Khoa học dữ liệu như một công cụ thay đổi cuộc chơi cho SEO
Data Science (Khoa học dữ liệu) vượt qua con đường của cả dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo khi nói đến phân tích và xử lý dữ liệu được gọi là dataset. Lĩnh vực đang phát triển được gọi là khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều công cụ, thuật toán và quy tắc học máy khác nhau được sử dụng để khám phá các hình mẫu ẩn bên trong dựa trên dữ liệu thô.
Khoa học dữ liệu không phải là điều mới mẻ trong SEO: vào năm 2011, Google đã thành lập Google Brain, một nhóm chuyên chuyển đổi các sản phẩm của Google bằng trí tuệ nhân tạo để làm cho chúng “nhanh hơn, thông minh hơn và hữu ích hơn”. Với 95% người tìm kiếm sử dụng Google làm công cụ tìm kiếm chính, không có gì ngạc nhiên khi công ty Mountain View đầu tư rất nhiều vào công nghệ mới để cải thiện chất lượng dịch vụ của họ. Vào năm 2015, Google Brain đã triển khai RankBrain, một thuật toán mang tính thay đổi cuộc chơi được sử dụng để cải thiện chất lượng kết quả tìm kiếm của Google. Vì khoảng 15% truy vấn chưa từng được tìm kiếm trước đây, mục đích là để tự động cho phép Google hiểu rõ hơn về truy vấn để đưa ra kết quả phù hợp nhất.
Những ví dụ này, trong số nhiều ví dụ khác, về cách Google triển khai khoa học dữ liệu trong các thuật toán của mình cho thấy rằng hai lĩnh vực này bổ sung cho nhau. Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy xem cách SEO có thể tận dụng lợi thế của học máy.
Giá trị của học máy đối với SEO
Khi nói đến việc áp dụng học máy vào SEO, đặc biệt là liên quan đến cách tiết kiệm thời gian hàng ngày và cách thuyết phục giá trị của SEO đối với lãnh đạo DN trong công ty bạn, nó có ba ưu điểm:
Khả năng dự đoán
Các thuật toán dự đoán có thể hữu ích khi ưu tiên lộ trình của bạn bằng cách làm nổi bật các từ khóa, xác định xu hướng long-tail trong tương lai hoặc thậm chí dự đoán lưu lượng truy cập. Ví dụ: tập trung vào các từ khóa long-tail là một chiến lược SEO hiệu quả, vì chúng thường mang lại nhiều lưu lượng truy cập hơn bất kỳ từ khóa hàng đầu hay có tính cạnh tranh cao nào. Tuy nhiên, vì chúng phụ thuộc vào số lượng tìm kiếm nhỏ như vậy, chúng có thể khó dự đoán và lập kế hoạch. Nhưng một số lý do có thể khiến công ty, giám đốc tiếp thị và nhiều người ra quyết định khác yêu cầu dự đoán lưu lượng truy cập SEO:
- Để chắc chắn về khoản đầu tư
- Để cân bằng chi phí giữa kênh không phải trả tiền và kênh trả phí
Sử dụng các mô hình được đào tạo, Facebook Prophet và dữ liệu của Google Search Console, bạn có thể xác định và phát hiện các xu hướng dài hạn trong tương lai và xây dựng mô hình dự đoán để dự báo các lượt truy cập của Google.
Tạo văn bản
Một chiến lược SEO hiệu quả đòi hỏi phải có nội dung tốt, nhưng việc thiết lập và duy trì nội dung trên một trang web rất tốn kém. Hoặc đơn giản là khó tìm được cảm hứng.
Đây là lý do tại sao việc xây dựng nội dung tự động rất có ý nghĩa. Khi việc tạo văn bản có chất lượng cao, nó có thể được sử dụng để:
- Tạo các anchor cho liên kết nội bộ (internal link)
- Tạo hàng loạt các biến thể của title tag
- Tạo hàng loạt các biến thể của meta description tag
Tự động hóa
Tự động hóa rất hữu ích để gắn nhãn hình ảnh, và cuối cùng là video, bằng cách sử dụng thuật toán phát hiện đối tượng như thuật toán trên TensorFlow. Thuật toán này có thể giúp gắn nhãn hình ảnh, vì vậy nó có thể tối ưu hóa các thuộc tính alt khá dễ dàng. Ngoài ra, quá trình tự động hóa có thể được sử dụng để tiến hành A/B Test vì nó khá đơn giản để thực hiện một số thay đổi cơ bản trên một trang.
Tự động hóa cũng có thể được sử dụng để phát hiện các điểm bất thường trước khi Google nhận thấy chúng. Một mục đích của SEO audit là để tìm các chỉ số hoặc KPI mà trang web không hoạt động như mong đợi.
Sử dụng công nghệ học máy để tìm các điểm bất thường do thu thập thông tin tiết lộ cũng có nghĩa là bạn có thể tính đến các sự kiện theo mùa, cùng với các thay đổi dần dần đối với trang web theo thời gian.
