Раньше компьютеры могли только выполнять ваши команды, но не сохранять их. Хотя люди в то время имели свою долю неудач, эти усилия положили начало развитию искусственного интеллекта (ИИ), который сегодня правит всем.

Благодаря технологии искусственного интеллекта машины могут имитировать поведение человека. С другой стороны, машинное обучение (МО) является частью ИИ. Это может позволить машинам автоматически обучаться, используя прошлые данные, без детального программирования. Конечная цель ИИ — создать интеллектуальную компьютерную систему, способную решать сложные задачи.

Когда дело доходит до поисковых систем, AI и ML несут ответственность за все, что вы видите в результатах поиска сейчас, и за то, что вы увидите в будущем. Через пару лет машины могут захватить мир. Но на сегодня давайте остановимся на изучении того, как поисковые системы используют AI/ML, чтобы упростить наши онлайн-авантюры.

1. Обнаружение закономерностей и ранжирование веб-сайтов

Поисковые системы полагаются на AI и ML для ранжирования ваших веб-страниц, видео и всего контента на вашем сайте.

Например, поисковые системы используют машинное обучение для обнаружения шаблонов. В основном это помогает обнаруживать спам или дублирующийся контент. Они ищут исходящие ссылки на несвязанные страницы, стоп-слова и синонимы, а также спам-ключевые слова в вашем контенте.

Машинное обучение может выявить эти шаблоны и в конечном итоге пометить их. Данные, собранные от пользователей, также помогают этим алгоритмам изучать новые шаблоны и помечать их. Их цель — освободить результаты поиска от низкокачественного контента.

Google по-прежнему использует людей, оценивающих качество, но машинное обучение уменьшает количество рабочей силы, используемой для просмотра контента.

Вот почему у низкокачественного контента нет шансов против Google. А при наличии искусственного интеллекта о попытке обмануть игру с помощью черных методов SEO, включая наполнение ключевыми словами, маскировку, невидимый текст и т. д., не может быть и речи.

2. Понимание поисковых запросов и языковой обработки

Поисковые системы используют обработку естественного языка (NLP). Это область искусственного интеллекта, которая занимается обучением компьютеров тому, как работает наш письменный язык.

Это позволяет анализировать предыдущие поисковые запросы пользователей и оптимизировать будущие результаты.

Теперь Google использует предварительно обученную языковую модель под названием «Представления двунаправленного кодировщика от преобразователей» (BERT) для предоставления пользователям настраиваемых результатов. Он не только может интерпретировать ключевые слова, но и распознавать их контекст.

Как бы то ни было, можно с уверенностью сказать, что в настоящее время многозадачная унифицированная модель (MUM) опережает BERT. Это гораздо более мощный тип ИИ, который является одним из козырей Google.

MUM способен определять контекст и цель поиска, а также понимать результаты поиска на разных языках.

Хотя это кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой, поисковые системы используют машинное обучение для определения намерений поиска на основе нашего прошлого поведения и интересов, таких как шаблоны кликов или тип контента, с которым мы взаимодействуем.

3. AI/ML для голосового поиска

У НЛП есть еще одно преимущество — способность распознавать человеческие голоса в режиме реального времени. Проще говоря, когда вы произносите слово, системы с искусственным интеллектом могут преобразовать его в результат поиска. С точки зрения гугления, кто знает, однажды ваши мысли могут дать вам, так сказать, результаты поиска.

4. AI/ML для поиска изображений

Хотите верьте, хотите нет, но миллионы фотографий загружаются в Instagram и Facebook каждую секунду. Итак, представьте, сколько людей и часов потребуется, чтобы проанализировать и каталогизировать их вручную? Тем не менее, это кусок пирога для машинного обучения.

ИИ может анализировать шаблоны форм и цвета, комбинируя их с текущими данными схемы о конкретной фотографии. В результате поисковые системы понимают концепцию изображения.

Более того, с помощью машинного обучения Google каталогизирует изображения для результатов поиска Google Image, а также ускоряет обратный поиск изображений. Таким образом, мы можем искать с помощью изображения, а не всегда прибегать к тексту.

5. Определение синонимов

Вы когда-нибудь чувствовали, что Google навязывает синонимы в результатах поиска? Вероятно, это из-за RankBrain. Это часть искусственного интеллекта, которая помогает Google понять наиболее релевантные темы на основе вашего запроса.

Важно то, что он действительно поднимает точность результата на ступеньку выше. В конечном счете, Google не будет сбивать вас с толку, показывая результаты, имеющие прямо противоположное значение. Но он раскроет все результаты, похожие на ваше намерение поиска.

к вам

AI и ML никогда не перестанут нас удивлять, и это лишь малая толика их возможностей. Более того, чем больше люди взаимодействуют с ними, тем умнее и точнее они становятся.

Хотя искусственный интеллект будет постоянно нуждаться в человеческом прикосновении для развития, он, безусловно, поднимет качество нашей жизни в другую стратосферу.

Суть в том, что AI и ML — это золотые прииски, которые помогут людям получить индивидуальный опыт работы в Интернете.

Если вы работодатель, начните с Unnanu Hire, чтобы найти наиболее подходящих кандидатов.

Если вы ищете работу, начните с Unnanu Talent, чтобы найти наиболее подходящую работу для вас. Будьте подлинными и выражайте себя с помощью наших видео профилей. Покажите свои таланты и опыт самым инновационным компаниям. Просмотрите Вакансии Unnanu и создайте бесплатную учетную запись, зарегистрировавшись.

Если вы ищете поставщика ИТ-услуг, обращайтесь в PMCS Services. Команда PMCS будет рада помочь вам в рамках этих сервисных контрактов: услуги ITSAC, DBITS, TIPS, Искусственный интеллект, ИТ-решения, ИТ-консалтинг и ИТ-персонал.