Trí tuệ nhân tạo và máy học: Tiếp thị qua công cụ tìm kiếm mang lại những cơ hội nào?

Bạn có biết rằng vũ trụ kỹ thuật số sẽ bao gồm 44 zettabyte dữ liệu vào năm 2020 (nguồn: IDC), nhưng bộ não con người chỉ có thể xử lý tương đương 1 triệu gigabyte bộ nhớ?

Sự bùng nổ của dữ liệu lớn đã dẫn đến việc mọi người chỉ đơn giản là có quá nhiều dữ liệu để hiểu và xử lý hàng ngày.

Để các nhà tiếp thị tìm kiếm, nội dung và kỹ thuật số tận dụng tối đa những thông tin chi tiết có giá trị mà dữ liệu có thể cung cấp, việc tận dụng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), thuật toán máy học và học sâu để thúc đẩy hiệu suất tiếp thị vào năm 2018 là điều bắt buộc.

Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích những tiến bộ và khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo (AI), máy học và học sâu, đồng thời chia sẻ một số mẹo về cách các nhà tiếp thị kỹ thuật số, nội dung và SEO có thể tận dụng tối đa thông tin chi tiết – đặc biệt là từ sâu học tập – dựa trên các công nghệ Đưa bảng tiếp thị công cụ tìm kiếm.

Tôi đã học về Trí tuệ nhân tạo ở trường đại học và sau khi tốt nghiệp, tôi đã nhận một công việc trong lĩnh vực này. Đó là một khoảng thời gian thú vị, nhưng nhìn lại, kỹ năng lập trình của chúng tôi vẫn còn rất thô sơ. Hơn cả trí thông minh, các thuật toán và quy tắc đã cố gắng hết sức để bắt chước cách trí thông minh giải quyết vấn đề với các đề xuất phỏng đoán tốt nhất.

Nhanh chóng chuyển tiếp đến ngày hôm nay và mọi thứ đã tiến triển đáng kể.

Vụ nổ lớn: Sự bùng nổ dữ liệu lớn và sự ra đời của AI

Kể từ năm 1956, những người tiên phong trong lĩnh vực AI đã mơ về một thế giới trong đó những cỗ máy phức tạp có các đặc tính giống như trí thông minh của con người.

Ngành công nghiệp này đã đạt được một cột mốc quan trọng vào năm 1996 khi máy tính Deep Blue của IBM đánh bại một đại kiện tướng cờ vua bằng cách nhìn vào 200.000.000 mẫu bàn cờ mỗi giây để có nước đi tối ưu.

Trong khoảng thời gian từ năm 2000 đến năm 2017 đã có nhiều bước phát triển tạo nên những bước tiến nhảy vọt. Quan trọng nhất, hình học làm tăng lượng dữ liệu được thu thập, lưu trữ và có thể truy cập được. Núi dữ liệu này, được gọi là dữ liệu lớn, báo trước sự ra đời của AI.

Và nó đang phát triển theo cấp số nhân: Năm 2016, IBM ước tính rằng 90% dữ liệu trên thế giới được tạo ra trong những năm gần đây.

Khi nghĩ về AI, học máy và học sâu, tôi thấy hữu ích khi đơn giản hóa và hình dung cách thức hoạt động của 3 danh mục và các mối quan hệ – khung công tác này cũng hoạt động từ góc độ thời gian, phát triển cấp dưới và quy mô.

Trí tuệ nhân tạo là khoa học chế tạo máy móc làm những việc đòi hỏi trí thông minh của con người. Đó là trí thông minh của con người có kích thước như một cỗ máy, nơi các chương trình máy tính đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu và thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường con người sẽ thực hiện.

Máy học tiến một bước xa hơn với trí tuệ nhân tạo theo nghĩa là các thuật toán được lập trình để học hỏi và cải thiện mà không cần phải nhập và lập trình lại dữ liệu của con người.

Học máy có thể được áp dụng cho nhiều vấn đề và tập dữ liệu khác nhau. Thuật toán RankBrain của Google là một ví dụ tuyệt vời về học máy đánh giá mục đích và ngữ cảnh của từng truy vấn tìm kiếm, thay vì chỉ cung cấp kết quả dựa trên các quy tắc được lập trình để đối sánh từ khóa và các yếu tố khác.

Học kĩ càng là một phương pháp tiếp cận thuật toán chi tiết từ học máy sử dụng các kỹ thuật dựa trên logic và hiển thị dữ liệu với mạng thần kinh (nghĩ đến não người) để công nghệ tự đào tạo để thực hiện các tác vụ như nhận dạng giọng nói và hình ảnh.

Các tập dữ liệu khổng lồ được kết hợp với các chức năng nhận dạng mẫu để tự động đưa ra quyết định, tìm mẫu, mô phỏng các quyết định trước đó, v.v. Đây là nơi bắt nguồn từ việc tự học vì càng cung cấp nhiều dữ liệu sẽ làm cho máy hoạt động tốt hơn.

Ô tô không người lái, các đề xuất phim Netflix và Watson của IBM là những ví dụ tuyệt vời về các ứng dụng học sâu phân chia nhiệm vụ để cho phép các hành động và hỗ trợ của máy.

Tìm kiếm không phải trả tiền, nội dung và hiệu suất kỹ thuật số: thách thức và cơ hội

Tìm kiếm không phải trả tiền (SEO) thúc đẩy 51% tất cả lưu lượng truy cập trang web, vì vậy, trong phần này là điều đương nhiên khi phác thảo những lợi ích chính mà học sâu mang lại cho SEO và các nhà tiếp thị kỹ thuật số.

Tìm kiếm không phải trả tiền là một hoạt động kinh doanh sử dụng nhiều dữ liệu. Các doanh nghiệp muốn nội dung của họ hiển thị với hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu từ khóa bằng một đến hàng chục ngôn ngữ. Các phương pháp hay nhất về tìm kiếm bao gồm khoảng 20 yếu tố của chiến thuật trên trang và ngoài trang. Bản thân các SERP hiện có sẵn trong hơn 15 biến thể bố cục.

Tìm kiếm không phải trả tiền là tiếng nói của khách hàng trên toàn thị trường cho bạn biết khách hàng muốn gì trên quy mô lớn. Tuy nhiên, các nhà tiếp thị phải đối mặt với thách thức khi hiểu quá nhiều dữ liệu, có nguồn lực hạn chế để có được thông tin chi tiết, và sau đó thực sự hành động dựa trên thông tin chi tiết phù hợp và phù hợp với doanh nghiệp của họ.

Để thành công trong các thị trường rất khắt khe so với nhiều thương hiệu của đối thủ cạnh tranh, giờ đây cần phải có chuyên môn của một nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm. Đây là nơi học máy và các lớp học sâu giúp đề xuất các cách tối ưu hóa cho nội dung.

Kết nối các điểm với học sâu: dữ liệu và máy học

Kích thước của dữ liệu hữu cơ và số lượng các mẫu tiềm năng tồn tại trên dữ liệu đó khiến nó trở thành ứng cử viên hoàn hảo cho các ứng dụng học sâu. Không giống như học máy đơn giản, học sâu hoạt động tốt hơn khi nó có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu có liên quan trong thời gian dài.

Học sâu và khả năng xác định hoặc ưu tiên những thay đổi đáng kể trong sở thích và hành vi của người tiêu dùng, cho phép các nhà tiếp thị tìm kiếm không phải trả tiền có được lợi thế cạnh tranh, đi đầu trong ngành của họ và sản xuất tài liệu mà mọi người đi trước đối thủ cạnh tranh của họ cần phải xây dựng danh tiếng của họ.

Bằng cách này, các nhà tiếp thị có thể bắt đầu hiểu các chiến lược của đối thủ cạnh tranh của họ. Họ sẽ thấy họ so sánh tốt như thế nào với những người khác trong ngành của họ và sau đó có thể điều chỉnh chiến lược của họ để giải quyết những điểm mạnh hoặc điểm yếu mà họ tìm thấy.

  • Những hiểu biết sâu sắc thu được từ các công nghệ học sâu kết hợp các phương pháp hay nhất của tiếp thị công cụ tìm kiếm và tiếp thị nội dung để hỗ trợ phát triển, kích hoạt và tối ưu hóa tự động nội dung thông minh, nội dung tự nhận thức và tự điều chỉnh, nhận dạng nội dung và cam kết lĩnh vực kỹ thuật số để cải thiện các kênh tiếp thị.
  • Dữ liệu ý định cung cấp bối cảnh cập nhật về nơi khách hàng sẽ đến và những gì họ muốn biết, làm hoặc mua. Dữ liệu tìm kiếm không phải trả tiền là nguyên liệu quan trọng giúp bạn khám phá các kiểu tiêu dùng, các cơ hội thị trường mới và các mối đe dọa cạnh tranh.
  • Học sâu đặc biệt quan trọng trong việc tìm kiếm nơi dữ liệu dồi dào và cực kỳ năng động. Việc xem các mẫu trong dữ liệu trong thời gian thực giúp cho việc học sâu là tuyến phòng thủ đầu tiên tốt nhất của bạn để hiểu những thay đổi của khách hàng, đối thủ cạnh tranh hoặc thị trường – vì vậy, bạn có thể ngay lập tức biến những thông tin chi tiết đó thành một kế hoạch để thành công.

Để thúc đẩy nội dung và tìm kiếm không phải trả tiền thành công trong năm 2018, các nhà tiếp thị nên cung cấp cho máy móc nhiều công việc hơn để cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất cho phép các nhà tiếp thị tập trung vào việc tạo nội dung thông minh.

Dưới đây chỉ là một vài ví dụ về những lợi ích đối với nhà tiếp thị tìm kiếm không phải trả tiền:

Phân tích trang

Tìm và sửa các lỗi trang web quan trọng có lợi nhất cho lợi nhuận của thương hiệu. Công nghệ học sâu có thể được sử dụng để tích hợp dữ liệu trang web và phát hiện các điểm bất thường liên quan đến lỗi trang web với tác động tiếp thị ước tính để các nhà tiếp thị có thể ưu tiên sửa chữa để có kết quả tối đa.

Nếu không có ứng dụng học sâu để giúp bạn, bạn có thể nhìn chằm chằm vào một danh sách dài các bản sửa lỗi tiềm ẩn thường được hoãn lại cho đến sau này.

Chiến lược cạnh tranh

Nhận biết các mẫu trong thời gian thực khiến việc học sâu trở thành tuyến phòng thủ đầu tiên tốt nhất của thương hiệu để hiểu khách hàng, đối thủ cạnh tranh hoặc những thay đổi của thị trường – vì vậy các nhà tiếp thị có thể ngay lập tức biến những hiểu biết đó thành một kế hoạch để thành công.

Phát hiện nội dung

Chỉ ra các chủ đề chất lượng cao nhắm mục tiêu đến các chiến lược nội dung khác nhau, chẳng hạn như: B. phòng thủ chống lại các mối đe dọa cạnh tranh hoặc sử dụng nhu cầu địa phương.

Công nghệ học sâu có thể được sử dụng để đánh giá ROI của các mục nội dung mới và ưu tiên phát triển chúng bằng cách tiết lộ thông tin chi tiết như cơ hội chủ đề, ý định của người tiêu dùng, đặc điểm của nội dung cạnh tranh và các đề xuất để cải thiện hiệu suất nội dung.

Phát triển nội dung

Đánh giá chất lượng và mức độ liên quan của từng nội dung được sản xuất. Công nghệ học sâu có thể giúp tiết kiệm thời gian cho các tác vụ sản xuất nội dung tự động như thẻ tiêu đề, liên kết chéo, tối ưu hóa sao chép, thao tác hình ảnh, CTA được tối ưu hóa cao để tăng hiệu suất và theo dõi hiệu suất được nhúng của lưu lượng truy cập và chuyển đổi trang web.

Kích hoạt nội dung

Công nghệ học sâu có thể giúp đảm bảo rằng mọi nội dung đều được tối ưu hóa cho hiệu suất hữu cơ và trải nghiệm khách hàng – ví dụ: B. Lược đồ cho cấu trúc, AMP để có trải nghiệm di động tốt hơn và Biểu đồ mở cho Facebook. Công nghệ có thể giúp các nhà tiếp thị mở rộng nội dung truyền thông xã hội của họ để có khả năng hiển thị tốt hơn.

tự động hóa

Tự động hóa giúp các nhà tiếp thị làm được nhiều hơn với ít hơn và thực thi nhanh hơn. Nó cho phép các nhà tiếp thị thực hiện các công việc thường xuyên mà không tốn nhiều công sức, vì vậy họ có thể tập trung vào các hoạt động có tác động lớn và đạt được các mục tiêu kinh doanh hữu cơ trên quy mô lớn.

Lưu ý: Để tận dụng tối đa thông tin chi tiết và khuyến nghị của nhà tiếp thị học sâu, bạn phải thực hiện hành động và thực hiện các thay đổi có liên quan đối với nội dung trang web để thúc đẩy và cuối cùng là chuyển đổi khách truy cập trang web.

Ngoài ra, do bối cảnh tìm kiếm thay đổi rất thường xuyên, nên học sâu khuyến khích sự phát triển của nội dung thông minh và có thể được sử dụng để tự động thích ứng với những thay đổi về định dạng và tiêu chuẩn nội dung.

Học sâu trong hành động

Một ví dụ về học sâu trong tìm kiếm không phải trả tiền là DataMind. BrightEdge (tiết lộ, công ty của tôi) Data Mind giống như một nhóm ảo gồm các nhà khoa học dữ liệu được tích hợp vào nền tảng, kết hợp lượng dữ liệu khổng lồ với thông tin chi tiết tức thì, có thể hành động để đưa ra quyết định tiếp thị.

Trong trường hợp này, công cụ học sâu phân tích các tập dữ liệu động, phức tạp và khổng lồ (từ nhiều nguồn, bao gồm 1st và 3xấp xỉ Dữ liệu bên) để xác định các mẫu và lấy thông tin chi tiết mà các nhà tiếp thị cần. Học sâu được sử dụng để xác định sự bất thường trong hiệu suất của trang web và để giải thích lý do, chẳng hạn như xu hướng của ngành, đồng thời đưa ra các đề xuất về cách tiến hành.

Phần kết luận

Hãy coi các ứng dụng học sâu như một nhà khoa học dữ liệu cá nhân của riêng bạn – ở đây để giúp đỡ và hỗ trợ chứ không phải để thay thế. Sự ra đời của AI, học máy và bây giờ là công nghệ học sâu cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn, hiểu biết chính xác hơn và thông minh hơn.

Các thương hiệu cạnh tranh trong chiến trường nội dung để đảm bảo nội dung của họ được tối ưu hóa và được tìm thấy, thu hút khán giả và cuối cùng là thúc đẩy chuyển đổi và doanh thu kỹ thuật số. Được trang bị những hiểu biết sâu sắc này từ việc học sâu, các nhà tiếp thị nhận được một vũ khí cạnh tranh mới và một lợi thế cạnh tranh lớn.

Nguồn: www.searchenginewatch.com

Trả lời

Chat Zalo