Deep Learning: de toekomst van SEO

Algoritmen zijn slimmer geworden. Ze leren welke websites jij bezoekt, waarom jij een zoekopdracht typt en op welke andere zoeksuggesties je waarschijnlijk klikt. Achter de online resultaten die jij ziet, gaat een zeer geavanceerde vorm van AI schuil: Deep learning.

Het is gebaseerd op kunstmatige neurale netwerken waardoor de machine kan leren zonder menselijke supervisie. Deep learning vereist meer data omdat neurale netwerken meer informatie moeten verwerken om efficiënter te zijn, om betere inzichten te krijgen - om vragen beter te beantwoorden.

Dus hoe verandert het de manier waarop Google zijn werk doet en wat betekent het voor SEO?

De impact van Deep learning op SEO

Met behulp van diepe neurale netwerken kunnen machines nu enorme hoeveelheden data analyseren en meer taken leren. Functies zoals het identificeren van afbeeldingen, het nauwkeurig herkennen van spraakopdrachten en het correct interpreteren van zoekopdrachten zullen sneller en op een veel grotere schaal worden uitgevoerd.

RankBrain van Google was een van de eerste algoritmen die deep learning vertoonde. Het is in staat om de zoekintentie van de gebruiker te begrijpen, wat resulteert in nauwkeurigere zoekresultaten. Maar dit is nog maar het begin.

In een interview met voormalig Google-zoekmachine Edmond Lau verklaarde hij dat het met machine learning moeilijk uit te leggen is waarom een ​​bepaald zoekresultaat hoger scoort dan het andere. Omdat het algoritme en de signalen door mensen zijn ontworpen, is het moeilijk om op machine learning gebaseerde systemen aan te passen om bepaalde signalen te versterken. Ingenieurs moeten het algoritme nog steeds aanpassen wanneer ze een maas in de wet ontdekken.

Met deep learning verwachten ze dat AI het tweaken overneemt. Deep learning-technologie zal naar verwachting nauwkeurigere resultaten opleveren. Maar de ingenieurs zullen niet altijd kunnen uitleggen waarom de machine tot het resultaat kwam.

Wat Google uiteindelijk wil doen, is zoekopdrachten creëren die gebruikers tevreden stellen. Het maakt niet uit welk patroon deep learning-technologie ontdekt, een website die aan de vragen van gebruikers voldoet, heeft meer kans op succes.

Door algoritmen in staat te stellen grote hoeveelheden data te analyseren en ervan te leren, kan machine learning de nauwkeurigheid en relevantie van zoekresultaten helpen verbeteren, wat leidt tot een betere gebruikerservaring en hogere rankings voor websites.Meer informatie over Deep Learning. 

Wat kan je als marketeer doen

Bedrijven zien een mooie toekomst met deep learning. Maar SEO-experts maken zich misschien zorgen over de kans dat machines unieke algoritmen bedenken die afwijken van de normale praktijk en SEO-technieken.

Zoals met elke populaire technologie, zullen marketeers zich moeten aanpassen aan deep learning.

Gericht op gebruikerservaring

Het doel van elk bedrijf is om klanten blij te maken. Dit doel verschilt niet van het doel van Google om de gebruikerservaring voortdurend te verbeteren. Hoewel de rankings zullen veranderen, zal het doel van Google niet veranderen.

Naarmate zoekmachines slimmer worden, zal een SEO-specialist  zich moeten concentreren op het bieden van de beste gebruikerservaring om ervoor te zorgen dat ze de juiste bezoekers blijven aantrekken en hen overtuigen om terug te keren naar de website.

Zorg ervoor dat een webdesign responsive is en dat het snel laadt. Want meer dan 5 miljard mensen in de wereld zijn unieke mobiele gebruikers, dat is ongeveer 72 procent van de wereldbevolking. Webmasters die optimaliseren voor mobiel zullen degenen zijn die als beste uit de bus komen na de komende updates.

Longtail-zoekwoorden targeten

Nu mensen de mogelijkheid hebben om tegen hun apparaten te praten en spraakopdrachten te geven, is het slim om longtail-zoekwoorden of spraakgestuurde zoekwoorden te targeten. Deze aanpak zorgt voor een meer gerichte strategie. Het vereist dat je dieper in de psychografie van de doelgroep duikt om te weten wat ze vragen en wat ze verwachten.

Het produceren van relevante content

Maak altijd nieuwe content en update bestaande content als je merkt dat er een contentverval plaatsvindt. Ongeacht de update, zowel gebruikers als Google geven prioriteit aan websites die kwaliteit en waardevolle content leveren. Een van de belangrijkste doelen van algoritme-updates is het uitfilteren van irrelevante content van lage kwaliteit.

Deep learning aan het begin

In 2014 nam Google DeepMind over, een Brits bedrijf gespecialiseerd in deep learning-technologie. Twee jaar later snel vooruit, AlphaGo, een algoritme dat gebruikmaakt van de deep learning-technologie van Google. Totdat Google het voor elkaar kreeg om de wereldkampioen te verslaan van het spel Go.

Het spel Go wordt gezien als het meest uitdagende spel om onder de knie te krijgen, omdat de strategie en doelstellingen eindeloos zijn en het een veel intuïtiever spel is vergeleken met schaken. Een enkel spel heeft ongeveer 250150 of 10360 waarschijnlijke zetten, vergeleken met schaken, dat 3580 (of 10123) heeft.

Dit maakt het de ideale game om deep learning te testen, aangezien er geen manier is om alle zetten in het systeem in te voeren, wat gelijk staat aan het aantal atomen in het universum. Om een ​​mens te verslaan, moet de machine nieuwe patronen en data leren en absorberen om tot de volgende zet te komen. Het nabootsen van het proces van het menselijk brein.

Hoewel machine learning functioneert om een ​​vooraf gedefinieerd doel aan te pakken, is deep learning-technologie zoals AlphaGo niet voorgeprogrammeerd en leert het uit ervaring. Ontwikkelaars en datawetenschappers gebruiken vervolgens Reinforcement Learning en geven het alle informatie die het nodig heeft om nieuwe patronen te leren en te verwerken.

De technologie kan in veel industrieën worden gebruikt, waaronder de gezondheidszorg, wetenschap, elektronica en media.

De toekomst ligt in Deep learning

Deep learning staat nog in de kinderschoenen, dus er zal nog meer over ontdekt worden. De technologie kan nieuwe manieren bedenken om zoekmachines te helpen bij het filteren en rangschikken van websites.

De belangrijkste factoren die we vandaag zien, zoals ankerteksten, paginasnelheid en metabeschrijvingen, kunnen factoren zijn die er in de toekomst misschien niet meer zo toe doen.

Nieuwe technologieën zullen zich blijven ontwikkelen. En ze zullen de manier waarop je een product of dienst de markt brengt, blijven verstoren en verbeteren. De kunst is om ervoor te zorgen dat je altijd voorbereid bent op de toekomst.