機器學習對連結建設的影響.png
傳統的連結建立方法有十多種。他們的共同點是，他們試圖提供從其他權威網站到您自己的網站的高品質反向連結。
反向連結被其他網站視為一種“投票”，表明您的網站值得信賴、權威且值得信賴，反向連結是具有增加您的流量、排名和轉換效果的關鍵。儘管有這些好處，但直到最近，連結建立還是一個漫長而耗時的過程。
花在連結建立的時間相當於僱用幾名全職員工來完成這項工作。但隨著人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 的興起，這項任務可以變得更加精簡、高效和有用。
繼續閱讀，了解在連結建立策略中使用機器學習的潛在影響。
人工智慧和機器學習技術的發展
機器學習一詞是由 IBM 的 Arthur Samuel 於 1959 年創造的，當時他正 香港賭博數據 在開發人工智慧來教機器/電腦如何下跳棋。這65年來所發生的事情令人印象深刻。
如今，由於人類能夠將大量高品質資料傳輸給機器和計算機，而機器和計算機基本上可以執行兩項主要任務：分類和預測，人工智慧和機器學習已經脫穎而出。
這個過程需要獲取大量「乾淨」的數據，同時透過特徵工程向機器發出訊號，以更好地「理解」和評估相關的潛在問題。
此過程完成後，資料將分為訓練集和測試集。在前者中，它用於訓練演算法的準確性，而在後者中，它用於確定所產生結果的準確性。
下一步是選擇一種演算法，例如線性迴歸、決策樹或卷積神經網路。透過將其預測與誤差函數（例如準確度或平均絕對誤差）進行比較，每種演算法都會變得更好。畢竟，機器學習是一種利用資料進行預測的模型。數據越好或“越乾淨”，預測就越準確的機會就越大。
為什麼這很重要？因為人工智慧和機器學習技術具有自動化任務和分析大量數據的能力。就其對轉換傳統連結建立技術（如連結獲取、分析和最佳化）的影響而言，這可以為連結建立者節省大量時間並提供更好品質的結果。
人工智慧和機器學習的另一個亮點領域是內容創建，這是有效連結建立策略的關鍵要素。透過利用人工智慧工具的力量來創建內容，連結建立器可以識別相關且引人入勝的文章標題、創建大綱並更有效地編寫內容正文。例如，人工智慧工具可以產生包含特定關鍵字的多個版本的吸引人的標題，建議錨文本的相關位置，並優化搜尋引擎優化的文章。
這就是淨值追蹤器等工具的整合變得無價的地方。人工智慧可以透過分析您的內容並將其與競爭對手的內容進行比較，幫助您了解如何更有效地定位您的文章，尤其是在與金融或投資相關的領域。這可能包括合併淨值追蹤器的數據，以提高財務內容的品質和相關性，使其對反向連結和讀者更具吸引力。
SEMrush、ChatGPT 和 PitchBox 等人工智慧和機器學習工具透過提高內容創建和優化的速度和質量，在簡化連結建立流程方面發揮關鍵作用。這些工具不僅有助於創建引人入勝的內容，還有助於開展更有針對性和更有效的連結建立活動。基於人工智慧驅動的分析（包括來自淨值追蹤器的見解）快速調整內容和推廣策略的能力，可以顯著提高網站的 SEO 性能和吸引高品質反向連結的能力。
人工智慧在連結建設的應用
有許多人工智慧行銷工具可用於連結建立目的。但是，當您充分利用它們時，您可以取得哪些成果呢？人工智慧在連結建設中有三種主要用途，但每種用途都可以為連結建立專業人員帶來多種好處。他們在這裡：
#1.重複性任務的自動化
首先，在連結創建中使用人工智慧和機器學習可以實現多種任務的自動化。例如，您可以使用人工智慧工具監控反向鏈接，以確保您始終領先一步。
使用這些工具，您可以確定是否從各個網站獲得關注或不關注鏈接，監控其域名排名 (DR) 以及反向鏈接是否為您提供良好的“鏈接資產”。
其次，您可以透過在您選擇的人工智慧工具中輸入提示來進行競爭分析。例如，您可以向該工具提供多個競爭對手的網站，確定他們對哪些關鍵字進行排名，監控他們的反向連結配置文件，並製定策略來加強您的努力，使您的網站表現更好。這樣，您可以提高連結追蹤和分析的準確性。
#2.內容創作
另一個重複且耗時的任務是建立內容。此任務包括確定相關且吸引人的文章標題、建立大綱以及編寫內容正文。這些任務中的每一項都可以透過利用人工智慧工具的力量進行內容創建來轉變。
一個例子是要求人工智慧工具產生幾個不同版本的包含你的主要關鍵字的吸引人的標題。您也可以使用這些工具為特定文章中的錨文本建議相關位置。
由於其中一些工具提供 Chrome 擴充程序，因此您可以加快確定關鍵字相關錨文本的過程，同時在幾秒鐘內獲得結果。
此外，您可以使用人工智慧和機器學習工具來優化您的文章。您可以為該工具提供指向您的文章的連結以及指向同一主題的競爭文章和高排名文章的連結。
然後要求他們分析和比較這些文章，看看哪些文章包含最多的信息，您的文章可能缺少哪些信息，可以在哪裡添加相關內容來改進您的文章等等。
