人工智慧和機器學習:搜尋行銷人員有哪些機會?

SEO觀點:
你是否知道到2020年數位宇宙將包含44兆字節的數據(來源:IDC),但是人腦只能處理相當於100萬千兆字節的內存?
爆炸的 大數據 意味著人類每天只能掌握太多的數據來理解和處理。
為了讓搜尋,內容和數位行銷人員充分利用數據提供的寶貴見解,利用人工智慧(AI)應用程序,機器學習算法和深度學習來移動2018年行銷業績的關鍵點至關重要。
在本文中,我將解釋人工智慧(AI),機器學習和深度學習方面的進步和差異,同時分享SEO,內容和數位行銷人員如何充分利用這些見解 – 特別是深度學習 – 的一些技巧 – 這些 技術帶入搜尋行銷表。
我在大學學習人工智慧,畢業後在該領域工作。 這是一個激動人心的時刻,但是現在回想起來,我們的編程能力是基本的。 智力不僅僅是算法和規則,他們盡力模仿智力如何通過最佳猜測建議來解決問題。
快進到今天,事情已經發生了很大的變化。
大爆炸:大數據爆炸和人工智慧的誕生
自1956年以來,AI開拓者一直夢想著一個複雜機器具有與人類智慧相同特徵的世界。
1996年,該行業在IBM的時候達到了一個重要里程碑 深藍 計算機每秒考慮200,000,000棋盤格圖案,以最佳方式擊敗國際象棋特級大師。
在2000年到2017年之間,有許多事態發展能夠實現巨大的飛躍。 最重要的是數據收集,存儲和檢索數量的幾何成長。 數據的這座山被稱為大數據,迎來了人工智慧的到來。
並且它以指數級成長:2016年,IBM估計全球數據的90%是在過去幾年中產生的。
在思考人工智慧,機器學習和深度學習時,我發現它有助於簡化和可視化3個類別如何工作並相互關聯 – 這個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。
人工智慧 是使機器做需要人類智慧的事情的科學。 它是人機智慧的計算機程序,用於開發基於數據的決策並執行通常由人類執行的任務。
機器學習 將人工智慧進一步推進,因為算法被編程為學習和改進,而不需要人工數據輸入和重新編程。
機器學習可以應用於許多不同的問題和數據集。 Google的 RankBrain算法 是機器學習的一個很好的例子,它可以評估每個搜尋查詢的意圖和上下文,而不僅僅是根據關於關鍵字匹配和其他因素的程序規則提供結果。
深入學習 是一種更為詳細的算法,取自機器學習,使用基於邏輯的技術並將數據暴露於神經社群網路(思考人腦),以便該技術能夠訓練自己執行語音和圖像識別等任務。
海量數據集與模式識別功能相結合,可自動進行決策,查找模式,模擬以前的決策等。自動學習來自於此,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的絕佳例子,這些應用可以分解任務,使機器動作和輔助成為可能。
自然搜尋,內容和數位表現:挑戰與機遇
自然搜尋(SEO)佔所有網站流量的51%,因此在本節中,解釋深度學習給SEO和數位行銷人員帶來的主要好處是很自然的。
自然搜尋是一項數據密集型業務。 公司重視並希望他們的內容能夠以數千甚至數百萬種關鍵字在一到幾十種語言中顯示。 搜尋最佳做法涉及大約20種頁面內和頁面外策略。 SERP自己現在有超過15種佈局品種。
自然搜尋是您的客戶的全市範圍內的聲音,告訴您客戶想要的規模。 然而,行銷人員面臨的挑戰在於理解如此多的數據,使用有限的資源來挖掘洞察力,然後實際採取正確且相關的業務洞察。
要在競爭激烈的市場中勝出,競爭對手的許多品牌現在需要有經驗的數據分析師的專業知識,這就是其中的原因 機器學習和深度學習層 幫助建議對內容進行優化。
連接點與深度學習:數據和機器學習
有機數據的大小以及該數據中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選擇。 與簡單的機器學習不同,深度學習在長時間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允許自然搜尋行銷人員獲得競爭優勢,站在行業的前沿,並在競爭對手之前生成人們需要的材料,從而提升他們的口碑。
通過這種方式,行銷人員可以開始了解其競爭對手提出的策略。 他們會看到他們的表​​現與其他行業相比表現如何,然後可以調整策略來解決他們找到的優勢或劣勢。
來自深度學習技術的見解將最好的搜尋行銷和內容行銷實踐融合在一起,以促進開發,激活和自動優化 智慧內容 ,自我意識和自我調節的內容,改善所有數位行銷通路中的內容髮現和參與度。
意圖 數據提供客戶想要去的地方以及他們想知道,做什麼或購買什麼的即時背景。 自然搜尋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。
深度學習在搜尋中尤為重要,數據豐富且令人難以置信的動態。 通過即時識別數據模式,深入了解您在理解客戶,競爭對手或市場變化方面的最佳防禦方式 – 以便您可以立即將這些見解轉變為贏得勝利的計劃。
為了推動2018年的內容和自然搜尋的成功,行銷人員應該讓機器做更多的工作來提供洞見和建議,讓行銷人員專注於建議智慧內容。
以下是自然搜尋行銷人員獲益的幾個例子:
網站分析
查明並修復致使品牌利潤最大化的關鍵現場錯誤。 可以使用深度學習技術來整合網站數據,檢測將網站錯誤與估計的行銷影響相關聯的異常現象,以便行銷人員可以優先考慮修復以獲得最大效果。
如果沒有深入的學習應用程序來幫助您,您可能會盯著一系列可能修復的問題,這些問題通常會在稍後推遲。
競爭策略
通過即時識別模式,深入了解品牌在理解客戶,競爭對手或市場變化時的最佳防禦方式,以便行銷人員可以立即將這些見解轉變為贏得勝利的計劃。
內容髮現
面向不同內容戰略的高價值主題,如停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目的投資回報率,並通過揭示諸如主題機會,消費者意圖,頂級競爭內容的特徵以及改進內容性能的建議等見解來優先開發其內容項目 。

內容開發
評分所製作內容的品質和相關性。 深度學習技術可以通過自動化內容製作任務(如標題標籤,交叉連結,複製優化,圖像編輯,高度優化的CTA驅動性能以及對網站流量和轉換的嵌入式性能追蹤)幫助節省時間。

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了優化 – 例如結構模式,更好的移動體驗的AMP,以及Facebook的Open Graph。 技術可以幫助行銷人員擴大其在社群社群網路中的內容以提高可視性。
自動化
自動化功能可幫助行銷人員以更少的成本完成更多的工作並更快地執 它使行銷人員能夠毫不費力地管理日常任務​​,以便他們能夠專注於高影響力的活動並大規模地完成有機業務目標。
注意:為了充分利用深度學習行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,以保持網站訪問者參與並最終轉化。
此外,由於搜尋格局頻繁變化,深度學習促進了智慧內容的發展,並可用於自動適應內容格式和標準的變化 。
深入學習
自然搜尋的深度學習的一個例子是 DataMind 。 BrightEdge(披露,我的雇主)Data Mind就像一個內置於該平台的虛擬數據科學家團隊,它將海量數據與立即可行的洞察結合起來,為行銷決策提供訊息。
在這種情況下,深度學習引擎分析巨大的,複雜的和動態的數據集(來自多個來源,包括1 ST 和3 RD 第三方數據)來確定模式並獲得行銷人員所需的見解。 深度學習用於檢測網站性能異常情況,並解釋行業趨勢等原因,同時提出有關如何繼續的建議。
結論
將深度學習應用視為您自己的個人數據科學家 – 在此提供幫助和幫助,而不是取代。 人工智慧,機器學習和現在的深度學習技術的採用可以加快決策速度,提供更準確,更明智的見解。
各品牌在內容戰場上展開競爭,確保其內容得到優化和發現,吸引觀眾並最終推動轉化和數位收入。 借助深度學習的深刻見解,行銷人員可以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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