Экономика стран

К сожалению, большинство людей, которые будут ими затронуты почти весь мир, не будут иметь никакого влияния на результат. Вести Экономика Дайджест иностранной прессы за 14 августа.
Вести Экономика Греции снова придется списывать долги Греция не сможет самостоятельно расплатиться по долгам, и понадобится новая реструктуризация долгов, чтобы спасти страну от банкротства.

Как ИИ может раскрыть новые идеи и повысить эффективность SEO

  1. ИИ делает поисковых маркетологов более продуктивными
  2. Сила ИИ, чтобы донести информацию
  3. Заключение

В 2015 году Google объявил, что он добавил RankBrain в свой алгоритм , цементируя важность искусственного интеллекта (ИИ) в поиске. Перенесемся в 2018 году, и поисковые маркетологи начинают использовать ИИ, системы машинного обучения и глубокого обучения для раскрытия новых идей, автоматизации трудоемких задач и обеспечения совершенно нового уровня персонализации, чтобы направлять посетителей сайта через их воронку покупок. Теперь мы полностью вступили в революцию ИИ.

Для ясности и контекста в этой статье я считаю полезными следующие определения:

  • Искусственный интеллект - это широкая область, охватывающая ряд машинных приложений для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Человеческий интеллект охватывает широкий спектр поведений, поэтому неудивительно, что общий термин «искусственный интеллект» можно использовать для классификации обработки естественного языка, игры в шахматы, автомобилей без водителя и миллионов примеров между ними.
  • Машинное обучение часто отождествляется с ИИ, но на самом деле это приложение (и, следовательно, подполье) искусственного интеллекта. В определении Стэнфордского университета: «Машинное обучение - это наука о том, как заставить компьютеры действовать без явного программирования». Мы можем рассматривать алгоритмы как строительные блоки любой системы машинного обучения.
  • Глубокое обучение - это метод машинного обучения, слабо основанный на работе человеческого мозга, который использует нейронные сети для решения сложных задач. Например, за множеством достижений в области распознавания речи и обработки изображений.

Сегодняшние технологические гиганты вкладывают значительные средства в потенциал этих Методы искусственного интеллекта предоставлять более качественные продукты и услуги, поскольку они обеспечивают масштаб и вычислительную мощность, которую люди никогда не смогут предложить.

Конечно, эта технология стала известной в эпоху больших данных. Чтобы сделать концепцию «больших данных» несколько более осязаемой, в 2017 году люди совершили 46 000 поездок по Uber, сделали 4 миллиона поисковых запросов в Google и поделились 456 000 твитов - согласно совокупности данных, выполненных Domo.

За каждым из этих взаимодействий лежит личность, 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 бесценны для маркетологов, и многие сейчас рассматривают данные как самую важную валюту, которая у нас есть.

Однако, если данные действительно о новом масле, мы все еще находимся в процессе изобретения двигателя внутреннего сгорания. Без правильных инструментов в нашем распоряжении, все идеи наших клиентов просто останутся незамеченными.

ИИ делает поисковых маркетологов более продуктивными

В такой насыщенной данными и нехваткой времени современной SEO-системе задача незавидна. Некоторые из наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются ежедневно, включают в себя:

  • Мониторинг производительности веб-сайтов на аналитических платформах для выявления идей
  • Понимание поведения аудитории, чтобы помочь обеспечить персонализированный опыт.
  • Генерация идей контента, которые обеспечат трафик и доход.
  • Управление бюджетом, чтобы остаться в рамках целевых полей.
  • Многозадачность во многих аспектах органической поисковой кампании.

Слишком часто эти ограничивающие факторы могут привести к тому, что оптимизаторы приносят жертвы ради достижения своих целей. Ресурсы просто не доступны, чтобы задействовать возможности наших данных о потребителях, управлять нашими бюджетами и одновременно делегировать задачи.

Тем не менее, все эти цели могут быть решены гораздо более эффективно и прибыльно с помощью искусственного интеллекта.

Если мы вернемся к каждой из этих проблем, ИИ может предоставить быстрое и эффективное решение для каждой из них:

  • Мониторинг производительности: ИИ может обрабатывать данные, оповещать пользователя о любых аномалиях и сразу же подсвечивать быстрые победы.
  • Предоставление персонализированного опыта: машинное обучение может автоматически адаптировать обмен сообщениями на основе исторического и прогнозируемого поведения пользователя.
  • Генерация идей контента: глубокое обучение может выявить актуальные темы и выявить пробелы на рынке, а затем предложить новые названия контента.
  • Управление бюджетом: Искусственный интеллект автоматически рекомендует области, в которых мы можем потратить наше время и деньги с максимальной выгодой.
  • Многозадачность. Одним из главных достоинств ИИ является его способность одновременно манипулировать миллионами шаров. Мы можем делегировать многозадачность технологии, основанной на искусственном интеллекте, чтобы мы могли продолжать более креативную и стратегическую работу.

Сила ИИ, чтобы донести информацию

Объединяющей нитью через все это является тот факт, что ИИ может предоставлять очень важные идеи автоматически, в огромных масштабах и таким образом, чтобы мы могли легко поделиться с другими отделами нашей организации. Без правильной технологии мы могли бы достичь этого только при поддержке сотен аналитиков и бесконечного бюджета.

Стоит отметить, что разница между ценной информацией и простым наблюдением невероятно значима для любого бизнеса. Истинное понимание освещает что-то новое и направляет дальнейшие действия на основе моментов и метрик, которые имеют значение. Например, знание того, что потребители пытаются получить доступ к нашему контенту, может заставить нас внести технические изменения в рассматриваемые URL-адреса. Влияние этого может быть отслежено очень четко, и мы можем приписать стоимость в долларах к первоначальному пониманию.

И наоборот, большая часть того, что возникает в результате ручного исследования, попадает в категорию наблюдения. Знание того, что мобильный трафик от пользователей в Калифорнии увеличился с прошлой недели, может быть интересным, но без контекста или ясности не дает никаких указаний.

Поисковые маркетологи должны искать платформу, которая использует технологию глубокого обучения, чтобы отобрать данные поиска, социального и контент-маркетинга из ряда аналитических платформ, чтобы получить эти идеи. Это должно быть достигнуто на всех территориях, устройствах и демографических данных, позволяя всплывать новой информации, которая обычно проскальзывает сквозь трещины.

Оценивая технологию для этих целей, маркетологи должны задать следующие вопросы:

  • В чем выгода? Как это экономит время и повышает эффективность?
  • Какие источники данных и наборы данных участвуют во всех расчетах, включая поиск, социальные и локальные?
  • Как он индексирует URL? Являются ли данные свежими, точными и часто собираемыми, чтобы отслеживать ландшафт SEO?
  • Насколько сложен ИИ? Какие приложения машинного обучения и глубокого обучения используются для определения закономерностей в данных потребителей?
  • Как это меняет возможности нашего бизнеса?
  • Какие понятные бизнес-проблемы это решает?
  • Содержит ли он интуитивно понятные информационные панели, которые отображают все результаты в удобной для восприятия форме, которыми можно поделиться с нетехнической аудиторией и всей цифровой организацией?

Заключение

Во всех сферах жизни, включая поисковый маркетинг, машинное обучение может привести к лучшим результатам - если мы знаем, как использовать его в своих интересах. Это начинается с понимания того, откуда берутся наши данные и для чего они могут быть использованы, а затем решения бизнес-задач, которые мы хотим использовать для решения этих проблем.

Распространение данных должно открыть новую эру возможностей для всех маркетологов, но только те, кто понимает потенциал искусственного интеллекта, смогут полностью использовать эти ресурсы. Объединяя возможности ИИ и глубокого обучения, поисковые маркетологи могут выйти за рамки простых наблюдений и найти новые закономерности в поведении пользователей. В результате получаются более быстрые, точные и действенные данные для достижения важных показателей.

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору гостя и не обязательно относятся к Search Engine Land. Штатные авторы перечислены Вот ,


Об авторе

Как это экономит время и повышает эффективность?
Какие источники данных и наборы данных участвуют во всех расчетах, включая поиск, социальные и локальные?
Как он индексирует URL?
Являются ли данные свежими, точными и часто собираемыми, чтобы отслеживать ландшафт SEO?
Насколько сложен ИИ?
Какие приложения машинного обучения и глубокого обучения используются для определения закономерностей в данных потребителей?
Как это меняет возможности нашего бизнеса?
Какие понятные бизнес-проблемы это решает?
Навигация сайта
Реклама
Панель управления
Календарь новостей
Популярные новости
Информация
Экономика стран www.mp3area.ru © 2005-2016
При копировании материала, ссылка на сайт обязательна.