Как опытный профессионал в области SEO с более чем десятилетним опытом работы за плечами, я нахожу концепцию SEOntology действительно вдохновляющей. Идея создания стандартизированного словаря для приложений, связанных с SEO, который потенциально мог бы сформировать будущие возможности поисковых систем, рабочие процессы, основанные на искусственном интеллекте, и практики SEO, является не чем иным, как революционной.
Было много дискуссий вокруг исключительных возможностей, предлагаемых генеративным искусственным интеллектом (GenAI). В то же время многие выразили обеспокоенность по поводу потенциальных опасностей, связанных с использованием такой революционной технологии.
Появление GenAI приводит к существенным трудностям в поддержании целостности данных, гражданских дискуссий и общей свободы Интернета. Способность GenAI прогнозировать и настраивать контент потенциально может быть использована для искажения информации, которую мы воспринимаем и с которой взаимодействуем.
Как индустрия SEO может использовать и улучшать генеративный искусственный интеллект
Согласно недавнему исследованию, проведенному Jigsaw, подразделением Google, вместо того, чтобы способствовать раскрытию истины и формированию беспристрастных точек зрения, текущие реализации поисковых систем, управляемых искусственным интеллектом, больше ориентированы на повышение эффективности. Это говорит о том, что они, возможно, лишь усугубляют общую путаницу, а не проясняют информацию.
Несмотря на ажиотаж вокруг SEO-мероприятий с участием аллигаторов и создателей мифического контента, в эту эпоху эксперты по маркетингу и SEO на протяжении многих лет усердно стремились к более конструктивному цифровому ландшафту.
Вместо того, чтобы пытаться контролировать нашу аудиторию посредством манипуляций, мы теперь уделяем приоритетное внимание предоставлению им полезной информации, которая поможет им сделать осознанный выбор, тем самым принося пользу всем вовлеченным сторонам.
Краткий обзор традиционных практик SEO и их эволюции
В первой половине 2010-х годов традиционные стратегии поисковой оптимизации (SEO) уделяли большое внимание улучшению ключевых слов. Распространенной практикой были такие методы, как чрезмерное использование ключевых слов (наполнение ключевыми словами), стратегии манипулирования ссылками и создание некачественного контента, ориентированного на поисковые системы, а не на пользователей.
После этого тактика SEO сместилась в сторону приоритета пользователей над ключевыми словами. Обновление Hummingbird в 2013 году ознаменовало переход Google к семантическому поиску, сосредоточив внимание на понимании значения и цели поисковых запросов, а не просто на конкретных словах.
Со временем специалисты по SEO переключили свое внимание на группировку тем и сосредоточение внимания на объектах, а не только на отдельных ключевых словах. Это изменение направлено на повышение способности контента эффективно реагировать на различные запросы пользователей.
Проще говоря, сущности относятся к конкретным объектам, таким как люди, места или объекты, которые поисковые системы могут идентифицировать и воспринимать как отдельные идеи.
Создавая контент, который подробно объясняет и связывает эти темы, компании могут увеличить свое присутствие не только в обычных поисковых системах, но и на нескольких цифровых каналах.
Этот метод соответствует всеобъемлющей идее Entity SEO Strategy, которая гарантирует, что присутствие компании в Интернете будет четким и последовательным повсюду.
От статического контента к семантическим данным
Сегодня традиционный контент, нацеленный на высокий рейтинг в поисковых системах, постоянно обновляется и дополняется семантическими данными для достижения оптимальных результатов.
Этот процесс направлен на организацию данных таким образом, чтобы их было легко понять как людям, так и компьютерам.
Эта трансформация играет ключевую роль в работе графиков знаний и систем искусственного интеллекта, таких как Google AIO и Bing Copilot, которые доставляют пользователям немедленные ответы и веб-ссылки, помогая им быстро находить точную информацию.
В дальнейшем становится все более важным сопоставлять контент с контекстным поиском и пониманием сущностей для получения оптимальных результатов.
Предприятиям рекомендуется организовывать свой контент таким образом, чтобы он был понятен пользователям и удобен для каталогизации поисковыми системами. Это помогает повысить видимость на различных цифровых платформах, включая голосовые команды и визуальный поиск.
Поскольку технологии искусственного интеллекта и автоматизации продолжают развиваться, они играют все более важную роль в этих процессах, обеспечивая более богатый и адаптируемый обмен контентом и индивидуальное взаимодействие с пользователями.
Независимо от наших личных предпочтений, технология искусственного интеллекта призвана ускорить процесс оценки выбора, проводить углубленные расследования с минимальными усилиями и облегчать транзакции, не требуя от нас посещения определенного веб-сайта.
Автоматизация и искусственный интеллект в SEO
Перспективы SEO (поисковая оптимизация) кажутся радужными: аналитики прогнозируют, что размер рынка вырастет с 75,13 миллиардов долларов в 2023 году до впечатляющих 88,91 миллиардов долларов в 2024 году – впечатляющие темпы роста в 18,3%, как сообщает The Business Research Company. Этот рост объясняется способностью SEO адаптировать и интегрировать передовые технологии искусственного интеллекта (ИИ) и семантические технологии.
Эти достижения помогают создавать адаптируемые и интерактивные веб-пространства, эффективно отвечающие требованиям и тенденциям пользователей.
Тем не менее, этот путь не был свободен от препятствий, особенно в крупных корпорациях. Было довольно сложно внедрить системы искусственного интеллекта, которые прозрачны в своей работе и полностью соответствуют бизнес-целям.
Создание эффективного искусственного интеллекта требует сбора соответствующей информации и превращения ее в практическую мудрость, которую можно использовать.
Проще говоря, это отличает организацию от конкурентов, которые также могут использовать аналогичные языковые технологии, такие как чат-боты или помощники искусственного интеллекта, предлагая что-то уникальное, например, более сильный акцент на разговоре или более продвинутые возможности генерации текста.
Введение в SEOntology и ее значение в современном цифровом мире
https://www.youtube.com/watch?v=a_9hXrLauts
Что такое онтология для SEO с точки зрения непрофессионала?
Подумайте об онтологии как о всеобъемлющем руководстве, разъясняющем конкретные идеи. В сфере SEO мы сталкиваемся с множеством технических терминов, не так ли? Актуальность, обратные ссылки, E-A-T (экспертиза, авторитетность, надежность), структурированные данные – все это может привести в замешательство!
Онтология SEO служит комплексному пониманию определений и взаимосвязей между различными терминами, связанными с SEO. По сути, это своего рода коллективный глоссарий, выходящий за рамки простых определений слов. Он иллюстрирует отношения между различными терминами, такими как соединение «запросов» с «намерением поиска» и «веб-страницами», поясняя их роль в эффективной стратегии SEO.
Как эксперт по SEO, я могу сравнить свою работу с распутыванием сложной паутины методов и терминологий SEO, преобразованием их в аккуратный, понятный проект — в этом суть онтологии!
Schema.org служит впечатляющей демонстрацией связанной терминологии, в первую очередь фокусируясь на описании различных характеристик веб-страницы, таких как тип ее контента или создатель. Он помогает поисковым системам эффективно понимать наш контент. Однако в нем не подробно рассматривается способ создания ссылок между различными веб-страницами.
Какова наиболее востребованная тема на веб-странице? Эти аспекты жизненно важны в наших повседневных задачах, и онтология также может служить для них общей основой. Представьте это как общую игровую площадку, где каждый может делиться своими идеями, подобно тому, как словарь Schema.org разрабатывается совместно, прямо на GitHub.
Концепция онтологии SEO (поисковая оптимизация) предполагает расширение Schema.org дополнительными функциями, подобно тому, как это сделал GS1, разработав собственный словарь. Проще говоря, это база данных? Структура сотрудничества или что-то совсем другое? Он объединяет все эти элементы в одном. Онтология SEO функционирует как коллективное хранилище знаний, где разные стороны сотрудничают и делятся своим пониманием структур данных и отношений, имеющих отношение к SEO.
На этой центральной платформе люди со всего мира делятся своими знаниями об основных принципах SEO и их взаимосвязях. Создавая общую основу для этого понимания, SEO-сообщество существенно влияет на развитие опыта ИИ, в котором приоритет отдается людям, тем самым помогая формировать будущее опыта ИИ, разработанного с учетом интересов людей.
Проблема совместимости данных в индустрии SEO
Давайте начнем с рассмотрения преимуществ использования общего словаря, проиллюстрированного реальным сценарием. Вот слайд из выступления Эмилии Георгьевской на Загребском SEOSummit в этом году, который демонстрирует эту концепцию.
В случае, когда ваша коллега Валентина использует расширение Chrome для переноса данных консоли поиска Google (GSC) в Google Таблицы, собираемая ею информация состоит из таких разделов, как «Идентификатор», «Запрос» и «Показы». Однако Валентина работает вместе с Яном, который создает бизнес-уровень на основе аналогичных данных GSC. Проблема, с которой они сталкиваются, заключается в том, что Ян использует разные имена столбцов, а именно «UID», «Name», «Impressionen» и «Klicks».
Расширьте ситуацию на мгновение. Представьте, что вы сотрудничаете с несколькими партнерами по обработке данных, используете разнообразные инструменты и работаете вместе с многочисленными членами команды, говорящими на разных языках. Постоянный перевод и согласование различных соглашений об именах становится серьезным препятствием для продуктивного сотрудничества в области обработки данных.
Чрезмерный акцент на интеграции может привести к тому, что важные детали будут упущены из виду. Именно здесь онтология SEO становится решающей. Он служит универсальным словарем, предлагая последовательные обозначения схожих идей на разных платформах, в разных группах и на разных языках.
Как специалист по SEO, я могу подтвердить, что онтология SEO упрощает процесс совместной работы над данными, сводя к минимуму задачи непрерывного перевода и согласования, тем самым раскрывая истинную ценность ваших данных.
Генезис SEOнтологии
За последний год значительно возросло использование агентов искусственного интеллекта (ИИ), а также широкое внедрение технологии генерации текста с улучшенным поиском (RETG), которая представлена в различных формах, таких как модульный RETG и графический RETG и другие. .
Как эксперт по SEO, я рад сообщить, что RAG означает значительный прогресс в области искусственного интеллекта. В отличие от традиционных моделей больших языков, он позволяет этим моделям использовать внешние источники знаний, устраняя критический пробел и повышая их производительность.
RAG повышают фактическую точность и понимание контекста, потенциально уменьшая предвзятость. Несмотря на многообещающие результаты, RAG сталкивается с проблемами в области безопасности, точности, масштабируемости и интеграции данных, особенно в корпоративном секторе.
Для успешного внедрения RAG требуются высококачественные структурированные данные, к которым можно легко получить доступ и масштабировать.
В своей работе мы были пионерами в изучении использования агентов искусственного интеллекта и систем RAG (быстрого утверждения и управления), поддерживаемых графиком знаний, в отношении создания контента и автоматической поисковой оптимизации.
Графы знаний (KG) действительно набирают обороты в развитии RAG
Объединив диаграмму знаний, созданную на основе информации сайта, например той, которую предоставляет LlamaIndex, с WordLift, они повышают точность ответов, предоставляемых языковой моделью (LLM), особенно для сложных вопросов. Этот метод известен как подход RAG на основе KG.
Мы тестировали рабочие процессы с клиентами из разных вертикалей более года.
Мы изучили различные методы исследования ключевых слов для редакционных групп, создания разделов вопросов и ответов для интернет-магазинов, организации контента, планирования информационных бюллетеней, обновления текущих материалов и многого другого. Благодаря этим тестам мы получили некоторые ценные сведения:
1. RAG переоценена
Как эксперт по SEO, я хотел бы сказать, что обратный накопительный рост (RAG) или Graph RAG — это не просто еще один шаблон разработки; это инструмент, призванный ускорить ваш поиск ответов. Однако он не решает маркетинговых задач, с которыми ваша команда сталкивается ежедневно. Вместо этого важно сконцентрироваться на данных и структуре этой модели данных, поскольку они являются краеугольным камнем эффективных стратегий SEO.
Хотя существуют хорошие и плохие RAG, ключевое различие часто представлено частью уравнения «R»: Извлечением. Прежде всего, извлечение отличает модную демонстрацию от реального приложения, а за хорошей RAG всегда стоят хорошие данные. Однако данные — это не просто какой-либо тип данных (или графических данных).
Структура разработана с использованием согласованной структуры данных, адаптированной к вашим конкретным потребностям. Например, если вы разрабатываете поисковую систему по вину, крайне важно собрать наиболее подходящий набор данных и организовать данные в соответствии с характеристиками, которые пользователи найдут полезными при поиске информации, связанной с вином.
По сути, данные имеют большое значение, но дизайн модели данных имеет еще большее значение. При разработке агента искусственного интеллекта (ИИ), предназначенного для использования в вашей маркетинговой среде, крайне важно структурировать данные таким образом, чтобы они соответствовали его цели. Ваша цель должна состоять в том, чтобы инкапсулировать основные характеристики веб-страниц и ресурсов контента.
2. Не все умеют подсказывать
Задачи, представленные в письменном виде, могут быть сложными. В области разработки подсказок быстро развивается автоматизация (ознакомьтесь с этой статьей о переходе от подсказок к программированию подсказок для SEO). Стоит отметить, что только избранная группа специалистов обладает навыками создания подсказок, дающих желаемый результат.
Создание беспрепятственного пользовательского опыта для автономных агентов сопряжено с многочисленными трудностями, поскольку Якоб Нильсен часто подчеркивает потенциальный вред, который подсказки могут нанести удобству использования программ искусственного интеллекта.
«Существенным недостатком является то, что пользователям необходимо обладать отличными устными навыками, чтобы составить необходимые письменные тексты для подсказок.»
Поразительно отметить, что даже в богатых западных странах данные Nielsen показывают, что примерно каждый десятый человек обладает способностью полностью использовать искусственный интеллект.
| Простая подсказка с использованием цепочки мыслей (CoT) | Более сложная подсказка, сочетающая график мысли (GoT) и цепочку знаний (CoK) |
| «Объясните пошагово, как вычислить площадь круга радиусом 5 единиц». | «Используя методы «График мысли» (GoT) и «Цепочка знаний» (CoK), дайте подробное объяснение того, как вычислить площадь круга с радиусом 5 единиц. Ваш ответ должен: Начать с диаграммы Правительства РТ, которая визуально представляет ключевые понятия и их взаимосвязи, в том числе: Радиус круга Площадь Пи (π) Формула для площади круга Следовать диаграмме Правительства РТ с разбивкой ЦК, которая: a) Определяет каждое понятие на диаграмме. б) Объясняет взаимосвязь между этими понятиями в) Дает исторический контекст для разработки формулы площади круга. Представляет пошаговый процесс расчета, включая: а) Формулировку формулы площади круга б) Объяснение роли каждого компонента в формуле в) Показ замены значений г) Выполнение расчета д) Округление результата до соответствующего количества десятичных знаков. Завершите практическим применением этого расчета в реальных сценариях. На протяжении всего объяснения следите за тем, чтобы каждый шаг логически следовал за предыдущим, создавая четкую цепочку рассуждений от основных понятий до конечного результата». Эта улучшенная подсказка включает GoT, запрашивая визуальное представление концепций и их взаимосвязей. Он также использует CoK, запрашивая определения, исторический контекст и связи между идеями. Пошаговая разбивка и практическое применение еще больше повышают глубину и практичность объяснения». |
3. Вы должны построить рабочие процессы, чтобы направлять пользователя
Извлеченный урок заключается в том, что мы должны разработать подробные стандартные операционные процедуры (СОП) и письменные протоколы, описывающие шаги и процессы для обеспечения последовательности, качества и эффективности при выполнении конкретных задач оптимизации.
Очевидно, что практические примеры, такие как библиотеки подсказок, доступные для пользователей антропной модели, или такие инициативы, как AIPRM, стали свидетелями значительного роста и достижений.
На самом деле мы узнали, что ценность для бизнеса создает ряд шагов, которые помогают пользователю преобразовать контекст, в котором он / она находится, в последовательное определение задачи.
Давайте представим маркетинговые задачи, такие как исследование ключевых слов, как четко определенную процедуру или стандартный процесс (СОП), который действует как дорожная карта, помогая пользователям пройти различные этапы. Вот предлагаемая нами СОП для проведения исследования ключевых слов с помощью агента WordLift.
<б>4. Великий переход к удобному пользовательскому интерфейсу «точно в срок»
При традиционном проектировании пользовательского интерфейса (UX) данные заранее планируются и структурируются с использованием таких структур, как иерархии, категоризации и установленные шаблоны пользовательского интерфейса (UI). Однако, поскольку искусственный интеллект (ИИ) становится основным интерфейсом для работы со сложной информацией, мы наблюдаем значительные изменения в этом подходе.
1. Во многих случаях пользовательские интерфейсы (UI) становятся менее заметными, а общение между людьми и искусственным интеллектом происходит преимущественно посредством разговора. Рабочие процессы с поддержкой по требованию могут помочь пользователям понять и улучшить свои рабочие процессы, предоставляя контекст.
5. От агентов к RAG (и GraphRAG) к отчетности
Поскольку RAG (красный, желтый, зеленый) сам по себе не обеспечивает полного необходимого воздействия на бизнес, наше внимание быстро переключается с рассмотрения общих шаблонов ответов на вопросы на разработку вместо этого сложных многоэтапных решений рабочих процессов.
Однако основная задача заключается в определении желаемого результата для пользователя. Для достижения максимальных бизнес-целей простого «запроса данных» или «общения в чате на вашем сайте» может быть недостаточно. Вместо этого мы должны стремиться понять и удовлетворить конкретные потребности и ожидания пользователя.
Клиент запрашивает подробный анализ, например, оценку тематического единообразия по всему сайту (концепция, которую мы недавно обнаружили, известную как SiteRadus в результате крупной утечки данных Google), сводку сезонных закономерностей в многочисленных платных кампаниях с течением времени или всесторонний обзор, освещающий возможности оптимизации, касающиеся улучшения Google Merchant Feed.
Очень важно понять, как функционирует бизнес, и точно знать, за какие услуги или продукты вы будете получать вознаграждение. Какие практические шаги могут помочь бизнесу процветать? Какие конкретные запросы нам следует задать?
Это начало создания потрясающего инструмента отчетности с помощью искусственного интеллекта.
Как можно объединить граф знаний (KG) с онтологией для выравнивания ИИ, долговременной памяти и проверки контента?
Три руководящих принципа SEOntology:
- Обеспечение совместимости данных SEO для облегчения создания графиков знаний, одновременно сокращая количество ненужных сканирований и привязку к поставщику;
- Внедрение SEO-ноу-хау в ИИ-агенты с использованием предметно-ориентированного языка.
- Совместный обмен знаниями и тактиками для улучшения поиска и предотвращения неправильного использования генеративного ИИ.
SEOntology как «USB-C для SEO/сканирования данных»
Гармонизация данных, касающихся контента, продуктов, поисковых запросов пользователей и информации SEO, носит тактический характер, поскольку направлена на создание «последовательного изображения» Интернета как средства взаимодействия и общения.
Давайте перемотаем на минутку? Как поисковая система отображает веб-страницу? Вот с чего мы начнем. Можем ли мы установить общий формат того, как сканер будет представлять данные, полученные с сайта? Какие преимущества дает внедрение таких стандартов?
Практические примеры использования
Интеграция с Botify и динамические внутренние ссылки
Вот уже несколько месяцев я глубоко погружен в увлекательный проект вместе с командой Botify. Наша общая цель? Разработать инновационную диаграмму знаний, которая будет использовать данные сканирования Botify и повышать ее эффективность с помощью SEOntology. Это партнерство прокладывает путь к революционным достижениям в области автоматизации и оптимизации SEO.
Использование существующих данных с помощью SEOntology
Упрощенная версия может быть такой: Это фантастика! Если вы сейчас работаете с Botify, мы можем использовать весь накопленный вами объем данных. Вам не потребуется никаких дополнительных сканирований или дополнительной работы с вашей стороны. Мы используем язык запросов Botify (BQL) для получения и преобразования необходимых данных с помощью SEOntology, что упрощает нашу совместную работу.
Рассматривайте SEOntology как универсальный переводчик SEO-данных. Он преобразует сложную информацию из Botify в форму, которая не только читается машинами, но и понятна им. В результате мы можем построить комплексную, взаимосвязанную диаграмму знаний, наполненную бесценной информацией по SEO.
Что это значит для вас
Имея эту таблицу знаний, мы можем делать некоторые удивительные вещи:
- Автоматизированные структурированные данные. Мы можем автоматически создавать разметку структурированных данных для страниц со списком ваших товаров (PLP). Это помогает поисковым системам лучше понимать ваш контент, потенциально улучшая вашу видимость в результатах поиска.
- Динамические внутренние ссылки. Здесь все становится действительно интересно. Мы используем данные из Knowledge Graph для создания умных, динамических внутренних ссылок на вашем сайте. Позвольте мне объяснить, как это работает и почему это так эффективно.
На представленной диаграмме вы заметите, что данные из Botify и Google Search Console также можно комбинировать или объединять.
В тех случаях, когда Botify не импортирует автоматически необходимые данные в свои проекты сканирования, вы можете вручную инициировать новый вызов API для получения кликов, показов и позиций из консоли поиска Google (GSC), а затем включить эту информацию в график.
Сотрудничество с Adverttools для обеспечения совместимости данных
Как и мы, мы сотрудничали с Элиасом Даббасом, изобретателем популярной библиотеки Python Advertools, используемой многими маркетологами для автоматизации различных маркетинговых задач.
Сотрудничая вместе, мы стремимся улучшить совместимость данных, способствуя плавной интеграции и обмену информацией между различными системами и инструментами.
В исходном блокноте, найденном в репозитории SEOntology GitHub, Элиас демонстрирует несложный метод создания атрибутов для класса WebPage, который включает заголовок, метаописание, изображения и ссылки. Эта база служит основой для простого моделирования сложных компонентов, таких как стратегии внутренних ссылок. Вот структура:
- <ул>
- anchorTextContent
- НетFollow
- Ссылка
Мы также можем добавить флаг, если страница уже использует разметку схемы:
Формализация того, что мы узнали из анализа утекших документов поиска Google
Хотя важно проявлять осторожность при разработке стратегий или незначительных мер против массовой утечки данных Google, понимая, что Google быстро заблокирует любое неправомерное использование, существует огромное количество знаний, которые, с учетом наших новых идей, могут быть использованы для улучшения того, как мы представляем Интернет. контент и управлять маркетинговыми данными.
Как опытный эксперт по SEO, я осознаю, что эти ограничения предоставляют бесценные знания для улучшения способов создания веб-контента и структурирования маркетинговых данных. Чтобы обеспечить равный доступ к такой информации, я создал инструмент отчетов об утечках Google, разработанный специально для профессионалов в области SEO и цифровых маркетологов, что делает эту информацию легко доступной у вас под рукой.
Как опытный веб-мастер, я нашел невероятно полезным понимание системы категоризации Google и разделения веб-сайтов на различные группы или таксономии. Например, «вертикаль4», «география» и «продукты_услуги» имеют решающее значение для SEO, поскольку они существенно влияют на поисковый рейтинг и релевантность. Каждая таксономия имеет различные характеристики, которые влияют на то, как сайты и контент оцениваются и ранжируются в результатах поисковых систем, поэтому важно понимать эти нюансы для оптимизации производительности сети.
Используя SEOntology, мы можем использовать некоторые из этих атрибутов для улучшения представления веб-сайта.
Сделайте паузу на мгновение и представьте себе такой сценарий: вместо того, чтобы иметь дело со сложными данными SEO, которые вы ежедневно обрабатываете с помощью таких инструментов, как Moz, Ahrefs, Screaming Frog, Semrush и других, что, если эта информация будет отображаться в виде интерактивной диаграммы? Теперь давайте добавим еще один элемент — автономный AI-помощник, похожий на агента WordLift, работающий вместе с вами.
В этом инструменте используется передовой искусственный интеллект, называемый нейросимволическим ИИ, который сочетает в себе способность учиться на данных (нейронное обучение) со способностью рассуждать с использованием символов для автоматизации таких задач SEO, как создание и проверка внутренних ссылок. Это приводит к более плавному рабочему процессу и беспрецедентному уровню точности и скорости.
Внедрение SEO-ноу-хау в агенты искусственного интеллекта
В процессе создания новой агентной стратегии для SEO и онлайн-маркетинга SEOntology выступает в качестве специализированного словаря, который мы используем для программирования агентов ИИ с опытом SEO. Чтобы обеспечить наглядную иллюстрацию, давайте рассмотрим пример, демонстрирующий его применение.
Мы разработали систему, которая информирует агентов ИИ об эффективности органического поиска на веб-сайте, обеспечивая новый вид взаимодействия между профессионалами в области SEO и ИИ. Вот как работает прототип:
Компоненты системы
- График знаний: хранит данные консоли поиска Google (GSC), закодированные с помощью SEOntology.
- LLM: переводит запросы на естественном языке в GraphQL и анализирует данные.
- Агент ИИ: предоставляет ценную информацию на основе проанализированных данных.
Взаимодействие человека и агента
Диаграмма иллюстрирует ход типичного взаимодействия. Вот что делает этот подход эффективным:
- Интерфейс на естественном языке. Специалисты по SEO могут задавать вопросы простым языком, не создавая сложных запросов.
- Понимание контекста: LLM понимает концепции SEO, что позволяет делать более тонкие запросы и ответы.
- Глубокий анализ. Агент ИИ не просто извлекает данные; он предоставляет полезную информацию, такую как:
<ул> - Определение наиболее эффективных ключевых слов.
- Выделение значительных изменений в производительности.
- Предложение возможностей оптимизации.
- Интерактивное исследование: пользователи могут задавать дополнительные вопросы, что позволяет динамически исследовать эффективность SEO.
Применяя опыт SEO в системе под названием SEOntology и используя статистику производительности, мы разрабатываем интеллектуальных агентов, способных предлагать индивидуальную и сложную помощь в задачах, связанных с SEO. Этот метод легко соединяет необработанные данные с практическими выводами, делая сложный SEO-анализ более доступным для профессионалов во всех сферах.
Вот один из способов перефразировать данный текст более простым и естественным языком: эта демонстрация показывает, как такая онтология, как SEOntology, может дать нам возможность создавать интеллектуальные инструменты SEO, которые могут автоматически решать сложные задачи, сохраняя при этом контроль человека и обеспечивая высокое качество. результаты. Он предлагает заглянуть в будущее SEO, где ИИ работает наряду с человеческими знаниями, а не заменяет их.
«Человек в цикле» (HTIL) и совместный обмен знаниями
Важно прояснить это: хотя ИИ трансформирует SEO и поиск, люди являются основной сутью нашей области. По мере того, как мы углубляемся в область SEOntology и процессов, управляемых искусственным интеллектом, важно понимать, что Human-in-the-Loop (HITL) — это не просто модное дополнение — оно формирует основу всего, что мы создаем.
Как эксперт по SEO, моя цель — разработать SEOntology как инструмент, который позволит нам передавать наши человеческие знания SEO машинам, сохраняя при этом контроль. Речь идет не о делегировании полного контроля ИИ; вместо этого речь идет о привитии ИИ навыков, которые помогут ему стать отличным помощником в наших SEO-приключениях.
Искусственный интеллект под руководством человека: незаменимый человеческий элемент
SEOntology выходит за рамки просто технического проекта; он служит мощным инструментом, способствующим совместному обмену знаниями, подчеркивая человеческий фактор в поисковой оптимизации (SEO). Наша приверженность выходит за рамки программирования и математических моделей и направлена на развитие способностей и повышение квалификации современных маркетологов и специалистов по SEO.
Как опытный веб-мастер, я пришел к пониманию того, что настоящая сила ИИ в SEO заключается не только в его алгоритмах, но и в мудрости, разнообразных точках зрения и практических знаниях, которые люди привносят в работу. За прошедшие годы я понял, что эффективное SEO глубоко укоренено в человеческой интуиции. Речь идет не о замене опыта; вместо этого мы улучшаем его, используя ИИ как инструмент для расширения нашего коллективного понимания и навыков.
Мы добиваемся более эффективных и заслуживающих доверия результатов, сочетая передовые технологии с человеческим творчеством, интуицией и этическими суждениями. Такой подход укрепляет доверие клиентов в нашей отрасли и в Интернете.
Вот где люди остаются незаменимыми:
- Понимание потребностей бизнеса. ИИ может подсчитывать цифры, но не может заменить тонкое понимание бизнес-целей, которое дают опытные специалисты по SEO. Нам нужны эксперты, которые смогут воплотить цели клиента в действенные стратегии SEO.
- Выявление ограничений клиента. Каждый бизнес уникален, со своими ограничениями и возможностями. Требуется человеческое понимание, чтобы преодолеть эти ограничения и разработать индивидуальные подходы к SEO, которые работают в рамках реальных параметров.
- Разработка передовых алгоритмов. Алгоритмы, лежащие в основе наших инструментов искусственного интеллекта, не возникают из воздуха. Нам нужны блестящие умы, чтобы разрабатывать современные алгоритмы, учиться на человеческом вкладе и постоянно совершенствоваться.
- Разработка надежных систем. За каждым бесперебойно работающим инструментом искусственного интеллекта стоит команда инженеров-программистов, которые обеспечивают быстроту, безопасность и надежность наших систем. Благодаря этому человеческому опыту наши ИИ-помощники работают как хорошо смазанные машины.
- Стремление к лучшему Интернету. В основе SEO лежит стремление сделать Интернет лучше. Нам нужны люди, которые разделяют видение Тима Бернерса и Ли, люди, которые увлечены развитием сети данных и улучшением цифровой экосистемы для всех.
- Согласование и устойчивость сообщества. Нам необходимо объединиться, чтобы проанализировать поведение поисковых гигантов и разработать устойчивые стратегии. Речь идет о инновационном решении наших проблем как индивидуально, так и коллективно. Это то, что мне всегда нравилось в индустрии SEO!
Расширение возможностей SEOntology
В нашем развитии SEOntology мы не работаем в одиночестве; скорее, мы улучшаем и расширяем уже существующие нормы, в частности Schema.org, и подражаем проверенному подходу веб-словаря GS1.
SEOntology как расширение Schema.org
В Интернете Schema.org стал широко распространенным стандартом реализации структурированных данных. Эта платформа предлагает общий язык, который администраторы веб-сайтов могут использовать для маркировки своих веб-страниц.
Как профессионал в области цифрового маркетинга, я обнаружил, что, хотя Schema.org предлагает широкий спектр тем, он не вдается слишком глубоко в мельчайшие детали аспектов SEO. Именно здесь на сцену выходит SEOntology, уделяя особое внимание совершенствованию стратегий SEO за счет их глубокого понимания и применения.
Дополнительная терминология, аналогичная SEOntology, если говорить простыми словами, расширяет фундаментальный словарь Schema.org, вводя дополнительные понятия, атрибуты и связи. Это расширение расширяет базовый язык Schema.org, предлагая более подробные описания.
Как эксперт по SEO, я гарантирую, что наши стратегии органично согласуются с текущими интеграциями Schema.org, включая специализированную терминологию SEO, которая не является частью фундаментального лексикона.
Обучение с помощью веб-словаря GS1
Использование веб-словаря GS1 представляет собой отличную основу для разработки расширения, которое безупречно работает с Schema.org в сценариях электронной коммерции и информации о продуктах. Этот словарь, разработанный глобальной организацией GS1, которая специализируется на создании стандартов цепочки поставок и управлении ими, предназначен для расширения возможностей Schema.org для таких приложений.
Веб-словарь GS1 даже в последнее время показал, что специализированные расширения могут влиять на разметку схемы в отрасли и переплетаться с ней.
- Влияние на реальный мир. Свойство https://schema.org/Certification, которое теперь официально поддерживается Google, взято из https://www.gs1.org/voc/CertificationDetails компании GS1. Это демонстрирует, как расширения могут способствовать развитию Schema.org и возможностей поисковых систем.
Наша цель — принять стратегию, аналогичную расширению Schema.org, и сделать ее универсальным языком для SEO-приложений. Это может определить будущее поисковых систем, автоматизации искусственного интеллекта и методов SEO.
Подобно тому, как GS1 создала свое пространство имен (gs1:), связав его с терминами схемы, мы создали собственное пространство имен (seovoc:) и включаем классы в структуру Schema.org, где это возможно.
Будущее SEOntологии
SEOntology — это больше, чем просто теоретическая основа; это практический инструмент, призванный расширить возможности SEO-специалистов и производителей инструментов в экосистеме, все более управляемой искусственным интеллектом.
Вот как вы можете взаимодействовать с SEOntology и получать от нее выгоду.
Если вы разрабатываете инструменты SEO:
- Взаимодействие данных: внедрите SEOntology для экспорта и импорта данных в стандартизированном формате. Это гарантирует, что ваши инструменты смогут легко взаимодействовать с другими системами, совместимыми с SEOntology.
- Данные, готовые к использованию ИИ. Структурируя данные в соответствии с SEOntology, вы делаете их более доступными для автоматизации и анализа на основе ИИ.
Если вы SEO-профессионал:
- Внести вклад в развитие. Как и в случае со Schema.org, вы можете внести свой вклад в развитие SEOntology. Посетите его репозиторий GitHub, чтобы:
<ул> - Поднимите вопросы о новых концепциях или свойствах, которые, по вашему мнению, следует включить.
- Предложить изменения в существующие определения.
- Участвуйте в дискуссиях о будущем направлении SEOntology.
- Внедрите в свою работу: начните использовать концепции SEOntology в своих структурированных данных.
Мы доверяем открытому исходному коду
В целях прозрачности все разговоры и решения относительно будущего SEOntology будут открыто доступны, что позволит сообществу активно участвовать в формировании его курса. По мере нарастания темпов мы создадим руководящий орган, который будет следить за его развитием и регулярно предоставлять обновленную информацию о его развитии.
Заключение и будущая работа
Проще говоря, роль людей в маркетинге станет более важной, а не будет заменена искусственным интеллектом. Семантика, или SEO, — это не просто модный термин, это движение к подходу, управляемому человеком. SEO играет ключевую роль в формировании методов стратегического маркетинга, которые позволяют людям принимать решения.
Проще говоря, SEO (поисковая оптимизация) – это уже не просто достижение высоких позиций; речь идет о создании интеллектуального, гибкого контента и содержательном общении с нашей аудиторией через несколько платформ. Последовательная стандартизация данных и методов SEO имеет решающее значение для создания долгосрочной стратегии и инвестиций в этические технологии искусственного интеллекта.
Готовы ли вы присоединиться к этой революции?
Как опытный веб-мастер, я хотел бы пролить свет на три фундаментальные ценности, лежащие в основе подхода SEOntology:
- По мере того, как мы продвигаемся в разработке нового агентного способа реализации SEO и цифрового маркетинга, мы хотим внедрить ноу-хау в области SEO с помощью SEOntology, предметно-ориентированного языка, который позволит привить SEO-мышление SEO-агентам (или многоагентным системам). например, агент WordLift). В этом контексте навыки, необходимые для создания динамических внутренних ссылок, кодируются как узлы в графе знаний, а возможности становятся триггерами для активации рабочих процессов.
- Мы ожидаем, что будем работать с HITL, управляемым человеком, а это означает, что онтология станет способом совместного обмена знаниями и тактиками, которые помогут улучшить доступность и предотвратить неправильное использование генеративного ИИ, который сегодня загрязняет Интернет.
Обзор проекта
- SEOntology – Обзор проекта – WordLift
- Публичный репозиторий
- Нить на X
- НИОКР
- 6125 K-LAM – Улучшение моделей крупных действий с помощью графиков знаний.docx
Смотрите также
2024-08-27 16:12
