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网络营销-人工智能和机器学习:你做什么,不需要知道SEO

网络营销

· seo优化

人工智能(AI)是一个被炒作和误解所包围的技术领域。

据预测,到2025年,品牌将花费600亿美元用于人工智能技术,因此这种炒作对公司分配预算的方式产生了直接影响。

定义AI市场规模的一个重要困难在于确定其边界所在的确切位置。虽然我们倾向于想象模仿我们习惯的奇怪的人类机器人,但人工智能实际上是一个非常广泛的领域,涵盖了一系列学科 - 一些与搜索营销相关的机构比其他学科更相关。

它通常嵌入在可以处理大量数据的软件中,以制作或通知更明智的决策。

头条新闻通常保留给无人驾驶汽车和交付无人机等人工智能应用程序,但这忽略了人工智能有可能改善我们生活的方方面面这一事实。

机器学习是人工智能的一个子集,它建立在从周围环境中获取数据并采取行动而无需专门编程的算法的基础上。换句话说,他们从“经验”中学习。

简要介绍一下技术巨头将展示机器学习对各自增长战略的重要性。

谷歌
Google的RankBrain使用机器学习技术来分析内容的上下文,并提供更准确的自然搜索结果。这越来越多地适用于图像和视频结果以及文本。
AdWords和Google Analytics都利用机器学习来获取效果洞察并改进广告定位。
谷歌已经公开表示,该公司采用了“人工智能优先”的方法,在谷歌助手等软件中展示,也在硬件方面展示,包括谷歌主页和Pixel智能手机系列。
谷歌还以超过5亿美元的价格收购了AI专业公司DeepMind,以推动他们的AI优先战略。
亚马逊
亚马逊的Echo设备由AI助手提供支持,是2017年假日期间零售商最畅销的产品。
亚马逊是产品推荐的机器学习的早期采用者。这些算法评估我们的行为 - 以及类似客户的行为 - 主动向我们推荐新产品。
这家电子商务巨头也曾多次利用人工智能交付无人机进行实验。
亚马逊网络服务鼓励所有技术水平的开发人员使用其机器学习工具。
Facebook的
Facebook使用AI来解释图像,既可以识别个体,也可以理解视觉的背景。
Facebook News Feed使用机器学习算法定制每个用户的内容。个性化是人工智能在社交网络营销中最常见,最强大的应用之一。
Facebook的预测引擎每秒可以做出600多万次预测。
苹果
Apple使用AI识别设备所有者的指纹和面部,提高安全性并使用户更容易解锁硬件。
最近,Apple与IBM合作为后者的Watson AI程序创建了一个移动应用程序。
Apple 于2017年以2亿美元的价格购买了非结构化数据专家Lattice Data,这将有助于提供机器学习算法有效运行所需的可靠数据。
很明显,人工智能更像是一个新的现实,而不是过往的趋势。

机器学习内置于很多产品和服务中,例如Spotify和Uber,我们有时会在不了解其流程的情况下看到它的好处。

因此,消费者并不完全了解人工智能和机器学习的普遍存在并不令人惊讶。

在最近的一项调查中,只有33%的消费者表示他们目前使用的是AI驱动技术,而实际上77%的消费者都没有意识到这一点。

营销人员在如此大的噪音中要求的是,人工智能实际上将如何影响 - 并可能改善 - 他们公司的战略。

适用于SEO推广和内容的AI应用程序
查询理解
Google优化可以使用机器学习算法来深入了解搜索者的意图。根据某人过去的行为和当前位置,他们对[披萨]之类的搜索可以在更深层次上理解。

也许他们想要披萨食谱,当地餐馆的数量,或附近比萨店的位置。机器学习可以消除猜测并直接找到正确的答案。

个性化
机器学习可帮助搜索引擎根据每个用户定制结果。这意味着,如果我们要在这个新的领域中获胜,我们需要了解我们的观众和他们需要的时刻。AI帮助我们在客户数据中找到这些见解,就像它允许搜索引擎将查询与最相关的响应相匹配一样。

声音搜索
亚马逊的Alexa或Google智能助理等数字助理依靠人工智能与消费者交谈并抢先提出要求。我们必须通过分析人们使用这些设备的时间和原因以及提供可以轻松从我们的内容中提取的答案来优化这个新的生态系统。结构化数据是实现这一目标的一种很好的方法。

多媒体搜索
品牌需要优化图像,视频甚至音频剪辑以进行搜索。通过称为深度学习的过程,基于计算机的算法可以解释这些资产

Analytics(分析)
AI现在可以挖掘隐藏在我们的分析平台中的重要统计数据。这当然节省了时间,但也自动为我们提供了基本信息。如果我们使用这些知识来塑造我们的内容策略,我们就可以获得更具创造性和影响力的结果。

BrightEdge的一项新调查也证实了这一点。营销人员报告说,更好的客户理解是AI为其广告系列带来的最常见的成功。

接下来是提高生产力,因为机器学习不仅可以自动执行我们的一些日常任务,还可以更有效地实现这些任务。人工智能将接管我们工作的最初担心越来越多地被人们对人工智能如何增强我们的能力和扩展我们能够实现的目标的乐观态度所取代。

SEO和内容的这些AI应用程序可以通过大规模的见解,速度和准确性来促进更好的结果。

不适用于SEO的AI应用程序

可以公平地说,人工智能已进入搜索引擎优化领域,看起来不太可能很快退出。但是,仍然有一些我们作为搜索专业人员不需要关注的AI应用程序。

有趣的是,33%的营销推广人员表示将AI整合到他们当前的工作流程中是人工智能采用的最大障碍:

紧接着是关于什么是真正的AI和什么不是真正的AI的混淆。

因此,在我们看到SEO和AI之间的重要联系的地方绘制一些这些边界可能是非常有益的。

不直接影响搜索和内容行业的AI应用程序的一些示例包括:

  • 程序性媒体购买:例如,实时出价由机器学习提供支持。
  • 推荐引擎,例如Netflix为每个观看者建议的标题。
  • 聊天机器人:虽然这些可以提高参与率,但它们对SEO性能的影响是间接的。
  • 市场分析:例如,对金融市场的评估依赖于复杂的机器学习算法。

毋庸置疑,搜索行业中的许多人都会对这些领域感兴趣,但对这些主题的了解并不是今天搜索引擎优化成功的先决条件。

结论

搜索引擎优化和人工智能非常适合,所以现在是时候开始使用这项技术了。

营销人员不需要成为高级程序员就能理解AI在塑造有机搜索和内容营销未来方面的重要性。

毫无疑问,我们有很多学习要做,这一直是搜索营销工作的一个基本方面。毕竟,这就是让这个令人兴奋的行业成功的原因。

有一些很棒的资源可以开始这个旅程,例如Udacity,Coursera和Google拥有的Kaggle数据科学社区。

对于今天想要开始使用AI的营销人员,我建议采取以下步骤:

  • 确定当前用例,以了解您所在行业的品牌如何从AI应用程序中受益。
  • 与已将AI集成到其SEO产品和工作流程中的技术提供商交谈。
  • 跟踪此技术对对您的业务最重要的指标的影响。

从那里,您将有一个精彩的案例研究,以展示AI可以对您组织的其他人产生的积极影响

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