3 loại nhóm SEO khoa học dữ liệu và cách họ hoạt động

Khi nói đến khoa học dữ liệu thành công cho SEO, không có gì quan trọng hơn là có đội ngũ phù hợp.

Những thách thức trong việc thu thập và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu cũng như trong việc lựa chọn mô hình học máy và các phân tích liên quan đều được hưởng lợi từ thực tế là các thành viên trong nhóm với các kỹ năng khác nhau làm việc cùng nhau để giải quyết chúng.

Bài viết này giới thiệu ba loại nhóm chính, những người trong nhóm và cách chúng hoạt động.

Hãy cùng mở sàn với chuyên gia SEO duy nhất trong khoa học dữ liệu – nhóm của một người.

1. Khoa học dữ liệu cô đơn Khoa học chuyên nghiệp SEO

Nhóm một người thường là thực tế trong các cấu trúc lớn và nhỏ. Có nhiều người đa năng có thể tự quản lý cả chức năng SEO và dữ liệu.

Chuyên gia SEO khoa học dữ liệu đơn lẻ nói chung có thể được gọi là một chuyên gia SEO, người đã chọn tham gia các khóa học nâng cao về khoa học máy tính để tập trung vào khía cạnh kỹ thuật hơn của SEO.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Bạn thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình (chẳng hạn như R hoặc Python) và sử dụng các thuật toán học máy.

Họ đang theo dõi chặt chẽ các bản cập nhật của Google như Rankbrain, BERT và MUM khi Google tiếp tục tích hợp học máy và AI vào các thuật toán của mình.

Những chuyên gia này cần có kỹ năng tự động hóa quy trình SEO để mở rộng quy mô nỗ lực của họ. Điều này có thể bao gồm:

  • Tự động lập chỉ mục các URL mới trong Bing.
  • Tạo sơ đồ trang web với các URL mới cho Google.
  • Tạo văn bản với các mô hình GPT.
  • Phát hiện bất thường trong tất cả các báo cáo SEO.
  • Dự báo lưu lượng truy cập dài hạn.

Trong tổ chức của tôi, chúng tôi chia sẻ các trường hợp sử dụng SEO này dưới dạng một sổ ghi chép Jupyter. Tuy nhiên, thật dễ dàng để tự động hóa chúng bằng Papermill hoặc DeepNote (hiện có chế độ tự động khởi động máy tính xách tay Jupyter thường xuyên) để chạy hàng ngày.

Nếu bạn muốn kết hợp nó và tăng thêm giá trị chuyên môn của mình, có các khóa đào tạo tuyệt vời dành cho những người đam mê SEO để tìm hiểu khoa học dữ liệu – và ngược lại, cho các nhà khoa học dữ liệu cũng học SEO.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Giới hạn duy nhất là động lực của bạn để học những điều mới.

Một số thích làm việc một mình; cuối cùng, nó loại bỏ bất kỳ băng đỏ hoặc chính trị nào mà bạn có thể (nhưng không nhất thiết phải) tìm thấy trong các đội lớn hơn.

Nhưng như ngạn ngữ Pháp nói: “Một mình đi nhanh hơn; Chúng ta sẽ cùng nhau tiến xa hơn. “

Ngay cả khi các dự án được hoàn thành nhanh chóng, họ vẫn có thể thành công như mong đợi với nhiều kỹ năng và kinh nghiệm hơn.

Bây giờ chúng ta hãy thoát khỏi SEO đơn độc và chuyển sang nhóm hai người.

2. Khoa học dữ liệu SEO MVT (Nhóm khả thi tối thiểu)

Có lẽ bạn đã biết MVP như một sản phẩm khả thi tối thiểu. Định dạng này thường được sử dụng trong các phương pháp linh hoạt trong đó dự án bắt đầu với một nguyên mẫu được phát triển trong các lần lặp lại từ một đến ba tuần.

MVT tương đương với một đội. Cơ cấu nhóm này có thể giúp giảm thiểu rủi ro và chi phí của dự án trong khi giới thiệu các quan điểm đa dạng hơn.

Nó bao gồm việc tập hợp một nhóm chỉ gồm hai thành viên với các kỹ năng bổ sung – thường là một chuyên gia SEO, người cũng hiểu cơ chế học máy và một nhà phát triển thử nghiệm các ý tưởng.

Nhóm được thành lập trong một khoảng thời gian giới hạn; thường là khoảng 6 tuần.

Ví dụ: khi chúng tôi sử dụng phân loại nội dung cho một trang web thương mại điện tử, thường thì một người sẽ thử nghiệm một phương pháp và triển khai một phương pháp hiệu quả nhất.

Tuy nhiên, một MVT có thể chạy các bài kiểm tra phức tạp hơn trên nhiều mô hình cùng một lúc – ví dụ: giữ phân loại thường xảy ra nhất và thêm phân loại hình ảnh.

Điều này có thể được thực hiện tự động với tất cả các mẫu hiện có. Công nghệ hiện tại giúp bạn có thể đạt được 95% kết quả chính xác, từ thời điểm này, mức độ chi tiết của kết quả sẽ phát huy tác dụng.

PapersWithCode.com có ​​thể giúp bạn cập nhật công nghệ mới nhất trong mọi lĩnh vực (ví dụ: tạo văn bản) và quan trọng nhất là cung cấp mã nguồn.

Ví dụ: GPT-3 của OpenAI có thể được sử dụng cho SEO bắt buộc để đề xuất các hành động tóm tắt văn bản, tạo văn bản và tạo hình ảnh với chất lượng ấn tượng.

quảng cáo

Đọc bên dưới

3. Nhóm đặc nhiệm SEO về khoa học dữ liệu

Quay ngược thời gian với tôi một chút và hãy cùng nhìn lại một trong những sự hợp tác tốt nhất mọi thời đại: Nhóm A.

Mọi người trong đội mang tính biểu tượng này đều có một vai trò cụ thể và đó là lý do tại sao họ đã xuất sắc trong từng nhiệm vụ của mình cùng nhau.

Thật không may, không có tập nào về SEO. Nhưng lực lượng đặc nhiệm SEO khoa học dữ liệu của bạn có thể trông như thế nào?

Bạn chắc chắn cần một chuyên gia SEO làm việc chặt chẽ với một nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu. Cùng nhau, nhóm này sẽ thực hiện dự án, xử lý dữ liệu và sử dụng các thuật toán học máy.

Chuyên gia SEO có vị trí tốt nhất để hoạt động như người quản lý dự án và xử lý thông tin liên lạc với ban quản lý và các bên liên quan bên ngoài. (Trong các công ty lớn hơn, có thể có những vai trò dành riêng cho người quản lý nhóm và trưởng dự án.)

Dưới đây là một số ví dụ về các dự án mà loại nhóm này có thể chịu trách nhiệm:

  • Thiết lập kho dữ liệu doanh nghiệp (kho dữ liệu được định cấu hình sẵn tập hợp dữ liệu kinh doanh, thị phần, công nghệ và nội dung).
  • Nhận dạng và giải quyết các trang “zombie”.
  • Phát hiện các truy vấn mới.
  • Dự báo về lưu lượng / lợi nhuận sau một số hành động nhất định.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Tuân thủ SEO dữ liệu

Tất nhiên, các đội cần có công cụ để phát huy tối đa nỗ lực của mình. Điều này đưa chúng tôi đến ý tưởng về phần mềm tuân thủ SEO dữ liệu.

Tôi tin rằng có ba nguyên tắc cần ghi nhớ ở đây để tránh sử dụng các công cụ hộp đen sẽ cho bạn kết quả mà không giải thích các phương pháp và thuật toán của chúng.

1. Truy cập vào tài liệu giải thích rõ ràng các thuật toán và thông số của mô hình học máy.

2. Khả năng tự tái tạo kết quả trên một tập dữ liệu riêng biệt để xác nhận phương pháp luận. Điều này không có nghĩa là sao chép phần mềm: tất cả các thách thức nằm ở hiệu suất, bảo mật, độ tin cậy và sự công nghiệp hóa của các mô hình học máy, không phải ở mô hình hoặc bản thân phương pháp luận.

3. Công cụ phải có một cách tiếp cận khoa học bằng cách truyền đạt bối cảnh, mục tiêu, phương pháp đã thử nghiệm và kết quả cuối cùng.

SEO dữ liệu là một cách tiếp cận khoa học để tối ưu hóa tìm kiếm dựa trên phân tích dữ liệu và sử dụng khoa học dữ liệu để đưa ra quyết định.

Bất kể ngân sách của bạn là bao nhiêu, đều có thể thực hiện các phương pháp khoa học dữ liệu. Xu hướng hiện nay là các khái niệm được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu ngày càng dễ tiếp cận với bất kỳ ai quan tâm.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Bây giờ, với các kỹ năng và đội ngũ phù hợp, tùy thuộc vào bạn, chịu trách nhiệm về các dự án khoa học dữ liệu của riêng bạn. Vì sự thành công của SEO khoa học dữ liệu!

Nhiêu tai nguyên hơn:

Nguồn:searchenginejournal.com

Trả lời

Chat Zalo