人工智能如何发现新的见解,驱动SEO的表现?

2021-01-30

人工智能如何发现新的见解,驱动SEO的表现?


  2015年,谷歌宣布将RankBrain加入到算法中,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,自动化劳动密集型的任务,并提供一个全新的个性化水平,引导网站访问者通过他们的购买渠道。我们已经完全进入了人工智能革命。
  为了使本文的内容更加清晰明了,我发现以下定义有帮助:
  人工智能是一个广泛的领域,涵盖了一系列机器应用程序,以执行通常需要人工智能的任务。人类智能包含了一系列广泛的行为,因此,“人工智能”这一术语可以用来对自然语言处理、国际象棋、无人驾驶汽车以及数以百万计的例子进行分类,也就不足为奇了。
  机器学习常常与人工智能结合在一起,但它实际上是人工智能的一个应用程序(因此是一个子字段)。在斯坦福大学的定义中,“机器学习是一门科学,让计算机在没有明确编程的情况下行动。”“我们可以把算法看作是任何机器学习系统的组成部分。
  深度学习是一种机器学习方法,它基于人脑的工作原理,利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取得了许多突破。
  如今的科技巨头们都在大力投资这些人工智能方法,以提供更好的产品和服务,因为它们提供了人类永远无法提供的规模和计算能力。
  当然,这一技术在大数据时代已经崭露头角。为了让“大数据”概念更加切实可行,在2017年,人们用46000次优步旅行,用400万次谷歌搜索,分享了456000条推文——根据Domo的数据汇总。
  每一种互动背后都有一个人,一个意图和一个背景。而且,这些交互中的每一个都产生了必要的数据点,以比以往更深入地了解消费者。这种知识对营销人员来说是非常宝贵的,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,我们仍然在发明燃烧引擎的过程中。如果没有合适的工具,我们的客户所展现出来的洞察力就会被忽略。
  人工智能使搜索营销人员更有效率
  在这样一个数据丰富、时间较差的环境中,现代的SEOs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:
  在分析平台上监控网站的性能以发现真知。
  理解观众的行为,以提供个性化的体验。
  产生能带来流量和收入的内容创意。
  管理预算,以保持目标利润率。
  多任务处理在一个有机搜索活动的许多方面。
  通常情况下,这些限制因素会导致SEOs做出牺牲,以达到他们的目标。这些资源无法利用我们的消费数据,管理我们的预算并同时分配任务。
  然而,在人工智能的帮助下,所有这些目标都可以得到更有效、更有效的管理。
  如果我们回顾这些挑战,人工智能可以为每个挑战提供快速有效的解决方案:
  监控性能:人工智能可以处理数据,提醒用户任何异常,并突出显示快速的胜利立即行动。
  提供个性化体验: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。
  产生内容的想法:深度学习可以识别热门话题和市场上的空白,然后建议新的内容标题。
  预算管理:人工智能会自动推荐我们可以花时间和金钱最赚钱的领域。
  多任务处理:人工智能最大的卖点之一就是它能同时处理数百万个球。我们可以将多任务处理委托给一项以人工智能为主导的技术,这样我们就可以继续进行更具创造性和战略性的工作。
  人工智能的力量提供了洞察
  统一的思路是这样的:人工智能可以自动、大规模地提供高度相关的见解,而且我们可以很容易地与我们组织的其他部门分享。如果没有正确的技术,我们只能在数百名分析师和无限预算的支持下实现这一目标。
  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企业来说都是非常重要的。一个真正的洞察照亮了一些新的事物,并根据重要的时刻和度量标准来指导未来的行动。例如,消费者难以访问我们的内容的知识可能会导致我们对问题的url进行技术更改。这一点的影响可以很清楚地得到监控,我们可以将一美元价值归因于最初的洞察力。
  相反,通过人工研究产生的许多东西都属于观察的范畴。从上周开始,加州用户的移动通信流量增加了,这可能很有趣,但如果没有上下文或清晰度,它就不会产生任何指导。
  搜索营销人员应该寻找一个平台,利用深度学习技术筛选搜索、社交和内容营销数据,从一系列分析平台得出这些见解。这应该在所有领域、设备和人口统计方面实现,允许新信息浮出水面,这些信息通常会从裂缝中消失。
  当为这些目的评估技术时,营销者应该问这些问题:
  好处是什么?它如何节省时间和提高效率?
  所有计算包括搜索、社会和本地的数据来源和数据集是什么?
  它是如何索引url的?数据是否新鲜、准确、收集频繁,以跟踪SEO景观?
  AI有多复杂?什么是机器学习和深度学习应用程序用来识别消费者数据中的模式?
  它如何改变我们的业务操作能力?
  它解决了哪些明显的业务问题?
  它是否包含直观的指示板,以一种可理解的方式显示所有的发现,可以与非技术用户共享,并跨越数字组织?
  总结:在各行各业,包括搜索营销,机器学习能带来更好的结果——如果我们知道如何利用它,我们的优势。首先要了解我们的数据来自哪里以及它可以用来做什么,然后决定我们要用这些资产来解决哪些业务问题。
  数据的扩散应该为所有营销者打开一个新的机会时代,但只有那些了解人工智能潜力的人才会充分利用这些资源。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。其结果是更快、更准确、更可操作的洞察,以交付重要的度量指标。
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