3 bộ kỹ năng dữ liệu bạn cần để thành công trong SEO dữ liệu

SEO dữ liệu là một cách tiếp cận khoa học để tối ưu hóa tìm kiếm dựa vào việc phân tích và kích hoạt dữ liệu để đưa ra quyết định.

Nhưng đó không phải là tất cả.

Nếu bạn muốn doanh nghiệp của mình thành công trong SEO dữ liệu, bạn cần phát triển ba chuyên môn khác nhau ngoài kiến ​​thức và kinh nghiệm SEO.

Đây là những kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và kỹ sư dữ liệu.

Bất kể ngân sách của bạn là bao nhiêu, bạn vẫn có thể cải thiện SEO của mình bằng cách tiếp cận theo hướng dữ liệu. Trên thực tế, các khái niệm được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn.

Dưới đây là những kỹ năng bạn cần để SEO dữ liệu trở thành một phần của tiết mục của bạn.

1. Kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu là những chuyên gia chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu lớn cơ bản của công ty.

Họ thường là những kỹ sư phần mềm thiết kế, tạo, tích hợp và quản lý một lượng lớn dữ liệu từ nhiều tài nguyên khác nhau.

Mục tiêu chính của bạn là tối ưu hóa hiệu suất truy cập dữ liệu của chính công ty.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Tại các công ty lớn, các kỹ sư dữ liệu làm việc với người quản lý pháp lý về việc tuân thủ GDPR hoặc CCPA và thường làm việc với người quản lý bảo mật.

Họ thường sử dụng Extract, Transform and Load (ETL) để tập trung dữ liệu và tạo kho dữ liệu lớn có thể được sử dụng để báo cáo hoặc phân tích.

Các kỹ năng và công cụ quan trọng nhất có thể được tóm tắt trong danh sách sau:

  • Hadoop.
  • Thu nhỏ trên bản đồ.
  • Tổ ong.
  • Con lợn.
  • Truyền dữ liệu.
  • NoSQL.
  • SQL.
  • Lập trình.

Tại sao bạn nên tập trung dữ liệu của mình?

Trước hết, bạn không có lượng thời gian vô hạn. Không chỉ lãng phí thời gian tung hứng giữa các công cụ mà còn lãng phí thông tin khi không thể kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Thông thường, bạn cần kết hợp dữ liệu của mình với dữ liệu kinh doanh (CRM), dữ liệu tài chính và nhiều loại dữ liệu khác luôn liên quan đến các mối quan tâm về truy cập và bảo mật.

Do đó, bạn nên xây dựng kho dữ liệu SEO của mình bằng cách đảm bảo rằng các công cụ SEO của bạn cho phép bạn xuất dữ liệu đúng cách.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Kỹ sư dữ liệu là người có năng lực nhất để tập trung cả dữ liệu phi cấu trúc như văn bản và nhận xét cũng như dữ liệu có cấu trúc như trong cơ sở dữ liệu và API.

Tuy nhiên, cũng có rất nhiều khó khăn.

Khó khăn đầu tiên liên quan đến lượng thông tin.

Khi bạn có hơn 100.000 trang trên trang web của mình và nhiều lưu lượng truy cập web, thu thập thông tin hàng tuần và nhật ký hàng ngày có thể nhanh chóng chiếm nhiều dung lượng.

Điều này thậm chí còn trở nên phức tạp hơn khi bạn thêm dữ liệu CRM và dữ liệu của mình vào đối thủ cạnh tranh.

Và nếu hệ thống không dựa trên công nghệ phù hợp, có thể có dữ liệu không đầy đủ, thiếu hoặc không chính xác.

Ngoài số lượng dữ liệu, có rất nhiều cạm bẫy.

Điều này bao gồm các vấn đề về tiền tệ nếu bạn làm việc quốc tế và phải đối phó với tỷ giá hối đoái được phát hành hàng ngày bởi tổ chức tài chính có trách nhiệm ở quốc gia của bạn.

Chúng cũng có thể bao gồm sự khác biệt về thời gian. Ví dụ: nếu bạn tính toán doanh số bán hàng mỗi ngày ở Pháp và một số doanh số bán hàng ở Canada, bạn cần bắt đầu tính toán khi ở Canada là nửa đêm chứ không phải nửa đêm ở Pháp.

Đây chỉ là một vài ví dụ, nhưng mọi hoạt động kinh doanh đều đầy rẫy những cạm bẫy.

Tiếp theo, bạn cần theo dõi chặt chẽ tính chính xác của dữ liệu vì dữ liệu có thể bị hỏng nhanh chóng:

  • Tập lệnh JavaScript cho GA biến mất và dữ liệu lưu lượng truy cập của bạn bị hỏng.
  • Một API thay đổi các tham số trả về của nó và một số trường không còn được cung cấp giá trị nữa.
  • Cơ sở dữ liệu không còn được cập nhật vì đĩa cứng đã đầy.

Dù thế nào, bạn cũng cần nhanh chóng xác định loại dị thường này và khắc phục càng sớm càng tốt.

Nếu không, các trang tổng quan được tạo từ dữ liệu này sẽ bị lỗi. Thật là tẻ nhạt và tốn thời gian khi chạy các tập lệnh hồi cứu để tính toán lại mọi thứ.

Trừ khi bạn có một kỹ sư dữ liệu trong nhóm của mình, ít nhất bạn phải có một người quản lý, người sẽ kiểm tra tính nhất quán của dữ liệu bạn lấy từ các công cụ SEO khác nhau.

Giờ đây, với các công cụ SEO, bạn có thể dễ dàng nhận được các dữ liệu sau mà bạn cần để theo dõi độ lệch lên hoặc xuống:

  • Dữ liệu phân tích: tập lệnh bị mất, lỗi theo dõi.
  • Thu thập dữ liệu: thu thập thông tin quá lâu, thu thập thông tin bị hủy bỏ.
  • Dữ liệu nhật ký máy chủ: thiếu khoảng thời gian.
  • Dữ liệu Công cụ Từ khoá: Thêm Từ khoá Mới.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Giao tiếp là chìa khóa. Với việc quản lý sự cố tốt, toàn bộ chuỗi dữ liệu trở nên mạch lạc để các chuyên gia SEO, nhà phân tích dữ liệu và nhà tư vấn SEO sử dụng.

2. Nhà khoa học dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu sẽ làm phong phú dữ liệu bằng các mô hình thống kê, máy học hoặc phương pháp phân tích.

Vai trò chính của họ là giúp công ty biến dữ liệu do các kỹ sư dữ liệu cung cấp thành thông tin có giá trị và có thể hành động.

So với các nhà phân tích dữ liệu (xem bên dưới), các nhà khoa học dữ liệu phải có kỹ năng lập trình vững chắc để thiết kế các thuật toán mới, cũng như kiến ​​thức kinh doanh tốt.

Bạn cần có khả năng giải thích, biện minh và truyền đạt kết quả cho những người không phải là nhà khoa học.

Ngôn ngữ nào nên được sử dụng và phương pháp luận nào?

Các công nghệ phổ biến nhất vào năm 2021 cho khoa học dữ liệu theo thứ tự phổ biến:

Nếu bạn không thể quyết định sử dụng ngôn ngữ lập trình nào, tôi có thể đưa ra một số mẹo.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Đầu tiên, hãy sử dụng ngôn ngữ phổ biến nhất trong công ty của bạn.

Nếu phần lớn các nhà phát triển đang sử dụng Python, bạn không cần phải thúc đẩy R, vì cố gắng duy trì mã trong R sẽ làm tăng gấp đôi chi phí bảo trì. Bằng cách này, bạn thể hiện khả năng thích ứng của mình.

Sau đó, hãy để các công nghệ mà bạn muốn triển khai các ứng dụng của mình hướng dẫn bạn.

Ví dụ: nếu nhóm của bạn sử dụng Shiny để tạo trang tổng quan của họ, R sẽ trở thành người bạn tốt nhất của bạn.

Sau đó, hãy chú ý rằng R và Python tương đối giống nhau khi so sánh với C hoặc Scala. Khi tạo sơ yếu lý lịch, bạn nên làm chủ cả hai điều này.

Phương pháp khoa học tự khẳng định mình một cách có phương pháp và không có chỗ cho chủ nghĩa kinh nghiệm.

Bạn muốn xác định rõ bối cảnh và mục tiêu, giải thích các phương pháp đã xác định khác nhau và trình bày các kết quả có thể tái tạo.

Rốt cuộc, hoàn toàn có thể là bạn không có thời gian cũng như không được kêu gọi để tự mình nghiên cứu khoa học dữ liệu. Trong trường hợp này, tôi khuyên bạn nên sử dụng một nhà cung cấp dịch vụ.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Bất kể cơ quan nào, các dịch vụ và tiêu chí thành công phải được xác định rõ ràng với cơ quan được chọn để không có bất ngờ khó chịu khi sử dụng giải pháp.

Ngoài ra, bạn cũng có thể cần xem xét các nền tảng khoa học dữ liệu. Các tùy chọn có sẵn cho bạn rất khác nhau dựa trên ngân sách của bạn.

3. Nhà phân tích dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu là các chuyên gia dữ liệu theo định hướng kinh doanh, những người có thể truy vấn và xử lý dữ liệu, tạo báo cáo, tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu.

Họ biết cách sử dụng các công cụ và phương pháp hiện có để giải quyết vấn đề và giúp nhân viên trong toàn công ty hiểu các yêu cầu cụ thể thông qua các báo cáo và biểu đồ đặc biệt.

Họ làm việc dựa trên kho dữ liệu của các kỹ sư dữ liệu và kết quả từ các thuật toán của các nhà khoa học dữ liệu.

Các kỹ năng của bạn rất đa dạng và có thể bao gồm thống kê, khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Phần mềm nào nên được sử dụng?

Data Studio nổi tiếng trong lĩnh vực SEO, nhưng trong lĩnh vực kinh doanh, thị trường bị thống trị bởi Tableau Software, SAP, Microsoft và IBM.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Việc Google tiếp quản Looker gần đây khiến nó trở thành một trong những nhà cung cấp hàng đầu trong những năm tới.

Hãy cẩn thận khi chọn giải pháp trực quan hóa dữ liệu.

Khả năng thích ứng nhanh chóng với các công cụ của các nhà phân tích dữ liệu đưa chúng ta trở lại vấn đề mua hoặc bán. Nếu bạn có ngân sách, các giải pháp độc quyền sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian.

Cách tạo trang tổng quan hoàn hảo

Có nhiều phương pháp, nhưng đây là Khung mục tiêu SMART rất dễ nhớ và cũng có thể áp dụng ở đây:

  • Giữ sơ đồ Riêng và đơn giản vì quá nhiều thông tin giết chết thông tin.
  • Trục y và trục x cần minh họa có thể đo lường được Dữ liệu.
  • Một hình ảnh nên tập trung vào có thể tiếp cận Chỉ số, vì không có điểm nào trong việc giám sát các chỉ số không ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh của bạn. Thời tiết là một ví dụ tuyệt vời: nó đóng một vai trò quan trọng trên một số trang web và không có trên những trang khác.
  • Trang tổng quan luôn phải có liên quan, thích hợp Tóm tắt để được đọc và hiểu một cách nhanh chóng. Nếu mất hơn ba giây để hiểu, bạn có thể cải thiện điểm mấu chốt. Lúc đầu, người dùng có thể hài lòng với một cái nhìn tổng quan, nhưng sau đó họ có thể cần một cái nhìn chi tiết hơn về dữ liệu bằng cách tung hứng các bộ lọc.
  • Dữ liệu quan trọng nhất là thời gian, vì vậy hãy nhớ theo dõi nó dựa trên thời gian So sánh dữ liệu cho mỗi ngày, tháng, năm, v.v.

Tất nhiên, hãy nhớ rằng các nhà phân tích dữ liệu thông thạo SQL có thể trở lại với các giải pháp mã nguồn mở như Metabase hoặc Superset.

Cuối cùng, các nhà phân tích có kỹ năng lập trình nên xem Shiny cho R hoặc Dash cho Python.

Các dự án SEO dữ liệu

Thế giới của SEO dữ liệu chắc chắn đã trở nên ít rõ ràng hơn.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Như với bất kỳ dự án nào, để thành công trong các dự án dữ liệu lớn, bạn cần có những người phù hợp hoặc được đào tạo tốt về các kỹ năng chuyên môn mà chúng tôi đã đề cập trong bài viết này: kỹ thuật dữ liệu, phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu.

Tại thời điểm này, khi đọc bài viết này, bạn có thể đã xác định được điểm yếu hoặc điểm mạnh trong công ty của mình.

Đừng ngần ngại mở rộng điểm yếu của bạn thông qua tuyển dụng, thuê ngoài hoặc đào tạo.

Nhiêu tai nguyên hơn:


tín ảnh

Tất cả ảnh chụp màn hình do tác giả chụp, tháng 5 năm 2021

Nguồn:searchenginejournal.com

Trả lời

Chat Zalo