人工智能和機器學習:搜索營銷人員有哪些機會?




SEO觀點:
您是否知道到2020年數字世界將包含44個zettabytes數據(來源:IDC),但人類大腦只能處理相當於100萬GB的內存?
爆炸了 大數據 意味著人類每天只需要太多的數據來理解和處理。
對於搜索,內容和數字營銷人員來說,要充分利用數據所能提供的寶貴見解,必須利用人工智能(AI)應用程序,機器學習算法和深度學習來在2018年推動營銷績效。
在本文中,我將解釋人工智能(AI),機器學習和深度學習之間的進步和差異,同時分享關於SEO,內容和數字營銷人員如何充分利用這些見解的一些提示 – 尤其是深度學習 – 這些 技術帶到搜索營銷表。
我在大學裡研究過人工智能,畢業後在該領域找到了工作。 這是一個激動人心的時刻,但我們的編程能力,現在回顧,是初步的。 不僅僅是情報,還有算法和規則盡力模仿智能如何通過最佳猜測推薦解決問題。
快進到今天,事情已經發生了很大變化。
大爆炸:大數據爆炸和人工智能的誕生
自1956年以來,AI先驅一直夢想著一個複雜機器具有與人類智能相同特徵的世界。
1996年,這個行業在IBM的時候達到了一個重要的里程碑 深藍 計算機通過每秒考慮200,000,000個棋盤圖案來擊敗國際象棋大師以做出最佳動作。
從2000年到2017年,有許多發展實現了巨大的飛躍。 最重要的是收集,存儲和檢索數據量的幾何增加。 大量的數據,後來被稱為大數據,迎來了人工智能的出現。
並且它呈指數級增長:2016年,IBM估計全球90%的數據是在過去幾年中生成的。
在考慮人工智能,機器學習和深度學習時,我發現簡化和可視化這3個類別如何工作和相互關聯有助於此框架 – 該框架也可以按照時間順序,子集開發和大小的角度進行工作。
人工智能 是讓機器做需要人類智慧的事情的科學。 它是機器格式的人類智能,其中計算機程序開發基於數據的決策並執行通常由人執行的任務。
機器學習 在算法被編程為學習和改進而無需人工數據輸入和重新編程的意義上,人工智能更進一步。
機器學習可以應用於許多不同的問題和數據集。 谷歌的 RankBrain算法 是機器學習的一個很好的例子,它評估每個搜索查詢的意圖和背景,而不僅僅是根據關於關鍵字匹配和其他因素的編程規則提供結果。
深度學習 是一種更詳細的算法方法,取自機器學習,它使用基於邏輯的技術並將數據暴露給神經網絡(思考人腦),以便技術訓練自己執行語音和圖像識別等任務。
大規模數據集與模式識別功能相結合,可自動制定決策,查找模式,模擬先前的決策等。自學習來自此處,因為機器從提供的數據越多越好。
無人駕駛汽車,Netflix電影推薦和IBM沃森都是深度學習應用程序的絕佳例子,它們分解任務以使機器操作和協助成為可能。
有機搜索,內容和數字表現:挑戰和機遇
有機搜索(SEO)驅動51%的網站流量,因此在本節中,很自然地解釋了深度學習給SEO和數字營銷人員帶來的主要好處。
有機搜索是一項數據密集型業務。 公司重視並希望其內容在數千甚至數百萬個關鍵字中以一種或幾種語言顯示。 搜索最佳實踐涉及大約20種頁面和頁外策略元素。 SERP本身現在有超過15種佈局。
有機搜索是您在市場上的客戶聲音,告訴您客戶大規模需要什麼。 然而,營銷人員面臨的挑戰是如何理解如此多的數據,擁有有限的資源來挖掘洞察力,然後實際為他們的業務採取正確和相關的洞察力。
要在競爭激烈的市場上取得成功,要勝過競爭對手的眾多品牌,現在需要經驗豐富的數據分析師的專業知識,這就是目 機器學習和深度學習層 幫助推薦內容優化。
通過深度學習連接點:數據和機器學習
有機數據的大小和該數據上存在的潛在模式的數量使其成為深度學習應用程序的理想候選者。 與簡單的機器學習不同,深度學習能夠在長時間內分析大量相關數據時效果更好。
深度學習及其識別或優先考慮利益和消費行為的重大變化的能力使有機搜索營銷人員能夠獲得競爭優勢,處於行業的最前沿,並在競爭對手之前生產人們需要的材料,從而提高他們的聲譽。
通過這種方式,營銷人員可以開始了解競爭對手提出的策略。 他們將看到他們與行業中的其他人相比表現如何,然後可以調整他們的策略來解決他們發現的優勢或劣勢。
深度學習技術帶來的見解融合了搜索營銷和內容營銷實踐的精華,為開發,激活和自動化優化提供了動力 聰明的內容 ,自我意識和自我調整的內容,改善所有數字營銷渠道的內容髮現和參與。
意圖 數據提供了客戶想要去的地方以及他們想知道,做或購買的內容。 有機搜索數據是幫助您發現消費者模式,新市場機會和競爭威脅的關鍵原材料。
深度學習在搜索中尤為重要,因為數據豐富且極具活力。 實時識別數據模式使深度學習成為了解客戶,競爭對手或市場變化的最佳防禦 – 這樣您就可以立即將這些見解轉化為獲勝計劃。
為了推動內容和有機搜索在2018年取得成功,營銷人員應該讓機器完成更多的工作,以提供洞察力和建議,使營銷人員能夠專注於創建智能內容。
以下是有機搜索營銷人員的一些優勢示例:
現場分析
查明並修復關鍵網站錯誤,從而為品牌的底線帶來最大利益。 深度學習技術可用於合併網站數據,檢測將網站錯誤與估計的營銷影響聯繫起來的異常情況,以便營銷人員可以優先處理修復程序以獲得最佳結果。
如果沒有深入的學習應用程序來幫助您,您可能會盯著一長串潛在的修復程序,這些修復程序通常會被推遲到以後。
競爭策略
實時識別模式可以深入了解品牌在了解客戶,競爭對手或市場變化方面的最佳防禦 – 這樣營銷人員就可以立即將這些見解轉化為獲勝計劃。
內容髮現
針對不同內容策略的表面高價值主題,例如阻止競爭威脅或利用本地需求。
深度學習技術可用於評估新內容項的投資回報率,並通過揭示主題機會,消費者意圖,頂級競爭內容的特徵以及改善內容性能的建議等洞察來確定其發展的優先級。 。

內容開發
評估每個內容的質量和相關性。 深度學習技術可以幫助節省內容製作的自動化任務,例如標題標籤,交叉鏈接,複製優化,圖像編輯,高性能CTA以提高性能,以及嵌入式網站流量和轉換性能跟踪。

內容激活
深度學習技術可以幫助確保每個內容都針對有機性能和客戶體驗進行優化 – 例如結構模式,AMP以獲得更好的移動體驗,以及Open Graph for Facebook。 技術可以幫助營銷人員在社交網絡中放大他們的內容,以提高可見度。
自動化
自動化可幫助營銷人員用更少的資源做更多事情並更快地執行。 它允許營銷人員輕鬆管理日常任務​​,以便他們可以專注於高影響力的活動並大規模實現有機業務目標。
注意:要充分利用深度學習營銷人員的見解和建議,需要採取措施並對網頁內容進行相關更改,以保持網站訪問者的參與並最終進行轉換。
此外,由於搜索領域變化如此頻繁,深度學習推動了智能內容的發展,可用於自動適應內容格式和標準的變化 。
深入學習行動
有機搜索中深度學習的一個例子是 DataMind 。 BrightEdge(披露,我的雇主)Data Mind就像是一個由平台構建的虛擬數據科學家團隊,它將大量數據與即時可行的見解相結合,為營銷決策提供信息。
在這種情況下,深度學習引擎分析龐大,複雜和動態的數據集(來自多個來源,包括1 ST 和3 RD 聚會數據)確定模式並獲得營銷人員所需的見解。 深度學習用於檢測網站性能中的異常情況並解釋原因,例如行業趨勢,同時提出有關如何繼續進行的建議。
結論
將深度學習應用程序視為您自己的個人數據科學家 – 在此提供幫助和協助,而不是替換。 人工智能,機器學習和現在的深度學習技術的採用可以更快地做出決策,提供更準確,更智能的洞察力。
品牌在內容戰場上競爭,以確保其內容得到優化和發現,吸引受眾並最終推動轉化和數字收入。 當深入學習這些見解時,營銷人員將獲得新的競爭武器和巨大的競爭優勢。

Albert Gouyet是BrightEdge的運營副總裁。

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