ស្វែងយល់អំពីការរៀនម៉ាស៊ីននិងភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិតនៅក្នុង SEO - ដំបូន្មានអ្នកជំនាញ Semalt

ជាមួយនឹងពិភពលោករបស់យើងតែងតែស្វែងរកវិធីថ្មីៗដើម្បីកែលំអនិងអភិវឌ្ឍបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនិងការរៀនម៉ាស៊ីនបានដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវ SEO ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយវាចាំបាច់ក្នុងការស្វែងយល់អំពីតួនាទីនៃការរៀនម៉ាស៊ីននិងការលេងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដើរលើផ្លូវរបស់ពួកគេ។ យើងត្រូវតែសួរថាតើគំនិតទាំងនេះជួយឱ្យគុណសម្បត្តិ SEO ធ្វើឱ្យការងាររបស់យើងប្រសើរជាងមុនដែរឬទេ។ យើងមានចម្លើយខ្លះសម្រាប់អ្នក។

អ្នកអានដែលបានសិក្សារៀនសូត្រពីម៉ាស៊ីននឹងសារភាពថាវាមិនទៅមុខត្រង់ដូចស្តាប់ទៅទេ។ នៅលើផ្លូវរបស់យើងយើងនឹងត្រូវពិភាក្សាអំពីវិធីដែលការរៀនរបស់ម៉ាស៊ីនធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការស្វែងរកប៉ុន្តែបន្ថែមលើនេះអ្នកនឹងត្រូវសិក្សាបន្ថែមទៀតនៅក្នុងអត្ថបទនេះ។

ថ្ងៃនេះអ្នកនឹងត្រូវបានអានអំពីការអនុវត្តការស្វែងរកពីអ្នកជំនាញរៀនម៉ាស៊ីន។ យើងនឹងពង្រីកគំនិតសំខាន់ៗដែលអ្នកប្រាកដជាពេញចិត្ត។ សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងតើអ្វីទៅជាអត្ថប្រយោជន៍នៃការប្រើប្រាស់អេអាយអេនៅក្នុង SEO?

នៅក្នុងចំណុចគ្រាប់កាំភ្លើងរហ័ស AI:

សព្វថ្ងៃនេះក្រុមហ៊ុនដូចជា Google, Bing, Amazon, Facebook និងច្រើនទៀតរកលុយពីអាយអេសអេស។

ដូច្នេះមុនពេលដែលយើងជ្រមុជទឹកសូមឱ្យយើងពិភាក្សាអំពីរបៀបដែលការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការស្វែងរក។

ការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនគឺជាឆ្អឹងខ្នងនៃរបៀបដែល SERP ត្រូវបានដាក់ហើយហេតុអ្វីទំព័រចាត់ថ្នាក់វិធីដែលពួកគេធ្វើ។ សូមអរគុណចំពោះការប្រើប្រាស់ការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុងម៉ាស៊ីនស្វែងរកលទ្ធផលកាន់តែឆ្លាតនិងមានប្រយោជន៍ជាងមុន។ នៅក្នុងពិភពនៃ SEO វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការស្វែងយល់ពីព័ត៌មានលំអិតមួយចំនួនដូចជា៖

ជាមួយនឹងការអភិវឌ្ឍបច្ចេកវិជ្ជាសរសេរកម្មវិធីពាក្យម៉ាស៊ីនត្រូវបានគេបោះចោលជាញឹកញាប់។ ប៉ុន្តែហេតុអ្វីបានជាវាត្រូវបានលើកឡើងនៅក្នុង SEO ហើយហេតុអ្វីអ្នកគួរតែស្វែងយល់បន្ថែមអំពីវា?

ដោយមិនបានរៀនអ្វីដែលម៉ាស៊ីនរៀនវានឹងពិបាកក្នុងការចាប់យកមុខងាររបស់វានៅក្នុង SEO ។ ការរៀនម៉ាស៊ីនអាចត្រូវបានគេកំណត់ថាជាវិទ្យាសាស្ត្រនៃការធ្វើឱ្យកុំព្យូទ័រដំណើរការដោយមិនចាំបាច់សរសេរកម្មវិធីច្បាស់លាស់។ យើងត្រូវតែញែក ML ពី AI ព្រោះត្រង់ចំណុចនេះខ្សែនោះចាប់ផ្តើមស្រអាប់។

ដូចដែលយើងទើបតែបានលើកឡើងជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រអាចសន្និដ្ឋានដោយផ្អែកលើព័ត៌មានដែលបានផ្តល់ហើយមិនមានការណែនាំជាក់លាក់អំពីរបៀបដើម្បីបំពេញភារកិច្ច។ ម៉្យាងវិញទៀតបញ្ញាសិប្បនិម្មិតគឺជាវិទ្យាសាស្ត្រនៅពីក្រោយការបង្កើតប្រព័ន្ធ។ សូមអរគុណដល់អេអាយអេប្រព័ន្ធត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីឱ្យមានព័ត៌មានដូចមនុស្សនិងព័ត៌មានដំណើរការតាមរបៀបស្រដៀងគ្នា។

និយមន័យរបស់ពួកគេនៅតែមិនមានច្រើនក្នុងការចង្អុលបង្ហាញពីភាពខុសគ្នារបស់ពួកគេ។ ដើម្បីយល់ពីភាពខុសគ្នារបស់ពួកគេអ្នកអាចមើលវាតាមវិធីនេះ។

ការរៀនម៉ាស៊ីនគឺជាប្រព័ន្ធមួយដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផ្តល់នូវដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហា។ ដោយប្រើគណិតវិទ្យាវាអាចធ្វើការដើម្បីបង្កើតដំណោះស្រាយ។ ដំណោះស្រាយនេះអាចត្រូវបានរៀបចំឡើងយ៉ាងពិសេសដោយធ្វើការដោយមនុស្ស។ ម៉្យាងវិញទៀតព័ត៌មានសិប្បនិម្មិតគឺជាប្រព័ន្ធមួយដែលមាននិន្នាការឆ្ពោះទៅរកការច្នៃប្រឌិតហើយដូច្នេះវាមិនអាចទាយទុកជាមុនបានទេ។ ភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិតអាចត្រូវបានប្រគល់ឱ្យមានបញ្ហាហើយអាចយោងតាមការណែនាំដែលបានបញ្ចូលទៅក្នុងវាហើយទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានពីការសិក្សាមុន ៗ ។ ឬវាអាចសំរេចចិត្តបន្ថែមអ្វីថ្មីទៅនឹងដំណោះស្រាយរឺក៏អាចសំរេចចិត្តចាប់ផ្តើមធ្វើការលើប្រព័ន្ធថ្មីជំនួសភារកិច្ចដំបូងរបស់វា។ ជាការប្រសើរណាស់កុំប្រញាប់សន្មតថាវានឹងរំខានដល់មិត្តភក្តិនៅលើហ្វេសប៊ុកប៉ុន្តែអ្នកនឹងទទួលបានគំនិត។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយអេអាយអេមានព្រំដែនជាងអិលជាការពិតការរៀនសូត្រម៉ាស៊ីនត្រូវបានគេមើលឃើញថាជាសំណុំរងសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពល្បឿននិងភាពអាចជឿជាក់បានរបស់ម៉ាស៊ីនស្វែងរកអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនិងវិស្វករដាក់ប្រាក់យ៉ាងសំខាន់លើការសិក្សាម៉ាស៊ីននេះ។

មុនពេលយើងពិភាក្សាអំពីបញ្ហានេះសូមឱ្យយើងកត់សម្គាល់ជាមុនថាផ្នែកនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីឱ្យអ្នកដឹងថាតើការរៀនម៉ាស៊ីនអាចត្រូវបានអនុវត្តដោយផ្ទាល់ទៅ SEO ហើយមិនមែនប្រសិនបើឧបករណ៍ SEO អាចត្រូវបានបង្កើតឡើងជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីនទេ។ នៅសម័យមុនការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនគឺមានប្រយោជន៍តិចតួចឬគ្មានប្រយោជន៍ដល់អ្នកជំនាញ SEO ។ នេះដោយសារតែការរៀនម៉ាស៊ីនមិនជួយអ្នកជំនាញឱ្យយល់ពីសញ្ញានៃចំណាត់ថ្នាក់កាន់តែប្រសើរ។ តាមពិតការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនគ្រាន់តែជួយអ្នកឱ្យយល់ពីប្រព័ន្ធដែលមានទំងន់និងវាស់សញ្ញាសំគាល់។

ឥឡូវអ្នកមិនគួរលោតដូចស្រាសំប៉ាញទេ។ នេះមិនមានន័យថាអ្នកនឹងទៅទំព័រដំបូងដោយស្វ័យប្រវត្តិបន្ទាប់ពីដឹងរឿងនេះ។ មានប្រយោជន៍ដូចដែលដឹងថាប្រព័ន្ធអាចមានប្រសិនបើមិនមានការងារធ្វើត្រឹមត្រូវអ្នកនឹងដួលនៅលើខ្នងរបស់អ្នក។

រៀនពីរបៀបដែលប្រព័ន្ធដំណើរការដើម្បីវាយវា។ តើភាពជោគជ័យត្រូវបានវាស់វែងយ៉ាងដូចម្តេច? ប្រើភាពស្រដៀងគ្នានេះស្រមៃមើលសេណារីយ៉ូមួយដែលក្រុមហ៊ុន Microsoft Bing ដាក់ចេញនូវម៉ាស៊ីនស្វែងរករបស់ពួកគេចូលទៅក្នុងប្រទេសម៉ាឡេស៊ីហើយពួកគេចាប់ផ្តើមដាក់ម៉ាស៊ីនស្វែងរក។

សម្គាល់ៈនៅក្នុងសេណារីយ៉ូនេះការចាប់ផ្តើមដំណើរការសំដៅទៅលើការចាប់ផ្តើមប្រព័ន្ធហើយមិនត្រូវចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មដោយគ្មានអ្វីសោះ។ វាក៏មិនមែនជាបច្ចេកទេសវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់ធ្វើការប៉ាន់ស្មានដោយផ្អែកលើគំរូស្រដៀងគ្នាពីមុន។ នៅទីនេះគំនិតដ៏ឈ្លាសវៃមួយនឹងទាញក្រុមអ្នកនិយាយភាសាដើមមកធ្វើជាក្រុមបណ្តុះបណ្តាលដំបូង។

ពួកគេនឹងវិភាគទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីការសាកល្បងហើយប្រព័ន្ធនឹងរៀនពីពួកគេក៏ដូចជាអ្នកសរសេរកម្មវិធីដែរ។ នៅពេលដែលប្រព័ន្ធបានរៀនគ្រប់គ្រាន់ដល់ចំណុចដែលវាគ្រាន់តែខ្ពស់ជាងលទ្ធផលដែលមានស្រាប់ក្រុមហ៊ុនអាចដាក់ពង្រាយម៉ាស៊ីនស្វែងរក។

ឧទាហរណ៍ដ៏អស្ចារ្យមួយទៀតគឺសហគ្រាសនិងការជឿទុកចិត្ត។ ក្រុមហ៊ុន Google បានសួរសំណួរដូចជាគេហទំព័រនេះជាផ្លូវការ; តើយើងអាចទុកចិត្តក្រុមហ៊ុនឬម្ចាស់គេហទំព័រនេះទេ? ចម្លើយចំពោះសំណួរទាំងនេះដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការកំណត់គុណភាពនិងចំណាត់ថ្នាក់ចំណាត់ថ្នាក់គេហទំព័រ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយមិនមានវិធីពិតប្រាកដសម្រាប់យើងក្នុងការនិយាយថាកត្តាអ្វីខ្លះដែល Google ពិចារណា។ យើងគ្រាន់តែអាចសន្មតថាក្បួនដោះស្រាយត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលឱ្យគោរពទាំងមតិប្រតិកម្មរបស់អ្នកប្រើប្រាស់និងអត្រាគុណភាពនៃអ្វីដែលពួកគេយល់ថាជាអេ - អេ - ធី។

យើងគួរតែផ្តោតលើអ៊ីអេជ - ធីពីព្រោះនេះគឺជាអ្វីដែលម៉ាស៊ីនដោះស្រាយការស្វែងរក។

ទិដ្ឋភាពពាក់ព័ន្ធនៃការរៀនសូត្ររបស់ម៉ាស៊ីនត្រូវបានចាក់ឬសនៅក្នុងវិធីនៃការរៀនម៉ាស៊ីន។ ក្នុងករណីជាក់លាក់ការរៀនម៉ាស៊ីនមិនមែនគ្រាន់តែជាក្បួនដោះស្រាយឋិតិវន្តដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលហើយបន្ទាប់មកត្រូវបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ជាទម្រង់ចុងក្រោយរបស់វា។ ផ្ទុយទៅវិញវាក្លាយជាវត្ថុមួយដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុនមុនពេលដាក់ពង្រាយ។ បន្ទាប់មកក្បួនដោះស្រាយបន្តពិនិត្យខ្លួនវានិងធ្វើការកែតម្រូវចាំបាច់ដោយប្រៀបធៀបគោលដៅបញ្ចប់ដែលចង់បាននិងជោគជ័យមុននិងលទ្ធផលបរាជ័យ។

នៅដើមការណែនាំការណែនាំអំពីម៉ាស៊ីនស្វែងរកម៉ាស៊ីននឹងមានសំណុំចាប់ផ្តើមនៃសំណួរ“ ដឹងល្អ” និងលទ្ធផលពាក់ព័ន្ធ។ បន្ទាប់ពីនោះវានឹងត្រូវបានផ្តល់សំណួរដោយគ្មានលទ្ធផល "ដឹងល្អ" ដើម្បីបង្កើតលទ្ធផលដោយខ្លួនឯង។ ប្រព័ន្ធនេះនឹងបង្កើតពិន្ទុដោយផ្អែកលើ "ដឹងល្អ" ។

ប្រព័ន្ធនឹងបន្តធ្វើវានៅពេលវាកាន់តែខិតជិតនិងជិតដល់ឧត្តមគតិ។ វាកំណត់តម្លៃសម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវរៀនហើយបន្ទាប់មកធ្វើការកែតម្រូវត្រឹមត្រូវសម្រាប់ការប៉ុនប៉ងបន្ទាប់។ គិតថាវាជាវិធីមួយដើម្បីខិតខំខិតទៅជិតនិងស្គាល់កាន់តែច្បាស់។

ឧបមាថាអត្រាគុណភាពឬសញ្ញា SERP បង្ហាញពីលទ្ធផលសញ្ញាមិនល្អឥតខ្ចោះណាមួយដែលត្រូវបានទាញចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធហើយការកែតម្រូវនៃទំងន់សញ្ញាត្រូវបានបង្កើតឡើង។ សញ្ញាល្អនឹងពង្រឹងភាពជោគជ័យ។ វាដូចជាការផ្តល់ឱ្យប្រព័ន្ធនូវខូឃីស៍។

សញ្ញាមិនត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយមានតែតំណភ្ជាប់យុថ្កា HTTPS ចំណងជើងល្បឿននិងច្រើនទៀតទេ។ នៅក្នុងសំណួរស្វែងរកមានសញ្ញាចង្អុលបង្ហាញជាច្រើនទៀត។ សញ្ញាណបរិស្ថានមួយចំនួនដែលត្រូវបានប្រើគឺៈ

នៅពេលដែលវាមានការកើនឡើងនៅក្នុងការស្វែងរកជុំវិញការឈឺចាប់ក្នុងការស្វែងរកនៅថ្ងៃច័ន្ទឱកាសគឺថាវានឹងបង្កឱ្យមានការកើនឡើងនៃការមើលឃើញសម្រាប់ទិន្នន័យទីបីដូចជាការណែនាំអំពីបញ្ហាបេះដូងនៅថ្ងៃចន្ទ។

ការពិតនៃបញ្ហាគឺការផ្លាស់ប្តូរនិន្នាការនិងកត្តាចំណាត់ថ្នាក់ដែលលំអៀងនិងផ្លាស់ប្តូរស្របតាមអ្វីដែល Google ចង់ធ្វើដើម្បីកែលម្អការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនស្វែងរករបស់ពួកគេ។ ហ្គូហ្គោលកំពុងព្យាយាមកាត់បន្ថយសមត្ថភាពរបស់យើងដើម្បីបញ្ចុះបញ្ចូលប្រព័ន្ធ។ ពួកគេព្យាយាមផ្លាស់ប្តូរច្បាប់ដូច្នេះអ្នកមិនអាចបោកប្រព័ន្ធបានទេ។ ឥឡូវនេះប្រសិនបើពួកគេអាចធ្វើវាបានវាស្ទើរតែប្រាកដថាពួកគេកំពុងធ្វើការកែតម្រូវដើម្បីជៀសវាងពីការលេងល្បែងនិងដើម្បីកែលម្អភាពពាក់ព័ន្ធរបស់ពួកគេផងដែរ។

អ្នកស្រាវជ្រាវក៏ដើរតួនាទីក្នុងដំណើរការនេះដែរ។ នេះមិនត្រូវបានកំណត់ចំពោះអត្រា CTR ឬអត្រាលោតទេប៉ុន្តែគ្រាន់តែនៅក្នុង "ការពេញចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់" មិនត្រឹមតែជាសញ្ញាប៉ុណ្ណោះទេប៉ុន្តែក៏ជាគោលដៅរបស់ម៉ាស៊ីនផងដែរ។ ដូចដែលយើងបានលើកឡើងប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីនត្រូវការឱ្យមានគោលដៅគោលបំណងនិងអ្វីមួយដើម្បីវាយតម្លៃលទ្ធផលរបស់វា។

យើងយល់ថានេះស្តាប់ទៅដូចជាត្រូវការដំណើរការច្រើនហើយយើងសង្ឃឹមថាអ្នកបានរកឃើញអត្ថបទនេះមានព័ត៌មាន។ ពិចារណាថាតើអាយអេសអេនិងម៉ាស៊ីនរៀនមានទំហំប៉ុណ្ណាយើងក៏ដឹងច្បាស់ដែរថាយើងមិនអាចទទួលបានព័ត៌មានទាំងអស់ទេ។ ទោះយ៉ាងណាក្រុមរបស់យើងតែងតែមានឆន្ទៈក្នុងការផ្តល់ជំនួយដល់សំណួរឬបញ្ហាប្រឈមណាមួយដែលអ្នកមានទាក់ទងនឹងគេហទំព័ររបស់អ្នកនិងចំណាត់ថ្នាក់ល្អជាងមុន។ កុំស្ទាក់ស្ទើរក្នុងការប្រាប់យើងពីរបៀបដែលយើងអាចជួយបាន។

ចាប់អារម្មណ៍លើ SEO? សូមមើលអត្ថបទផ្សេងទៀតរបស់យើងនៅលើអ៊ីនធឺណេត ប្លក់ Semalt។