人工智能如何发现新的见解并驱动SEO性能

2015年,谷歌宣布在算法排名中增加了RankBrain,这巩固了人工智能(AI)在搜索中的重要性。快进到2018年,搜索营销人员开始使用人工智能、机器学习和深度学习系统来发现新的见解,自动化劳动密集型任务,并提供一个全新的个性化水平,通过他们的采购渠道来指导网站访问者。我们现在已经完全进入了人工智能革命。

人工智能如何发现新的见解并驱动SEO性能
人工智能如何发现新的见解并驱动SEO性能

为清晰起见,也为了本文的上下文,我认为以下定义很有用:

人工智能是一个广阔的领域,涵盖了一系列机器应用程序,以执行通常需要人类智能的任务。人类智能包含了广泛的行为,因此,用“人工智能”这个总括性术语来对自然语言处理、下棋、无人驾驶汽车以及介于两者之间的数百万个例子进行分类,也就不足为奇了。机器学习常与人工智能混为一谈,但实际上它是人工智能的一个应用(因此也是一个子领域)。在Stanford大学的定义中,“机器学习是一种无需显式编程就能使计算机行动的科学。”我们可以把算法排名看作是任何机器学习系统的构件。深度学习是一种基于人脑工作原理的机器学习方法,它使用神经网络来解决复杂的问题。例如,它在语音识别和图像处理领域已经取得了许多突破。

现如今的技术巨头们都在大量投资于这些人工智能方法的潜力,以提供更好的产品和服务,因为它们提供了规模和计算能力,而人类本身是无法提供的。当然,在大数据时代,这项技术已经变得越来越突出。为了让“大数据”的概念更具体一些,根据Domo所执行的数据汇总,2017年,人们进行了46000次Uber旅行,进行了400万次谷歌搜索,并共享了45.6万条推特。每一种互动背后都有一个人、一个意图和一个背景。此外,这些交互中的每一个都产生了必要的数据点,以在比以往更深层次上了解消费者。这类知识对营销人员来说是无价的,因为许多人现在将数据视为我们拥有的最重要的货币。然而,如果数据确实是新的石油,我们仍在发明内燃机的过程中。如果没有合适的工具,我们的客户所揭示的所有见解都将被忽视。

人工智能使搜索市场的营销人员更具生产力

在这样一个数据丰富、时间较差的环境中,现代的SEO工作人员有一个不值得羡慕的任务。日常生活中面临的一些最常见的挑战包括:

在分析平台上监视网站的性能,以发现洞察力。

理解观众的行为,以帮助提供个性化的体验。

产生能带来流量和收入的内容想法。

管理预算以保持在目标利润空间。

在自然搜索活动的许多方面进行多任务处理。

通常情况下,这些限制因素会导致SEO工作人员为了达到目标而做出牺牲。我们无法利用这些资源来利用我们的消费者数据,管理我们的预算,同时委派任务。然而,所有这些目标都可以在人工智能的协助下得到更有效和更有利的管理。如果我们回顾这些挑战,人工智能可以为每个人提供一个快速有效的解决方案:

监视性能:人工智能可以处理数据,警告用户任何异常,并高亮快速赢得行动立即。

交付个性化体验:机器学习可以根据用户的历史和预测行为自动调整消息传递。

内容创意的生成:深度学习可以识别趋势话题,发现市场空白,然后提出新的内容标题。

预算管理:人工智能会自动推荐我们可以最有效地利用时间和金钱的领域。

多任务处理:人工智能最伟大的卖点之一就是它能够同时处理数百万个球。我们可以将多任务委托给一个人工智能驱动的技术所以我们可以继续进行更有创造性和战略性的工作。

人工智能提供洞察力的力量

贯穿所有这一切的主线是,人工智能能够自动地、大规模地、以一种我们可以很容易地与我们组织中的其他部门分享的方式提供高度相关的洞察力。没有正确的技术,我们只有在数以百计的分析家的支持和无限的预算的支持下才能实现这一目标。值得注意的是,一个有价值的见解和一个简单的观察之间的区别对于任何商业都是非常重要的。一个真正的洞见照亮了一些新的东西,并根据重要的时刻和度量来指导未来的行动。例如,消费者很难访问我们的内容,这可能导致我们对相关URLs进行技术更改。可以非常清楚地监测其影响,并且我们可以将美元价值归因于原始的洞察力。相反,通过手工研究产生的大部分内容都属于观察范畴。从上周开始,California用户的移动流量有所增加,这或许是件有趣的事,但没有上下文或清晰,它就不会产生任何指导。

搜索营销人员应该寻找一个使用深度学习技术的平台,从一系列分析平台中筛选搜索、社交和内容营销数据,从而产生这些见解。这应该在所有地区、设备和人口统计数据中实现,允许新信息浮出水面,而这些信息通常会从裂缝中溜走。在为这些目的评估技术时,营销人员应该问这些问题:

好处是什么?它如何节省时间和建立效率?

包括搜索、社交和本地计算在内的所有计算涉及哪些数据源和数据集?

它如何索引URLs?数据是否新鲜,准确和经常收集,以保持对SEO情况的跟踪?

人工智能有多复杂?用于识别消费者数据模式的机器学习和深度学习应用程序是什么?

它如何改变我们的业务运作能力?

它解决了哪些明确的业务问题?

它是否包含直观的指示板,以一种可消化的方式显示所有的发现,可以与非技术观众和整个数字组织共享?

总结

在包括搜索营销在内的各行各业,机器学习可以产生更好的结果,如果我们知道如何利用它来达到我们的优势的话。我们首先要了解数据来自何处,以及它可以用于什么目的,然后决定我们要使用这些资产来解决哪些业务问题。数据的激增应该为所有营销人员打开一个新的机遇时代,但只有那些了解人工智能潜力的人才能充分利用这些资源。通过整合人工智能和深度学习的力量,搜索营销人员可以超越简单的观察,在用户行为中找到新的模式。这样做的结果是更快、更准确、更可行的操作见解,以提供重要的度量标准。

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