Как AI может выявить новые идеи и повысить эффективность SEO

Обозреватель Джим Юй считает, что, объединяя силу искусственного интеллекта (AI) и глубокого обучения, маркетологи поиска могут выйти за рамки простых наблюдений и найти новые шаблоны в поведении пользователей.В 2015 году Google объявила, что добавила RankBrain к своему алгоритму, укрепив важность искусственного интеллекта (AI) в поиске. Быстрая перемотка вперед до 2018 года, а поисковые маркетологи начинают использовать системы ИИ, машинного обучения и глубокого обучения, чтобы выявить новые идеи, автоматизировать трудоемкие задачи и обеспечить совершенно новый уровень персонализации, чтобы направлять посетителей сайта через их последовательность покупок. Мы полностью вошли в революцию искусственного интеллекта. Для ясности и контекста в этой статье я нахожу следующие определения полезными:

Искусственный интеллект - это широкое поле, охватывающее целый ряд машинных приложений для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Человеческий интеллект охватывает широкий диапазон поведения, поэтому неудивительно, что зонтичный термин «искусственный интеллект» можно использовать для категоризации обработки естественного языка, шахматной игры, бездисковых автомобилей и миллионов примеров между ними.

Машинное обучение часто сочетается с AI, но на самом деле это приложение (и, следовательно, подполе) искусственного интеллекта. В определении Стэнфордского университета «Машинное обучение - это наука о том, чтобы заставить компьютеры действовать, не будучи явно запрограммированными». Мы можем рассматривать алгоритмы как строительные блоки любой системы машинного обучения.

Глубокое обучение - это метод машинного обучения, свободно основанный на том, как работает человеческий мозг, который использует нейронные сети для решения сложных проблем. Например, это было за множеством прорывов в области распознавания речи и обработки изображений.

Сегодняшние технологические гиганты активно вкладывают средства в потенциал этих методов ИИ для предоставления лучших продуктов и услуг, поскольку они обеспечивают масштабирование и вычислительную мощность, которые никогда не могли предложить люди в одиночку. Разумеется, эта технология стала популярной в эпоху больших данных. Чтобы сделать концепцию «больших данных» немного более осязаемой, в 2017 году люди взяли 46 000 поездок Uber, совершили 4 миллиона поисковых запросов Google и поделились 456 000 твитами - согласно агрегированию данных, выполненных Domo. За каждым из этих взаимодействий лежит человек, намерение и контекст. Более того, каждое из этих взаимодействий создает точки данных, необходимые для понимания потребителей на более глубоком уровне, чем когда-либо прежде. Такие знания неоценимы для маркетологов, многие из которых теперь рассматривают данные как самую важную валюту, которую мы имеем. Однако, если данные действительно являются новым маслом, мы все еще находимся в процессе разработки двигателя внутреннего сгорания. Без правильных инструментов в нашем распоряжении все идеи, которые раскрывают наши клиенты, просто останутся незамеченными.

AI делает маркетологов поиска более продуктивными

В такой богатой данными среде с низким уровнем времени современные SEO-разработчики имеют незавидную задачу. Некоторые из наиболее распространенных проблем, с которыми ежедневно сталкиваются, включают:

Мониторинг производительности веб-сайта на платформах аналитики для обнаружения идей.

Понимание поведения аудитории, чтобы помочь персонализировать опыт.

Создание идей контента, которые будут обеспечивать трафик и доход.

Управление бюджетом в пределах целевого поля.

Многозадачность по многим аспектам органической поисковой кампании.

Слишком часто эти ограничивающие факторы могут побуждать оптимизаторов к жертвам, чтобы поразить их цели. Ресурсы просто недоступны, чтобы задействовать наши потребительские данные, управлять нашими бюджетами и делегировать задачи одновременно. Тем не менее, все эти цели можно управлять гораздо эффективнее и выгоднее с помощью искусственного интеллекта. Если мы обратимся к каждой из этих проблем, ИИ может обеспечить быстрое и эффективное решение для каждого:

Производительность мониторинга: AI может обрабатывать данные, предупреждать пользователя о любых аномалиях и сразу же выделять быстрые выигрыши.

Предоставление персонализированного опыта: машинное обучение может автоматически настраивать обмен сообщениями на основе исторического и прогнозируемого поведения пользователя.

Создание идей контента. Глубокое обучение может определять трендовые темы и выявлять пробелы на рынке, а затем предлагать новые заголовки контента.

Управление бюджетом: искусственный интеллект автоматически рекомендует области, в которых мы можем потратить свое время и деньги наиболее выгодно.

Многозадачность: одним из замечательных пунктов продажи AI является его способность жонглировать миллионами мячей сразу. Мы можем делегировать многозадачность на технологию, управляемую AI, чтобы мы могли продолжить более творческую и стратегическую работу.

Сила AI для предоставления информации

Объединяющая нить через все это - тот факт, что ИИ может предоставлять важные релевантные идеи автоматически, в огромных масштабах, и таким образом, что мы можем легко поделиться с другими отделами нашей организации. Без правильной технологии мы могли бы добиться этого только при поддержке сотен аналитиков и бесконечного бюджета. Стоит отметить, что разница между ценным прозрением и простым наблюдением невероятно значима для любого бизнеса. Истинное прозрение освещает что-то новое и направляет будущие действия на основе моментов и показателей, которые имеют значение. Например, знание, что потребители пытаются получить доступ к нашему контенту, может привести нас к техническим изменениям в рассматриваемых URL. Воздействие этого можно контролировать очень четко, и мы можем приписать значение доллара первоначальному пониманию. Напротив, большая часть того, что возникает благодаря ручному исследованию, относится к категории наблюдений. Знание того, что мобильный трафик от пользователей в Калифорнии увеличился с прошлой недели, может быть интересным, но без контекста или ясности он не дает никаких указаний. Маркетологи поиска должны искать платформу, на которой используется технология глубокого обучения, чтобы просеивать данные поиска, социального и контент-маркетинга с различных платформ аналитики для получения этих сведений. Это должно быть достигнуто на всех территориях, устройствах и демографических характеристиках, позволяя получить новую информацию, которая обычно проскальзывает через трещины. При оценке технологий для этих целей маркетологи должны задавать следующие вопросы:

В чем преимущество? Как это экономит время и повышает эффективность?

Какие источники данных и наборы данных задействованы во всех вычислениях, включая поиск, социальные и локальные?

Как он индексирует URL-адреса? Являются ли данные свежими, точными и собранными часто для отслеживания ландшафта SEO?

Насколько изощрен AI? Каковы приложения для машинного обучения и глубокого обучения, используемые для идентификации шаблонов в потребительских данных?

Как это изменит наши возможности бизнес-операций?

Какие четкие бизнес-проблемы он решает?

Содержит ли он интуитивно понятные информационные панели, которые отображают все результаты в удобоваримой манере, которые могут использоваться совместно с нетехнической аудиторией и цифровой организацией?

Заключение

Во всех сферах жизни, включая поисковый маркетинг, машинное обучение может привести к лучшим результатам - если мы знаем, как использовать его в наших интересах. Это начинается с понимания того, откуда поступают наши данные и для чего он может быть использован, а затем решая, какие бизнес-проблемы мы хотим использовать для решения этих активов. Распространение данных должно открыть новую эру возможностей для всех маркетологов, но только те, кто понимает потенциал искусственного интеллекта, полностью задействуют эти ресурсы. Включая мощь ИИ и глубокое обучение, маркетологи поиска могут выйти за рамки простых наблюдений и найти новые шаблоны в поведении пользователей. Результатом этого является более быстрое, более точное и действенное понимание того, насколько важно учитывать метрику. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат авторам гостевых изданий, а не обязательно поисковым системам. Здесь перечислены авторы работ.