。
在这种情况下，由于内容生成，其想法是使A / B测试自动化，并根据预期性能对其进行更新。
图片积分
作者截取的所有屏幕截图，2019年12月