Sztuczna Inteligencja AI dla SEO: wprowadzenie na blogu edytora treści SEO Article Insights

Sztuczna inteligencja (AI) od jakiegoś czasu pojawia się na pierwszych stronach gazet, ale co to naprawdę oznacza dla pisarzy treści w edytorach treści SEO takich jak Article Insights?

Sztuczna inteligencja istnieje w różnych formach od lat pięćdziesiątych XX wieku.

Jest to szerokie pojęcie, które obejmuje zarówno oprogramowanie, jak i sprzęt, które potrafią wykrywać obiekty i reagować na nie bez bezpośredniego udziału człowieka. Sztuczna inteligencja AI staje się coraz bardziej popularna w pisaniu SEO, ponieważ daje użytkownikom możliwość automatyzacji powtarzalnych zadań, wykrywania słów kluczowych, dostosowania się do nowych okoliczności online.

 

Do najpopularniejszych narzędzi AI SEO należą:

  • edytory treści SEO,
  • chatboty,
  • asystenci cyfrowi SEO,
  • silniki rekomendacji,
  • systemy rozpoznawania twarzy przeznaczone dla kamer bezpieczeństwa, 
  • systemy rozpoznawania dźwięku 
  • programy do identyfikacji zdjęć.

 

Sztuczna inteligencja SEO może usprawnić działania pisania treści bogatych w słowa kluczowe, automatyzując powtarzalne zadania w edytorach treści opartych na modelach AI i zwiększając zasięg dzięki zaawansowanym modelom analitycznym offline i estymacjom online.

 

W sieci termin „uczenie się maszynowe” opisuje proces, który realizuje system sztucznej inteligencji, aby zapewnić inteligentne wyniki.

Zasadniczo uczenie maszynowe polega na trenowaniu „mózgu” lub „modelu” uczenia się poprzez obserwację i doświadczenie. Najlepszym sposobem myślenia o tym jest rodzaj mechanizmu „nauczania”, ale ponieważ idea nauczania obejmuje coś więcej niż tylko przekazywanie wiedzy, jej wyjaśnienie jest nieco trudniejsze. Na początku tego wpisu na blogu zaznaczyliśmy, że uczenie maszynowe dotyczy „szkolenia”, co ma sens, ponieważ uczenie maszynowe naprawdę polega na uczeniu się, jak coś zrobić na podstawie doświadczenia i powtarzanie procesu tego procesu online.

Jak można się spodziewać, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mają ze sobą wiele wspólnego.

 

Uczenie maszynowe nie jest nową koncepcją; istnieje już od 20 lat. AI to nowszy pomysł w świecie edytorów treści SEO.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe są często używane jako synonimy, ale to nie to samo: możesz mieć ML bez AI i możesz mieć AI bez ML.

Chociaż uczenie maszynowe jest starszą koncepcją niż sztuczna inteligencja, jej nazwa jest czasami używana zamiennie ze sztuczną inteligencją, ponieważ jest znana szerszej publiczności w polskim Internecie. Jednak czasami uczenie maszynowe może być również nazywane „sieciami neuronowymi” lub „uczeniem głębokim”, aby odróżnić je od sieci neuronowych (które nie wymagają żadnej wiedzy o ludzkiej percepcji) lub systemów uczenia głębokiego.

 

Czym w ogóle jest „uczenie głębokie”? Edytor treści SEO - Article Insights

Twierdzenia, pojęcia i terminy o sieciach neuronowych i konwolucyjnych sieciach neuronowych. Przypuśćmy, że sieci neuronowe można trenować, patrząc na wyniki z wielu (zazwyczaj) podobnych danych wejściowych SEO, co oznacza, że ​​sieć neuronowa może nauczyć się przewidywać przyszłość na podstawie swoich przeszłych doświadczeń.

Sieci neuronowe mają również warstwę wejściową (która przetwarza dane), jedną lub więcej warstw ukrytych, warstwę wyjściową i pętlę szkoleniową.

 

Aby sieć neuronowa lub system uczenia głębokiego działał, potrzebuje dostępu do wystarczającej ilości danych szkoleniowych (wejściowych), aby mógł znaleźć optymalne wartości dla wszystkich swoich parametrów SEO.

Aby zrozumieć, dlaczego tak się dzieje, sprawdźmy, co się dzieje, gdy trenujesz sieć neuronową w celu przewidywania przyszłości: Pierwszym krokiem w uczeniu sieci neuronowej jest dostarczenie jej danych z przeszłości. Oczywiście ten przykład nie pokazuje wszystkich możliwych danych wejściowych, ale gdybyśmy zastosowali go do rzeczywistego przypadku użycia biznesowego (takiego jak wykrywanie różnych rodzajów pojazdów na obrazie), prawdopodobnie mielibyśmy kilka tysięcy obrazów każdego typu pojazd, auta, ciężarówki, autobusu, samolotu.

Każde zdjęcie oznaczamy również etykietą na podstawie odpowiedniego typu pojazdu, coś w rodzaju oznaczania, a następnie budujemy nasz model, łącząc te etykiety z cechami identyfikującymi na zdjęciach.

 

Tagowanie - zaznaczanie podmiotów, obiektów w celu uczenia modelu

Pętla wyników wyszukiwania uczenia się obejmuje następnie wybór odpowiednich funkcji lub wag ( mierzalnych wartości ) do wykorzystania w sieci neuronowej. Algorytm powtarza ten proces tysiące razy, co pomaga sieci neuronowej w nauce wyszukiwania odpowiednich cech, a następnie „poprawnej” ich identyfikacji.

Istnieje duże podobieństwo między tym aktualnym procesem a tym, czego nauczyliśmy się wcześniej o uczeniu maszynowym: Oba wymagają użycia dużej ilości przykładowych danych oraz potężnego algorytmu uczenia maszynowego, aby nauczyć komputer, jak robić dokładne prognozy.

💬 pisanie tekstów SEO - Edytor treści SEO 💬

Polityka Cookie

Nasza strona internetowa używa plików cookies (tzw. ciasteczka) w celach funkcjonalnych. Jeżeli nie akceptujesz plików cookie to wyłącz tą stronę.