我們如何使用人工智能和機器學習將 SEO 內容性能提高 30%

任何在過去九個月裡與我交談過的人都會知道我已經深深陷入了人工智能的兔子洞。 我完全全神貫注於 AI 的工作原理，在 Ellipsis，我們迅速將其應用到我們的流程中。

最大的受益者是我們的 SEO 內容工作，它構成了我們日常工作的大部分。 我們現在有一套內部工具，專門為為 WordPress 業務創建內容而優化。 這套工具比任何商業可用的工具都要好得多，並幫助我們確保我們的內容獲得排名和轉化。

我們將系統稱為 FALCON，通過它我們將 SEO 內容結果提高了約 30%。 這就是一切的運作方式。

概述：人工智能能做什麼？

我們在這裡對四種類型的 AI 感興趣：

• 文本分類（文本屬於哪個類別？）
• 文本生成（創建大部分原始響應）
• 預測（根據過去的數據，接下來會發生什麼？）
• 自然語言理解（文本是什麼意思？）

2021 年的 AI 非常適合這些用例。 這些類型中的每一種都需要一個用於生成輸出的“模型”。 有兩種類型：自訓練和預訓練。

自訓練是基於您自己的數據為您的用例構建的自定義模型。 這由機器學習 (ML) 提供支持，因此您經常看到 ML 在這裡可以互換使用。 預訓練模型是使用其他人的數據進行訓練的。 這些往往更通用，但是一個好的通用模型非常強大。

如果您想知道新的聯繫表查詢是銷售電子郵件還是客戶支持請求，您可能可以使用預先訓練的模型。 如果您想知道需要將特定支持消息發送到哪個團隊，您可能需要一個自訓練的自定義模型。

去年左右的重大突破是預訓練模型變得更好。 Open AI 的 GPT-3 之類的文本生成非常出色，開闢了更多可能性。 這與訓練自定義模型相結合，變得更容易訪問（向 Ellipsis 客戶 Akkio 大喊）：以前您需要數據科學家來執行此操作。

這是關於人工智能可以做什麼以及我們如何使用它的背景。 現在讓我們看看 Ellipsis 在我們的 SEO 內容流程中針對每一個的具體用例。

機器學習提高關鍵詞和標題組合的成功率

SEO 內容製作過程的第一個階段是關鍵字選擇。 我們將確定我們希望客戶的內容適合哪個主題集群，然後為帖子尋找一個好的目標關鍵字。 如果您選擇了錯誤的關鍵字，那麼您對內容創建所做的任何事情都無法使帖子正常工作。

借助 FALCON，我們使用自定義機器學習模型來預測關鍵字和標題組合的效果，基於我們之前發布成功的內部數據。 僅此自定義模型就對我們的 SEO 內容性能提升 30% 的最大份額負責。

我們有四個版本來檢查：

1. 現有關鍵字
2. 相關關鍵詞
3. 長尾關鍵詞
4. 已上線內容的關鍵字

第一個對您提供的關鍵字進行簡單檢查，一次最多可以檢查 100 個關鍵字。 第二個查找相關關鍵字並在預測中運行它們（一次最多 100 個），向您顯示可行的相關關鍵字。 這反過來又可以一次處理 100 個基本關鍵字，因此我們在幾分鐘內檢查了 1000 個關鍵字。 第三個是類似的，但深入到長尾關鍵詞。 最終版本會檢查現有帖子上的不同目標關鍵字是否會表現更好。

通過使用 FALCON，我們看到我們製作的內容的性能得到了提高——因為我們對帖子的排名充滿信心——以及我們可以找到的關鍵詞的改進，因為人工智能使關鍵詞更容易出現。

使用 BERT 對搜索意圖進行分類

谷歌有興趣為搜索者提供最好的用戶體驗。 這意味著快速為他們所尋找的任何內容提供完整的答案。 為了做到這一點，谷歌必須了解搜索者在尋找什麼，以及它顯示的結果是否提供了答案。 我們稱之為搜索意圖。

我們通過查看 Google 顯示的結果來了解搜索者在尋找什麼。

BERT 是谷歌於 2018 年開源的一種自然語言理解 (NLU) 方法。谷歌使用 BERT 來理解上下文中的搜索意圖：如果你搜索“Queen Albums”，它會理解在上下文中的 Queen 是指樂隊，不是皇后這個人。

谷歌正在使用該方法來了解搜索者在尋找什麼。 我們使用它對 FALCON 做同樣的事情，通過查看結果並使用它們對搜索意圖進行分類。 我們正在使用預訓練的 BERT 模型來執行此操作。

這進入了我們的關鍵字研究過程。 您可以手動執行此操作，但手動操作往往是在搜索查詢而不是搜索結果上完成：它相當直觀，“購買 WordPress 主題”是一個購買意圖關鍵字。 然而，由於 Google 正在響應真實世界的用戶，Google 越來越多地拋出意想不到的結果，因此使用 BERT 可以讓我們查看前 10 個結果並根據所有這些結果進行分類——它在大約半秒內完成。

用於識別主題的自然語言處理

谷歌想要了解搜索者在尋找什麼。 為了確定在哪裡對內容進行排名，它需要了解頁面上的內容，以便了解結果在多大程度上符合搜索者的需求。

谷歌為此使用自然語言處理 (NLP)。 NLP 讓 Google 獲取 URL 並了解頁面中包含的實體和主題。 一旦它知道頁面上有什麼，它就可以理解在哪裡對其進行排名。

NLP 長期以來一直是 SEO 的前沿領域，在過去三年中它一直是我們內容流程的核心部分。 Clearscope、MarketMuse 和 Frase 等商業工具已經普及了該方法：他們將查看目標關鍵字的前 10-30 個結果，然後在這些結果中聚合主題。 這將為您提供一個包含 30-50 個主題的列表，供您在帖子中涵蓋，涵蓋它們可以確保您已經很好地回答了搜索者將遇到的所有問題。

這是一個久經考驗的過程，多年來我們已經取得了很好的成果。

但是，商業工具有一些限制。 第一個是人工智能：NLP 很好，但也有局限性。 這些工具依賴於他們使用的 NLP 的良好結果。 例如，谷歌只能識別頁面上大約 18% 的主題，而且它經常錯誤地識別它們。

我們在商業工具中看到了同樣的情況：他們通常使用一個 NLP 提供者，因此他們會錯過帖子需要涵蓋的主題和實體。 如果您的內容基於不完整的主題列表，那麼您就錯過了。

正如您在此示例中所見，我在“最佳 WordPress 託管”排名靠前的帖子上運行了 Google 的 NLP 演示：

分類主要是有效的，但谷歌認為 Hostinger 是一個人，而不是一家公司。

這促使我們開發了自己的 FALCON NLP 解決方案，以更好地獲取 WordPress 特定主題。

通過我們內部的 NLP 解決方案，我們可以獲得更好的主題識別。 與使用商業工具製作的競爭內容相比，這讓我們能夠製作出更完整的內容。

如果您可以更好地識別要涵蓋的主題並確保您的內容讓 Google 識別您的主題，那麼您就擁有了競爭優勢。 這就是我們的內容。

我們還在關鍵字研究階段使用 NLP 將關鍵字自動分組到主題集群中。 以前這是一個緩慢的手動過程，因此自動化非常有用。

用於生成標題的自定義 GPT-3 模型

我在上面強調了 GPT-3。 GPT-3 是 Open AI 打造的卓越技術。 它會生成文本，並且做得很好。 GPT-3 接受了 1750 億個參數的訓練，可以編寫與人類無法區分的短文本。 這太不可思議了。

我們不會將 GPT-3 用於任何長格式的內容生成，我稍後會談到。 不過，我們正在做的是為內容流程的特定部分使用自定義模型。 這是非常強大的東西。

GPT-3 的很多炒作都來自於你可以用它做什麼。 有一長串基於它的應用程序。 “AI 文案”是 GPT-3 最明顯的領域之一，目前正在展開一場軍備競賽，以構建執行這些任務的工具。 所有這些工具都建立在 Open AI 的 GPT-3 API 之上。

商業工具的局限性在於您依賴於通用提示。 您將從“AI 文案”SaaS 獲得的“博客文章標題生成器”需要處理所有類型的標題。 我們需要專門為 WordPress 內容優化的東西。

我們正在使用人工智能來生成非常好的 SEO 優化標題。 使用 FALCON，我們可以獲取目標關鍵字，查找排名靠前的結果，然後使用 GPT-3 生成類似於排名靠前的內容結果的標題（我們過濾掉非博客文章結果）。 輸出是針對 Google 完美優化的標題，因為它基於已經排名的內容。

這就是人工智能比人類好得多的地方：人工智能可以查看結果的細微差別並即時生成多個版本。 因此，我們生成了多個標題選項並通過上述機器學習步驟運行它們：FALCON 然後將輸出獲勝的標題。

我們不會在這裡節省任何時間或成本（如果有的話，那就是更耗時且更昂貴），但我們現在可以大規模評估更多選擇，並為我們的客戶提供最好的選擇。 感謝牛津大學的 Oliver Crook 博士對此提供的支持。

一個明顯的問題是：人工智能生成的內容呢？ 我非常看好這是一個糟糕的想法，因為我將進入下一個。

人工智能生成的內容呢？

我們不使用 GPT-3 生成長格式內容。 GPT-3 對於長篇內容來說很糟糕，因為它不知道它在說什麼。 它不知道真相是什麼：它可以將單詞連接在一起，但它不知道它們的含義。

當谷歌越來越重視主題權威時，使用不知道它在說什麼的人工智能是災難的根源。

因此，我們在內容流程的邊緣使用文本生成來改進和提高效率，但我們沒有使用 GPT-3 來生成長格式內容。

如果有的話，這讓我們更樂意與主題專家合作。 這些專家的成本很高，但如果其他人開始嘗試自動生成可能是無意義的內容，我們和我們的客戶將擁有更大的競爭優勢。 來吧！

FALCON 系統以及如何獲得它

到目前為止，我們的結果顯示，自從我們開始在內容流程中認真實施人工智能以來，SEO 內容結果提高了 30% 。 自今年年初以來，我們已經開始為客戶實現這些成果。

該系統作為一個整體被標記為 FALCON 系統。 這是我們的內部工具集合，旨在提高我們為客戶所做的 SEO 內容工作的成功率。

FALCON 現在包含在我們所有的 SEO 內容增長包中。 您可以在此處查看詳細信息，或與我們聯繫以了解我們如何為您提供幫助。