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人工智能如何发现新的见解并推动SEO的表现

文章分类: SEO方案资讯 文章来源: 北京启点网络 文章作者: 北京SEO顾问 时间: 2018-03-25 15:11:41浏览热度:


[导读]:

2018年,谷歌宣布已将RankBrain添加到其算法中,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发现新的见解,实现劳动密集

2018年,谷歌宣布已将RankBrain添加到其算法中,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发现新的见解,实现劳动密集型任务的自动化,并提供全新的个性化水平,以指导网站访问者通过其购买渠道。我们现在已经完全进入AI革命。

为了清晰起见和本文中的上下文,我发现以下定义很有用:

  • 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类智能的任务。人类智能包含了广泛的行为,所以用“人工智能”这个统称来分类自然语言处理,象棋,无人驾驶汽车以及其间的数百万例子应该不足为奇。
  • 机器学习通常与人工智能混淆,但它实际上是人工智能的一个应用(因此也是一个子领域)。在斯坦福大学的定义中,“机器学习是让计算机在没有明确编程的情况下行动的科学”。我们可以将算法视为任何机器学习系统的基石。
  • 深度学习是一种机器学习方法,松散地基于人类大脑的工作方式,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取得了许多突破。

当今的科技巨头都投入巨资对这些潜在的AI方法  ,以提供更好的产品和服务,为他们提供规模和单独人类永远无法提供的计算能力。

当然,这个技术在大数据时代已经上升到了显着位置。根据Domo执行的数据汇总,为了使“大数据”概念更加切实可行,2017年,人们花费了46,000次优步旅行,进行了400万次Google搜索并共享了456,000次推文。

在这些互动的每一个背后都有一个人,一个意图和一个背景。此外,这些互动中的每一个都产生了比以往更深层次的理解消费者所需的数据点。这种知识对于营销人员非常重要,许多人现在将数据视为我们最重要的货币。

但是,如果数据确实是新的石油,我们仍然在发明内燃机。如果我们没有合适的工具,我们客户所透露的所有洞察力都将被忽视。

AI使搜索营销人员的工作效率更高

在这样一个数据丰富,时间较差的环境中,现代SEO是一项难以置信的任务。每天面临的一些最常见的挑战包括:

  • 监测分析平台中的网站性能以发现见解。
  • 了解受众行为以帮助提供个性化体验。
  • 生成提供流量和收入的内容创意。
  • 管理预算以保持目标利润率。
  • 在自然搜索活动的多个方面进行多任务处理。

这些限制因素通常会导致SEO为了达到目标而做出牺牲。这些资源无法充分利用我们的消费者数据,管理我们的预算并同时委托任务。

但是,所有这些目标都可以在人工智能的帮助下更加有效和有利地进行管理。

如果我们回顾这些挑战中的每一个,AI可以为每个挑战提供一个快速有效的解决方案:

  • 监控性能: AI可以处理数据,提醒用户出现任何异常情况,并立即将快速获胜突出显示。
  • 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定制消息。
  • 生成内容观点:深度学习可以识别热门话题并找出市场中的差距,然后提出新的内容标题。
  • 预算管理:人工智能自动推荐我们可以花费我们的时间和金钱最有利的领域。
  • 多任务处理: AI最大的卖点之一就是它能够一次处理数百万个球。我们可以把多任务处理委托给一个人工智能驱动的技术,这样我们就可以开展更具创造性和战略性的工作。

AI提供见解的力量

通过所有这些统一的线索,AI可以自动,大规模地提供高度相关的见解,并以我们可以轻松与我们组织中的其他部门共享的方式提供。没有正确的技术,我们只能在数百名分析师的支持下和无限的预算下实现这一目标。

值得注意的是,对于任何企业来说,宝贵的洞察力和简单的观察结果之间的差异是非常重要的。真正的洞察力阐明新的事物,并根据重要的时刻和指标指导未来的行动。例如,消费者努力访问我们的内容的知识可能会导致我们对相关网址进行技术更改。这种影响可以非常清晰地监控,我们可以将美元价值归功于原始洞察力。

相反,通过人工研究产生的大部分成为观察的范畴。加利福尼亚州用户的移动流量自上周以来增加的知识可能很有趣,但没有上下文或清晰度,它不会提供任何指导。

搜索营销人员应该寻找一个采用深度学习技术的平台,筛选来自各种分析平台的搜索,社交和内容营销数据,以产生这些见解。应该在所有地区,设备和人口统计数据中实现这一目标,从而允许表面上的新信息通常会穿过裂缝。

在为这些目的评估技术时,营销人员应该提出以下问题:

  • 有什么好处?它如何节省时间并提高效率?
  • 在所有计算中涉及哪些数据源和数据集,包括搜索,社交和本地?
  • 它如何索引URL?数据是否新鲜,准确并经常收集以追踪SEO风景?
  • 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营能力?
  • 它解决了哪些明确的业务问题?
  • 它是否包含直观的仪表板,以易于理解的方式显示所有调查结果,可以与非技术受众和整个数字化组织共享?

结论

在包括搜索营销在内的各行各业中,机器学习可以带来更好的结果 - 如果我们知道如何利用它来获得优势。首先了解我们的数据来自哪里以及它可以用于什么,然后确定我们想要使用这些资产解决哪些业务问题。

数据的激增应该为所有营销人员开创一个新的机会时代,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,找到用户行为的新模式。其结果是更快,更准确和可操作的洞察力,以实现重要的指标。

标题:人工智能如何发现新的见解并推动SEO的表现
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