Alati koji olakšavaju (i ubrzavaju) rad na optimizaciji sajta i čine da sadržaj bude bolje, preciznije i kvalitetnije označen imaju sve veći značaj. Takvi alati i servisi najčešće su zasnovani na veštačkoj inteligenciji, a ovom prilikom istražujemo na koje sve načine mogu da utiču na SEO optimizaciju.
S obzirom na to da je Google i dalje najpopularniji pretraživač na svetu, stručnjaci za SEO najčešće se rukovode najnovijim rešenjima i izmenama koje dolaze upravo iz te kompanije. Veštačka inteligencija (artificial intelligence, AI) koju ovaj tehnološki gigant koristi verovatno prevazilazi i naše najoptimističnije misli. I mada Google nikad do kraja ne otkriva kako algoritam funkcioniše, nešto nam ipak jeste poznato. Znamo, recimo, da takozvani Google RankBrain koristi mašinsko učenje sa ciljem da svaki sledeći put korisnicima prezentuje što relevantnije i kvalitetnije rezultate pretrage.
Znamo i da je Gugl najavio mnogo veći značaj vizuelnog sadržaja u pretrazi, posebno slika i video snimaka, kao i prelaz sa prostih davanja odgovora na praćenje tzv. putanje pretraživanja (search journey), to jest puta koji korisnici prelaze, recimo, od inicijalnog interesovanja za određeni poizvod do njegovog naručivanja ili onlajn kupovine.
Predstavljamo vam nekoliko značajnih načina upotrebe AI koji unapređuju oblast SEO optimizacije.
Validacija koda
S obzirom na to da se nevalidiran kod na sajtu smatra jednom od SEO grešaka do kojih dolazi prilikom izrade sajta, jasno je da o validaciji izvornog koda treba voditi računa. Neki od alata za kontrolu i ispravku HTML koda bazirani su na algoritmima koji se danas graniče sa AI kada je reč o analizi HTML oznaka.
Ti alati ukazuju na to da li je stranica validna, odnosno da li je u skladu sa standardima organizacije World Wide Wed Consortium (W3C) i upozoravaju na greške. Kao posledica, naravno, dobija se generisanje mnogo čistijeg i kvalitetnijeg koda.
Zašto je to važno za SEO?
Ako želite da Google i drugi pretraživači uspešno indeksiraju sadržaj na vašem sajtu, važno je da za svaku stranicu sajta uradite validaciju koda. U suprotnom, možete izgubiti kredibilitet kod Google usled loše prakse kodiranja, a to lako može dovesti do pada u pozicijama prilikom rangiranja u pretrazi.
Unapređeni rezultati pretrage slika
S obzirom na to da je Google najavio veći značaj vizuelnog sadržaja u pretrazi, ali i nov način rangiranja fotografija i videa u pretrazi, ovaj pretraživač sada koristi AI za inteligentnu konstrukciju AMP priča, i to u sklopu biblioteke otvorenog koda koju svako može koristiti za stvaranje sopstvenog sadržaja.
Kako objašnjava Keti Edvards (Cathy Edwards), direktor sektora za inženjerstvo u Google, upravo to je ono što će se mnogo bolje pozicionirati u pretrazi. Ona je krajem 2018. godine najavila i nekoliko novih funkcija koje će pomoći korisnicima da lakše pronađu vizuelne informacije i uspešno izvrše pretragu u kojoj je važno imati vizuelnu referencu.
Osim toga, sajtovi koji sadrže veliki broj fotografija i drugog vizuelnog sadržaja, najčeće koriste AI alate koji vrše automatsko prepoznavanje sadržaja i označavanje.
Kako veštačka inteligencija zna da se na slici nalazi, recimo, drvo? Tako što analizira oblike i ivice, upoređuje konture sa već postojećim slikama drveća u svojoj bazi, zatim dolazi do proračuna u kom procentu se na konkretnoj slici konture i boje podudaraju sa onim što ima u bazi.
Šta to znači u praksi?
Ako se ispostavi da postoji, na primer, verovatnoća od 60% da je reč o drvetu, na osnovu toga se procenjuje da li je to zaista drvo ili nije, u skladu sa zadatim parametrima na određenom sajtu.
Drugim rečima, ukoliko je zadato da se potvrdi ono što se detektuje sa sigurnošću većom od 80%, u ovom konkretnom slučaju drvo ne bi bilo istaknuto kao jedan od elemenata na slici (jer je verovatnoća 60%).
Zašto je to važno za SEO?
Optimizacija slika i video sadržaja oduvek je bila veoma značajna za SEO optimizaciju. Danas, međutim, upotreba AI u alatima za označavanje slika olakšava posao stručnjaka do te mere da uskoro možda i neće biti potrebna ljudska ruka za takvu radnju.
To ubrzava posao, ali trebalo bi ipak voditi računa i naknadno kontrolisati svaki rezultat koji donese AI, budući da mogu da se potkradu greške. Paradoksalno, to najčešće budu greške koje čovek inače ne bi napravio.
Neuronsko podudaranje sinonima
Google odavno može da razume o čemu je na jednoj stranici reč povezujući sadržaj, kontekst i analizu ključnih reči i njihovih sinonima. Na taj način korisnicima donosi najrelevantnije rezultate za njihovu pretragu, a ne samo one u kojima se eksplicitno pominje pojam unet u polje za pretragu. Ovaj deo je posebno značajan za sajtove koji se pretežno baziraju na tekstualnom sadržaju.
Google je, međutim, počeo da koristi i tehniku neuronskog podudaranja (neural matching) za bolje razumevanje sinonima. Ta AI metoda pomaže u povezivanju reči sa konceptima. Kako je zvanično objasnio Deni Salivan (Danny Sullivan), savetnik za pretragu u kompaniji Google, neuronsko podudaranje utiče na 30% upita za pretragu.
O toj tehnici je bilo reči i na događajima povodom 20. godišnjice Google-a, kada je istaknuto i da veštačke neuronske mreže pomažu da se reči pretvore u reprezentaciju osnovnih koncepata, a zatim se upoređuju sa konceptima u upitu i konceptima u rezultatima.
Šta to znači za SEO?
To znači da ključne reči same po sebi nemaju više toliki značaj prilikom optimizacije. Mnogo više bi trebalo obratiti pažnju na celokupan kontekst sadržaja, koncept na kojem je sadržaj zasnovan i upotrebu što većeg broja sanonima koji će pomoći pretraživačima da odrede relevantnost za određeni upit.
Na taj način, mnogo je veća verovatnoća i da će se baš vaš sajt naći u izdvojenom rezultatu (featured snippet) u Guglovoj pretrazi, a to je jedan od najefikasnijh načina da povećate organsku posetu sajtu.
