Tại sao SEO và máy học lại hợp nhất

Toàn cầu dữ liệu toàn cầu sẽ tăng từ 33 zettabyte (mỗi nghìn tỷ gigabyte) vào năm 2018 lên 175 ZB vào năm 2025.

Trong tiếp thị cũng vậy, vai trò của chúng tôi với tư cách là quản trị viên của phần lớn dữ liệu này đang ngày càng phát triển.

Theo một báo cáo của IDC, nhiều dữ liệu đã được lưu trữ trong lõi của công ty kể từ năm ngoái so với bất kỳ điểm cuối nào hiện có trên thế giới.

quy mô hàng năm của toàn cầu dữ liệu toàn cầu

Thách thức lớn đối với các nhà tiếp thị và các chuyên gia SEO là kích hoạt và sử dụng dữ liệu này.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Vào năm 2025, mỗi người được kết nối sẽ có ít nhất một lần tương tác dữ liệu sau mỗi 18 giây và gần 30% dữ liệu trên thế giới sẽ cần được xử lý theo thời gian thực.

Không có cách nào mà các nhà tiếp thị con người có thể tự xử lý quá trình này.

Và trong khi các công cụ học máy của chúng tôi xử lý và phân tích dữ liệu tìm kiếm, chúng ngày càng học nhiều hơn và nâng cao hiểu biết của mình về nó.

Máy học trong tìm kiếm

Có lẽ ứng dụng nổi tiếng nhất của máy học trong tìm kiếm là RankBrain của riêng Google, một thuật toán giúp công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn về mức độ liên quan và ngữ cảnh của – và mối quan hệ giữa – các từ.

Học máy cho phép Google hiểu ý tưởng đằng sau truy vấn.

Học máy cho phép thuật toán liên tục mở rộng sự hiểu biết này khi các từ và truy vấn mới được giới thiệu.

Và vì các thuật toán tiếp tục trở nên tốt hơn trong việc xác định Cái nào Nội dung đáp ứng tốt nhất nhu cầu của mọi người tìm kiếm, chúng tôi đang thử thách tạo nên Nội dung đáp ứng những nhu cầu này – và tối ưu hóa chúng để mức độ liên quan rõ ràng.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Không phải ngẫu nhiên mà với sự bùng nổ dữ liệu này, sự quan tâm đến SEO cũng ngày một nhiều hơn.

SEO & khoa học dữ liệu

SEO đã phát triển thành một sự nghiệp tiếp thị chính thống khả thi và đáng kính trọng.

Tính đến thời điểm viết bài này, có 823.000 người trên LinkedIn có “SEO” trên hồ sơ của họ và 8.600 người phân loại cụ thể các dịch vụ cốt lõi của họ là SEO.

Trên toàn cầu, những con số này tăng lên lần lượt là 3,2 triệu và 25.000.

Nhưng đây chỉ là một đoạn trích nhỏ trong ngành SEO.

Có những người trong SEO xác định là nhà tiếp thị nội dung, nhà chiến lược tiếp thị kỹ thuật số hoặc người thực hành, nhà phát triển trang web, chuyên gia phân tích, nhà tư vấn, nhà tư vấn, v.v.

Ngành công nghiệp của chúng tôi có quy mô và phạm vi rộng lớn vì SEO hiện nay đã chạm vào hầu hết mọi khía cạnh của doanh nghiệp.

Nhiều chuyên gia SEO hiện đang được yêu cầu nhiều hơn nhờ vào sự gia tăng lớn dữ liệu mà chúng ta phải vật lộn.

Tuy nhiên, theo nghiên cứu của chúng tôi tại BrightEdge, chỉ 31,5% công ty có nhà khoa học dữ liệu trong công ty của họ.

Bạn có một nhà khoa học dữ liệu trong công ty của bạn không?

Làm việc với máy học mang lại một số lợi ích quan trọng cho các chuyên gia SEO am hiểu công nghệ hơn.

1. Tăng hiệu suất trong chuyên môn của bạn

Nhà tuyển dụng và khách hàng đều hướng đến kết quả như nhau.

Bạn có biết cách sử dụng các công cụ học máy trong lĩnh vực của mình không?

Cho dù trong tìm kiếm có trả tiền, trong SEO kỹ thuật, trong việc tạo và tối ưu hóa nội dung, trong xây dựng liên kết hoặc trong bất kỳ khía cạnh nào khác của SEO, bất kỳ ai có thể chứng minh hiệu suất vượt trội thông qua việc sử dụng các công cụ SEO máy học đều làm tăng giá trị của chính họ.

2. Bắt đầu và luôn dẫn đầu

Cuộc tìm kiếm là một cuộc đấu giá trực tiếp. Nếu bạn chờ xem khách hàng nghĩ gì và sau đó chuẩn bị phản hồi thì bạn đã bị tụt lại phía sau rồi.

Các công cụ được hỗ trợ bởi máy học cho phép các nhà tiếp thị cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, cá nhân hóa và tối ưu hóa nội dung ngay lập tức cho các nhu cầu riêng của từng người dùng.

3. Tính kinh tế theo quy mô

Bạn có giá trị hơn theo cấp số nhân với tư cách là người hành nghề và giám đốc điều hành SEO khi bạn có thể chứng minh khả năng mở rộng nỗ lực của mình.

Sức mạnh thực sự của học máy nằm ở khả năng chuyển đổi nhiều dữ liệu hơn thành thông tin chi tiết hữu ích và hành động tự động hơn những gì chúng ta biết mà các nhà tiếp thị thực sự sử dụng để di chuyển.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Thật khó để làm.

Ví dụ: để phát triển BrightEdge Autopilot, chúng tôi đã phải xử lý hơn 345 petabyte dữ liệu trong nhiều năm để giúp tinh chỉnh việc học máy và các sản phẩm tự động.

Máy móc không phấn đấu để thăng tiến; Họ không thành kiến ​​hay bận tâm về những lỗi lầm trong quá khứ.

Họ hoàn toàn chủ quan và đưa ý kiến, cá tính cũng như các nút thắt tiềm ẩn khác ra khỏi quá trình đánh giá dữ liệu.

Những gì còn lại cho các nhà tiếp thị là kết quả đầu ra dữ liệu chính xác, thuần túy, sau đó có thể được kích hoạt trên quy mô lớn để cải thiện khả năng hiển thị tìm kiếm và tương tác với khách hàng.

4. Phòng để phát triển

Một khi bạn thành thạo bộ công cụ SEO của mình, bạn có nhiều cơ hội hơn để phát triển trong nghề nghiệp của mình và với tư cách là một người chỉ yêu công việc của mình.

Học máy nói riêng cho phép chúng ta có được thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn hơn và cho phép chúng ta tiếp cận với nhiều trí thông minh hơn là nếu chúng ta chỉ có thể học từ nó mà chính chúng ta đã phân tích thủ công.

Nó là Của bạn hiểu biết chuyên sâu và kiến ​​thức ngành sẽ xác định kết quả nào hữu ích và nên áp dụng chúng như thế nào.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Công nghệ máy học có thể cho bạn biết rất nhanh hành vi của khán giả đã thay đổi như thế nào trong một đợt gián đoạn thị trường lớn, chẳng hạn như trải nghiệm gần đây của chúng tôi với COVID-19.

Nhưng cách bạn giải thích và phản ứng với những thay đổi này như thế nào vẫn là lĩnh vực của các chuyên gia tiếp thị và SEO.

Máy học có thể giúp bạn xác định các mẫu trong hành vi của khách truy cập để chỉ ra các cơ hội và lĩnh vực cần cải thiện.

Công nghệ gì không thể làm là để thay thế quá trình suy nghĩ và kinh nghiệm sáng tạo và phân tích của con người xác định các bước tiếp theo tốt nhất để đáp ứng với những hiểu biết sâu sắc này.

Những người làm SEO là không thể thay thế. Trên thực tế, chúng quan trọng hơn bao giờ hết.

Các công cụ chúng tôi sử dụng có thể rất tinh vi; Các công cụ hỗ trợ học máy thậm chí có thể đưa ra quyết định và thực hiện tối ưu hóa.

Tuy nhiên, chính những người làm SEO là người thúc đẩy quá trình sáng tạo và phân tích mà máy móc đơn giản là không thể thay thế:

  • Các nhà phân tích sáng tạo.
  • Nhà khoa học dữ liệu (người kiểm soát đầu vào cho máy móc).
  • Phân tích.
  • Các nhà sản xuất nội dung.
  • Những người làm công tác văn hóa và những người truyền đạo thành công.
  • Người dùng có kinh nghiệm tạo điều kiện bán hàng và giúp đỡ khách hàng.
  • Lập kế hoạch chiến lược trên các kênh kỹ thuật số.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Và có những nhà tiếp thị nhanh nhẹn có thể thực hiện bất kỳ sự kết hợp nào của những điều trên.

Chúng là chìa khóa giúp bạn dễ dàng hợp tác với các bộ phận kỹ thuật số khác để đảm bảo một chiến lược SEO thực sự toàn diện.

Trong bài báo HBR của họ về Trí tuệ hợp tác: Con người và AI đang tham gia vào lực lượng, H. James Wilson và Paul R. Daugherty giải thích ba vai trò quan trọng của con người trong bất kỳ tương tác nào với công nghệ học máy:

  • xe lửa: Chúng ta phải huấn luyện máy để thực hiện các nhiệm vụ nhất định.
  • Giải thích: Chúng ta cần hiểu kết quả của nhiệm vụ, đặc biệt nếu nó là bất ngờ hoặc không trực quan.
  • Dừng lại: Chúng tôi tùy thuộc vào việc đảm bảo rằng công nghệ được sử dụng một cách hợp lý và có trách nhiệm.

Khi chúng tôi áp dụng lăng kính này vào công nghệ SEO của mình, chúng tôi thấy rằng ba nguyên tắc này là đúng.

Chúng tôi phải quyết định các nhiệm vụ SEO nào sẽ tự động hóa một cách thông minh và cung cấp cho các công cụ của chúng tôi đầu vào phù hợp.

Chúng tôi cần xem xét các kết quả và hiểu chúng và chỉ tập trung vào những thông tin chi tiết có tiềm năng nâng cao kinh doanh.

Chúng tôi chịu trách nhiệm đảm bảo rằng quyền riêng tư của những người tìm kiếm được bảo vệ, rằng giá trị của công nghệ cao hơn chi phí và rằng nó được sử dụng một cách hợp lý.

quảng cáo

Đọc bên dưới

Bạn có thể nâng cao giá trị của mình với tư cách là SEO và học cách làm việc hiệu quả hơn với công nghệ máy học bằng cách xây dựng các kỹ năng sau:

  • Kiến thức về dữ liệu: Theo các nhà nghiên cứu Stanford, tỷ lệ việc làm AI đã tăng từ 0,3% vào năm 2012 lên 0,8% trong tổng số việc làm được tạo ra ở Mỹ vào năm 2019.
  • giao tiếp: Là một trọng tài có rất nhiều dữ liệu khách hàng, điều quan trọng là chúng tôi phải truyền đạt những phát hiện và giá trị quan trọng theo cách mà các trưởng bộ phận khác và những người ra quyết định hiểu được chúng.
  • nhanh nhẹn: Sự nhanh nhẹn không chỉ là một phẩm chất hoặc đặc tính, nó là một kỹ năng được phát triển thông qua thử nghiệm liên tục.

Sử dụng máy học và tự động hóa có nghĩa là xây dựng sức mạnh tổng hợp với sự sáng tạo và kỹ năng của con người.

Nó có thể giúp chúng ta sáng tạo và hiệu quả hơn bằng cách tiết lộ những hiểu biết sâu sắc về SEO và các mẫu mà chúng ta sẽ không bao giờ nhận ra.

Nó có thể giúp chúng tôi khám phá các chủ đề mới, xác định khoảng trống trong nội dung, tối ưu hóa cho các loại truy vấn và kết quả nhất định, v.v.

Ngoài ra, đối với các công việc quá tốn thời gian, lặp đi lặp lại và tẻ nhạt, nó có thể tiết kiệm thời gian quan trọng để chúng tôi có thể mở rộng hiệu suất.

Và khi làm như vậy, chúng tôi phát triển các kỹ năng và tiến bộ mới trong mối quan hệ cộng sinh giữa con người và công nghệ.

Nhiêu tai nguyên hơn:

quảng cáo

Đọc bên dưới


tín ảnh

Tất cả ảnh chụp màn hình do tác giả chụp, tháng 6 năm 2020

Nguồn: www.searchenginejournal.com

Trả lời

Chat Zalo