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优化-人工智能和机器学习:搜索营销人员有哪些机会?

优化

您是否知道到2020年数字世界将包含44个zettabytes数据(来源:IDC),但人类大脑只能处理相当于100万GB的内存?

 

大数据的爆炸意味着人类每天只需要太多的数据来理解和处理。

对于搜索,内容和数字营销人员来说,要充分利用数据所能提供的宝贵见解,必须利用人工智能(AI)应用程序,机器学习算法和深度学习来在2018年推动营销绩效。

在本文中,我将解释人工智能(AI),机器学习和深度学习之间的进步和差异,同时分享关于SEO,内容和数字营销人员如何充分利用这些见解的一些提示 - 尤其是深度学习 - 这些技术带到搜索营销表。

我在大学里研究过人工智能,毕业后在该领域找到了工作。这是一个激动人心的时刻,但我们的编程能力,现在回顾,是初步的。不仅仅是情报,还有算法和规则尽力模仿智能如何通过最佳猜测推荐解决问题。

快进到今天,事情已经发生了很大变化

大爆炸:大数据爆炸和人工智能的诞生

自1956年以来,AI先驱一直梦想着一个复杂机器具有与人类智能相同特征的世界。

1996年,当IBM的Deep Blue计算机通过每秒考虑200,000,000个棋盘模式以实现最佳移动而击败国际象棋大师时,该行业达到了一个重要的里程碑。

从2000年到2017年,有许多发展实现了巨大的飞跃。最重要的是收集,存储和检索数据量的几何增加。大量的数据,后来被称为大数据,迎来了人工智能的出现。

并且它呈指数级增长:2016年,IBM估计全球90%的数据是在过去几年中生成的。

在考虑人工智能,机器学习和深度学习时,我发现简化和可视化这3个类别如何工作和相互关联有助于此框架 - 该框架也可以按照时间顺序,子集开发和大小的角度进行工作。

人工智能是使机器做需要人类智能的事情的科学。它是机器格式的人类智能,其中计算机程序开发基于数据的决策并执行通常由人执行的任务。

机器学习使人工智能更进一步,因为算法被编程为学习和改进,无需人工数据输入和重新编程。

机器学习可以应用于许多不同的问题和数据集。Google的RankBrain算法是机器学习的一个很好的例子,用于评估每个搜索查询的意图和上下文,而不仅仅是根据关于关键字匹配和其他因素的编程规则提供结果。

深度学习是一种更详细的算法方法,取自机器学习,它使用基于逻辑的技术并将数据暴露给神经网络(思考人脑),以便技术训练自己执行语音和图像识别等任务。

大规模数据集与模式识别功能相结合,可自动制定决策,查找模式,模拟先前的决策等。自学习来自此处,因为机器从提供的数据越多越好。

无人驾驶汽车,Netflix电影推荐和IBM沃森都是深度学习应用程序的绝佳例子,它们分解任务以使机器操作和协助成为可能。

有机搜索,内容和数字表现:挑战和机遇

有机搜索(SEO)驱动51%的网站流量,因此在本节中,很自然地解释了深度学习给SEO营销和数字营销人员带来的主要好处。

有机搜索是一项数据密集型业务。公司重视并希望其内容在数千甚至数百万个关键字中以一种或几种语言显示。搜索最佳实践涉及大约20种页面和页外策略元素。SERP本身现在有超过15种布局。

有机搜索是您在市场上的客户声音,告诉您客户大规模需要什么。然而,营销人员面临的挑战是如何理解如此多的数据,拥有有限的资源来挖掘洞察力,然后实际为他们的业务采取正确和相关的洞察力。

要在竞争激烈的市场中取得成功,要胜过竞争对手的众多品牌,现在需要经验丰富的数据分析师的专业知识,而这正是机器学习和深度学习层有助于推荐内容优化的地方

通过深度学习连接点:数据和机器学习

有机数据的大小和该数据上存在的潜在模式的数量使其成为深度学习应用程序的理想候选者。与简单的机器学习不同,深度学习能够在长时间内分析大量相关数据时效果更好。

深度学习及其识别或优先考虑利益和消费行为的重大变化的能力使有机搜索营销人员能够获得竞争优势,处于行业的最前沿,并在竞争对手之前生产人们需要的材料,从而提高他们的声誉。

通过这种方式,营销人员可以开始了解竞争对手提出的策略。他们将看到他们与行业中的其他人相比表现如何,然后可以调整他们的策略来解决他们发现的优势或劣势。

深度学习技术带来的见解融合了最佳的搜索营销和内容营销实践,为智能内容的开发,激活和自动优化提供动力,自我意识和自我调整的内容,改善了所有数字内容的发现和参与营销渠道。
Intent数据提供了客户想要去的地方以及他们想知道,做或购买的内容。有机搜索数据是帮助您发现消费者模式,新市场机会和竞争威胁的关键原材料。
深度学习在搜索中尤为重要,因为数据丰富且极具活力。实时识别数据模式使深度学习成为了解客户,竞争对手或市场变化的最佳防御 - 这样您就可以立即将这些见解转化为获胜计划。
为了推动内容和有机搜索在2018年取得成功,营销人员应该让机器完成更多的工作,以提供洞察力和建议,使营销人员能够专注于创建智能内容。

以下是有机搜索营销人员的一些优势示例:

现场分析
查明并修复关键网站错误,从而为品牌的底线带来最大利益。深度学习技术可用于合并网站数据,检测将网站错误与估计的营销影响联系起来的异常情况,以便营销人员可以优先处理修复程序以获得最佳结果。

如果没有深入的学习应用程序来帮助您,您可能会盯着一长串潜在的修复程序,这些修复程序通常会被推迟到以后。

竞争策略
实时识别模式可以深入了解品牌在了解客户,竞争对手或市场变化方面的最佳防御 - 这样营销人员就可以立即将这些见解转化为获胜计划。

内容发现
针对不同内容策略的表面高价值主题,例如阻止竞争威胁或利用本地需求。

深度学习技术可用于评估新内容项的投资回报率,并通过揭示主题机会,消费者意图,最佳竞争内容的特征以及改进内容性能的建议等洞察来确定其发展的优先级

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