Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Master
Title of the study programm Business Informatics
Title in original language AI balstīta satura optimizācijas metode, kas tiek izstrādāta, lai uzlabotu meklētājprogrammu optimizāciju
Title in English AI Powered Content Optimization Method Developing to Improve Search Engine Optimization
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Aleksejs Jurenoks
Reviewer Pēteris Rudzājs
Abstract Šī pētījuma galvenais mērķis ir izstrādāt uz MĀKSLĪGO INŽENIERĪCI balstītu satura optimizācijas metodi, lai uzlabotu meklētājprogrammu optimizāciju (SEO). Šajā metodē tiek izveidota intelektuāla sistēma, kas kā ievadi izmanto tikai vietnes URL un automatizēti analizē tīmekļa lapas saturu, veicot SEO optimizāciju. Tā ir izstrādāta, lai risinātu tradicionālo SEO metožu problēmas, piemēram, manuālu atkarību, fragmentētu rīku izmantošanu un semantiskās izpratnes trūkumu. Sistēma ir izstrādāta kā sešu posmu darbplūsma, kas sastāv no šādiem posmiem: URL validācija, datu ieguve, satura novērtēšana, uz MĀKSLĪGO INŽENIERĪCI balstīta optimizācija, iteratīva atkārtota novērtēšana un galīgās izejas ģenerēšana. Vispirms, izmantojot URL validāciju, tiek pārbaudīta vietnes pieejamība, un pēc tam tīmekļa lapas saturs tiek pārveidots strukturētā formātā un izmantots SEO analīzei. Satura novērtēšanas posmā satura kvalitāte tiek novērtēta, izmantojot tādus rādītājus kā atslēgvārdu atbilstība, lasāmība, semantiskais rādītājs un iesaistes rādītājs. Pēc tam, MĀKSLĪGO INŽENIERĪCI optimizācijas posmā, satura uzlabošana tiek veikta, izmantojot dabiskās valodas apstrādes (NLP), mašīnmācīšanās (ML) un semantiskās analīzes metodes. Tas ir svarīgi, lai izveidotu savienojumu ar mūsdienu meklētājprogrammu izmantotajām mākslīgā intelekta (AI) balstītām rangu sistēmām. Atkārtotas novērtēšanas posmā optimizētais saturs tiek atkārtoti pārbaudīts un, ja nepieciešams, uzlabots, izmantojot iteratīvu ciklu. Visbeidzot, lietotājam tiek sniegts galīgais optimizētais saturs un SEO veiktspējas ziņojums. Saskaņā ar ekspertu validācijas rezultātiem šī piedāvātā metode uzrāda augstu efektivitāti automatizācijas, mērogojamības, semantiskās analīzes un konsekvences ziņā. Ir arī apstiprināts, ka BERT iegulšanas un mašīnmācīšanās modeļu izmantošana vēl vairāk uzlabo SEO optimizācijas procesu. Tomēr ir pierādīts, ka pastāv tādi ierobežojumi kā datu kvalitātes atkarība un reālās pasaules tīmekļa sarežģītība. Attiecīgi šajā pētījumā tiek secināts, ka piedāvātā mākslīgā intelekta darbinātā SEO optimizācijas metode ir strukturēts, inteliģents un praktisks SEO risinājums, kas atbilst mūsdienu meklētājprogrammu prasībām.
Keywords MEKLĒTĀJDZINĒJU OPTIMIZĀCIJA, MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, DABISKĀS VALODAS APSTRĀDE, MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, SATURA OPTIMIZĀCIJA
Keywords in English SEARCH ENGINE OPTIMIZATION, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, NATURAL LANGUAGE PROCESSING, MACHINE LEARNING, CONTENT OPTIMIZATION
Language eng
Year 2026
Date and time of uploading 19.05.2026 12:01:06