Uczenie maszynowe (Machine Learning) to rodzaj sztucznej inteligencji (artificial intelligence – AI), który umożliwia danemu systemowi połączonemu np.: ze sklepem internetowym, stopniowe uczenie się na podstawie pozyskiwanych danych, zachowań użytkowników oraz wykonanych przez nich akcji na stronie. Uczenie maszynowe umożliwia firmom zdobywanie informacji i wyciąganie wniosków z dużych ilości pozyskiwanych przez system danych. Na podstawie pozyskanych danych, system tworzy modele, według których podejmuje decyzje, które mają wpłynąć na zachowanie użytkownika. W dużym skrócie maszyna uczy się, czyli pozyskuje dane, a następnie je analizuje i przekazuje gotowy wynik, co należy zrobić, aby np. zmniejszyć współczynnik odrzuceń. Przykładem takiego uczenia może być system Google Adsense, czyli sieć partnerska Google, która po zaimplementowaniu kodu na stronę, automatycznie rozmieszcza banery reklamowe na stronie wydawcy, a następnie bada, w które miejsca najczęściej użytkownicy klikają. W zależności od branży, tworzy modele, które następnie wdraża u nowych wydawców, aby od początku zapewnić sobie jak największy zysk z odtworzenia reklamy. Drugim takim przykładem może być system Google Ads, który po stworzeniu przez użytkownika reklamy, pokazuje raport efektywności. Skąd to wie? Z uczenia maszynowego, które pozwala budować różne wzorce na podstawie zachowań użytkowników. Jeśli ktoś stworzył podobne kampanie 100 razy, to maszyna na podstawie wyników tych kampanii, może zasugerować nam, czy warto.
Gdzie na co dzień sztuczna inteligencja analizuje nasze zachowanie?
Uczenie maszynowe (Machine Learning) jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI). Metoda ta skupia się głównie na nauczaniu komputerów -systemów, jak wykorzystywać dane i doskonalić procesy np.: sprzedażowe, zdobywając coraz większą wiedzę. Warto wspomnieć, że proces uczenia i doskonalenia się, nie są automatycznie zaprogramowane. Algorytmy są w sposób ciągły trenowane pod kątem znajdowania najlepszych wzorców w dużych zbiorach danych. Cały proces ma na celu podejmowanie najlepszych decyzji i formułowanie prognoz na podstawie wyników takiej analizy. Kolejnym przykładem oprócz tych wyżej wspomnianych są karty oferowane klientom przez duże sieci handlowe. Karta umożliwia zakup z rabatem a jednocześnie pozwala pozyskać wiele informacji, które następnie są przetwarzane. Na ich podstawie system podejmuje decyzje, jakie towary najlepiej w danym okresie zaoferować klientom oraz w jakich cenach. System wie czego nie należy sprzedawać, ponieważ mało kto interesuje się takimi towarami. Na podstawie naszych preferencji, potrafią budować np.: wzorce rozmieszczania towaru na półkach. Dzięki temu duże sieci handlowe mogą zwiększać sprzedaż bez konieczności analizowania milionów paragonów i wykonywania ręcznych analiz, które będą nieprecyzyjne.
Jak wykorzystać uczenie maszynowe (Machine Learning) w SEO?
Pozycjonowanie jest procesem i wymaga połączenia wielu działań jednocześnie. Działań na stronie, ale także poza stroną, czyli np.: linkowanie zewnętrzne, artykuły sponsorowane, czy podłączenie różnych narzędzi. Zastosowanie sztucznej inteligencji jest niezwykle kosztowne i mogą sobie na nie pozwolić wyłącznie największe e-commerce. Na czym w ogóle polega uruchomienia sztucznej inteligencji w SEO. Głównie na połączeniu sklepu, który każdego dnia gromadzi wiele informacji z odpowiednim systemem, który wskaże nam drogę na wielu płaszczyznach, co zrobić, aby więcej sprzedawać. Przykładem takim może być badanie wrażeń użytkownika poprzez obszary w sklepie, w których spędza najwięcej czasu, lecz finalnie nic nie kupuje. Człowiek nigdy nie będzie bezstronny, zawsze będzie podejmował decyzję, wyciągał wnioski na podstawie nieracjonalnych i nienaukowych metod. Przykładem takim może być ocena potencjalnego zachowania, poprzez własne doświadczenia. Uważamy, że jeśli my czegoś nie robimy, to cały świat postępuje tak samo, jak my. Sztuczna inteligencja gromadzi dane, uczy się, a następnie wskazuje, co należy poprawić np.: na stronie www czy w sklepie internetowym, aby użytkownik dokonał zakupu. Jak to robi? Zaawansowane narzędzia pobierają dane np.: o liczbie wyświetleń w Google danej marki produktu lub nazwy tego produktu. Następnie na tej podstawie, sugeruje nam, że dzisiaj warto pokazać na samej górze pralki BEKO. Dlatego też w dniu, kiedy najwięcej ludzi szuka pralki BEKO, w TOP10 umieszcza wyniki związane z pralkami BEKO. Algorytm gromadzi dane, buduje bazy a następnie tworzy wzorce. Wzorce oparte są głównie na zrachowaniach użytkowników i w TOP10 pokazuje wyniki, jakie oczekiwane są przez czytelników. Wykorzystanie uczenia maszynowego (Machine Learning) w SEO wymaga systemu, który zgromadzi, przeanalizuje, na następnie samodzielnie pokaże na stronie głównej sklepu, produkty, których ludzie poszukują.
