تحدثنا مع المتخصصين في الصناعة والمبتكرين حول التحديات المستمرةو اتجاهات الفرصوالتقنيات التي يستخدمها الأشخاص والشركات للبقاء على صلة في نتائج البحث التنافسية.
هناك اتجاه يقود تطورات هائلة في تكنولوجيا البحث وهو التحول من الكلمات الرئيسية إلى البيانات التي تمثل بشكل أفضل معنى الاستعلام وما هو معروف عنه.
أدى بحث الكلمات الرئيسية إلى اكتشاف المحتوى منذ عام 1230 بعد الميلاد. عندها أكمل الكاردينال الفرنسي ومعلق الكتاب المقدس ، الكاردينال هيو دي سانت شير ، أول فهرس معروف في التاريخ.
يمثل البحث المتجه تحولًا كبيرًا من هذه الطريقة التقليدية للعثور على المعلومات إلى المستقبل حيث يمكن الاستفادة من جميع البيانات المعقدة التي تشكل أصول المحتوى الحديثة.
إذن ماذا تريد أن تعرف عنه الآن؟
وصلنا إلى حرية ايدوالرئيس السابق لمختبر الذكاء الاصطناعي في أمازون والرئيس التنفيذي الآن لشركة Pinecone ، للحصول على مقدمة حول البحث المتجه ولماذا قد ترغب في الحصول على التقنيات ذات الصلة على الرادار الخاص بك.
سألنا ليبرتي:
- كيف سيعيد البحث المتجه تعريف بحث الكلمات الرئيسية التقليدية؟
- كيف تشرح بحث المتجهات لطفل يبلغ من العمر 5 سنوات؟
- ما هي بعض التحديات التي واجهتها عند استخدام خوارزميات ML لعملاء Amazon Web Services (AWS) وكيف تغلبت عليها؟
- ما هو Pinecone وما هو استخدامه؟
- ما هي النصائح أو النصائح التي لديك للمبتدئين في تحسين محركات البحث (SEO) الذين يدخلون للتو عالم ML و AI؟
لنبدأ بهذا: لماذا تعتبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مهمة جدًا لمستقبل مُحسّنات محرّكات البحث ، وكيف يمكن للمسوقين الاستعداد لما هو التالي؟
لقد أحرقنا سفن البحث عن الكلمات الرئيسية
حرية ايدو: “تمامًا مثل مُحسنات محركات البحث أتقن خوارزمية PageRankيجب أن يعرفوا الآن البرمجة اللغوية العصبية ليحققوا النجاح ويتغلبوا على المنافسة.
على عكس PageRank ، مع ذلك ، فإن مجال البرمجة اللغوية العصبية ينمو بسرعة ولديه الآلاف من المساهمين.
سيتطلب هذا جهدًا أكبر من متابعة Matt Cutts (من Google) على Twitter وتتبع تغييرات SERP.
لحسن الحظ ، على الرغم من أن البرمجة اللغوية العصبية موضوع أكثر تعقيدًا ، إلا أنه لا يكتنفه الغموض مثل نظام ترتيب الصفحات.
يتم تنفيذ الكثير من العمل في البرمجة اللغوية العصبية في الأماكن المفتوحة ، باستخدام مواد بحثية مجانية ووفيرة ، وبرامج مفتوحة المصدر ، و دورة عبر الإنترنت في البرمجة اللغوية العصبية.
هناك شيء واحد واضح حول البرمجة اللغوية العصبية: إنه موجود لتبقى.
إنه بعيد عن الكمال ، لكنه يتحسن بسرعة ، وقد أحرقت شركات التكنولوجيا الكبرى سفن البحث عن الكلمات الرئيسية ولا عودة إلى الوراء.
يتيح لنا البحث المتجه البحث بالطريقة التي نتحدث بها
كيف ستعيد أبحاث المتجهات تعريف بحث بكلمة مفتاحية؟
حرية ايدو: “بحوث المتجهات لا يعيد تعريف البحث عن طريق الكلمات الرئيسية ؛ يحل محله كل قماش.
بدلاً من العمل باستخدام الكلمات الرئيسية – ومرادفاتها والأخطاء الإملائية – يعمل البحث المتجه مع ناقلات التطريز.
هو جزء من البيانات يمثل معنى عبارة البحث بالإضافة إلى معلومات أخرى معروفة حول الاستعلام أو المستخدم.
(بالنسبة للإنسان ، لا يمكن التعرف على تكامل المتجهات ويبدو وكأنه مصفوفة طويلة من الأرقام.)
ثم يتم استخدام هذا التمثيل لعبارة البحث والمستخدم لفرز مجموعات ضخمة من التضمينات التي تمثل محتوى آخر وتفضيلات المستخدم للعثور على النتيجة الأكثر صلة.
من وجهة نظر المستخدم ، هذا يعني أنه يمكنه البحث أثناء حديثه.
لم يعودوا بحاجة إلى تعلم المراوغات وتركيب محركات البحث.
من منظور تحسين محركات البحث (SEO) ، هذا يعني أنه بإمكانهم التركيز حقًا على الموضوعات والمواضيع دون القلق بشأن كلمات رئيسية محددة.
كيف تشرح بحث المتجهات لطفل يبلغ من العمر 5 سنوات؟
حرية ايدو: “مقالنا شرح أساسيات البحث المتجه يقترب.
إصدار ELI5 ، كما مارسته في عائلتي ، هو هذا: إذا قلت “طعام إيطالي” ، فقد تفكر في بيتزا أو معكرونة.
لقد تعلمت أن هذه الأشياء مرتبطة لأنك تتذكر تناول البيتزا في مطعم إيطالي أو تعلم أن المعكرونة تحظى بشعبية في إيطاليا.
لكن الكمبيوتر لم يتعلم ذلك أبدًا. لذا ، فإن عبارة “طعام إيطالي” تعني ذلك بالضبط ولا تحتوي على أي معلومات تتعلق بالمعكرونة أو البيتزا.
لذلك عندما أطلب من جهاز كمبيوتر البحث عن “مطعم إيطالي” ، فقد يتجاهل مطاعم البيتزا.
التعلم الآلي هو وسيلة لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على فهم معنى ما نقوله أو نكتبه.
والبحث المتجه هو وسيلة لهذه الحواسيب للبحث في كل ما يعرفونه ، بناءً على المعنى ، وليس الكلمات الدقيقة.
إذا طلبت الآن من الكمبيوتر أن يوصي بمكان إيطالي ، فقد يقترح عليك مطعم البيتزا المفضل لديك تمامًا كما تفعل.
يمكن للمنظمات في النهاية التركيز على الإنشاء والتنظيم المحتوى للبشر.
يعمل عدة آلاف من العلماء والمهندسين بلا كلل لجعل ML و NLP يبدوان مثل العقل البشري.
هل تريد حقًا أن تتعارض مع هذا؟ الاستراتيجية الفائزة لـ SEO هي تحسين العقل البشري.
التغلب على تحديات تعلم الآلة
ما هي بعض التحديات التي واجهتها عند استخدام خوارزميات ML لعملاء Amazon Web Services (AWS) وكيف تغلبت عليها؟
حرية ايدو: “لا يمكنني التحدث إلى مشاريع أو تحديات AWS معينة. أستطيع أن أقول على نطاق أوسع ، من تجربتي ، رأيت أن خوارزميات ML لم تعد تمثل الاختناقات.
صحيح أنها بعيدة عن الكمال وهناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به ، ولكن هذا العمل يتم بسرعة فائقة.
التحدي التالي هو تشغيل هذه الخوارزميات على النطاق المطلوب لدعم المنتجات الاستهلاكية وتطبيقات المؤسسة.
التمثيلات التي ذكرتها سابقًا ، الزخارف المتجهية ، مكلفة من الناحية الحسابية للتنقل.
يتطلب فهرس مكون من مليون عنصر فقط (الزخارف المتجهية) بالفعل برامج متخصصة بالإضافة إلى ضبط دقيق ؛ يتطلب فهرس من 100 مليون مقال برامج وبنية تحتية متخصصة ؛ يتطلب فهرس يحتوي على مليار عنصر أو أكثر أن تكون Google أو Amazon.
(بالمناسبة ، لهذا السبب بدأت Pinecone: لتسهيل الأمر على فرق الهندسة لإضافة بحث متجه إلى تطبيقاتهم.)
ما هو كوز الصنوبر؟
ما هو Pinecone وما هو استخدامه؟
حرية ايدو: اليوم ، يجعل Pinecone من السهل على المهندسين إنشاء بحث متجه سريع وجديد ومفلتر في تطبيقاتهم.
إنه يمنح الفرق الهندسية البنية التحتية البحثية اللازمة لإجراء بحث متجه على نطاق واسع ، وكلها ملفوفة في خدمة مُدارة باستخدام واجهة برمجة تطبيقات بسيطة.
(قمنا بإزالة أرقام الإصدارات لأن الإصدارات تأتي بسرعة ولأن المستخدمين يحصلون دائمًا على أحدث إصدار كخدمة مُدارة ولا داعي للقلق بشأن التحديثات.)
العمل مع الخوارزميات ممتع للغاية ويستحق بالتأكيد التحديات.
من خلال البحث المتجه ، نحن على تقاطع خوارزميات حديثة وبنيات قواعد البيانات والتطبيقات التي لا تحتاج إلى خادم.
ونرى عملائنا يطبقون هذه التقنية على المنتجات التي تحدث ثورة في تطبيقات المستهلكين والمؤسسات مثل البحث الدلالي وأنظمة التوصية وأمن الكمبيوتر والأجهزة القابلة للارتداء ورؤية الكمبيوتر والمزيد.
الخطوات الأولى في ML و AI
ما هي النصائح أو النصائح التي لديك للمبتدئين في تحسين محركات البحث (SEO) الذين يدخلون للتو عالم ML و AI؟
حرية ايدو: ”لا تشعر بالخوف. حتى أكثر الباحثين ذكاءً في هذا المجال “يفهمونه”.
تعرف على المزيد حول AI / ML بخلاف المقالات السطحية ، ستجعلك محترفًا في تحسين محركات البحث (SEO) ، وهناك الكثير من المقالات المجانية موارد من يساعدك على القيام بذلك.
للراغبين في وظائف في هذا المجال ، نحن حاليًا التوظيف في جميع الفرق: الهندسة ، البحث ، نجاح العملاء ، المبيعات ، التسويق والعمليات.
المزيد من الموارد:
الصورة المميزة: بإذن من Pinecone
#تحسين #العقل #البشري #من #خلال #التعلم #الآلي
المصدر
تعليقات
إرسال تعليق