Site-Indizierung

Ist Suchmaschine eine Datenbank? Das ist die erste Frage, die beantwortet werden muss. Wenn ja, wie werden Ihre Daten und Ihre Inhalte versammelt. Das bloße Auflisten von Website-Adressen (Domain-Namen) reicht heutzutage nicht mehr aus, da die Suchmaschinen den Domain-Namen eine bestimmte Zuordnung zuweisen.

Die Liste der Domain-Namen ist lang, der zugehörige Inhalt jedoch unterschiedlich. Die Suchmaschinenalgorithmen unterscheiden:

• Typ - Text, Bild, Video,
• Struktur - XML, ​​usw
• Eigenschaften des Inhalts - Popularität usw
• Relevanz
• Verweis auf die Suchanfrage, u.s.w.

Kognitive Suche

Da sich der menschliche Verstand bei der Erstellung von Inhalten verbessert, wird die technische Seite kompliziert. Das Suchmaschinenmanagement erfordert mehr Skripte: nach Attributen, Relevanz, PR, Vorhersagen künstlicher Intelligenz, usw. Solche Entwicklungen werden meist von großen Unternehmen wie Google, IBM, Microsoft (kein Geheimnis warum) umgesetzt. Letzteres z.B. führt die kognitive Suche in Azure als erweiterten Typ der Inhaltsaggregation ein.

Diese Engine speichert die kognitiven Fähigkeiten des Benutzers und lernt im Grunde genommen den Charakter von Ihnen, der Person, die im Internet surft. Wenn Sie die von Ihnen verwendeten oder erstellten Daten untersuchen, werden Synonym-Maps und andere in Azure induzierte Aspekte berücksichtigt.

Ausweiten direkt auf die Science-Fiction-Prämisse der Neuronen Vernetzung wird, Der Open Neuron Network Exchange - ONNX ist ab sofort möglich. Üblicherweise als SQL-Vorhersage, PREDICT T-SQL function, erklärt.

Die semantische Codierung der Datenabfragen impliziert, dass die logikbasierten Sprachen (Python, C, Haskell, Java usw.) auf mathematischen Wahrscheinlichkeitsprinzipien basieren sollten. In frühen Stadien unserer Karriere, haben wir die Bayesian type inference und die Datenmodellierung in der imaginären Zahlenwahrscheinlichkeit diskutiert hat. Ein bescheidener Versuch, die Wissenschaft zu "imitieren", trotzdem das meiste davon heute Realität wird.

Suchmaschinen verbessern die Vorhersage nicht nur auf der Basis von Produkt-präferenzen, sondern auch auf der Erwartung Basis der selbst erlernten vorausschauenden Fähigkeiten. Solche Wahrscheinlichkeitsmodule erlauben es, das Maschinenverhalten nicht nur zur Indizierung zu nutzen. Die enge künstliche Intelligenz NAI, würde für die grundlegenden Abfragen und das Datenbankmanagement ausreichen.

Ausschlüsse und Server

Ausgehend von den frühen Prinzipien der Gaussian Ausschlüsse (die wir kurz kennen), verstehen wir die binäre Operation von Wahl und Wahrscheinlichkeit, daher die vernetzten Datenbanken. Ein weiteres Beispiel für eine radikale Datenbankverbesserung ist IBM Db2 - die AI-Datenbank für "datengesteuerte Einblicke".

Das alles bringt uns zu kognitivem Computing, KI Programmierung und Wissenschaften, die weitaus komplizierter sind als nur die Erstellung von Inhalten. Somit ist sichergestellt uns, dass das Content Management und die Aggregation zukunftssicher sind. Ob es erschwinglich ist, ist eine andere Frage, aber die Suchmaschinenoptimierung und das Verfassen von Inhalten bleiben entscheidend.

Kreatives Schreiben und Zusammenstellen von Inhalten ... manuell

Die neuesten Vorteile der KI sind hauptsächlich die Unternehmensfunktionen, und die Anfänger-Blogger sind im Grunde auf sich allein gestellt. Jedoch, für die Verbreitung von Inhalten, es stehen Tools zur Verfügung. Aggregatoren, die es zu erwähnen gilt:

• pocket
• feedly
• mix
• innoreader
• instapaper
• curator
• digg, etc

Die Aggregatoren Ihrer Inhalte sind lediglich "Scraper" dessen, was Sie im Austausch für die Basiswerbung erstellt haben. Daher geht die Datenbankseite auf Ihre Kosten. Verwalten klare Daten, haben technische Kenntnisse auf der Serverseite + sein Sie kreativ in Schreiben, Design und Videoproduktion, durf Ihren zukünftigen Plan skizzieren. SEO-Tools und -Analysen stehen in großem Umfang zur Verfügung, aber nach qualitativ hochwertigen Inhalten ist streben fur.