050-8127373 
EN 
אנו חיים בעידן בו המכונות סביבנו חכמות יותר מאי פעם, מסוגלות לתקשר זו עם זו ואף ללמוד בכוחות עצמן. באופן כללי ובהקשר של קידום אתרים ניתן לומר שלמידת מכונה מאפשרת לגוגל לצבור מידע, לפרש אותו ולהגיב אליו – וכל זה במהירות גבוהה באופן משמעותי היום לעומת העבר.
השפעת למידת מכונה על קישורים ובנייתם
אחת הדוגמאות הפשוטות בתחום למידת המכונה היא עד כמה היא מגדילה את היכולות של גוגל בכל מה שנוגע לקישורים. למשל, בסינון ספאם: גוגל כבר עושה שימוש בלמידת מכונה בתוך תיבת הדואר, ג'ימייל, עם שיעור הצלחה של 99.9 אחוזים בסינון דואר זבל.
כעת ניקח את הדוגמה הזו וניישם אותה על הערכת איכות ורלוונטיות של קישורים בהקשר של קידום אתרים, ונקבל מודל שמתאר באופן ברור למדי את ההשפעה של למידת מכונה על הערכת קישורים ולפיכך על דירוג אתר במנועי חיפוש. בפרט כשחושבים על מה שהיה בעבר: אז, מהנדסי גוגל נאלצו ליצור רשימה של אתרים באיכות נמוכה ולחסום קישורים מהם לאתרים אחרים באופן ידני; לתכנת רשימה של סיגנלים ספציפיים לזיהוי קישור גרוע בהתבסס על מה שהם נתקלו בו בעבר; לחשב עד כמה קישור שכזה צריך לפגוע בדירוג של אתר; ולנסות להימנע ככל האפשר מזיהוי שגוי של קישור לגיטימי ואיכותי כגרוע.
אם כך, ברור כיצד למידת מכונה משפיעה על הערכת הקישורים. ועם זאת, עדיין נקודת ההתחלה דומה למדי: רשימה של דומיינים באיכות נמוכה ורשימה של סיגנלים ספציפיים שבסבירות גבוהה מעידים על קישורים גרועים. על בסיס שתי הרשימות הללו, מערכת ממוחשבת בעלת יכולות למידה תהיה מסוגלת להבין בעצמה כיצד לפעול כשהיא נתקלת בקישורים באיכות נמוכה, ואף לפתח רשימות סיגנלים ספציפיים משל עצמה.
במילים אחרות, במקום להסתמך על רשימת קריטריונים מתוכננת מראש, המכונות תהיינה מסוגלות ללמד את עצמן כיצד לזהות דפוסים ולייצר רשימות קריטריונים חדשות. ואז, כאשר הן תיתקלנה בקישור שעל פי דעתן הוא קישור באיכות גרועה, הן תוכלנה לפענח בעצמן מהם סוגי האתרים שמפיצים קישורים כאלה, לאילו סוגי אתרים הם מקשרים, האם קיים דפוס צמיחה של קישורים כאלה וכדומה.
זוהי רק דוגמה אחת, אולם ממנה ניתן ללמוד על הכלל: מערכות ממוחשבות כבר מסוגלות (ועוד הרבה יותר בעתיד הקרוב) לדמות את מה שהאדם מסוגל לעשות ואז לעשות זאת הרבה יותר מהר. באופן דומה מכונות תוכלנה לפענח את איכותו של התוכן, את הרלוונטיות של העמוד ועוד.
איך למידת מכונה משפיעה על קידום אתרים
למידת מכונה משפיעה על יותר מאשר קישורים בלבד כפי שתואר לעיל. אולם על מנת להבין את טווח ההשפעה שלה, הבה נדון תחילה בגוגל טרסלייט.
במשך כעשר שנים ניסו בגוגל לפתור את נושא התרגום משפה לשפה באמצעות התאמה של ביטויים מוכרים בשפת המקור לביטויים בשפת היעד. אלא שהתוצאה, איך לומר, לא הייתה איכותית במיוחד. התרגום אמנם התבצע, אבל באופן גס מאוד. בשנת 2016 הוכנסה לשימוש מערכת בעלת יכולת למידה (Google Neural Machine Translation), ובתוך 24 שעות מרגע שהיא הופעלה, המערכת השתפרה יותר מאשר השתפרה בכל העשור שלפני כן. זאת בזכות היעילות הגבוהה עשרות מונים מזו של כל גורם אנושי.
למידת מכונה איננה חפה מבעיות, ואין פירוש הדבר שתפקידם של מקדמי אתרים עומד לעבור מן העולם. אולם פירוש הדבר הוא שהולך ומתקרב היום בו עבודתם של מקדמי אתרים תהפוך למצומצמת ביותר, תתמקד בייצור תוכן איכותי והתאמתו לכמה שיותר כוונות משתמש, כך שיתר העבודה תיעשה על ידי גוגל.
יתרה מזאת, גם אם נניח שהשיפור של גוגל יהיה גדול עד כדי כך שכאשר משתמש יקליד שאילתה בשורת החיפוש הוא יקבל תוצאה אחת ויחידה שלדעת גוגל היא התשובה הטובה ביותר – עדיין לכל בן אנוש יש פרשנות שונה ל"תשובה הטובה ביותר". אחד יכול להעדיף סרטון וידאו עם הדגמה חיה, אחר יעדיף רשימה של תמונות ואחר ירצה טקסט שניתן להדפיס ולא לקרוא ישירות מן המסך.
כלומר, ההגדרה של גולש ל"תשובה הטובה ביותר" עשויה להיות תלויה בשלל גורמים אינדיבידואליים, לרבות כוונת המשתמש, המכשיר שבו הוא משתמש, העדפותיו ומיקומו הפיזי; אלה שלל אלמנטים שאף אדם לא יכול להתחשב בכולם על מנת לייצר תשובה אחת ויחידה – אולם מכונה בהחלט יכולה לעשות כן.
מכונה יכולה לעקוב אחר כך הגורמים שתוארו לעיל לאורך זמן, ללמוד לא רק אילו תשובות נחשבות בעיני משתמש ספציפי כטובות ביותר אלא גם איזה סוג של תשובות – ולהגיע בסופו של דבר לתשובה הטובה ביותר בעיניו של כל משתמש. יתרה מזאת, בעידן של למידת מכונה יתכן ויהיה צורך להציג מידע מסוים באתר בשלל צורות על מנת לספק את אותן תשובות על פי העדפותיו של כל משתמש באופן שונה.
אז מה עושים עם המידע הזה?
היכולת של גוגל ללמוד ולהבין את העולם עולה בהתמדה, במקביל לרצונות והצרכים של המשתמשים בני האנוש. לכאורה, כל שיטת קידום אתרים שקיימת היום ניתנת ללמידה על ידי גוגל באופן שיהפוך אותה למיותרת בעוד מספר קטן של שנים, פשוט משום שהיא תיעשה באופן הרבה יותר מהיר ויעיל על ידי גוגל.
עד שזה יקרה, כדאי לוודא שלכל תוכן באתר שלכם ניתן להיכנס מכל מכשיר נייד שהוא על ידי כל אחד מקהלי היעד, ושהתוכן הזה ידבר לקהל היעד בשפה שהוא מבין. אם יש לכם מספר קהלי יעד עם צרכים שונים, עליכם לוודא אחד משניים: או שהתוכן הקיים פונה לכל הקהלים, או שקיים תוכן שונה לכל אחד מהקהלים הללו, ובפורמטים מגוונים.
המכונות תסייענה לנו להבין מה הגולשים רוצים, כך שאנחנו נוכל למצוא דרכים חדשות לספק להם את מבוקשם. מדוע? משום שזה מה שהמכונות רוצות: משתמשים מרוצים; ומן הרגע שהתאפשר להן ללמוד בכוחות עצמן, יש להן את כל האמצעים למדוד האם אתם, או המתחרים שלכם, עושים את כל מה שאפשר כדי לספק למשתמשים את התשובה הטובה ביותר שהם מחפשים.
בעל ניסיון של 14 שנים בשיווק דיגיטלי ו11 שנים בקידום אתרים, יזם דיגיטלי, מנכ״ל דיגיטאץ׳ – חברה לקידום אתרים ושיווק באינטרנט, מרצה במכללה למנהל, והבעלים של הבלוג seolinks.
