ستساعدك المقالة التالية: 3 أنواع فرق تحسين محركات البحث لعلوم البيانات وكيفية عملها
عندما يتعلق الأمر بعلم البيانات الناجح لتحسين محركات البحث، فليس هناك ما هو أكثر أهمية من وجود الفريق المناسب.
تستفيد التحديات في الحصول على البيانات وضمان اتساقها، وكذلك في اختيارك لنماذج التعلم الآلي والتحليلات المرتبطة بها، من وجود أعضاء الفريق ذوي مجموعات المهارات المختلفة الذين يتعاونون لحلها.
تعرض هذه المقالة الأنواع الثلاثة الرئيسية للفرق، ومن هم أعضاء فيها، وكيفية عملها.
دعونا نفتح المجال مع محترفي تحسين محركات البحث (SEO) الأكثر عزلة في علوم البيانات – فريق واحد.
1. برنامج Solitary Data Science SEO Pro
غالبًا ما يكون الفريق المكون من شخص واحد هو الواقع في الهياكل الصغيرة والكبيرة على حدٍ سواء. هناك الكثير من الأشخاص متعددي الاستخدامات الذين يمكنهم إدارة كل من تحسين محركات البحث ووظائف البيانات بأنفسهم.
يمكن بشكل عام وصف محترف تحسين محركات البحث (SEO) الوحيد لعلوم البيانات بأنه خبير تحسين محركات البحث (SEO) الذي قرر أخذ دورات متقدمة في علوم الكمبيوتر للتركيز على الجانب الأكثر تقنية من تحسين محركات البحث (SEO).
لقد أتقنوا لغة برمجة واحدة على الأقل (مثل R أو Python) واستخدموا خوارزميات التعلم الآلي.
إنهم يتابعون عن كثب تحديثات Google مثل Rankbrain وBERT وMUM، حيث تعمل Google على إدخال المزيد من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في خوارزمياتها.
يجب أن يكون هؤلاء المحترفون ماهرين في أتمتة عمليات تحسين محركات البحث (SEO) لتوسيع نطاق جهودهم. قد يشمل ذلك:
- الفهرسة التلقائية لعناوين URL الجديدة في Bing.
- إنشاء خرائط الموقع باستخدام عناوين URL الجديدة لـ Google.
- توليد النص باستخدام نماذج GPT.
- اكتشاف الشذوذ في جميع تقارير SEO.
- التنبؤ بحركة المرور الطويلة.
في مؤسستي، نشارك حالات استخدام تحسين محركات البحث هذه في شكل Jupyter Notebook. ومع ذلك، فمن السهل تشغيلها تلقائيًا باستخدام Papermill أو DeepNote (الذي يوفر الآن وضعًا تلقائيًا لتشغيل Jupyter Notebooks بانتظام) لتشغيلها يوميًا.
إذا كنت ترغب في المزج بين الأمر وتعزيز قيمتك المهنية، فهناك دورات تدريبية ممتازة لعشاق تحسين محركات البحث (SEO) لتعلم علوم البيانات – وعلى العكس من ذلك، لعلماء البيانات لتعلم تحسين محركات البحث (SEO) أيضًا.
الحد الوحيد هو دوافعك لتعلم أشياء جديدة.
يفضل البعض العمل بمفرده. ففي نهاية المطاف، فهو يزيل أيًا من البيروقراطية أو السياسات التي قد تجدها (ولكن ليس بالضرورة) في الفرق الأكبر.
ولكن كما يقول المثل الفرنسي: “وحدنا نسير أسرع؛ معًا نذهب إلى أبعد من ذلك.”
حتى لو تم الانتهاء من المشاريع بسرعة، فقد ينتهي بها الأمر إلى النجاح بقدر ما كان يمكن أن يكون هناك نطاق أوسع من المهارات والخبرات على الطاولة.
والآن، لنترك عملية تحسين محركات البحث الفردية وننتقل إلى فرق مكونة من شخصين.
2. The Data Science SEO MVT (الحد الأدنى من الفريق القابل للحياة)
ربما تعرف بالفعل أن MVP هو الحد الأدنى من المنتجات القابلة للتطبيق. يُستخدم هذا التنسيق على نطاق واسع في الأساليب الرشيقة حيث يبدأ المشروع بنموذج أولي يتطور خلال تكرارات تتراوح مدتها من أسبوع إلى ثلاثة أسابيع.
MVT يعادل الفريق. يمكن أن يساعد هيكل الفريق هذا في تقليل مخاطر وتكاليف المشروع حتى مع طرح وجهات نظر أكثر تنوعًا.
وهو يتألف من إنشاء فريق يضم عضوين فقط يتمتعان بمجموعات من المهارات التكميلية – غالبًا ما يكون خبير تحسين محركات البحث (SEO) الذي يفهم أيضًا آليات التعلم الآلي، ومطورًا يختبر الأفكار.
يتم تشكيل الفريق لفترة زمنية محدودة؛ عادة حوالي 6 أسابيع.
إذا أخذنا تصنيف المحتوى لموقع التجارة الإلكترونية، على سبيل المثال، فغالبًا ما يقوم شخص واحد باختبار الطريقة وتنفيذ الطريقة الأكثر كفاءة.
ومع ذلك، يمكن لـ MVT إجراء اختبارات أكثر تعقيدًا مع عدة نماذج في وقت واحد – مع الاحتفاظ بالتصنيف الذي يظهر في أغلب الأحيان وإضافة تصنيف للصور، على سبيل المثال.
يمكن القيام بذلك تلقائيًا باستخدام كافة القوالب الموجودة. التكنولوجيا الحالية تجعل من الممكن الوصول إلى 95% من النتائج الصحيحة، وبعد هذه النقطة يتم التركيز على دقة النتائج.
يمكن أن يساعدك موقع PapersWithCode.com في البقاء على اطلاع بأحدث التطورات التقنية في كل مجال (مثل إنشاء النص)، والأهم من ذلك أنه سيوفر لك الكود المصدري.
على سبيل المثال، يمكن استخدام GPT-3 من OpenAI لتحسين محركات البحث الإلزامية للتوصية بإجراءات تلخيص النص وإنشاء النص وإنشاء الصور، وكل ذلك بجودة مذهلة.
3. فريق عمل تحسين محركات البحث لعلوم البيانات
عد بالزمن معي للحظة ودعنا نلقي نظرة على واحدة من أفضل عمليات التعاون على الإطلاق: الفريق أ.
كان لكل فرد في هذا الفريق المميز دور محدد، ونتيجة لذلك، نجحوا ببراعة في كل مهمة من مهامهم الجماعية.
لسوء الحظ، لم تكن هناك حلقات على SEO. ولكن كيف قد يبدو فريق عمل تحسين محركات البحث لعلوم البيانات لديك؟
ستحتاج بالتأكيد إلى خبير تحسين محركات البحث (SEO) الذي يعمل بشكل وثيق مع عالم البيانات والمطور. سيقوم هذا الفريق معًا بتشغيل المشروع وإعداد البيانات واستخدام خوارزميات التعلم الآلي.
يعتبر خبير تحسين محركات البحث (SEO) في وضع أفضل ليعمل كمدير للمشروع ويتعامل مع التواصل مع الإدارة وأصحاب المصلحة الخارجيين. (في الشركات الكبيرة، قد تكون هناك أدوار مخصصة لمدير الفريق وقائد المشروع.)
فيما يلي عدة أمثلة للمشاريع التي قد يكون هذا النوع من الفريق مسؤولاً عنها:
- إعداد مستودع بيانات مؤسسي (مستودع بيانات جاهز يدمج بيانات الأعمال وحصة السوق والبيانات التقنية وبيانات المحتوى).
- تحديد وحل صفحات “الزومبي”.
- الكشف عن الاستعلامات الجديدة.
- التنبؤ بحركة المرور/الأرباح بعد إجراءات معينة.
الامتثال لكبار المسئولين الاقتصاديين البيانات
وبطبيعة الحال، تحتاج الفرق إلى أدوات لتعظيم جهودها. يقودنا هذا إلى فكرة البرامج المتوافقة مع تحسين محركات البحث للبيانات.
أعتقد أن هناك ثلاثة مبادئ يجب الالتزام بها بعناية هنا لتجنب استخدام أدوات الصندوق الأسود التي تعطيك نتائج دون شرح منهجياتها وخوارزمياتها.
1. الوصول إلى الوثائق يشرح بوضوح خوارزميات ومعلمات نموذج التعلم الآلي.
2. القدرة على إعادة إنتاج النتائج بنفسك على مجموعة بيانات منفصلة للتحقق من صحة المنهجية. وهذا لا يعني نسخ البرمجيات: فكل التحديات تكمن في الأداء والأمن والموثوقية وتصنيع نماذج التعلم الآلي، وليس في النموذج أو المنهجية نفسها.
3. أن تكون الأداة تتبع المنهج العلمي من خلال توصيل السياق والأهداف والأساليب التي تم اختبارها والنتائج النهائية.
يعد Data SEO أسلوبًا علميًا لتحسين البحث يعتمد على تحليل البيانات واستخدام علم البيانات لاتخاذ القرارات.
مهما كانت ميزانيتك، فمن الممكن تنفيذ أساليب علم البيانات. الاتجاه الحالي هو أن المفاهيم التي يستخدمها علماء البيانات أصبحت متاحة بشكل متزايد لأي شخص مهتم في هذا المجال.
الأمر متروك لك الآن لتولي ملكية مشاريع علوم البيانات الخاصة بك بالمهارات والفرق المناسبة. لنجاح SEO لعلم البيانات الخاص بك!
المزيد من الموارد:
