未来SEO与机器学习不断结合

佚名 2022-08-13

到 2025 年,全球数据领域将从 2018 年的 33 ZB(每个 ZB 等于 1 万亿 GB)增长到 175 ZB。

在营销方面,我们作为大多数数据经理的角色也在增长。

根据IDC截至去年,企业核心存储的数据比世界上所有现有端点都多。

营销人员和 SEO 激活和使用这些数据是专业人士面临的巨大挑战。

2025 年,每个网络人 18 秒至少会有一次数据交互,全球近 30% 实时处理数据。

人类营销人员不能单独处理。

随着我们的机器学习工具处理和分析搜索数据,他们正在学习和提高对搜索数据的理解。

机器学习在搜索中

也许机器学习在搜索中最著名的应用是谷歌本身RankBrain算法可以帮助搜索引擎更好地理解单词与上下文和单词之间的关系。

机器学习使谷歌能够理解查询背后的想法。

在引入新单词和查询时,机器学习允许算法不断扩展这种理解。

随着算法更好地确定哪些内容最能满足每个搜索者的需求,我们面临着创建满足这些需求的内容并优化它们以澄清相关性的挑战。

对 SEO 兴趣也在增长,这绝非巧合。

搜索引擎优化和数据科学

搜索引擎优化已经发展成为一个可行和受人尊敬的主流营销职业。

写这篇文章的时候,LinkedIn 上有 823,000 个人资料包含SEO”,并且有 8,600 人们专门将其核心服务产品归类为核心服务产品 SEO。

放眼全球,这些数字分别激增到 320 万和 25,000。

但这只是 SEO 行业的一小部分。

在 SEO 有些人将自己定义为内容营销人员、数字营销策略师或从业人员、网站开发人员、分析专家、顾问、顾问等。

由于的行业规模和范围都很大,因为 SEO 现在几乎涉及到业务的各个方面。

由于我们必须处理大量的数据,现在对 SEO 对专业人士的要求越来越高。

然而,根据研究,只有31.5%的组织在其公司拥有数据科学家。

与机器学习一起工作,为了精通技术 SEO 专业人士提供了许多重要的优势。

1. 提高你专业领域的绩效

结果驱使雇主和客户。

你知道如何在你的专业领域使用机器学习驱动的工具吗?

无论是付费搜索、技术搜索引擎优化、内容创建和优化、链接构建还是搜索引擎优化,那些可以通过使用支持机器学习的搜索引擎优化工具来证明卓越性能的人都在增加他们的价值。

2. 领先,保持领先

搜索是现场拍卖。如果你在准备回应之前等着看客户的想法,那么你就落后了。

机器学习驱动的工具使营销人员能够根据每个用户的个人需求,激活实时洞察力,立即个性化和优化内容。

3. 规模经济

如果你能证明你有能力扩大你的努力,你就是 SEO 从业者和领导者的价值将成倍增加。

机器学习的真正力量在于,它可以将比我们知道如何处理更多的数据转换为营销人员,真正促进针的可行见解和自动化。这样做很难。

机器不追求晋升;他们没有先入之见,也不关心过去的错误。

它们完全是主观的,除了数据评估过程中的观点、个性和其他潜在瓶颈。

剩下的营销人员是纯粹准确的数据输出,然后大规模激活这些输出,以提高搜索可见性和与客户的互动。

4. 成长空间

掌握你的 SEO 工具会给你更多的职业发展空间,作为一个碰巧热爱你工作的人。

尤其是机器学习,使我们能够从更大的数据集中获得洞察力,并使我们能够获得比我们只能从我们自己手动分析的数据中学习更多的智能。

你的专业洞察力和行业知识决定了哪些输出是有用的,以及如何应用它们。

机器学习可以很快告诉你在重大市场动荡期间你的观众行为发生了什么变化,比如我们最近 COVID-19 方面的经验。

但你如何解释和回应这些变化仍然是营销和营销 SEO 专业领域。

机器学习可以帮助您识别访问者的行为模式,指向机会和需要改进的领域。

技术不能做的是取代创造性和分析性的人类思维过程和经验,这决定了响应这些观点的最佳下一步。

SEO人是不可替代的。事实上,它们比以往任何时候都更重要。

我们使用的工具可能非常复杂;支持机器学习的工具甚至可以做出决定和优化。

然而,推动机器不可替代的创造性和分析过程的是 SEO 人员:

创意分析师。

数据科学家(控制机器输入)。

分析。

内容制作人。

文化建设者和成功传播者。

专家用户促进销售,帮助客户。

战略规划跨数字渠道。

而且有敏捷的营销人员可以做上述任何组合。

促进与其他数字部门的合作,确保真正全面 SEO 战略的关键。人类在每次与机器学习驱动技术的交互中扮演三个关键角色:

训练:我们需要教机器执行某些任务。

解释:特别是当它出乎意料或违反直觉时,我们必须了解任务的结果。

维持:我们有责任确保该技术的使用是合理和负责任的。

这个镜头应用于我们 SEO 技术,我们看到这三个原则是正确的。

我们需要决定什么 SEO 智能自动化任务,并为我们的工具提供适当的输入。

我们需要了解输出和理解它,只关注具有商业建设潜力的观点。

我们有责任确保搜索者的隐私受到保护,技术价值超过成本,并在其他方面得到很好的利用。

你可以建立自己的行动 SEO 通过培养以下技能,可以更有效地学习机器学习驱动的技术:

数据熟练度:根据斯坦福研究人员的数据,人工智能工作的份额从 2012 年的 0.3% 增长到 2019 美国每年发布的总工作岗位 0.8%。对人工智能劳动力的需求正在增加,特别是在高科技服务和制造业。

沟通:作为如此多客户数据的仲裁员,以其他部门主管和决策者能够理解的方式传达关键观点和价值至关重要。

敏捷性:敏捷性不仅是一种特性或品质,也是一种通过不断实验发展起来的技能。

拥抱机器学习和自动化意味着与人类的创造力和技能建立协同作用。

它可以发现我们永远无法识别它 SEO 见解和模式使我们更具创造力和效率。

它可以帮助我们找到新的主题,识别内容差距,优化特定类型的查询和结果。

更重要的是,它可以节省过于耗时、重复和费力的任务,因此我们可以扩展性能。

当这种情况发生时,我们开发新技能和进步也是人与技术共生关系的一部分。

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