A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que aprende com os dados do usuário para produzir os resultados de busca mais precisos e relevantes, usando mecanismos de busca com IA. A IA nos mecanismos de busca é usada para determinar o interesse de um usuário em determinados conteúdos.
Introdução:
A IA é a disciplina da computação em que ensinamos uma máquina a pensar e agir como uma pessoa usando algoritmos. Como um mecanismo de busca é um aplicativo de computador, ele não consegue entender a linguagem humana. Usamos IA no mecanismo de busca para superar isso. A IA permite que o mecanismo de busca compreenda o que o usuário deseja com base nas palavras-chave que o usuário digita ou insere. Para entender como a IA funciona nos mecanismos de busca, você deve primeiro compreender os dois termos listados abaixo:
- Inteligência Artificial
- Mecanismo de busca
Qual é o significado de Inteligência Artificial?
A expressão Inteligência Artificial é formada por duas palavras
- Artificial
- Inteligência
O termo "artificial" refere-se a algo criado por pessoas, e não a algo natural.
"Inteligência" é definida como "a capacidade de adquirir e usar informações e habilidades."
Qual é o significado de Mecanismo de Busca?
Um software ou aplicativo que procura e identifica objetos em um banco de dados com base em palavras-chave ou caracteres digitados pelo usuário.
Por exemplo, você pode fazer várias buscas em www.google.com. Como mostrado no diagrama, existem vários tipos de mecanismos de busca.
Por que usamos IA em mecanismos de busca?
A aplicação da IA nos mecanismos de busca permite que o mecanismo compreenda as frases escritas pelo usuário. Após a compreensão, o mecanismo de busca consegue traduzir essas buscas em resultados. A IA também ajuda o mecanismo de busca a reconhecer as imagens que devem ser exibidas em relação às palavras-chave digitadas.
Qual é o propósito de um mecanismo de busca inteligente?
A inteligência artificial (IA) no mecanismo de busca o torna inteligente. Ela permite que o mecanismo localize rápida e facilmente os resultados relacionados à busca do usuário ou do cliente.
Qual é a história dos mecanismos de busca?
Uma pesquisa da Universidade de Washington analisou o Yandex, o quarto maior mecanismo de busca do mundo, e descobriu que ele tem aplicações significativas de PLN (Processamento de Linguagem Natural) e de machine learning.
Os engenheiros do Yandex descobriram que poderiam aproveitar todas as buscas anteriores de seus usuários para otimizar resultados futuros. Eles cresceram como resultado da criação desses resultados de busca personalizados.
Como os mecanismos de busca usam IA?
Classificação nas buscas
O mecanismo de busca usa IA para classificar páginas web, vídeos e outras informações nos resultados de busca.[1]
Compreensão das consultas de busca
Para entregar o melhor resultado e apresentar o conteúdo correto ligado à busca do usuário, o mecanismo de busca precisa ser capaz de compreender a linguagem humana. Como todos sabemos, um mecanismo de busca é um aplicativo de computador. Como ele comprende a linguagem humana?
Esse é um exemplo clássico de PLN (Processamento de Linguagem Natural), um ramo da inteligência artificial dedicado a treinar computadores para entender nossa linguagem escrita. O PLN é usado tanto pela Microsoft quanto pelo Google para compreender melhor seus usuários.
O Google fez progressos consideráveis na compreensão de consultas de busca. Graças ao seu modelo de linguagem pré-treinado, o BERT, o mecanismo de busca da empresa agora reconhece frases inteiras. Isso significa que o BERT consegue entender o contexto de uma busca, e não apenas as palavras que ela contém.[1]
O que é BERT?
O BERT foi projetado para ajudar os computadores a entender o significado de palavras ambíguas ou complexas em um texto, aproveitando o material ao redor para construir o contexto. A estrutura do BERT foi previamente treinada com texto da Wikipédia e pode ser ajustada com conjuntos de dados de perguntas e respostas.
Controle de qualidade
Antigamente, certos "especialistas" em SEO esgotavam o sistema com táticas de camuflagem conhecidas como "estratégias de SEO black hat". Incluem keyword stuffing agressivo, cloaking, conteúdo invisível e assim por diante. É claro que as páginas no topo dos rankings nem sempre eram as de melhor qualidade; isso era ruim para os mecanismos de busca.
Eles melhoraram seus algoritmos com a ajuda da IA para distinguir conteúdo de alta qualidade de spam de baixa qualidade.[2]e no
Busca por voz e busca por imagem
Tecnologias de IA como o processamento de linguagem natural (PLN) evoluíram a ponto de interpretar a fala humana em tempo real, como ao usar o Google Assistente. Esses dispositivos com inteligência artificial conseguem compreender suas palavras e transformá-las em resultados de busca. O mesmo vale para as fotos. A IA retorna resultados de busca apropriados com base no termo fornecido.
Quais são as vantagens da IA nos mecanismos de busca?
- O mecanismo de busca ficou mais inteligente.
- Garantia de Qualidade
- Desenvolva Algoritmos de Ranqueamento Complexos
- O PLN Ajuda a Entender as Consultas de Busca, a Análise de Imagens Ajuda a Entender Fotos, além de Melhorias na Segmentação e na Qualidade dos Anúncios
Conclusão:
Graças à inteligência artificial, os mecanismos de busca agora podem agir como se fossem pessoas. O usuário passará a confiar no mecanismo de busca se ele souber o que o usuário quer e retornar resultados relevantes. O mesmo mecanismo de busca será usado novamente na próxima vez que o usuário precisar pesquisar algo. Tudo isso será possível graças à inteligência artificial.
- Kaput, M. How Search Engines Use AI. 26 de outubro de 2021; Disponível em: https://www.marketingaiinstitute.com/blog/how-search-engines-use-artificial-intelligence.
- Nick, E. How Artificial Intelligence Is Powering Search Engines. 6 de outubro de 2021; Disponível em: https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/how-artificial-intelligence-is-powering-search-engines.
Como a IA é usada dentro dos mecanismos de busca
- Compreensão das consultas: os modelos de linguagem ajudam os mecanismos de busca a captar o significado, e não apenas as palavras-chave.
- Ranqueamento: o machine learning combina centenas de sinais para ordenar os resultados.
- Respostas e visões gerais com IA: algumas buscas agora mostram um resumo gerado acima dos links.
- Personalização e voz: os resultados se adaptam à localização, ao idioma e ao comportamento anterior.
O que isso significa para o SEO
- Escreva para pessoas: respostas claras, exemplos reais e informações originais valem mais do que keyword stuffing.
- Demonstre especialização e confiança: dados do autor, informações da empresa e fatos precisos.
- Use dados estruturados e um SEO técnico limpo para que os mecanismos de busca consigam ler suas páginas.
- Cubra os temas em profundidade com perguntas relacionadas, já que os recursos de IA favorecem fontes abrangentes.
Novo nos fundamentos? Leia o que é SEO. Para aplicativos, veja otimização para lojas de aplicativos.
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